Genetik ve parçacık sürü algoritmalarının portföy optimizasyonuna uyarlanması ve borsa İstanbul ve kripto para uygulaması

Abstract

Optimizasyon problemlerinin çözümünde parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması ve genetik algoritma (GA) yaygın olarak kullanılmaktadır. Üretim, tedarik ve finans gibi birçok alanda portföy optimizasyon problemleri, yatırımcılara minimum risk ile maksimum getiri sağlayan çözümler önermektedir. Mevcut çalışmalar Harry Max Markowitz'in oluşturmuş olduğu ortalama varyans modelinin GA ve PSO algoritmasına uygulanmasına yoğunlaşmıştır. Bu tez çalışmasında, Borsa İstanbul (BİST) ve Kripto Para Borsası (KPB) endekslerine ait iki farklı portföy optimizasyon probleminin çözümü için ortalama varyans modeli GA ve PSO algoritmalarına uygulanmıştır. GA ve PSO algoritmaları ile oluşturulan portföy önerileri risk, getiri, sharpe risk yüzdesi, değişim kat sayısı oranı ve gerçekleşen gerçek getirilerine göre karşılaştırılmıştır. BİST ve KPB endeksleri için oluşturulan portföy önerileri içerisinden belirlenen kriterlere göre seçilen portföylerde PSO ile oluşturulan portföyün GA ile oluşturulan portföye göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) are widely used in the solution of optimization problems. Portfolio optimization problems in many areas such as production, procurement and finance offer solutions that provide investors with minimum risk and maximum profit. The current studies have focused on the application of the mean variance model of GA and PSO by Harry Max Markowitz. In this thesis, the average variance model was applied to the GA and PSO algorithms to solve two different portfolio optimization problems of Borsa İstanbul (BIST) and Crypto Money Exchange (KPB) indices. Portfolio proposals created with GA and PSO algorithms were compared according to risk, return, sharpe risk percentage, change coefficient ratio and actual return. It was seen that the portfolio created with PSO was more successful than the portfolio created with GA in the portfolios selected according to the criteria determined from the portfolio proposals created for BIST and KPB indices.