Geri Dön

Yeni nesil yapay zeka (Metasezgisel) optimizasyon algoritmaları ile portföy optimizasyonu

Portfolio optimization with new generation artificial intelligence (Metaheuristic) optimization algorithms

  1. Tez No: 763908
  2. Yazar: DANYEL BEKDAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HİCABİ ERSOY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, Ekonomi, Maliye, Banking, Economics, Finance
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Finans Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Finansal İktisat Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Tez çalışması kapsamında, portföy yatırımlarında yer alan hisse senetleri ve bu hisse senetlerinin ağırlıklarını belirlemek amacıyla kullanılabilecek yapay zeka metasezgisel algoritmalar tanıtılmaktadır. Hisse senetlerine ait fiyatlar serbest piyasada belirlenirken, günlük fiyat değişimlerine bağlı olarak yatırım kategorisinde riskli varlıklar olarak değerlendirilmektedir. Risk ile getiri arasında pozitif yönlü ilişki vardır ve bu nedenle portföy yönetiminde risk ile getiri arasında denge kurmak yatırımcılar için oldukça kritik ve önemlidir. Yapay zeka metasezgisel algoritmalar kullanılarak hisse senetlerinin getiri ve standart sapması dikkate alınmak suretiyle, getiri ve risk arasında optimizasyon analizi yapılmaktadır. Çalışma kapsamında son dönemde geliştirilmiş metasezgisel algoritmalarında Jaya Algoritması, Öğretme-Öğrenme Tabanlı Algoritma ve Çiçek Tozlaşma Algoritmaları detaylı tanıtılmaktadır. Bu algoritmalar kullanılarak ilk olarak BIST 30 hisse senetleri için optimizasyon analizi yapılmakta ve bu üç algoritmadan elde edilen sonuçların detaylı kıyaslaması yapılmaktadır. İkinci aşamada ise Borsa İstanbul'da işlem gören endeksleri kapsayacak şekilde optimizasyon analizi genişletilmekte ve 2000 yılından itibaren endeks bazlı optimizasyon analizi yapılarak yatırımcıların sektörel eğilimi hakkında değerlendirmeler yapılmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, metaheuristic artificial intelligence algorithms are being introduced that can be used in determining stocks and their weights in a portfolio. Stock prices are determined in the free market and are considered as risky assets in the investment category depending on daily price changes. Optimization analysis is made between return and risk with artificial intelligence metaheuristic algorithms by taking into account the return and standard deviation of stocks. Within the scope of the study; Jaya Algorithm, Teaching-Learing Based Algorithm and Flower Pollination Algorithms, which are recently developed artificial intelligence algorithms, are introduced. By using these algorithms, optimization analysis is first performed for BIST 30 stocks and detailed comparison of the results obtained from these three algorithms is made. In the second stage of the study, the optimization analysis is expanded as including the indices that are traded in Borsa Istanbul, and the sectoral tendency of the investors is evaluated by making index-based optimization analysis since 2000.

Benzer Tezler

  1. Cryptocurrency trading based on heuristic guided approach with feature engineering

    Öznitelik mühendisliği ile sezgisel kılavuzlu yaklaşıma dayalı kripto ticaret işlemleri

    ÇAĞRI KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  2. Microwave device modelling using novel algorithms

    Yenilikçi algoritmalar kullanılarak mikrodalga cihaz tasarımı

    AYSU BELEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

    DOÇ. DR. PEYMAN MAHOUTİ

  3. Çok amaçlı akıllı metasezgisel optimizasyon modeli ile nicel verilerde kural çıkarım temelli sınıflandırma modellerinin geliştirilmesi

    Development of rule mining based classification models for quantitative data with many-objective intelligent metaheuristic optimization model

    SUNA YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLAL ALATAŞ

  4. Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods

    Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar

    UFUK BOLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

    DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR

  5. Forecasting of produced output electricity in photovoltaic power plants

    Foto-voltaik güç santrallarında elektrik üretim tahmini

    TARANEH SAADATI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU