Bulanık mantık yaklaşımı ile hisse senedi ticareti

Bu çalışmada, öne sürülen modelin hisse senetlerini al - sat yapması suretiyle normalin üzerinde getiri elde edip edemeyeceği test edilmiştir. Bu amaçla İMKB 30 endeksinden belli kısıtlar çerçevesinde hisse senetleri seçilmiştir. Bu kısıtlarauyan 12 adet hisse senedinin günlük fiyatları üzerinden ADX, CCI, ROC, Stokastik ve RSI teknik analiz gösterge değerleri hesaplanmıştır. Bu gösterge değerleri, bulanık mantık yaklaşımı ile değerlemeye tabi tutularak her bir gün için tek bir değer elde edilmiştir. Elde edilen bu çıktılar, oluşturulan modelde al - sat kararlarının verilmesinde kullanılmıştır. Öne sürülen modelin 1995 yılı ile 2012 yılıarasındaki 17 yıllık periyodu ikiye ayrılmış, bunlardan ilki ölçme periyodu, ikincisi tahmin periyodu olarak tasarlanmıştır. Ölçme periyodunda, al - sat kararlarına esas teşkil eden bulanık mantık çıktılarından, periyodun getirisini maksimize eden al sinyal değeri ve sat sinyal değerleri bulunmuş, bu ikilinin tahmin periyo dundaki performansı ölçülmüştür. Tahmin periyodunda, al - sat sinyalleri ile eldeedilen getiri ve al - tut stratejisi ile elde edilen getiri karşılaştırılmıştır. Analiz edilen 12 hisse senedinden 4 tanesi normalin üzerinde getiri sağlamıştır.

Stock trading with fuzzy logic approach

In the proposed model in this study, it was tested whether the system will be able to make profit provided that the system makes the shares buy-sell. For this purpose, the shares were chosen in ISE 30 index within the frame of certain constraints. ADX, CCI, ROC, Stochastic and the RSI technical analysis indicator va lues based on the daily prices of 12 shares which are in accordance with the se constraints were calculated. These indicator values were evaluated by the fuzzy logic approach and a single value for each day was obtained. The obtained outputs were used to determine the buy-sell decisions of the generated si mulations. In the proposed model, 17-years period between 1995 and 2012 ye ars were divided into two parts, the first one is the measurement period, and the second one is designed to be the period of prediction. In the measurement pe riod, the buy signal value and sell signal value maximizing the profits of the pe riod were obtained by optimization from the fuzzy logic outputs which constitute the basis for buy-sell decisions and the performance of these two in the measu rement period was evaluated. The profit obtained by buy-sell signals and the pro fit obtained by buy-hold strategy were compared in the prediction period. As the result of the conducted analyses, in the prediction period, 4 of 12 shares made profit over normal.

PDF

___

ALTUĞ, Sumru ve Erhan Uluceviz; (2011). "Leading Indicators of Real Activity and Inflation for Turkey, 2001-2010". University of Koç TUSIAD Economic Research Forum. İstanbul: Working Paper Series. Working Paper 1134.
ALTUNIŞIK, Remzi, Recai Coşkun, Serkan Bayraktaroğlu ve Engin Yıldırım; (2005), Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri SPSS Uygulamalı, Sakarya Kitabevi, Sakarya.
ÇOKLUK, Ömay, Güçlü Şekercioğlu ve Şener Büyüköztürk; (2010), Sosyal Bilimler için Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve Lisrel Uygulamaları, 1. Baskı, Pegem Akademi, Ankara.
http://www.atb.org.tr/uploads/SermayeArtirimlariTemeruttuO demelerindeHisseSenetleriFiyatlarininBelirlenmesi.PDF, 04 Haziran 2012.
http://www.bumat.itu.edu.tr/wp-content/uploads/2010/12/4.jpg, 04 Haziran 2012.
h t t p : / / s t o c k c h a r t s . c o m / s c h o o l / d o k u . p h p ? i d = c h a r t _ school:technical_ indicators:commodity_ channel_index_cci ,3 Haziran 2012.
http://stockcharts.com/school/doku.php?id=chart_ school: technical_indicators:rate_of_change ,26 Ocak 2012.
h t t p : / / s t o c k c h a r t s . c o m / s c h o o l / d o k u . p h p ? i d = c h a r t _ school:technical_indicators:relative_strength _index_rsi ,26 Ocak 2012.
h t t p : / / s t o c k c h a r t s . c o m / s c h o o l / d o k u . p h p ? i d = c h a r t _ school:technical_indicators:stochastic_oscillator ,26 Ocak 2012.
http://www.wing.comp.nus.edu.sg/pris/FuzzyLogic/Descrip tionDetailed2.html, 09.11.2012.
LARSON, Mark L; (2001), Technical Charting for Profits, Wiley, New York.
MAK, Don K; (2006), Mathematical Techniques in Financial Market Trading, World Scientific, New Jersey.
MASOVER, Hal; (2001), Value Investing in Commodity Fu tures: How to Profit with Scale Trading, Wiley, New York.
ÖZDAMAR, Kazım; (2009), Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi, Kaan Kitabevi, Eskişehir.
PERŞEMBE, Ali; (2010), Teknik Analiz mi Dedin? Hadi Canım Sende! 3, Scala Yayıncılık, İstanbul.
RHOADS, Russell; (2008), Candlestick Charting for Dummies, Wiley, New Jersey.
SARI, Yusuf; (2001), Borsada Göstergelerle Teknik Analiz, Alfa Basım Yayım, İstanbul.
SHOOK, Robert James; (2001), Online Traders Dictionary: The Most Up-to-Date and Authoritative Compendium of Finan cial Terms, Career Press Incorporated, New Jersey.
SIVANANDAM, S.N., S.N. Deepa and S. Sumathi; (2007), In troduction to Fuzzy Logic Using Matlab, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg.
WEISMANN, Richard; (2004), Mechanical Trading Systems : Pairing Trader Psychology with Technical Analysis, Wiley, New Jersey.
WILLAIN, Pascal; (2008), Value in Time: Better Trading Though Effective Volume, Wiley, New Jersey.