Yapay arı kolonisi algoritması ile sharpe performans oranına dayalı portföy optimizasyonu: BIST 30 uygulaması
Potfolio optimization based on sharpe performance ratiowith artificial bee colony algorithm: BIST 30 application
- Tez No: 501615
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDİDE REZAN USLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, İstatistik, Economics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Portfolio Optimization. Artificial Bee Colony, Heuristic Algorithms, Sharpe Performance Ratio
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Teorisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Son yıllarda yapılan çalışmalarda, portföy optimizasyonu problemi için kullanılan sezgisel algoritma yöntemlerinin, klasik yöntemlerin aksine daha kısa sürede daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu tez çalışmasında, doğada besin arayışı içerisinde olan arıların davranışlarından esinlenerek ortaya çıkan Yapay Arı Kolonisi algoritması ile portföy optimizasyonu problemine çözüm aranmıştır. Portföy optimizasyonu problemi için yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak Borsa İstanbul 30 endeksine ait hisse senetlerinden oluşan bir portföy elde edilmiştir. Portföyün içerdiği hisse senetleri, hisse senetlerinin portföy içi ağırlık oranları, optimum portföyün riski, beklenen getirisi ve portföyün performansını değerlendiren Sharpe performans oranı hesaplanmıştır. Yapay arı kolonisi algoritması ile elde edilen optimum portföyün Sharpe performans oran değeri, klasik yöntemlerden karesel programlama ve sezgisel algoritmalardan; genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu yöntemlerinden elde edilen optimum portföy çeşitlerinin Sharpe performans oran değerleri ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca çalışmada kullanılan yöntemlerde, optimum portföye ulaşmak için yöntemlere ait farklı parametre değerleri denenmiş ve optimum portföyü veren parametreler belirlenmiştir. Farklı yöntemlere göre elde edilen portföy çeşitleri, içerdikleri hisse senetleri, hisse senetlerinin portföy içi ağırlık oranları, portföy riski ve portföy beklenen getirisi bakımından kıyaslanmıştır. Portföy optimizasyon probleminde kullanılan dört farklı yöntem karşılaştırıldığında yapay arı kolonisi algoritmasının, tez çalışmasında kullanılan diğer yöntemlere göre daha az parametre sayısına sahip olduğu ve daha kısa sürede daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Anahtar Kelime: Portföy Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Sezgisel Algoritmalar, Sharpe Performans Oranı
Özet (Çeviri)
In recent years, it has been observed that the heuristic algorithms used for the portfolio optimization problem give better results in a shorter period of time than the classical methods. In this thesis study, a solution to the portfolio optimization problem was sought through the artificial bee colony algorithm, inspired by the behaviours of bees in search of nutrients in nature. For the portfolio optimization problem, a portfolio for Borsa Istanbul 30 index has been obtained by using the artificial bee colony algorithm. Sharpe performance ratio; which evaluates the stocks included in the portfolio, the intra-portfolio weight ratios of the stocks, the risk of the optimum portfolio, the expected return and the performance of the portfolio, was calculated. The Sharpe performance ratio value of the optimal portfolio obtained by using the artificial bee colony algorithm is compared with the Sharpe performance ratio values of the optimal portfolio types obtained from quadratic programming, genetic algorithm and particle swarm optimization methods. Furthermore, in the methods used in the study, different parameter values that belong to the methods have been tried to reach the optimum portfolio and the parameters that give the optimum portfolio have been determined. Portfolio types obtained according to different methods are compared in terms of the stocks they have, portfolio weight ratios of stocks, portfolio risk and portfolio expected return. Comparing the four different methods used in the portfolio optimization problem, it is observed that the artificial bee colony algorithm has less number of parameters than the other methods used in the thesis study and gives better results in a shorter time.
Benzer Tezler
- Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi
Analysis of electrocardiogram data by using modified artificial bee colony (MABC) algorithm
SELİM DİLMAÇ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Foilsim verileri ile eğitilmiş sinir ağı destekli yapay arı kolonisi algoritması ile kanat profil optimizasyonu
Airfoil optimization with artificial bee colony algorithm supported by neural network trained with foilsim data
ŞEYMA DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYozgat Bozok ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL ALTIN
- Yapay arı kolonisi algoritması ile özellik seçimi
Feature selection using artificial bee colony algorithm
ZEHRA KIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BABALIK
- Yapay arı kolonisi algoritması ile bulanık ortamda demontaj hat dengeleme
Disassembly line balancing with artificial bees colony algorithm on fuzzy environment
ARİF HANCILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AŞKINER GÜNGÖR
- Yapay arı kolonisi algoritması ile ders çizelgeleme probleminin çözümü
Course scheduling problem solving with artificial bee colony algorithm
MAHMUT TOKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE