ISLAMIC ALGORITHMIC EQUITY PORTFOLIO

Year 2019, Volume: 3 Issue: 2, 7 - 24, 27.12.2019

Ahmet Gökbel Halil Arslan

Abstract

In the middle of century, while Markowitz and Fama
developed modern portfolio strategies based solely on mathematical concept, it
was criticized that modern theory was focused on ideal case rather than real
case. Despite the low return, there are investors who invest in higher risk
instruments due to their dependence on risk. Though behavioral finance emerged
as a reaction to modern portfolio theory in this period, it is a matter of
criticism that it defines investors as fully prone to irrationality. The
development of technology, the increase in investment options, the fact that
time is a vital resource and artificial intelligence technologies emphasize
digital banking and algorithmic portfolio strategies. The Islamic algorithmic
model portfolio, of which we have defined criteria, was published and indexed
as KATMP code by Borsa İstanbul in July 2014 rather than being a theory. It is
seen that the Islamic algorithmic model portfolio has overperformed both
BIST100 index and other participation indices as yield performance in the last
4 years average. The model also has outperformed the so-called indexes in the
Sharpe ratio. The Islamic algorithmic model portfolio is a serious candidate
for the establishment of the Exchange Traded Fund with a structure that
provides a better return and risk balance for passively managed general indices
for portfolio managers. In addition, factors such as conservative management
strategies, avoidance of complex and leveraged products and a more accurate
approach in investment feasibility of KATMP companies should be taken into
consideration in the success by the other companies.

Keywords

algorithmic trading, portfolio strategies, Islamic Portfolios, Participation Indexes

References

• Altay, E. (2007). İMKB’ de Piyasa Yonunde Suru Psikolojisinin İncelenmesi. 11. Ulusal Finans Sempozyumu. Zonguldak.
• Aydın, Ü., & Ağan, B. (2016). (Üzeyir Aydın, Büşra Ağan, Rasyonel Olmayan Kararların Finansal Yatırım Tercihleri Üzerindeki Etkisi: Davranışsal Finans Çerçevesinde Bir Uygulama. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 95-112.
• Bostancı, F. (2003). Davranışçı Finans. Sermaye Piyasası Kurulu Denetleme Dairesi Yeterlilik Etudu, Yayım No:57,, 1- 19.
• Branch, B. (1977). A Tax Loss Trading Rule. Journal of Business, 1198-1207.
• Ceylan, A., & Korkmaz, T. (1998). Borsada Uygulamalı Portföy Yönetimi. Bursa: Ekin Yayınevi.
• Daniel, K., & Titman, S. (1999). Market Efficiency in an Irrational World. Financial Analysts Journal, 28-40.
• Elvans, J., & Archer, S. (1968). Diversification And The Reduction Of Dispersion: An Empirical Analysis. Journal of Finance, 761-767.
• Er, H., Çetin, M., & İpekçi Çetin, E. (2005). Finansta Evrimsel Algoritmik Yaklaşımlar: Genetik Algoritma Uygulamaları. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 73-94.
• Ertan, Y. (2007). Davranışsal Finans ve Pişmanlık Teorisi’nin Döviz Kuru Riskinden Korunma Kararına Etkisi. Bursa: Yayımlanmış Yuksek Lisans Tezi.
• Fabozzi, F., Gupta, F., & Markowitz, H. (2002). The Legacy of Modern Portfolio Theory. The Journal of Investing, 7-22.
• Fama, E. (1970). Efficient Capital Markets: A Rewiew of Theory and Emprical Work. Journal of Finance, Vol. 25, No:2.
• Feldman, K., & Treleaven, P. (1994). Intelligent Systems in Finance. Applied Mathematical Finance, 195-207.
• Genel, H. (2004). Genetik Algoritmalarla Portföy Optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi. Ankara: T.C. ANKARA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI.
• Gökçe, G., & Cura, T. (2003). İMKB Hisse Senedi Piyasalarında İyi Çeşitlendirilmiş Portföy Büyüklüğünün Araştırılması. Yönetim Dergisi, 63-81.
• Gumuş, F., Koc, M., & Agalarova, M. (2013). Bireysel Yatırımcıların Yatırım Kararları Uzerinde Etkili Olan Demografik ve Psikolojik Faktorlerin Tespiti Uzerine Bir Calışma: Turkiye ve Azerbaycan Uygulaması. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 71-93.
• Holland, J. (1992). Genetic Algorithms. Scientific American, 44-54.
• İskenderoğlu, Ö., & Karadeniz, E. (2011). Optimum Portföyün Seçimi; İMKB 30 Üzerine Bir Uygulama. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 12, Sayı 2, .
• Karan, M. (2001). Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi. Ankara: Gazi Kitabevi.
• Kingdon, J., & Feldman, K. (1995). Genetic Algorithms and Aplications to Finance. Applied Mathematical Finance, 89-116.
• Kuden, M. (2014). Davranışsal Finans Açısından Bireysel Yatırım Tercihlerinin Değerlendirilmesi. . İzmir: Gediz Universitesi Sosyal Bilimler Enstitusu Yayımlanmış Yuksek Lisans Tezi.
• Latane, H., & Young, W. (1969). Test of Portfolio Building Rules. The Journal of Finance, 595-612.
• Lehrer, J. (2011). Karar anı: Beynimiz karar vermemizi nasıl sağlıyor. Boğazici Universitesi Yayınevi, Populer Bilim Dizisi.
• Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. Journal of Finance, 77-91.
• Nofsinger, J. (2005). The Psychology of Investing,. Second Edition. Pearson Education, Inc.
• Sefil, S., & Cilingiroğlu, H. (2011). Davranışsal Finansın Temelleri: Karar Vermenin Bilişsel ve Duygusal Eğilimleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 252-262.
• Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, New Series, 1124-1131.
• Wagner, W., & LAU, S. (1971). The Effect Of Diversification On Risk. Financial Analysts Journal, 48–53.
• Webkaynak. (2014). Katılım Endeksi Temel Kuralları. katılımendeksi.org: http://www.katilimendeksi.org/content/userfiles/files/kural_kitapcik_50_1.pdf adresinden alındı