Finansal İşlemler için Evrimsel Hesaplamalar Yoluyla Eğilimden Arındırılmış Bağıl Güç Endeksi Göstergesi

Abstract

Borsa tahmini ve eğilim bulma hem finans profesyonelleri hem de borsa araştırmacılarının yüksek ilgi alanları arasındadır [2]. Hemen herkes, öyle ya da böyle, hisse senedi alım satımları için doğru senetler ve/ veya doğru zamanlamayı seçebilmeyle ilgilidir. Yapay sinir ağları, bulanık mantık, genetik algoritmalar gibi hesaplamalı zeka modelleri hisse senedi hareketlerini öngörme, eğilim bulma veya hisse senedi alım satım noktalarını belirlemek için araştırmacıların seçtiği değişik metotlar arasındadır [1,3,6,7,8,9,10,11,12]. Bağıl güç endeksi (RSI) hisse senedi alım satıcıları tarafından genellikle kullanılan ve tercih edilen bir göstergedir [2,5]. Bağıl güç endeksi belki de basitliğine ve performansına bağlı olarak en çok kullanılan teknik göstergedir. Ancak bağıl güç endeksinin performansı seçilen zaman ufku arasında standart bir şekilde dağıtılmamıştır. Eğilimi olmayan pazarlar sırasında olağanüstü işlemesine rağmen açık bir eğilim olduğunda performans düşmerktedir.Yine de pekçok kişi bağıl güç endeksini bu şartlar altında bile körlemesine kullanmaktadır. Ancak piyasa belirli bir eğilim göstermediği zaman çok iyi işlemesine rağmen alçalan ve yükselen piyasa şartlarında, yani belirli bir eğilim olduğunda Bağıl Güç Endeksinin performansı düşmektedir. Bu çalışmada biz eğilimi kaldırılmış hisse senedi verilerini ve uyarlanmış bağıl güç endeksini kullanarak bir finansal alım satım modeli geliştirdik. Bu model kapsamında eğilim bulma zamanlaması, bağıl güç endeksi alım satım başlatma seviyeleri ve zamanlamaları olmak üzere çeşitli parametreler kullanılmaktadır. Bu parametreler genetik algoritmalar [4] kullanarak optimize edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde bu yeni modelin kullanımında hem karlılık hem de başarı performansında gelişim olduğu gözlenmiştir. Gelecekteki çalışmalarda tek bir piyasa ortamında çalışabilecek bir gösterge bulmanın mümkün olup olmadığını görebilmek için diğer göstergeler de benzer şekilde modellenebilir.