Trendden arındırılmış finans verileri üzerinde evrimsel algoritmalar ile salınım-tabanlı teknik analiz göstergelerinin parametre eniyilemesi
Parameter optimization of oscillator-based technical analysis indicators using evolutionary algorithms on trend-normalized financial data
Yazar: UĞUR ŞAHİN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms

Özet:
Teknik analiz göstergeleri, finans alanında yaygın olarak kullanılan teknik analiz
yöntemleridir. Bu göstergeler teknik analiz sonucu elde edilir ve finans araçlarının
alım-satım sinyallerinin üretilmesinde kullanılır. Yapılan çalışmalar sonucunda bu göstergeler için genel alım-satım kuralları ortaya konulmuş ve yatırımcılar için kolay ve
anlaşılır kurallar oluşturulmuştur. Ancak, bu göstergelerin genel kurallarının piyasanın
trend etkisi altında olduğu durumlarda güvenilir sonuçlar vermediği bilinmektedir.
Piyasanın hareket yönünün tahmini de oldukça zor olduğundan bu göstergeler için
tanımlanmış genel kuralların performansı da trendle birlikte azalmaktadır. Bu tez
çalışmasında Bağıl Güç Endeksi (Relative Strength Index - RSI) ve Williams %R
göstergeleri, farklı ETF'ler (Exchange-Traded Fund) için genetik algoritma ve parçacık
sürü optimizasyonu ile eniyilenerek her bir ETF için farklı kurallar oluşturulmuştur.
Ayrıca, piyasanın durumu göz önüne alınarak yükselen ve alçalan piyasa koşulları
için de her bir ETF için göstergeler ayrı ayrı analiz edilmiş ve piyasanın iki farklı
koşulu için her ETF'ye iki ayrı kural tanımlanmıştır. Son olarak her bir ETF'nin trendi
hesaplanarak her bir ETF'nin değeri trendden arındırılmış ve piyasanın durumundan
bağımsız tek bir kural oluşturulmaya çalışılmıştır. Tüm yapılan analizler sonucu
elde edilen gösterge parametreleri test edilmiş ve elde edilen kuralların başarımı
ölçülmüştür. Elde edilen sonuçlar, trendden arındırılmış veriler ile yapılan çalışmalarda
elde edilen kuralların trendden daha az etkilendiğini göstermektedir.

Abstract:
Technical analysis indicators are widely used technical analysis methods in stock
market forecasting. These indicators are obtained by technical analysis and used to
produce trade signals for financial instruments. After the researches conducted on
financial instruments, easily understandable general trading rules have been introduced
for these indicators. However, the results of these general rules are not reliable under
the effect of market trend. The performance of the general rules of the indicators are
affected by the market trend. As forecasting of the trend is also difficult, the existence
of a trend decreases the performance of these general rules. In this study, the parameters
of the RSI (Relative Strength Index) and Williams %R indicators are optimized by
genetic algorithms and particle swarm optimization for each ETF. Moreover, the same
analysis is done under downtrend and uptrend separately to produce two different rules
for two different trend type. Finally, the trends of the ETFs are calculated and the
normal prices of the ETFs are detrended to remove trend effect from the prices and
the same analysis is done on these normalized prices to produce a single trading rule.
The resulting rules from the optimization process are tested and the performance of the
obtained rules are evaluated. The results show that the rules obtained by detrending the
ETF prices are less vulnerable to trend effect.