Genetik Algoritmalar ile Optimal Portföy Seçimi: BİST-30 Örneği

Finansal yatırım kararlarındaki en temel problemlerden biri optimal portföyün seçimidir. Bu bağlamda hangi yöntem kullanılarak uygun portföye karar verileceği önem arz etmektedir. Genetik algoritmalar ise çok sayıda çözüm kümesinin olduğu durumlarda optimal portföyü tespit edebilecek bir optimizasyon yöntemidir. Bu çalışmada genetik algoritmalar kullanılarak Borsa İstanbul 30 (BİST-30) endeksine ilişkin optimal portföy tespit edilmeye çalışılmıştır. Ocak-2010 Haziran-2013 dönemine ait aylık verilerin kullanıldığı uygulamanın bulgularına göre Lambda (?) değerinin 0.20 olduğu durumda optimal portföy seçiminin 18 adet hisseden oluşacağı tespit edilmiştir. Risk faktörünün baskınlığı arttıkça ise algoritmanın performansı düşmekte ve optimal portföy seçimi endeksin tamamından oluşmaktadır.

Optimal Portfolio Selection with Genetic Algorithm: An Example of BIST-30

One of the main problem is an optimal portfolio selection in the financial investment decisions. In this context, the determining of optimal portfolio by using which method is a significant for researcher. On the other hand, Genetic algorithm is optimization technical to select optimal portfolio when there are the plurality of cluster solutions. In this study, it is aimed to determine of optimal portfolio for Istanbul Stock Market 30 Indices. When Lambda value (?) is 0.20, optimal portfolio selection is consist of 18 shares According to the application findings which is used data spanned from January-2010 and June-2013. When a dominance of risk factor increases, performance of algorithm decreases and optimal portfolio selection is consist of all BIST-30 Indices.

PDF

___

Abay, R. (2013). "Markowitz Karesel Programlama ile Portföy Seçimi: İMKB 30 Endeksinde Riskli Portföylerin Seçimi", Çukurova Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, yıl: 22, sayı: 2, s. 175-194
Baygin M. ve Karakose M. (2013). "Immunity-Based Optimal Estimation Approach for a New Real Time Group Elevator Dynamic Control Application for Energy and Time Saving" The Scientific World Journal, vol. 2013, pp. 1-12.
Borsa İstanbul Resmi Web Sitesi
Deb K., Pratap A., Agarwal S. ve Meyarivan T. (2002). "A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II" IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6, no. 2, pp. 182-197.
Demirtaş, Ö. ve Güngör, Z. (2004). "Portföy Yönetimi ve Portföy Seçimine Yönelik Uygulama", Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, yıl: 1, sayı: 4, s. 103-109.
Grefenstette J. J. (1986). "Optimization of Control Parameters for Genetic Algorithms" IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 16, no. 1, pp. 122 128.
Goldberg D. E. (1989). "Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning" Addison Wesley Publishing Company, USA.
Gökçe, G. A. ve Cura, T. (2003). "İMKB Hisse Senedi Piyasalarında İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Araştırılması", Yönetim, yıl: 14, sayı: 44, Şubat, s. 63-81
Karakose M., Murat K., Akin E. ve Parlak K. S. (2014). "A New Efficient Reconfiguration Approach Based on Genetic Algorithm in PV Systems" International Symposium on Industrial Electronics, 1-4 June 2014, Bogazici University, Istanbul, pp. 23-28.
Keskintürk, T. (2007). "İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Genetik Algoritma Tekniği Kullanılarak İncelenmesi", Yönetim, yıl: 18, sayı: 56, s. 78-90
Keskintürk, T., Demirci, E. ve Tolun, S. (2010). "İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Genetik Algoritma Tekniği Kullanılarak İncelenmesi", Sosyal Bilimler Dergisi, 2, s. 1-5
Korkmaz, T., Aydın, N. ve Sayılgan, G. (2013). "Portföy Yönetimi", Açıköğretim Fakültesi, Yayını, 1. Baskı
Lai, K. K., Yu, L., Wang, S. ve Zhou, C. (2006) "A Double-Stage Genetic Optimization Algorithm for Portfolio Selection", Lecture Notes in Computer Science vol: 42, no: 34, pp. 928-937
Lin, C. C. ve Liu, Y. T. (2008). "Genetic Algorithms for Portfolio Selection Problems with Minimum Transaction Lots" European Journal of Operational Research, no: 185, pp. 393-404
Markowitz H. (1952). "Portfolio Selection", The Journal of Finance, vol: 7, no: 1, pp. 77-91.
Oh, K. J., Kim, T. J., Min, S. H., Lee, H. Y. (2006). "Portfolio Algorithm Based on Portfolio Beta using Genetic Algorithm", Expert Systems with Applications, vol: no: 30, pp. 527-534
Özdemir, M. (2011). "Genetik Algoritma Kullanarak Portföy Seçimi", İktisat İşletme ve Finans, yıl: 26, sayı: 299, s. 43-66
Patnaik L. M. ve Srinivas M. (1994). "Adaptive Probabilities of Crossover and Mutation in Genetic Algorithms" IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol. 24, no. 4, pp. 656-667.
Reeves C. R. (1995). "Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems" McGraw-Hill Book Company Inc., Europe.
Saraç, M. (2012). "Finansal Yönetim", Sakarya Kitabevi, Sakarya, 1. Baskı
Shang Z. ve Liu H. (2010). "The Research on Portfolio Optimization Model and Strategy for Multiple Objectives" 2010 IEEE 2nd Symposium on Web Society, 16-17 August, Beijing, pp. 291-295.
Skolpadungket P., Dahal K. ve Harnpornchai N. (2007). "Portfolio Optimization Using Multi-Objective Genetic Algorithms" IEEE Congress on Evolutionary Computation, 25-28 Sept. 2007, Singapore, pp. 516-523
Tang K.S., Man K. F., Kwong S. ve He Q. (1996). "Genetic Algorithms and Their Applications", IEEE Signal Processing Magazine, vol. 13, no. 6, pp. 22-37.
Wang, S. M., Chen, J. C., Wee, H. M., ve Wang, K. J. (2006). "Non-linear Stochastic Optimization Using Genetic Algorithm for Portfolio Selection", International Journal of Operations Research, vol: 3, no: 1, pp. 16-22