Genetik algoritmalar yardımıyla portföy yönetimi

Abstract

Bu çalışmada portföy seçimi problemine farklı bir açıdan yaklaşılmaya çalışılmıştır. Çalışmanın temelinde Markowitz tarafından temeli atılan ortalama-varyans modeli kullanılmıştır. Kullanılan yöntemin uygulanması genetik algoritma ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ilgilenilen 6 aylık her bir dönem için hisse senetlerinin beklenen getirileri, varyansları ve hisse senetlerinin aralarındaki ikili kovaryansları hesaplanmış ve genetik algoritma yardımıyla belirlenen uygunluk fonksiyonu yardımıyla her dönemde farklı yatırımcı tipleri için en iyi portföyler elde edilmeye çalışılmıştır. Portföy yönetimi, genetik algoritmalar, ortalama-varyans modeli.

This study introduces a different approach for portfolio selection problem. In this thesis mean-variance model is employed. This model is implemented using genetic algortihms. For every stock used in the study, expected returns, variances and covariances between the stocks is calculated for each of the 6 months used in the study. Using the fitness function evaluated by the genetic algorithm, best portfolios is tried to be chosen for different types of investors in each month. Portfolio management, genetic algorithms, mean-variance model.