Duygulardan Arındırılmış Yatırım Yöntemi “Algoritmik Alım-Satım” Üzerine Genel Değerlendirme ve Örnek Algoritma Çalışması

Teknolojinin hayatımızın her alanında kendisini yoğun bir şekilde hissettirdiği günümüzde sermaye piyasalarının da bu etkilenmeden uzak kalacağını düşünmek mümkün değildir. Bu anlamda özellikle geçtiğimiz on yıl göz önüne alındığında otomasyon ve yeni teknolojilerin kullanım alanlarının yadsınamayacak şekilde artmış olması sermaye piyasalarının da teknolojik olarak evrimleşmesine yol açmıştır. Teknolojik gelişmeler yatırım kararlarının alınmasında gerek bireysel yatırımcılar için gerek kurumsal yatırımcılar için gerekse sektör profosyonelleri için birçok yeniliği ve değişikliği içinde barındırmaktadır. Bu gelişmeler ışığında günümüz sermaye piyasalarında alım-satım işlemlerinin büyük çoğunluğu algoritmalar vasıtası ile yapılmaktadır. Finansal enstrümanların fiyat değişimlerine etki eden etkenlerin çeşitlenmesi, piyasa koşullarının karmaşıklaşması, piyasaların geçmişe nazaran daha az karlı olması ve en önemlisi gelişen ve çeşitlenen iletişim imkânları nedeniyle piyasa hareketlerinin hızlanması ve bu hız etkeninin çoğu tahmini geride bırakması sermaye piyasalarında algoritma kullanmayı ihtiyaç haline getirmiştir. Gerek klasik teknik analiz yöntemlerine göre oluşturulmuş algoritmalar gerekse de son dönemde artan yapay zekâ yöntemleri ile oluşturulmuş algoritmalar olsun tüm bunların para hareketlerine yön vermede ağırlığının arttığı görülmektedir. Sermaye piyasalarındaki bu gelişim yatırımcılar için birçok fırsat sunduğu gibi aynı zamanda içerisinde birçok tehdit de barındırmaktadır. Bu araştırma gelişmiş piyasalarda uzun yıllardır kullanılmakta olan ancak ülkemizde son zamanlarda sermaye piyasasının gündemine giren ve yatırımcılar için büyük bir ilgi alanı olan algoritmalar konusunda genel bir değerlendirme yaparak bakış açısı kazandırmayı amaçlamaktadır.

General Evaluation on Non-Emotional Investment Method “Algorithmic Trading” and Sample of Algorithm Study

Nowadays, it is not possible to think that the capital markets will stay away from technological impact, as technology has intensely felt itself in every aspect of our lives. In this sense, the fact that automation and new technologies have increased exponentially over the past ten years has led to the technological evolution of the capital markets. Technological improvements contains a whole range of improvements and modifications that can feed off individual investors as well as institutional investors and professional traders. For the time being, the majority of trading transactions are made by algorithms. The diversification of the factors affecting the price changes of financial instruments, the complexity of the market conditions, the less profitable of the markets which is compared with the past and the most importantly, the speed of market movements due to the developing communication opportunities and the fact that this factor of speed surpasses the most expectations made it necessary to use the algorithm in the capital markets. Whether the algorithms created according to the classical technical analysis methods or the algorithms which have been created with the increasing artificial intelligence methods recently, it is obvious that all these have increased in weight to direct the money movements. While this development in the capital markets offers many opportunities for investors, on the other hand, it contains many threats. The aim of this study is to make a general evaluation and to gain perspective for investors about the algorithms which have been in use in the developed markets for a long time but which have been in the agenda of the capital market in our country recently, which has a great interest for investors.

PDF

___

Balık, H.H. (2013). “C” ile programlamaya giriş. FÜ Basımevi: Elazığ.
Chan, E. (2009). Quantitative trading: how to build your own algorithmic trading business. Chichester, UK: John Wiley & Sons Ltd.
Chan, E. (2009). Algorithmic Trading. New Jersey: John Wiley & Sons.
Chen, James. (2010). Essentials of Technical Analysis for Financal Markets. New Jersey: John Wiley & Sons.
Donefer, S.B. (2010). Algos gone wild: Risk in the world of automated trading strategies. The Journal of Trading Spring, 5 (2), 31-34.
Durenard, E. (2013). Professional automated trading: theory and practice. New Jersey: John Wiley & Sons.
Fenton -O’Creevy, M., Soane, E., Nicholson, N., & Willman, P. (2011). Thinking, feeling and deciding: The influence of emotions on the decision making and performance of traders, Journal of Organizational Behavior, 32(8), 1044–1061.
Glantz, M., Kissell, R. (2013). Multi-asset risk modeling: Techniques for a global economy in an electronic and algorithmic trading era. San Diego, CA: Academic Press.
Hsieh, M.F., Wang, R.T. ve Lu, I.C. (2006). Applying Grey Relation Analysis To Establish The Financial Distress Prediction Model for Electronic in Taiwan, JCIS, http://www.atlantispress. com
Kim, K. (2007). Electronic and algorithmic trading technology. San Diego, CA: Academic Press.
Kissell, R. (2014). The science of algorithmic trading and portfolio management. San Diego, CA: Academic Press.
Li, T., van Dalen, J., van Rees, P.J. (2018). More than just noise? Examining the information content of stock microblogs on financial markets. Journal of Information Technology, 33(1), 50-69.
Savaş, M.C. (2017). Algorithmic trading strategies using dynamic mode decomposition: Applied to Turkish stock market. Unpublished master's thesis, Middle East Technical University, Ankara.
Tungut, H.B. (2017). Algoritma ve programlama mantığı. Kodlab Yayın Dağıtım: İstanbul.
https://trends.google.com.tr/trends/explore?date=today%205-y&q=algo%20trading

Turkish Studies - Economics, Finance, Politics-Cover

ISSN: 2667-5625
Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
Başlangıç: 2006
Yayıncı: ASOS Eğitim Bilişim Danışmanlık Otomasyon Yayıncılık Reklam Sanayi ve Ticaret LTD ŞTİ