Geri Dön

Systematic pattern-based trading using computational intelligence

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 401099
  2. Yazar: MUSTAFA TARIK SEKMEN
  3. Danışmanlar: DR. DANIŞMAN YOK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Genetic algorithm, fuzzy logic, chart pattern, trading system
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The University of Birmingham
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 39

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Technical indicators and chart patterns are studied by technical analysts in order to forecast the reversal of trends. Computational Intelligence techniques have been used for discovering pro table trading strategies which utilise technical analysis over the years. Technical indicators are formally de ned in practitioner literature. However, identi cation of chart patterns is subjective. Various methods has been developed for the automatic recognition of patterns using computers recently. In this study, evolutionary fuzzy rule- based pattern recogniser systems are used for the identi cation of technical patterns and pattern-based rules are evolved for investment decision making without any intervention from humans. A genetic algorithm is employed in order to evolve fuzzy systems with high identi- cation accuracies using arti cially generated custom pattern data sets. Experiments conducted using real historical stock market data indicate that evolutionary fuzzy pattern recognisers are able to identify similar pattern occurrences. Evolved fuzzy recognisers are utilised by a multi-objective genetic algorithm in order to acquire pro table and low risk pattern-based trading strategies. Out of sample tests conducted using evolved pattern- based strategies over constituents of Standard & Poor's 100 index indicate less pro ts compared to simple buy-and-hold strategy over three di erent time periods.

Benzer Tezler

  1. Portföy yönetiminde dinamik varlık yönetim stratejileri

    Dynamic asset allocation strategies in portfolio management

    MUSTAFA DUMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KOÇ

  2. Döviz kurunu belirleyen faktörler ve kur riski

    Determination of foreign exchange rates and foreign exchange risk

    MEHMET COŞKUN ÖZAVNİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    DR. SAADET TANTAN

  3. Dünya borsalarında gözlemlenen anomaliler ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası üzerine bir deneme

    The Anomalies observed in the world stock markets and an experience on the Istanbul Stock Exchange

    TAHSİN ÖZMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    İşletmeHacettepe Üniversitesi

    PROF.DR. ÖMER LALİK

  4. Employing deep learning approaches for financial time series analysis

    Derin öğrenme yaklaşımlarının finansal zaman serileri analizinde kullanılması

    FIRAT MELİH YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE

  5. Dangerous masculinities and femininities: An analysis of narratives around gender-based homicides in Turkey

    Tehlikeli erkeklik ve kadınlıklar: Türkiye'de toplumsal cinsiyete dayalı cinayet anlatılarının bir çözümlemesi

    BİNNAZ POŞUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Antropolojiİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Kültürel Çalışmalar Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAĞMUR NUHRAT