Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/26945
Title: Makine öğrenmesi ile portföy optimizasyonu: FTSE, DAX ve BIST uygulamaları
Other Titles: Machine learning asset allocation: Applications from FTSE, DAX AND BIST
Authors: Uyar, Umut
Keywords: Makine Öğrenmesi
Portföy Optimizasyonu
FTSE
DAX
BIST
Abstract: Portföy optimizasyonu yarım yüzyılı aşkın süredir birçok araştırmacının ve yatırımcının test ettiği ve kullandığı bir teoridir. Ancak konu üzerine yapılan bazı çalışmalarda teoriye bir takım eleştiriler de getirilmektedir. Bu eleştirilerden bir tanesi de konsantrasyon problemidir. Temelinde çeşitlendirme olan bir teori ile elde edilen optimum portföylerin yatırım olanakları kümesindeki az sayıda varlığa yatırım yapılmasını önermesi önemli bir eleştiri noktasını oluşturmaktadır. Bu problemin çözümü üzerinde çalışan araştırmacılardan birisi olan Prado (2016; 2018), geliştirdiği Hiyerarşik Risk Paritesi (HRP) metodu ile makine öğrenmesi kullanılarak portföy optimizasyonu yapılabileceğini ifade etmektedir. Bu çalışmanın amacı HRP metodu kullanılarak BIST, FTSE ve DAX piyasalarında Temmuz 2005 - Haziran 2017 aralığında makine öğrenmesi algoritmalarının portföy performanslarını incelemektir. Analizler sonucunda, HRP metodunun BIST, FTSE piyasalarında başarılı olmamasına rağmen DAX piyasalarında başarılı performans sergilediğine ulaşılmıştır.
URI: https://hdl.handle.net/11499/26945
Appears in Collections:İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Koleksiyonu

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
8-a9-bildiri 2019.pdf626.87 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

266
checked on Aug 24, 2024

Download(s)

546
checked on Aug 24, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.