Genetic algorithm approach for the optimization of technical trading rule parameters
Teknik alım satım kurallarının parametre optimizasyonu için genetik algoritma yaklaşımı
- Tez No: 116071
- Danışmanlar: DOÇ. DR. A. SEVTAP SELÇUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Teknik Alım Satım Kuralları, Sinir Ağlan, Genetik Algoritma, Hareketli Ortalama, Filtreli Hareketli Ortalama, Çift Hareketli Ortalama, Kanal Kuralı, Filtreli Kanal Kuralı. vı, Technical Trading Rules, Neural Networks, Genetic Algorithms, Moving Average Technique, Filtered Moving Average, Double Moving Average, Channel Rule, Filtered Channel Rule. IV
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
öz TEKNİK ALIM SATIM KURALLARININ PARAMETRE OPTİMÎZASYONU İÇİN GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Hülagü, Timur Yüksek Lisans, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Sevtap Selçuk Ağustos 2001, 101 sayfa Finansal piyasalarda alım satım yapmak yüksek miktarlarda para söz konusu olduğu için çok önemlidir. Neticeleri büyük getiriler veya kayıplara neden olabileceği için alınan kararlar oldukça kritiktir. Doğru karar vermenin yanısıra, finansal piyasalarda oluşan kazanç imkanları çok kısa sürelerde oluşup kaybolduğu için verilen kararların çabukluğu da ayrı bir öneme sahiptir. Bu sebeple portföy yöneticileri alım satım yaparlarken doğru ve çabuk karar vermek zorundadırlar.Portföy yöneticileri finansal piyasalarda hisse alım satımı yaparlerken teknik alım satım kurallarını kullanırlar. Teknik alım satım kuralları kullanması kolay ve iyi gerililere ulaştıran teknikler oldukları için portföy yöneticileri tarafından sıklıkla kullanılmaktadırlar. Kullanılan onlarca teknik alım satım kuralından sadece beş tanesi bu tezde incelenecektir. Bu kurallar, basit hareketli ortalama, filtreli hareketli ortalama, çift hareketli ortalama, kanal ve filtreli kanal kurallarıdır. Teknik alım satım kurallarının parametreleri vardır, ancak portföy yöneticileri optimum parametre değerlerini kullanmak yerine alışageldikleri genellikle sezgisel bazı değerleri kullanırlar. Bu tezde adı geçen parametrelerin optmizasyonu genetik algoritma kullanılarak araştırılacak ve sezgisel bir parametre değeri ile optimum parametre değeri arasındaki fark performanslarına bakılarak gösterilecektir. Bu tezde yapılan çalışmada kullanılmak üzere GATR yazılımı geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT GENETIC ALGORITHM APPROACH FOR THE OPTIMIZATION OF TECHNICAL TRADING RULE PARAMETERS Hülagü, Timur M. S., Department of Statistics Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Sevtap Selçuk August 2001, 101 pages Trading in the financial markets is very important for the portfolio managers because of the huge amounts of money invested. The decisions are critical in a way that their results may both gain and loose large amounts of money. Besides the importance of the right decisions, the time is very important since opportunities vary within a very short period of the time. Therefore portfolio managers have to make decisions correctly and rapidly. Portfolio managers use technical trading rules when trading the stocks in the financial markets. Since technical trading rules are easy to iiiinterpret and lead to good decisions, the managers generally use them. There are tens of trading rules but only the most widely used five of them will be the point of concern in this thesis, namely simple moving average, filtered moving average, double moving average, channel rule and filter rule. Technical trading rules have parameters but the managers use some parameter values, generally intuitive, rather than searching the optimum parameter values. An optimization of these parameters will be searched using genetic algorithms in this thesis and the difference between an intuitive parameter value and the optimum parameter value will be shown in terms of performance. To perform the computational work, a computer program is coded and presented in a software, GATR.
Benzer Tezler
- A solution methodology for the unit commitment problem in traditional-and-wind integrated hybrid power systems under supply/demand uncertainty and emission limitations
Arz/talep belirsizliği ve emisyon sınırlamaları altında geleneksel-ve-rüzgar entegre hibrit enerji sistemlerinde birim yüklenme problemi için çözüm yöntemleri
TOLGA KARABAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA SEDEF MERAL
- Büyük ölçekli havayolu ekip eşleme problemlerinin çözümü için bir kolon türetme stratejisi
A column generation strategy for large scale airline crew pairing problems
BAHADIR ZEREN
Doktora
Türkçe
2017
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
- Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme probleminde tekrarsız kromozom destekli paralel genetik algoritma uygulaması
A parallel genetic algorithm application with nonrepetitive chromosome improvement for resource constrained project scheduling problem
ŞAFAK EBESEK
- Yeni bir çatlaklı çubuk eleman ile eğri eksenli çubuklarda çatlağın konumunun ve derinliğinin tespiti
Crack detection in curved beams with using a new cracked beam element
CAN ALTUĞ İPEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM TÜFEKCİ
- Mikrodalga frekanslarında ince ve geniş bantlı elektromagnetik soğurucu tasarımı için optimizasyon yaklaşımı
Optimization approach to the design of thin and broadband electromagnetic absorber for microwave frequencies
KADİR ORKUN MISIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL