KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / İşletme Araştırmaları Dergisi / 2015 / Cilt: 7 - Sayı: 1

Genetik Algoritmalar ile Optimal Portföy Seçimi: BİST-30 Örneği

Optimal Portfolio Selection with Genetic Algorithm: An Example of BIST-30

FEYYAZ ZEREN
MEHMET BAYĞIN
Sayfa
309–324
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)

Ocak-2010 Haziran-2013 dönemine ait aylık verilerin kullanıldığı uygulamanın bulgularına göre Lambda (?) değerinin 0.20 olduğu durumda optimal portföy seçiminin 18 adet hisseden oluşacağı tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Finansal yatırım kararlarındaki en temel problemlerden biri optimal portföyün seçimidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada genetik algoritmalar kullanılarak Borsa İstanbul 30 (BİST-30) endeksine ilişkin optimal portföy tespit edilmeye çalışılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Ocak-2010 Haziran-2013 dönemine ait aylık verilerin kullanıldığı uygulamanın bulgularına göre Lambda (?) değerinin 0.20 olduğu durumda optimal portföy seçiminin 18 adet hisseden oluşacağı tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2010 · 18 adet
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Finansal yatırım kararlarındaki en temel problemlerden biri optimal portföyün seçimidir. Bu bağlamda hangi yöntem kullanılarak uygun portföye karar verileceği önem arz etmektedir. Genetik algoritmalar ise çok sayıda çözüm kümesinin olduğu durumlarda optimal portföyü tespit edebilecek bir optimizasyon yöntemidir. Bu çalışmada genetik algoritmalar kullanılarak Borsa İstanbul 30 (BİST-30) endeksine ilişkin optimal portföy tespit edilmeye çalışılmıştır. Ocak-2010 Haziran-2013 dönemine ait aylık verilerin kullanıldığı uygulamanın bulgularına göre Lambda (?) değerinin 0.20 olduğu durumda optimal portföy seçiminin 18 adet hisseden oluşacağı tespit edilmiştir. Risk faktörünün baskınlığı arttıkça ise algoritmanın performansı düşmekte ve optimal portföy seçimi endeksin tamamından oluşmaktadır.

Abstract

One of the main problem is an optimal portfolio selection in the financial investment decisions. In this context, the determining of optimal portfolio by using which method is a significant for researcher. On the other hand, Genetic algorithm is optimization technical to select optimal portfolio when there are the plurality of cluster solutions. In this study, it is aimed to determine of optimal portfolio for Istanbul Stock Market 30 Indices. When Lambda value (?) is 0.20, optimal portfolio selection is consist of 18 shares According to the application findings which is used data spanned from January-2010 and June-2013. When a dominance of risk factor increases, performance of algorithm decreases and optimal portfolio selection is consist of all BIST-30 Indices.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ZEREN, F., BAYĞIN, M. (2015). Genetik Algoritmalar ile Optimal Portföy Seçimi: BİST-30 Örneği. İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 1, 309–324. https://ajindex.com/articles/269523

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Abay, R. (2013). "Markowitz Karesel Programlama ile Portföy Seçimi: İMKB 30 Endeksinde Riskli Portföylerin Seçimi", Çukurova Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, yıl: 22, sayı: 2, s. 175-194
  2. Baygin M. ve Karakose M. (2013). "Immunity-Based Optimal Estimation Approach for a New Real Time Group Elevator Dynamic Control Application for Energy and Time Saving" The Scientific World Journal, vol. 2013, pp. 1-12. Borsa İstanbul Resmi Web Sitesi Deb K., Pratap A., Agarwal S. ve Meyarivan T. (2002). "A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II" IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6, no. 2, pp. 182-197.
  3. Demirtaş, Ö. ve Güngör, Z. (2004). "Portföy Yönetimi ve Portföy Seçimine Yönelik Uygulama", Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, yıl: 1, sayı: 4, s. 103-109.
  4. Grefenstette J. J. (1986). "Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms" IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 16, no. 1, pp. 122 128. Goldberg D. E. (1989). "Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning" Addison Wesley Publishing Company, USA. Gökçe, G. A. ve Cura, T. (2003). "İMKB Hisse Senedi Piyasalarında İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Araştırılması", Yönetim, yıl: 14, sayı: 44, Şubat, s. 63-81
  5. Karakose M., Murat K., Akin E. ve Parlak K. S. (2014). "A New Efficient Reconfiguration Approach Based on Genetic Algorithm in PV Systems" International Symposium on Industrial Electronics, 1-4 June 2014,
  6. Bogazici University, Istanbul, pp. 23-28.
  7. Keskintürk, T. (2007). "İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Genetik Algoritma Tekniği Kullanılarak İncelenmesi", Yönetim, yıl: 18, sayı: 56, s. 78-90
  8. Keskintürk, T., Demirci, E. ve Tolun, S. (2010). "İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Genetik Algoritma Tekniği Kullanılarak İncelenmesi", Sosyal Bilimler Dergisi, 2, s. 1-5
  9. Korkmaz, T., Aydın, N. ve Sayılgan, G. (2013). "Portföy Yönetimi", Açıköğretim Fakültesi, Yayını, 1. Baskı Lai, K. K., Yu, L., Wang, S. ve Zhou, C. (2006) "A Double-Stage Genetic Optimization Algorithm for Portfolio Selection", Lecture Notes in Computer Science vol: 42, no: 34, pp. 928-937
  10. Lin, C. C. ve Liu, Y. T. (2008). "Genetic Algorithms for Portfolio Selection Problems with Minimum Transaction Lots" European Journal of Operational Research, no: 185, pp. 393-404
  11. Markowitz H. (1952). "Portfolio Selection", The Journal of Finance, vol: 7, no: 1, pp. 77-91.
  12. Oh, K. J., Kim, T. J., Min, S. H., Lee, H. Y. (2006). "Portfolio Algorithm Based