Hisse senedi yatırım kararlarında genetik algoritmaların kullanımı

Abstract

Yapılan literatür taramasıyla genetik algoritmaları da içinde barındıran yapay zeka tekniklerinin finans alanındaki kullanımının arttığı görülmüştür. Bu tekniklerle geliştirilen tahmin sistemine bağlı yatırım stratejilerinin performansı, bu çalışmada kullanılan verilerin benzeri verilerle birçok ülkede denemiştir. Her ne kadar, yapay sinir ağları, bulanık mantık ve genetik algoritmaları içeren yapay zeka yöntemleri finans sektöründe ve finans yazınında büyük ilgi görse de bu yöntemlerin Türkiye'deki finansal verilere uygulamasının, literatürde sınırlı sayıda olduğu fark edilmiştir.Literatürdeki bu açığın kapatılması amacıyla, bu tez çalışmasında, genetik algoritmalar İMKB hisse senedi verilerine uygulanmıştır. Yurtdışında yapılmış çalışmaların yöntemleri dikkate alınarak, hem İMKB Ulusal 100 Endeksi kapanış değerleri üzerinden hem de bu endeks içinden seçilmiş bazı firmalara ait kapanış fiyatlarından hareketle, değişen koşullar altındaki piyasalara uygun bir modelin sürekli arayışı içinde olan yatırımcıların, genetik algoritmaları kullanarak teknik analiz göstergelerinin üzerinde başarı gösteren modeller geliştirebileceği gösterilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada yatırımcıların teknik analize dayalı değerlendirme stratejileri tercih ettiği varsayılmış, teknik analiz göstergelerini bir arada doğrusal olmayan bir ilişki içinde ele alan karar sistemleri ve verilerdeki fırsatları yakalama gücüne sahip modeller araştırılmıştır. Daha çok, bu tür bir sistemde bazı fırsatları daha önce fark eden, fiyatlardaki karmaşık ilişkileri ortaya koyan bir modelin sürekli güncellenerek elde edilebilir olduğu ve bunu uzmanların, sistemi analiz etmede bir araç olarak kullanabileceği gösterilmek istenmektedir.Piyasalarda uygulamacılar tarafından yoğun olarak kullanılan teknik analiz göstergelerinin, doğrusal olmayan şekilde bir karar ağacı sistematiğinde modellenmesi ile teknik analiz göstergelerine göre daha iyi sonuçlar verip vermeyeceği sorusunun cevabının aranması ile zayıf formda piyasa etkinliği de sorgulanmaktadır. Bu tez çalışmasının sonuçları, genetik algoritmaların kullanımı ile Türkiye piyasasında kar fırsatlarını yakalamanın mümkün olduğunu göstermiştir. Bu bulgular, Türkiye Hisse Senedi Piyasasının Etkinliği konusunda şüphe uyandırmaktadır.