Geri Dön

Using divergences in technical analysis

Teknik analizde uyuşmazlıkların kullanımı

  1. Tez No: 473326
  2. Yazar: MUHAMMED FATİH GÜNEŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKKI ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maliye, İşletme, Finance, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sermaye Piyasaları ve Finans Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 243

Özet

Bilgisayarların kullanımının yaygınlaşması ve performanslarının ilerlemesi sayesinde hisse ve döviz analizinde teknik analizin kullanımı artmaktadır. Teknik analiz göstergeleri analistler ve alım satımcılar tarafından çeşitli yöntemlerle kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden biri de fiyat grafiği ile gösterge grafiği arasında ortaya çıkan uyuşmazlıkları tespit etmek ve gösterge yönünde pozisyon almaktır. Her ne kadar teknik analiz ve göstergeler genellikle bilgisayar yardımıyla kullanılsa da, uyuşmazlıkların tespit edilmesi genellikle kişinin grafiklere bakarak çizimler yapması ile sağlanmaktadır. Bu çalışmada öncelikle uyuşmazlıkların tespiti için bir algoritma önerilmekte, daha sonra bilgisayar programlama yardımıyla bu algoritmanın, gelişmiş ülke borsa endeksleri, gelişmekte olan ülke borsa endeksleri ve döviz kurlarının bulunduğu çeşitli piyasalarda ve çeşitli göstergeler ile 2000 ve 2015 yılı sonuna kadar 15 yıl süresince günlük verileri üzerinde denenmesi ile ortaya çıkan sonuçlar incelenmektedir. Kullanılan algoritmaya göre iki tepe veya iki dip nokta arasında ortaya çıkan uyuşmazlığın tespit edildiği noktada bir alış veya satış fiyatı tespit edilmekte ve sonraki 10 işlem günü içerisinde fiyatlardaki değişim ile en fazla ne kadar getiri elde edilebildiği incelenmektedir. Belirli bir getiri alt değeri belirlenerek daha az getiri olan durumlar başarısız kabul edilmekte ve göstergelerin başarı oranları incelenmektedir. Bunun yanında trendin yönüne göre boğa uyuşmazlıkları ve ayı uyuşmazlıkları arasında getiri farkları incelenmektedir. Araştırma sonucunda boğa uyuşmazlıklarının ayı uyuşmazlıklarına göre daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Ayrıca uyuşmazlık algoritması gelişen ülke hisse senedi endekslerinde en iyi sonucu vermiştir. Hareketli Ortalama Yakınlaşma ve Ayrışması (Moving Average Convergence and Divergence, MACD) ve Para Akış Endeksi (Money Flow Index, MFI) göstergeleri diğer göstergelere göre daha iyi sonuç vermiştir.

Özet (Çeviri)

The usage of technical analysis has been increased in stock and currency exchange analysis due to the widespread use of computers and the progress of their performance. Technical analysis indicators are used by analysts and traders in several methods. One of the methods is to detect the divergences that arise between the price chart and the indicator chart, and to take a position in the direction of the indicator. Although technical analysis and indicators are often used with the help of a computer, the discovery of divergences is usually achieved by a person looking at the graphs and drawing lines. In this study, firstly an algorithm is proposed for the detection of divergences, and then with the aid of computer programming, the results of this algorithm are tested on daily data for 15 years from 2000 up to 2015 with various indicators and at various markets including developed country stock market indexes, developing country stock market indexes and currency exchange rates. According to the algorithm, a buying or selling price is determined at the point where a divergence is detected between two peak or two bottom points and the maximum amount of return is obtained by the change in prices within the next 10 trading days. By determining a specific return threshold value, situations with fewer returns are considered unsuccessful and the success ratios of the indicators are examined. In addition to this, according to the direction of the trend, the differences between the bullish divergences and the bearish divergences are examined. As a result of this study, bullish divergences performed better than bearish divergences. Also the divergence algorithm gave best results on developing country stock exchange indexes. The Moving Average Convergence and Divergence (MACD) and the Money Flow Index (MFI) indicators had better results than the other indicators.

Benzer Tezler

  1. Hazır giyim perakende sektöründe içsel kıyaslama çalışmasına bir örnek

    A case study for internal benchmarking of textile apparel retail industry

    ASLI AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA KALAOĞLU

  2. Teknik analiz göstergeleri ile performans analizi: BIST 30 üzerine bir uygulama

    Performance analysis with technical analysis indicators: A research on BIST 30

    MEHTAP DELİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BankacılıkTarsus Üniversitesi

    Finans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL EYÜBOĞLU

  3. New model for forecasting financial data

    Finansal verilerin öngörüsü için yeni bir model

    ÖZGÜN SEYMEN UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  4. Fine tuning technical analysis models using evolutionary algorithms

    Evrimsel algoritmalar kullanan teknik analiz modellerinde ince ayar

    ALİ TAHERİ MOGHADDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. SERHAT ÖZEKES

  5. Measuring asymmetric information and error with technical analysis indicator based on fuzzy logic

    Teknik analiz göstergesi bulgularının bulanıklaştırılarak asımetrik eşbütünleştirme ve hata düzeltmesinin ölçülmesi

    MEHMET HARUN SONGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesi

    Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM ÖZARI