BİLDİRİ DETAY

Azize Zehra ÇELENLİ BAŞARAN, Vedide Rezan USLU
PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU VE GENETİK ALGORİTMA YÖNTEMLERİNİN PORTFÖY OPTİMİZASYON PROBLEMİNE UYGULANMASI
 
Günümüzde her yatırımcı birikimini kendisine fayda sağlayacak şekilde değerlendirmek istemektedir. Bu amaçla birikimini çeşitli finansal nitelikteki varlıklar ile değerlendirerek portföy oluşturmaktadır. Her yatırımcının amacı oluşturduğu portföyden minimum riske karşılık maksimum kâr elde etmektir. Geçmişten günümüze optimum portföyü yatırımcıya sunabilmek için çeşitli optimizasyon yöntemleri denenmiştir. Son yıllarda portföy optimizasyon problemine çözüm ararken klasik yöntemlerin aksine yapay zeka yöntemlerinin daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu amaçla çalışmamızda iki farklı yapay zeka yöntemi olan Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü optimizasyonu ile portföy optimizasyonu uygulanmıştır. Yapay zeka yöntemlerine dayalı portföy optimizasyonu için amaç fonksiyonu; portföy performansını belirleyen Sharpe Performans Oranı olarak belirlenmiştir. Genetik Algoritma yönteminde, mutasyon oranı, çaprazlama oranı, kromozom sayısı, iterasyon sayısı ve elitizm oranı, Parçacık Sürü optimizasyonu yönteminde parçacık sayısı, bilişsel ve sosyal katsayılar ve eylemsizlik ağırlığı bilinmeyen parametre değerleri olarak tanımlanarak farklı parametre değerlerine ait gruplamalar yapılmıştır. Farklı parametre değerlerinden oluşan grupların çözümlenmesi ile elde edilen farklı portföy çeşitleri, Sharpe Performans Oranı açısından değerlendirilerek en yüksek orana sahip portföy; optimum portföy olarak belirlenmiştir. Çalışmada 02/01/2018-31/12/2018 tarihleri arasında BİST-30 endeksine ait 30 adet hisse senedinin gün sonu kapanış fiyatları baz alınarak veri seti oluşturulmuştur. Her iki yapay zeka yönteminde de aynı veri seti kullanılarak optimum portföye ait Sharpe Performans oranı, portföyün beklenen getirisi, portföy riski ve portföyün içerdiği hisse senetlerinin portföy içi ağırlık oranları farklı parametre değerleri kullanılarak optimum portföyü veren parametre değerleri belirlenmektedir. Son olarak çalışmada kullanılan yapay zeka yöntemleri optimum portföy açısından değerlendirilmiş ve optimum portföyü veren yöntem kullanılan veri seti ve amaç fonksiyonu için daha iyi bir yöntem olduğu kanıtlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Parçacık Sürü Optimizasyonu, Genetik Algoritma, Portföy Optimizasyonu



 


Keywords: