IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/iif/iifjrn/v26y2011i299p43-66.html
   My bibliography  Save this article

Genetik algoritma kullanılarak portföy seçimi

Author

Listed:
  • Muhsin ÖZDEMİR

    (Adnan Menderes Üniversitesi)

Abstract

Bu çalışmada bir yatırım portföyü seçimi ve optimizasyonu problemi için iki aşamalı bir yöntem önerilmektedir. Birinci aşamada genetik algoritma portföy büyüklüğünü elirlemektedir. Genetik algoritmalar optimal portföy seçimi gibi kombinatoriyel problemlerin optimal çözümüne yakın çözümleri kısa sürede bulabilen stokastik arama algoritmalarıdır. Önerilen genetik algoritma, portföyü oluşturan hisse senetlerinin kendi aralarındaki korelasyonu minimize etmeye çalışırken aynı zamanda hisse senetleriyle baz alınan endeks (IMKB 100 endeksi) arasındaki korelasyonu ise maksimize etmeye çalışmaktadır. İkinci aşamada, riskin minimizasyonu ya da getirinin maksimizasyonu gibi belli bir amaç göz önüne alınarak birinci aşamada bulunan portföydeki senetlerinin ağırlıkları Kuadratik Programlama ile hesaplanarak optimal portföy elde edilmektedir. Simülasyon çalışmalarının sonuçları önerilen genetik algoritmanın hızlı bir şekilde problemin olası çözüm kümesini araştırdığını ve istenilen kriterlere uygun etkin bir yatırım portföyü bulduğunu göstermektedir.

Suggested Citation

  • Muhsin ÖZDEMİR, 2011. "Genetik algoritma kullanılarak portföy seçimi," Iktisat Isletme ve Finans, Bilgesel Yayincilik, vol. 26(299), pages 43-66.
  • Handle: RePEc:iif:iifjrn:v:26:y:2011:i:299:p:43-66
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Keywords

    Portföy seçimi; Genetik algoritma; Portföy optimizasyonu; Korelasyon; İndeks fon;

    JEL classification:

    • G11 - Financial Economics - - General Financial Markets - - - Portfolio Choice; Investment Decisions
    • C44 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric and Statistical Methods: Special Topics - - - Operations Research; Statistical Decision Theory
    • C61 - Mathematical and Quantitative Methods - - Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling - - - Optimization Techniques; Programming Models; Dynamic Analysis

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:iif:iifjrn:v:26:y:2011:i:299:p:43-66. See general information about how to correct material in RePEc.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: (Ali Bilge). General contact details of provider: http://iif.com.tr .

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service hosted by the Research Division of the Federal Reserve Bank of St. Louis . RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.