Yeni nesil yapay zeka (metasezgisel) optimizasyon algoritmaları ile portföy optimizasyonu

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Finans Enstitüsü, FİNANS ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: DANYEL BEKDAŞ

Danışman: ERSOY HİCABİ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Tez çalışması kapsamında, portföy yatırımlarında yer alan hisse senetleri ve bu hisse senetlerinin ağırlıklarını belirlemek amacıyla kullanılabilecek yapay zeka metasezgisel algoritmalar tanıtılmaktadır. Hisse senetlerine ait fiyatlar serbest piyasada belirlenirken, günlük fiyat değişimlerine bağlı olarak yatırım kategorisinde riskli varlıklar olarak değerlendirilmektedir. Risk ile getiri arasında pozitif yönlü ilişki vardır ve bu nedenle portföy yönetiminde risk ile getiri arasında denge kurmak yatırımcılar için oldukça kritik ve önemlidir. Yapay zeka metasezgisel algoritmalar kullanılarak hisse senetlerinin getiri ve standart sapması dikkate alınmak suretiyle, getiri ve risk arasında optimizasyon analizi yapılmaktadır. Çalışma kapsamında son dönemde geliştirilmiş metasezgisel algoritmalarında Jaya Algoritması, Öğretme-Öğrenme Tabanlı Algoritma ve Çiçek Tozlaşma Algoritmaları detaylı tanıtılmaktadır. Bu algoritmalar kullanılarak ilk olarak BIST 30 hisse senetleri için optimizasyon analizi yapılmakta ve bu üç algoritmadan elde edilen sonuçların detaylı kıyaslaması yapılmaktadır. İkinci aşamada ise Borsa İstanbul'da işlem gören endeksleri kapsayacak şekilde optimizasyon analizi genişletilmekte ve 2000 yılından itibaren endeks bazlı optimizasyon analizi yapılarak yatırımcıların sektörel eğilimi hakkında değerlendirmeler yapılmaktadır.