Finansal piyasalarda algoritma uygulamaları: Python programlama ile backtesting üzerine bir çalışma
Algorithm applications in financial markets: A study on backtesting with python programming
- Tez No: 669710
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYBEN KOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Ekonomi, Maliye, Science and Technology, Economics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Algoritmik trade, geçmişe dönük testler, varlık getiri analizi, veri bilimi, Algorithmic trade, benchmark and backtest, assets income analyzing, data science
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Finans Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sermaye Piyasası Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sermaye Piyasası Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 178
Özet
Finansal piyasalarda beşeri ve beşeri olmayan risklerin azaltılması ve piyasalardaki fiyatlamaların değişimlerine yönelik hızlı ve güvenilir bir şekilde alım-satım yapma ihtiyacı artmıştır. Söz konusu risklerin yönetilmesi ve getiri politikalarının yönetiminin kolaylaştırılması için teknolojik imkanlar neticesinde algoritmalar hazırlanmakta ve kullanılmaktadır. Varlıkların, yatırımcılar açısından biçmiş oldukları değere göre oluşan piyasa fiyatları ışığında incelemeler yapılarak varlıklara ve fiyat hareketlerine göre stratejiler oluşturulabilmekte ve söz konusu stratejilerin algoritmalar vasıtası ile uygulanması hususunda çalışmalar yapılmaktadır. Fiyatlama dikkate alınarak, fiyatlamanın değişmesi veya fiyatlamanın değişmesine etki edebilecek olan faktörlere göre modellemeler hazırlanabilmektedir. Çeşitli koşul-şart ilkeleri belirlenerek oluşturulan algoritmalarla, fiyatlamalardaki değişim baz alınarak pozisyon açılabilmektedir. Bu doğrultuda, matematik, istatistik, mühendislik vb disiplinlerden faydalanarak algoritmalar şekillendirilebilmekte ve optimizasyona tabi tutulabilmektedir. Veri temin etme, veriyi işleme, veriyi kullanma, metotlara göre analiz etme, koşul-şart ilkelerini takip etme, koşul-şart ilkelerinin tespit sonuçlarına göre otomatik işlem yapma veya işlem yapılması için kullanıcıya uyarı verme amaçları ile algoritmalar tasarlanabilmektedir. Belirli bir dönem içerisinde piyasada oluşan fiyatlamalar baz alınarak“portföyde tut”yerine algoritmik trade işlemlerinin golden cross vb. koşul-şart ilkesi doğrultusunda yapılan al-sat işlemleri sonuçları mukayese edilmiştir. Farklı varlık türlerine ve varlıklar özelinde aynı, benzer veya farklı algoritmalar kullanılarak getiride farklılıklar gözlenmektedir. Elde edilen sonuçlar neticesinde algoritmik işlemler uygulanarak gerçekleşen performansının, aynı vadede ve varlığın portföye alınıp tutulmasına karşı performansına göre daha yüksek getirili olma ihtimali söz konusudur. Dayanak varlık performansına göre daha yüksek getiri performansı göstermediği durumlar söz konusudur. Backtesting sonuçlarına göre aynı yöntem, farklı varlıklarda benzersiz sonuç farklılıklarına neden olmuştur. Varlıkların portföydeki ortalama performansına göre negatif getiri ile sonuçlandığı da görülmüştür. Bazı varlıklarda ise varlığın kendi performasına göre olumlu sonuçlar elde edilmiştir. Her yöntem her varlık türü, her varlık ve her dönem için olumlu netice vermemektedir.
Özet (Çeviri)
The need for fast and reliable trading has increased in order to reduce the non-human risks in financial markets and to change the pricing in the markets. Algorithms are prepared and used as a result of technological possibilities in order to manage these risks and to facilitate the management of revenue policies. According to the apparent value of assets as determined by investors, strategies can be created according to the above market prices by examining the above market prices, and efforts are made to help the use or application of these strategies in their algorithms. Considering pricing, models can be prepared according to the changes in pricing or the factors that may affect pricing changes. With algorithms created by determining various condition-condition principles, positions can be opened based on the change in pricing. In this direction, algorithms can be shaped and optimized by using disciplines such as mathematics, statistics, engineering, etc. Algorithms can be designed for the purposes of obtaining data, processing data, using data, analyzing according to methods, following the condition-condition principles, automatic processing according to the detection results of the condition-condition principles or warning the user for action. Based on the prices that occur in the market within a certain period, instead of“keep in portfolio”, algorithmic trade transactions like golden cross etc. The results of buy and sell transactions made in line with the conditioncondition principle are compared. Differences in returns are observed by using the same, similar or different algorithms for different asset types and assets. As a result of the results obtained, it is possible that the performance realized by applying algorithmic transactions will have a higher return than the performance of the same maturity and against the acquisition of the some assets in the portfolio. Higher returns can be achieved in asset pricing than long-term buy and hold performance using algorithmic trading. However, this does not apply to all assets in every period.
Benzer Tezler
- Kayıt zinciri teknolojisinin finansal piyasalardaki yansıması: Kripto para ve bitcoin uygulamaları
Başlık çevirisi yok
ANI BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bankacılıkİstanbul Ticaret ÜniversitesiSermaye Piyasası Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKŞAN ARTAR
- Ülke kredi derecelendirmesine ilişkin farklı yöntem denemeleri
Different method trials on sovereign credit rating
NİSA ÖZGE ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
- Makine öğrenmesi algoritmaları ile mali tablolarda hile analizi
Fraud detection in financial statements using machine learning algorithms
NİHAL AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK ÇEBİ
- Statistical time series analysis methods with applications to portfolio management
İstatistiksel zaman serisi analiz yöntemleri ile portföy yönetimi uygulamaları
YAMAN KINDAP
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY