Finansal piyasalarda algoritmik işlem stratejilerinin geliştirilmesi
Development of algorithmic trading strategies in financial markets
- Tez No: 951773
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR KARABEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Aktüerya Bilimleri, Actuarial Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bu tez çalışması, finansal piyasalarda kullanılan algoritmik işlem stratejilerinin geliştirilmesini ve performanslarının iyileştirilmesini amaçlamaktadır. Çalışmada, yatırım kararlarının sistematik ve otomatik şekilde alınmasını sağlayan algoritmaların uygulanabilirliği incelenmiş ve literatürde yaygın olarak kullanılan stratejiler test edilmiştir. Öne çıkan katkı,“Kur Duyarlılık Oranı”(CSR) adlı özgün bir metrik ile portföylerin döviz hassasiyetine göre optimize edilmesidir. CSR, hisse getirileri ile döviz kuru arasındaki ilişkiyi değerlendirerek, portföy performansını daha hassas bir şekilde yönetmeyi amaçlar. 2016–2025 yılları arasında Borsa İstanbul'da işlem gören hisselerle yapılan uygulamada CSR bazlı portföylerin, karşılaştırma ölçütlerine kıyasla daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. Özellikle 2020 sonrası döviz oynaklığının arttığı dönemde CSR stratejilerinin anlamlı pozitif getiriler sağladığı gözlemlenmiştir. Python diliyle geliştirilen modelde SLSQP algoritması kullanılmış ve dinamik sınır belirleme gibi yenilikçi modüller uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to develop and improve the performance of algorithmic trading strategies used in financial markets. The study explores the applicability of algorithms that enable systematic and automated investment decisions, and tests strategies that are widely used in the literature. The primary contribution is the optimization of portfolios based on currency sensitivity using a novel metric called the“Currency Sensitivity Ratio”(CSR). CSR evaluates the relationship between stock returns and exchange rates to manage portfolio performance more effectively. In the empirical application conducted with stocks traded on Borsa Istanbul between 2016 and 2025, it was found that CSR-based portfolios outperformed benchmark strategies. Notably, CSR strategies yielded significant positive returns during the post-2020 period, characterized by increased currency volatility. The model was developed in Python, employing the SLSQP algorithm and incorporating innovative modules such as dynamic constraint adjustment.
Benzer Tezler
- Modeling brokerage firm behavior in borsa istanbul using inverse reinforcement learning
Ters pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle aracı kurum davranışlarının modellenmesi
KUBİLAY KARAÇAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Topluluk öğrenme yöntemleri kullanılarak finansal varlıklar için algoritmik işlem stratejilerinin geliştirilmesi
Development of algorithmic trading strategies for financial assets using ensemble learning methods
ÜZEYİR AYCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS SANTUR
- Sentiment-driven forecasting of short-term asset price directions using large language models
Büyük dil modelleri kullanarak varlık fiyatlarının kısa vadeli yönlerinin duygu odaklı tahmini
AHMET BERKAY GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Finansal piyasalarda algoritma uygulamaları: Python programlama ile backtesting üzerine bir çalışma
Algorithm applications in financial markets: A study on backtesting with python programming
SELAHADDİN BİLAL ÖZGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Ticaret ÜniversitesiSermaye Piyasası Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBEN KOY