Yapay arı kolonisi algoritması ile sharpe performans oranına dayalı portföy optimizasyonu: BIST 30 uygulaması
Potfolio optimization based on sharpe performance ratiowith artificial bee colony algorithm: BIST 30 application
Yazar: AZİZE ZEHRA ÇELENLİ BAŞARAN
Danışman: PROF. DR. VEDİDE REZAN USLU
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Teorisi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Ekonomi = Economics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Son yıllarda yapılan çalışmalarda, portföy optimizasyonu problemi için kullanılan
sezgisel algoritma yöntemlerinin, klasik yöntemlerin aksine daha kısa sürede daha iyi
sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu tez çalışmasında, doğada besin arayışı içerisinde
olan arıların davranışlarından esinlenerek ortaya çıkan Yapay Arı Kolonisi algoritması
ile portföy optimizasyonu problemine çözüm aranmıştır. Portföy optimizasyonu
problemi için yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak Borsa İstanbul 30 endeksine
ait hisse senetlerinden oluşan bir portföy elde edilmiştir. Portföyün içerdiği hisse
senetleri, hisse senetlerinin portföy içi ağırlık oranları, optimum portföyün riski,
beklenen getirisi ve portföyün performansını değerlendiren Sharpe performans oranı
hesaplanmıştır. Yapay arı kolonisi algoritması ile elde edilen optimum portföyün
Sharpe performans oran değeri, klasik yöntemlerden karesel programlama ve sezgisel
algoritmalardan; genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu yöntemlerinden
elde edilen optimum portföy çeşitlerinin Sharpe performans oran değerleri ile
karşılaştırılmıştır. Ayrıca çalışmada kullanılan yöntemlerde, optimum portföye
ulaşmak için yöntemlere ait farklı parametre değerleri denenmiş ve optimum portföyü
veren parametreler belirlenmiştir. Farklı yöntemlere göre elde edilen portföy çeşitleri,
içerdikleri hisse senetleri, hisse senetlerinin portföy içi ağırlık oranları, portföy riski
ve portföy beklenen getirisi bakımından kıyaslanmıştır. Portföy optimizasyon
probleminde kullanılan dört farklı yöntem karşılaştırıldığında yapay arı kolonisi
algoritmasının, tez çalışmasında kullanılan diğer yöntemlere göre daha az parametre
sayısına sahip olduğu ve daha kısa sürede daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelime: Portföy Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Sezgisel
Algoritmalar, Sharpe Performans Oranı

Abstract:
In recent years, it has been observed that the heuristic algorithms used for the portfolio
optimization problem give better results in a shorter period of time than the classical
methods. In this thesis study, a solution to the portfolio optimization problem was
sought through the artificial bee colony algorithm, inspired by the behaviours of bees
in search of nutrients in nature. For the portfolio optimization problem, a portfolio for
Borsa Istanbul 30 index has been obtained by using the artificial bee colony algorithm.
Sharpe performance ratio; which evaluates the stocks included in the portfolio, the
intra-portfolio weight ratios of the stocks, the risk of the optimum portfolio, the
expected return and the performance of the portfolio, was calculated. The Sharpe
performance ratio value of the optimal portfolio obtained by using the artificial bee
colony algorithm is compared with the Sharpe performance ratio values of the optimal
portfolio types obtained from quadratic programming, genetic algorithm and particle
swarm optimization methods. Furthermore, in the methods used in the study, different
parameter values that belong to the methods have been tried to reach the optimum
portfolio and the parameters that give the optimum portfolio have been determined.
Portfolio types obtained according to different methods are compared in terms of the
stocks they have, portfolio weight ratios of stocks, portfolio risk and portfolio expected
return. Comparing the four different methods used in the portfolio optimization
problem, it is observed that the artificial bee colony algorithm has less number of
parameters than the other methods used in the thesis study and gives better results in a
shorter time.

Key Words: Portfolio Optimization. Artificial Bee Colony, Heuristic Algorithms,
Sharpe Performance Ratio