Yeni nesil yapay zeka (metasezgisel) optimizasyon algoritmaları ile portföy optimizasyonu
Küçük Resim Yok
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Tez çalışması kapsamında, portföy yatırımlarında yer alan hisse senetleri ve bu hisse senetlerinin ağırlıklarını belirlemek amacıyla kullanılabilecek yapay zeka metasezgisel algoritmalar tanıtılmaktadır. Hisse senetlerine ait fiyatlar serbest piyasada belirlenirken, günlük fiyat değişimlerine bağlı olarak yatırım kategorisinde riskli varlıklar olarak değerlendirilmektedir. Risk ile getiri arasında pozitif yönlü ilişki vardır ve bu nedenle portföy yönetiminde risk ile getiri arasında denge kurmak yatırımcılar için oldukça kritik ve önemlidir. Yapay zeka metasezgisel algoritmalar kullanılarak hisse senetlerinin getiri ve standart sapması dikkate alınmak suretiyle, getiri ve risk arasında optimizasyon analizi yapılmaktadır. Çalışma kapsamında son dönemde geliştirilmiş metasezgisel algoritmalarında Jaya Algoritması, Öğretme-Öğrenme Tabanlı Algoritma ve Çiçek Tozlaşma Algoritmaları detaylı tanıtılmaktadır. Bu algoritmalar kullanılarak ilk olarak BIST 30 hisse senetleri için optimizasyon analizi yapılmakta ve bu üç algoritmadan elde edilen sonuçların detaylı kıyaslaması yapılmaktadır. İkinci aşamada ise Borsa İstanbul'da işlem gören endeksleri kapsayacak şekilde optimizasyon analizi genişletilmekte ve 2000 yılından itibaren endeks bazlı optimizasyon analizi yapılarak yatırımcıların sektörel eğilimi hakkında değerlendirmeler yapılmaktadır.
In this study, metaheuristic artificial intelligence algorithms are being introduced that can be used in determining stocks and their weights in a portfolio. Stock prices are determined in the free market and are considered as risky assets in the investment category depending on daily price changes. Optimization analysis is made between return and risk with artificial intelligence metaheuristic algorithms by taking into account the return and standard deviation of stocks. Within the scope of the study; Jaya Algorithm, Teaching-Learing Based Algorithm and Flower Pollination Algorithms, which are recently developed artificial intelligence algorithms, are introduced. By using these algorithms, optimization analysis is first performed for BIST 30 stocks and detailed comparison of the results obtained from these three algorithms is made. In the second stage of the study, the optimization analysis is expanded as including the indices that are traded in Borsa Istanbul, and the sectoral tendency of the investors is evaluated by making index-based optimization analysis since 2000.
In this study, metaheuristic artificial intelligence algorithms are being introduced that can be used in determining stocks and their weights in a portfolio. Stock prices are determined in the free market and are considered as risky assets in the investment category depending on daily price changes. Optimization analysis is made between return and risk with artificial intelligence metaheuristic algorithms by taking into account the return and standard deviation of stocks. Within the scope of the study; Jaya Algorithm, Teaching-Learing Based Algorithm and Flower Pollination Algorithms, which are recently developed artificial intelligence algorithms, are introduced. By using these algorithms, optimization analysis is first performed for BIST 30 stocks and detailed comparison of the results obtained from these three algorithms is made. In the second stage of the study, the optimization analysis is expanded as including the indices that are traded in Borsa Istanbul, and the sectoral tendency of the investors is evaluated by making index-based optimization analysis since 2000.
Açıklama
Finans Enstitüsü, Finans Ana Bilim Dalı, Finansal İktisat Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Bankacılık, Banking, Ekonomi
