Genetik ve parçacık sürü algoritmalarının portföy optimizasyonuna uyarlanması ve borsa İstanbul ve kripto para uygulaması
Adapting genetic and particle lot algorithms to portfolio optimization and application of borsa Istanbul and crypto money
- Tez No: 604466
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ILHAM HUSEYINOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Optimizasyon problemlerinin çözümünde parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması ve genetik algoritma (GA) yaygın olarak kullanılmaktadır. Üretim, tedarik ve finans gibi birçok alanda portföy optimizasyon problemleri, yatırımcılara minimum risk ile maksimum getiri sağlayan çözümler önermektedir. Mevcut çalışmalar Harry Max Markowitz'in oluşturmuş olduğu ortalama varyans modelinin GA ve PSO algoritmasına uygulanmasına yoğunlaşmıştır. Bu tez çalışmasında, Borsa İstanbul (BİST) ve Kripto Para Borsası (KPB) endekslerine ait iki farklı portföy optimizasyon probleminin çözümü için ortalama varyans modeli GA ve PSO algoritmalarına uygulanmıştır. GA ve PSO algoritmaları ile oluşturulan portföy önerileri risk, getiri, sharpe risk yüzdesi, değişim kat sayısı oranı ve gerçekleşen gerçek getirilerine göre karşılaştırılmıştır. BİST ve KPB endeksleri için oluşturulan portföy önerileri içerisinden belirlenen kriterlere göre seçilen portföylerde PSO ile oluşturulan portföyün GA ile oluşturulan portföye göre daha başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) are widely used in the solution of optimization problems. Portfolio optimization problems in many areas such as production, procurement and finance offer solutions that provide investors with minimum risk and maximum profit. The current studies have focused on the application of the mean variance model of GA and PSO by Harry Max Markowitz. In this thesis, the average variance model was applied to the GA and PSO algorithms to solve two different portfolio optimization problems of Borsa İstanbul (BIST) and Crypto Money Exchange (KPB) indices. Portfolio proposals created with GA and PSO algorithms were compared according to risk, return, sharpe risk percentage, change coefficient ratio and actual return. It was seen that the portfolio created with PSO was more successful than the portfolio created with GA in the portfolios selected according to the criteria determined from the portfolio proposals created for BIST and KPB indices.
Benzer Tezler
- Portföy optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of performance of portfolio optimization methods
MEHMET ALİ KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriNecmettin Erbakan Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ERİŞOĞLU
- Portföy seçiminde algoritmik yaklaşım: Portföyde uluslararası çeşitlendirmeye yönelik bir çalışma
Algoritmic approach in portfolio selection: A study towards international diversification in portfolio
MAHAMMAD CHARKASOV
- Çok depolu araç rotalama probleminde genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu algoritmalarının kıyaslaması
Comparison of genetic algorithm and particle swarm optimization algorithms in multi-depot vehicle routing problem
MERVE AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ ŞAHİN
- Değiştir gözle, genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritmalarının fotovoltaik sistem verimine etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of perturb and observe, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithms on photovoltaic system efficiency
ARJAN MUSADAQ TAHA TAHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TEKE
- Kuantum programlama ile hiper parametre optimizasyonu
Hyper parameter optimization with quantum programming
FADİME DEMİRTAŞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN TANYILDIZI