Geri Dön

İstatistiksel arbitraj fırsatlarının algoritmik işlemlerle borsa İstanbul pay piyasasında incelenmesi

Examination of statistical arbitrage opportunities in the borsa İstanbul equity market through algorithmic trading

PDF İndir

  1. Tez No: 983355
  2. Yazar: MAHMUT EMİN ÇEVİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BENGÜ VURAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, İşletme, Economics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Algoritmik işlemler, Arbitraj, Eşbütünleşme, Python, İkili alım-satım, Algorithmic tradings, Arbitrage, Cointegration, Python, Pairs trading
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Finans Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu doktora çalışması, Borsa İstanbul pay piyasasındaki istatistiksel arbitraj fırsatlarını algoritmik alım‑satım stratejileriyle incelemeyi amaçlamaktadır. Çalışmada eşbütünleşme temelli pairs trading yaklaşımları ile GRU, LSTM ve XGBoost tabanlı makine öğrenmesi modellerine dayalı stratejiler karşılaştırılmış; Python diliyle günlük hisse senedi verileri üzerinde uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, 2019-2023 döneminde aynı sektör/holding içinde BIST'te işlem gören 42 hisse senedinden türetilen aday çiftler üzerinde yapılan eşbütünleşme testleri sonucunda, FDR yöntemiyle anlamlı bulunan 17 çift detaylı olarak analiz edilmiştir. Bu çiftlerde klasik Z‑skoru ve Bollinger bandı stratejileri ile makine öğrenimi modellerinin ürettiği alım‑satım sinyalleri, Sharpe oranı, maksimum gerileme ve kümülatif getiri gibi ölçütlerle kıyaslanmıştır. 2023 gibi belirgin bir yükseliş eğiliminin hakim olduğu test yılında, sabit eşik kullanan ortalamaya dönüş stratejileri çoğu çiftte sınırlı getiri sunarken, makine öğrenimi modelleri dinamik eşik belirleme sayesinde risk‑düzeltilmiş performansta genellikle üstünlük sağlamıştır. Bu sonuçlar, orta vadeli yatırım ufkunda Borsa İstanbul'da istatistiksel arbitrajın anlamlı bir risk‑ayarlı getiri potansiyeli barındırdığını, ancak mutlak getiri garantisi vermediğini ve piyasa rejimine duyarlı olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla, makine öğrenimi destekli algoritmik stratejiler, özellikle durağan olmayan piyasa koşullarında portföy riskini dengelemek ve piyasa dışı ek getiriler elde etmek için etkili bir araç olarak öne çıkmaktadır.

Özet (Çeviri)

This doctoral study aims to examine statistical arbitrage opportunities in the Borsa İstanbul equity market through algorithmic trading strategies. The research compares cointegration‑based pairs‑trading approaches with strategies built on GRU, LSTM and XGBoost machine‑learning models, and implements them on daily stock data via Python. For the 2019–2023 period, cointegration tests were applied to candidate pairs derived from 42 stocks traded on BIST within the same sector or holding group; 17 pairs identified as significant by the false discovery rate (FDR) method were analysed in depth. In these pairs, trading signals produced by classical Z‑score and Bollinger Band strategies were evaluated against those generated by the machine‑learning models using performance metrics such as Sharpe ratio, maximum drawdown and cumulative return. During the test year of 2023, when the market exhibited a clear bullish trend, the fixed‑threshold mean‑reversion strategies delivered limited returns for most pairs, whereas the machine‑learning models, through dynamic thresholding, generally achieved superior risk‑adjusted performance. These findings indicate that, over a medium‑term investment horizon, statistical arbitrage in Borsa İstanbul offers meaningful risk‑adjusted return potential, yet does not guarantee absolute returns and is sensitive to market regime. Accordingly, machine‑learning‑assisted algorithmic strategies emerge as an effective tool for balancing portfolio risk and obtaining market‑neutral excess returns, especially under non‑stationary market conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    800830

    Pairs trading in cryptocurrency market using deep reinforcement learning

    Başlık çevirisi yok

    CEM KAYA GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ATA

  2. Tez No

    396626

    İstatistiksel arbitraj: NYSE ve NASDAQ'da işlem gören hisse senetleri ve yatırım fonları için ikili işlem stratejisi

    Statistical arbitrage: pair trading for stock exchanges and exchange traded funds in NYSE and NASDAQ

    AHMET CEVDET HAYRULLAHOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EKİN TOKAT

  3. Tez No

    580573

    Statistical arbitrage with fuzzy logic

    Bulanık mantık ile istatistiksel arbitraj yöntem önerisi

    MEHMET BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEROL BULKAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER AKAT

  4. Tez No

    971580

    The impact of economic crises on uncovered interest rate parity

    Ekonomik krizlerin garantisiz faiz oranı paritesine etkisi

    HURİYE AYŞEGÜL KOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METE HAN YAĞMUR

  5. Tez No

    339049

    Türkiye'deki makroekonomik verilerin petrol ve doğalgaz firmalarının hisse senetleri getirileri üzerine etkisinin arbitraj fiyatlama modeli ile analizi

    Analysing the impact of macro economical data on the stock returns of oil and natural gas in Turkey by using arbitrage pricing model

    NEDA ALİZADEH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansman Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZARİFE GÖKNUR BÜYÜKKARA

Geri Dön