Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/9938
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorÖzbayoğlu, Murat Ahmet-
dc.contributor.authorTokat, Ekin-
dc.date.accessioned2022-12-25T20:53:02Z-
dc.date.available2022-12-25T20:53:02Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/620803-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/9938-
dc.description.abstractBu çalışmada ilk aşamada hisse senetleri ve gün içi işlem yapılabilen yatırım fonları (ETF) kullanılarak derin öğrenme tabanlı alım satım modelleri geliştirilmiştir. Daha sonra bu geliştirilen modellerin belirlediği alım satım noktaları üzerinden piyasa şartlarını da göz önünde bulunduracak şekilde opsiyon alım satım stratejileri geliştirilmiştir. Burada temel amaç ilk aşamada uzun vadeli al-ve-tut stratejisinden daha iyi başarım sağlayacak hisse senedi ve ETF tabanlı al-sat modelleri oluşturmak, daha sonra da opsiyonların kaldıraç özelliğini de devreye sokarak riski arttırmadan başarımı daha da üst seviyelere çıkartacak modellerin geliştirilmesi olmuştur. Çalışma kapsamında Dow30 hisse senetleri ve en yaygın kullanılan ETF verileri kullanılarak birbirlerinden farklı çok sayıda model geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller 2007-2018 yılları arasında test edilmiş ve %10-%15 yıllık getiri sağlanmıştır. Bu çalışmalara ilaveten geliştirilen modellerin ölçeklenmesinin fizibilitesine yönelik model paralelleştirme ve büyük veri analizi çalışmaları gerçekleşmiştir ve çekirdek veya işlemci sayısı ile orantılı hız kazanımı (speedup) elde edilmiştir. Ayrıca farklı alım-satım modellerini öğrenerek kararlar verebilen etmen tabanlı alım-satım sistemleri üzerinde de çalışılmıştır. Projenin ilerleyen dönemlerinde ise alım-satım modellerinde ve buna bağlı al-sat noktalarının belirlenmesinde bir olgunluğa eriştikten sonra yatırım getirisini arttırmaya yönelik opsiyon alım-satım stratejileri geliştirilmiştir. Bu çabalar sonucunda sistem başarımı %60-70 getiri sağlayabilecek seviyelere ulaşmıştır. Ayrıca proje kapsamında opsiyon fiyatlama konusunda da çalışmalar yapılmıştır. Proje kapsamında son olarak geliştirilen bu modeller BIST ve VIOP verileri kullanılarak Türk finansal piyasalarına uyarlanmıştır. Burada da borsa endeksinden daha yüksek getiri sağlayan sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca projeden elde edilen kazanımların bilgi birikimine dönüşmesi ve etkisinin artması amacıyla genel kullanıcıların faydalanabileceği bir yazılım platformu oluşturulmuş ve bu sistem Github üzerinden paylaşıma açılmıştır. Proje kapsamında şu ana kadar 2 adet SCI endeksli dergi yayını basılmıştır. Ayrıca 2 farklı tarama makalesi SCI endeksli, yüksek etki değerli bir dergide şu anda basım aşamasındadır. Bunların haricinde bir makale hakem incelemesindedir. 4 adet de uluslararası hakemli konferans bildirisi yayınlanmıştır.en_US
dc.language.isotren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subject[Belirlenecek]en_US
dc.subjectViopen_US
dc.subjectbisten_US
dc.subjectdow30en_US
dc.subjectalgoritmik alım-satımen_US
dc.subjectfinansal opsiyonlaren_US
dc.subjectfinansal tahminen_US
dc.subjectderin öğrenmeen_US
dc.titleDerin Öğrenme ve Evrimsel Algoritma Tabanlı Opsiyon Alım-satım Stratejileri Eniyilemesi için Çok-etmenli Bir Benzetim ve Başarım Testi Platformu Yazılımıen_US
dc.typeDiğeren_US
dc.departmentESTÜen_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.endpage240en_US
dc.institutionauthor[Belirlenecek]-
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.identifier.trdizinid620803en_US]
item.openairetypeDiğer-
item.languageiso639-1tr-
item.grantfulltextnone-
item.fulltextNo Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
crisitem.author.dept04.03. Department of Management-
Appears in Collections:TR Dizin İndeksli Yayınlar / TR Dizin Indexed Publications Collection
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

122
checked on Dec 23, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.