Dergiler / Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi / 2013 / Cilt: 50 - Sayı: 575

Teknik analiz yönteminin bulanık mantık yaklaşımı ile uygulanması: imkb 30 banka hisseleri örneği

Practice of technical analysis with fuzzy logic method: The case of ıse 30 banking stocks

Sayfa
95–113
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen sonuçlar al-tut stratejisine göre tatmin edici düzeyde başarılıdır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Teknik analiz yöntemi geçmiş fiyat hareketlerinin gelecekte de devam edeceği varsayımına dayanır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bulanık mantık yaklaşımı ise Aristoteles’in iki değerli mantık yaklaşımına karşı çıkarak çok değerli mantık temeli üzerine kurulmuştur.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen sonuçlar al-tut stratejisine göre tatmin edici düzeyde başarılıdır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Teknik analiz yöntemi geçmiş fiyat hareketlerinin gelecekte de devam edeceği varsayımına dayanır. Buradan hareketle belli fiyat trendlerinin devam edeceği öngörüsü ile destek ve direnç noktaları belirlenir, formasyonlar takip edilir ve göstergelerden faydalanılır. Bulanık mantık yaklaşımı ise Aristoteles’in iki değerli mantık yaklaşımına karşı çıkarak çok değerli mantık temeli üzerine kurulmuştur. Aristoteles’in klasik mantığı, bir varsayımın ya doğru ya da yanlış olduğunu öngörür. Bunun dışında varsayımın başka bir değer alması söz konusu değildir. Oysa bulanık mantık klasik mantığın aksine bir varsayımın doğru ya da yanlış olabileceği gibi arada da bir değer alabilmesini öngörür. Bulanık mantığa göre sonuç sadece siyah ya da beyaz değil, grinin farklı tonları da olabilir. Bu çalışmada farklı disiplinlerden gelen ADX, CCI ve RSI teknik analiz göstergeleri bulanık çıkarım sisteminde işleme tabi tutulmuş ve çıktılar, İMKB 30 endeksinde yer alan banka hisselerinin al-sat kararlarında kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar al-tut stratejisine göre tatmin edici düzeyde başarılıdır.

Abstract

Technical analysis method is based on the assumption that past price move- ments will continue in the future. Hence, support and resistance points are de- termined, formations are followed and it is benefited from indicators with the prediction that certain price trends will continue. Fuzzy logic approach is founded on the basis of very valuable logic by opposing the two-valued logic of Aristotle’s approach. Aristotle’s classical logic provides that an assumption is either true or false. Apart from this, the assumption may not have another value. However, un- like classical logic, fuzzy logic provides that an assumption may have the values between two as well it may be right or wrong. With regard to fuzzy logic, the result is not just black or white, but can be different shadows of gray. In this study, ADX, CCI and RSI technical analysis indicators of a variety of disciplines are processed in fuzzy inference system and the outputs are used in the buy-sell decisions of banking stocks in the ISE-30 index. The obtained results are successful satisfactorily with respect to buy&hold strategy.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BİRGİLİ, E., ESEN, S. (2013). Teknik analiz yönteminin bulanık mantık yaklaşımı ile uygulanması: imkb 30 banka hisseleri örneği. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, Cilt: 50 - Sayı: 575, 95–113. https://ajindex.com/articles/213080

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. ACHSANI, Noer Azam, Oliver Holtemöller ve Hizir Sofyan; (2005), ‘Econometric and Fuzzy Modelling of Indonesian Mon- ey Demand’, Statistical Tools for Finance and Insurance, 2005, s.249-270
  2. BAŞOĞLU, U., A. Ceylan ve İ. Parasız; (2001),
  3. Finans, Teori, Kurum, Uygulama, Ekin Kitabevi,
  4. Bursa BİRGİLİ, Erhan;(1994), 'Tasarrufların Yönlendirilmesinde Hisse Senedi Verimlilik Analizi ve Değerlendirilmesi', Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi,
  5. Sosyal Bilimler Enstitüsü ÇAĞMAN, Naim;(2006), ‘Bulanık Mantık’, Bilim ve Teknik, Sayı 463, s.50-51
  6. DİDONYAN, Sayyat Serhan; (2010), 'Teknik Analiz ve TRIX Göstergesinin VOB’da Uygulanması', Yüksek Lisans Tezi, Mar- mara Üniversitesi, Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü DUBOIS, Didier ve Henri Prade;(2000), ‘Fundamentals of Fuzzy Sets’, Kluwer Academic Publishers,
  7. MA, USA ECER, Fatih; (2007), ‘Üyelik Fonksiyonu Olarak Üçgen Bulanık Sayılar mıYamuk Bulanık Sayılar mı?’, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9/2, s.161-180.
  8. ERDİNÇ, Yaşar; (2004), Yatırımcı ve Teknik Analiz Sorgulanıyor, Siyasal Kitabevi,
  9. Ankara FONTANILLS, George ve Tom Gentile; (2001),
  10. Stock Market Course, Wiley, New Jersey GIORDANO, R. ve S. Liersch; (2012), ‘A Fuzzy GIS-Based System to Integrate Local and Technical Knowledge in Soil Salinity Monitoring’, Environmental Modelling and Software, Vol:36, s.49-63
  11. GRAVANI, Maria N., Sofia J. Hadjileontiadou, Georgia N. Niko- laidou, Leontios J. Hadjileontiadis; (2007), ‘Professional Learn- ing: A Fuzzy Logic-Based Modelling Approach’, Learning and Instruction, Vol.17, s.235-252
  12. GÜNAK, Mahmut Nadir; (2007), 'İleri Teknik Analiz Uygulamaları ve Bu Uygulamaların İMKB’de Test Edilmesi', Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi,
  13. Sosyal Bilimler Enstitüsü GÜNDOĞDU, Ömer; (2003), ‘Bulanık Mantıkla Modelleme’, Ekev Akademi Dergisi, Yıl:7, Sayı:15, s.255-264
  14. HARRIS, J.;(2006), Fuzzy Logic Applications in Engineering Science, Springer, Dordrecht, Netherland IBRAHIM, Ahmad; (2004), Fuzzy Logic for Embedded Systems Applications, Elsevier Science, MA, USA KESHWANI, Deepak, David Jones, George Meyer ve Rhonda Brand; (2008), ‘Rule-Based Mamdani-Type Fuzzy Modeling of Skin Permeability’, Applied Soft Computing, Vol:8, s.285-294
  15. MAHABIR, Chandra, Faye Hicks, Aminah Robinson Fayek; (2006), ‘Neuro-Fuzzy River Ice Breakup Forecasting System’, Cold Regions Science Technology, Vol:46, s.100-112
  16. McBRATNEY Alex, Inakwu Odeh; (1997), ‘Application of Fuzzy Sets in Soil Science: Fuzzy Logic, Fuzzy Measurement