akillifinansci
Member
- Katılım
- 29 Kas 2022
- Mesajlar
- 78
- Tepkime puanı
- 66
- Puanları
- 18
-
Öne çıkan konu
- #1
Bilgisayar temelli algoritmalar günümüzde birçok alanda olduğu gibi finansta ve yatırım kararlarının alınmasında sıkça kullanılır hale gelmişlerdir. Hızlı ve doğru karar vermenin çok büyük bir meziyet olduğu ve başarıyla başarısızlık arasındaki farkı açıkça belirlediği günümüz dünyasında, yatırımcıların yüksek belirsizlik gösteren ve sürekli değişen piyasaların hızına yetişebilmeleri için bilgisayar destekli ve akıllı algoritmalardan yardım almaları kaçınılmaz olmuştur. Genetik algoritmaların finansta kullanılması oldukça yeni olmasına rağmen; bu algoritmalar esneklikleri, hızları, kullanım kolaylıklarıyla ve yüksek performansları nedeniyle bu alanında başarılı olduklarını kanıtlamışlardır. Yüksek getirisi ve düşük risk oranı nedeniyle piyasa zamanlaması yatırımcılar arasında çok cazip olan bir yatırım stratejisi haline geldi.
Genetik Algoritmaların Finansal Uygulamaları
Finansal piyasalarda daha çok kâr elde etmek için genetik algoritmaların kullanıldığı birçok yatırım işlemi bulunmaktadır. GA’ları yatırım stratejileri oluşturmak amacıyla kullanmak oldukça basit bir işlemdir.
Örneğin; S&P 500 hazine bonoları fiyatlarının ve küçük ölçekli firmaların hisse senedi fiyatlarının zamanla nasıl değiştiğini inceleyen ticari kurallar geliştirilmek isteniyor olsun. Bunun için ilk adım izlenilen zaman dilimi içerisindeki değişkenlerin birbirleriyle olan bağlantılarını incelemektir. Her bir değişkeni teker teker incelemek ilginç sonuçlara varılmasına neden olabilir. Örneğin, kapasite kullanımı azaldıkça ve işçilik maliyeti arttıkça depolama maliyeti azalır. Bir çok değişkenin yer aldığı problemlerde daha fazla sayıda olasılığın hesaplanmasına ihtiyaç duyulmaktadır.
Bir başka örnek olayda, bir işletme beş yıllık bir zaman diliminde çeşitli yatırımlar yaparak mevcut sermayesini olabilecek en yüksek seviyeye yükseltmeyi amaçlamaktadır. Kullanacağı yatırım stratejilerini belirlemek için genetik algoritmalardan yararlanmayı hedeflemektedir.
Bu durumda işletmenin seçeceği yatırım kaynaklarına göre uygulayacağı GA yöntemleri farklılık gösterebilmektedir. Örneğin bir S&P 500 hissesine yapılan yatırımda izlenilecek strateji ile küçük bir işletmenin hissesine yapılan yatırım durumundaki stratejiler birbirinden farklı olacaktır.
Genetik algoritmaların ticari alanlarda kullanımı son yıllarda hızla yaygınlaşmıştır. Avrupa’da bir ESPRIT III projesi olan PAPAGENA; GA’ların finansal uygulamalarda kullanılmasına ilişkin birçok örnek içermektedir. Bunlar arasında kredi değerlendirmesi, doğrudan pazarlama, sigorta risk değerlendirmesi ve ekonomik modelleme gibi uygulamalar bulunmaktadır. Bunlardan başka GA’lar finansal zaman dizilerinin analizinde (Goonatilake ve Feldman, 1994), işletme karlarını tahmin etmede ve bütçe modellerini hesaplamada kullanılmaktadırlar.
Genetik Algoritmalar ve Hisse Senedi Piyasası Uygulamaları
Genetik algoritmalardan, ticaret stratejilerinde varolan geleneksel yöntemleri iyileştirmek veya tamamen yeni birtakım ticari kurallar oluşturmak için yararlanmak olasıdır.
Örneğin para akışı, enflasyon, kar oranları, ekonomik canlılık, Amerikan doları ve Euro’nun değişken olarak tanımlandığı ve geçmiş fiyatlar ve ticaret kapasitesini girdi olarak alan bir dizi ticari kuralı daha da iyileştirmek için GA’lardan yararlanılmıştır. Problem genetik algoritma yapısına aşağıdaki şekilde uyarlanmıştır.
- Nüfus sayısı : 100
- Bir noktalı eşleşme (crossover) yüzdesi : %0.6
- Mutasyon yüzdesi : %0.001
- Basit dereceli seçim
- Nesil sayısı : 300
- Her ikili dizi, aylık yabancı para değişimini gösteriyor
- Uygunluk ölçüsü beş yıllık deneme süresinin sonundaki Amerikan doları cinsinden varlığın değeridir.
- İşlem maliyeti ve kar dikkate alınmamıştır.
- Yukardaki şekilde GA yapısına uygulanan problem çözülerek aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir.
- GA’lar optimuma çok yakın sonuçlar elde edilmesini sağlamıştır.
- GA’lar geleneksel sıralama yöntemlerinin kullanıldığı aramalardan daha sağlam ticari kurallar bulmuşlardır.
- GA’lar ayrıca satın alma ve stoklama (pasif al ve sakla yatırım stratejileri) alternatiflerini saf dışı bırakmıştır. Daha önce kullanılan hiçbir yöntem satın alma ve stoklama stratejisinden üstün sonuç elde edememiştir.
- GA’ların yabancı takas piyasalarında temel ekonomik değişkenler kullanılarak ticari kurallar oluşturması işlemi problemde sağlanan verilere göre sınırlı olmasına rağmen umut verici sonuçlar ortaya koymuştur.
