Geri Dön

Teknik analiz göstergelerinin XBANK endeksinde seçilmiş banka hisseleri (AKBNK-ISCTR-GARAN-VAKBN-YKBNK) üzerinde performansı

Performance of technical analysis indicators on selected bank shares (AKBNK-ISCTR-GARAN-VAKBN-YKBNK) in XBANK index

  1. Tez No: 732309
  2. Yazar: RAHMİ TUNÇ KAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜÇLÜ OKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

Finansal piyasalara her geçen gün yatırıcıların ilgisi artarak devam etmektedir. Finansal piyasalar yatırımcılara uzun vadeli yatırım imkanı sunduğu gibi kısa vadeli yatım imkanları da sunmaktadır. Bu çalışmanın birinci bölümünde finansal piyasalar ve analiz türleri incelenmiştir. İkinci bölümde ise teknik analiz yapmak için kullanılan teknik analiz araçlara değinilmiştir. Çalışmanın son bölümünü olan üçüncü bölümde ise AKBNK-ISCTR-GARAN-VAKBN-YKBNK hisselerinin 2019 ve 2020 yılları arasındaki belirlenen teknik indikatörlerin (MACD - Hareketli Ortalama Yakınsama Sapması ,RSI - Göreli Güç Endeksi, CCI - Mal Kanal Endeks, STOCH – Stokastik Osilatörü, ROC - Fiyat Yüzde Değişimi, MOM - Momentum Göstergesi, Williams' %R Göstergesi, DMI - Yönsel Hareket Göstergesi, BB - Bollinger Bantları) belirlenen en iyi optimizasyon aralıklarına göre oluşan alım satım sinyalleri doğrultusunda hissenin iki yıl içerisinde performansı aktarılmıştır. Bu çalışmanın amacı, teknik analiz göstergelerinin alım satım işlemlerinde işlevselliğini ve verimliliği ortaya koymaktır. Çalışmanın sonucuna göre, teknik analiz göstergeleri iki yıllık süreçte seçilen hisselerdeki alım satım sinyalleri doğrultusunda yüksek performans göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Investors' interest in financial markets continues to increase day by day. Financial markets offer investors long-term investment opportunities as well as short-term investment opportunities. In the first part of this study, financial markets and analysis types were examined. In the second part, technical analysis tools used to make technical analysis are mentioned. In the third part, which is the last part of the study, the technical indicators of AKBNK-ISCTR-GARAN-VAKBN-YKBNK stocks determined between 2019 and 2020 (MACD - Moving Average Convergence Deviation, RSI - Relative Strength Index, CCI - Commodity Channel Index, STOCH - Stochastic Oscillator, ROC - Price Percent Change, MOM - Momentum Indicator, Williams' %R Indicator, DMI - Directional Movement Indicator, BB - Bollinger Bands), the performance of the stock within two years is conveyed in line with the trading signals formed according to the best optimization intervals determined. The purpose of this study is to reveal the functionality and efficiency of technical analysis indicators in trading. According to the results of the study, technical analysis indicators showed high performance in line with the buying and selling signals in the selected stocks in a two-year period.

Benzer Tezler

  1. Hibrit derin öğrenme modelleri ile hisse senedi fiyat tahmini

    Stock price prediction with hybrid deep learning models

    KÜBRA KARADAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriTrakya Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURCAN METİN

  2. Teknik analiz göstergelerinin performans analizi: Borsa İstanbul üzerine uygulama

    Performance analysis of technical anaysis indicators: An application on Borsa İstanbul

    CEM YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL MAZGİT

  3. Trendden arındırılmış finans verileri üzerinde evrimsel algoritmalar ile salınım-tabanlı teknik analiz göstergelerinin parametre eniyilemesi

    Parameter optimization of oscillator-based technical analysis indicators using evolutionary algorithms on trend-normalized financial data

    UĞUR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU

  4. Implementation of technical analysis on selected cryptocurrencies

    Seçilmiş kripto paralarda teknik analiz uygulaması

    OĞUZHAN ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    MaliyeMarmara Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHTAP ÖNER

  5. Genetik ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kripto varlıklar için al-sat kararı veren model çalışması

    A model study that makes trading decisions for crypto assets using genetic and machine learning algorithms

    BERNA YAMAN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA ULUTÜRK AKMAN