Bist-30 Şirketlerinin Pandemi Öncesi-Sonrası Satış Verilerinin Genetik Algoritma ile Analizi ve Optimum Portföy Oluşturma

Portföy Optimizasyonu problemi (PO), yatırımcılar için en iyi portföyün seçildiği çözülmesi klasik yöntemlerle mümkün olmayan problemlerden birisidir. Portföy optimizasyonundaki amaç, en yüksek getiriyi elde edecek olan hisse senedinin en düşük riskle seçilmesidir. Klasik yöntemler kesin bir çözüm bulamadığında, sezgisel teknikler yaklaşık bir çözüm bulmak için tasarlanmaktadır. Literatürde portföy optimizasyonu probleminin çözümü için çok fazla sezgisel teknikler kullanılmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada Bist-30 şirketlerinden elde edilen 2016 Aralık- 2021 Aralık arasındaki 5 yıllık satış verileri (60 adet satış verisi), MATLAB platformuna aktarılarak genetik algoritma kullanılıp tasarlanan sistemde en uygun hisse senedinin seçilmesi amaçlanmıştır. Çalışmadaki temel farklılık, şirketlerin 5 yıllık verileri, kendi içerisinde 1 yıllık, 3 yıllık, 5 yıllık olmak üzere 3 grupta ayrı ayrı incelenmiş olup kullanıcı tanımlı risk değerlerine göre karşılaştırılmalı sonuçlara yer verilmiştir. Önerilen yöntem en verimli sonucu, 0.20 risk katsayısı için elde etmiştir. Bu katsayı değeri için 3 grupta sırasıyla 10, 14 ve 15 adet hisse senedinin seçileceği tespit edilmiştir. Ek olarak, bu çalışmada şirketlerin yıllara göre satış değerlerindeki değişimler mevcut piyasa şartları ve pandemi koşulları göz önüne alınarak değerlendirilmiştir

Algorithm · Physics · Market Dynamics and Volatility · Mathematics · Risk and Portfolio Optimization · Stock Market Forecasting Methods