Show simple item record

dc.contributor.advisorÖzbayoğlu, Ahmet Murat
dc.contributor.authorBayram, İlknur
dc.date.accessioned2021-05-08T11:22:00Z
dc.date.available2021-05-08T11:22:00Z
dc.date.submitted2014
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/683261
dc.description.abstractGelişimsel algoritmalar finans alanında çeşitli problemlerin çözümü için kullanılmaktadır. Opsiyon alım satım stratejileri de kaldıraçlı işlem özelliği göstermeleri ve güvenli olmaları açısından son zamanlarda tercih edilmektedir. Bu çalışmada Korunmalı Alım (Covered Call) adı verilen opsiyon alım stratejisinin genetik algoritma ve parçacık sürüsü eniyilemesi kullanılarak geliştirilen üç aşamalı model ile eniyilenmesi amaçlanmıştır. İlk aşamada trend belirlemesi yapılmış, ikinci aşamada trend bilgisi kullanılarak, Bağıl Güç Endeksi (RSI) ile al-sat sinyalleri oluşturulmuş ve son aşamada da Korunmalı Alım stratejisi için gerekli parametreler eniyilenmiştir. İlk aşamada arama uzayı küçük olduğu için bütün değerler denenerek sonuçlar elde edilirken, diğer iki aşamada genetik ve parçacık sürüsü algoritmaları eniyileme için kullanılmıştır. Geliştirilen üç aşamalı modeli test etmek için 4 farklı ETF kullanılmıştır; SPY, XLE, IWM ve XLF. Bu ETF'ler 2005-2008 yılları arasında eğitilmiş ve optimize edilmiş, 2009 yılında da test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar Al ve Tut yöntemi ile ve daha önce geliştirilen 2 Aşamalı Model ile karşılaştırılmıştır.
dc.description.abstractEvolutionary algorithms are used in solving various financial problems. Options trading strategies are preferred among traders lately, because they have leveraged and protective transaction characteristics. In this study, an option trading strategy, Covered Call, is optimized with Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization by using a developed Three Layer Trading model. In the first level, the trend is found. In the second level, buy-sell signals are produced with Relative Strength Indicator (RSI) by using the trend found in the first level. The final level optimizes the parameters for the Covered Call strategy. In the first level, the search space is small and the results are found by brute force. Other two levels use genetic algorithm and particle swarm optimization to optimize the appropriate parameters. To test the developed Three Layer Trading model, four ETFs are used, which are SPY, XLE, IWM and XLF. These ETFs are trained and optimized between 2005 and 2008 and tested during 2009. The results are compared with Buy & Hold strategy and previously developed Two Layer Trading Model.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleEvrimsel algoritmalar ile üç aşamalı bir korunmalı alım opsiyonu modeli eniyilemesi
dc.title.alternativeThree level covered call options trading model optimized with evolutionary algorithms
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.subject.ytmOption
dc.subject.ytmParticle swarm optimization
dc.subject.ytmEvolutionary algorithms   
dc.subject.ytmGenetic algorithms
dc.identifier.yokid10048949
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityTOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid371111
dc.description.pages68
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess