Geri Dön

Genetic algorithm approach for the optimization of technical trading rule parameters

Teknik alım satım kurallarının parametre optimizasyonu için genetik algoritma yaklaşımı

  1. Tez No: 116071
  2. Yazar: TİMUR HÜLAGÜ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. A. SEVTAP SELÇUK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Teknik Alım Satım Kuralları, Sinir Ağlan, Genetik Algoritma, Hareketli Ortalama, Filtreli Hareketli Ortalama, Çift Hareketli Ortalama, Kanal Kuralı, Filtreli Kanal Kuralı. vı, Finansal piyasalar, Genetik algoritmalar, Portföy yönetimi, Sinir ağları, Technical Trading Rules, Neural Networks, Genetic Algorithms, Moving Average Technique, Filtered Moving Average, Double Moving Average, Channel Rule, Filtered Channel Rule. IV, Financial markets, Moving average, Portfolio management, Nerve net
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Ferrokrom fabrikasında çalışan işçilerde stogenetik çalışmalar

    Başlık çevirisi yok

    AYNUR ACAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tıbbi BiyolojiAkdeniz Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜVEN LÜLECİ

  2. Gen mühendisliği

    Başlık çevirisi yok

    MERAL HAZIROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Tıbbi BiyolojiEge Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

  3. Bazı introdüksiyon patates populasyonlarında; verim ve verimle ilgili ögeler arasındaki ilişkiler

    Başlık çevirisi yok

    SEFAİ GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. BİRKAN YILDIRIM

  4. Patateste farklı fizyolojik yaş dönemlerinin verim ve kalite özellikleri üzerine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    F.SEVDA BİGALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ZiraatEge Üniversitesi

    Bitki Islahı ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN BİRKAN YILDIRIM

  5. Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler

    Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region

    Y. SELMA SÜNGÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Tıbbi BiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN