Teknik analiz göstergelerinin ikili kombinasyonlarının seçili BİST endeksleri üzerindeki performans analizi
Performance analysis of dual combinations of technical analysis indicators on selected BIST indices
- Tez No: 981481
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA GÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Maliye, Economics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Borsa İstanbul, İstanbul Stock Exchange
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonomi ve Finans Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Borsa İstanbul'da seçili endekslerde geçmişte meydana gelen fiyat hareketlerinden yararlanarak, teknik analiz göstergelerinin ikili kombinasyonlarının al-sat stratejisi üzerindeki getirilerinin, al-tut stratejisi getirileriyle karşılaştırılması ile performans ölçümünün yapılması bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Çalışmada, ilgili endekslerin geçmiş verilerinden yararlanılarak; saatlik, 4 saatlik ve günlük periyotlar üzerinden analiz yapılmıştır. Bu kapsamda; Bollinger Bantları (BB), Emtia Kanal Endeksi (CCI), Hareketli Ortalamalar Yakınsama Iraksama (MACD), Göreceli Güç Endeksi (RSI) ve Basit Hareketli Ortalamalar (SMA) göstergeleri kullanılmıştır. Seçilen beş göstergenin on farklı kombinasyonunun endeksler üzerindeki getirileri, al-tut stratejisiyle karşılaştırılmıştır. MatrixIQ Data Terminal programı ve System Tester uygulaması kullanılarak 2023 açılış çubuğundan 2024 kapanış çubuğuna kadar olan işlem verileri baz alınarak stratejiler oluşturulmuştur. Elde edilen bulgulara göre saatlik periyotlarda fazla işlem sayısından doğan komisyon masraflarından dolayı pozitif bulgular sağlanamamıştır. 4 saatlik ve günlük periyotlarda ise pozitif getiriler sağlanmıştır. 4 saatlik periyotlarda, BİST Banka ve BİST Banka Dışı Likit 10 endekslerinde al-tut stratejisine yakın getiriler sağlayan kombinasyonlar olmuştur. Ek olarak, 4 saatlik periyotta BİST Banka endeksi üzerinde on kombinasyonun yedisi %100'ün üstünde getiri sağlamıştır. Yatırımcılar her iki stratejiyi de tekil olarak tercih edebildikleri gibi bu stratejileri birlikte de tercih edebilirler. Çalışma bulguları, teknik analiz göstergelerini kullanarak yatırım kararı verecek olan yatırımcılara, aracı kurumlara ve portföy yönetim şirketlerine yatırım kararlarını destekleyici bilgiler sunacaktır.
Özet (Çeviri)
This study aims to evaluate performance by comparing the returns of binary combinations of technical analysis indicators on a buy-sell strategy with those of a buy-and-hold strategy, using past price movements in selected indices on the Istanbul Stock Exchange. In this study, analyses were conducted using hourly, 4-hourly, and daily periods based on historical data from the relevant index. Within this scope, the following indicators were used: Bollinger Bands (BB), Commodity Channel Index (CCI), Moving Average Convergence Divergence (MACD), Relative Strength Index (RSI), and Simple Moving Averages (SMA). The returns of the ten different combinations of the five selected indicators were compared with the buy-and-hold strategy. Strategies were created using the MatrixIQ Data Terminal program and the System Tester application, based on trading data from the opening bar of 2023 to the closing bar of 2024. According to the findings, positive results could not be obtained due to commission costs arising from the excessive number of transactions in hourly periods. However, positive returns were achieved in 4-hour and daily periods. Combinations that provided returns close to the buy-and-hold strategy were observed in the BIST Bank and BIST Non-Bank Liquid 10 indices in 4-hour periods. Additionally, 7 out of 10 combinations on the BIST Bank index generated returns exceeding 100% during the 4-hour period. Investors can choose either strategy individually or combine them. The study's findings will provide valuable information to support investment decisions for investors, brokerage firms, and portfolio management companies that utilize technical analysis indicators.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Finansal zaman serilerinin fonksiyonel yapısının genetik öğrenmeyle belirlenmesi
Determining the functional structure of financial time series by means of genetic learning
ÖZGÜR İCAN
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN DURUCASU
- The preparation and characterization of samples of glass electrolyte for lithium/sodium-ion batteries
Lityum/sodyum-iyon bataryalar için cam elektrolit örneklerinin hazırlanması ve karakterizasyonu
MURAT ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TUNCER ERCİYES
- Sustainable performance measurement model for urban regeneration projects
Kentsel dönüşüm projeleri için sürdürülebilir performans ölçme modeli
EMRE ILICALI
Doktora
İngilizce
2020
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA HEYECAN GİRİTLİ
- Kaynaştırma öğrencilerine yönelik akademik motivasyon seviyeleri ile sosyal kabul durumları arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between academic motivation levels and social acceptance statuses of inclusive students
ASLI SEVİNÇLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Eğitim ve ÖğretimYıldız Teknik ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NUR TUĞLUK