RSI ve Stokastik Göstergelere Dayalı Geliştirilen Bir Al/Sat Robotunun Forex Piyasasında Endeks Performansına Etkisi: Karşılaştırmalı Bir Analiz

Year 2025, Volume: 7 Issue: 2, 482 - 497, 27.12.2025

Emre Bahtlı , Mehmet Nuri Salur

Abstract

Bilgisayar teknolojilerinin finans ile entegrasyonu, manuel işlemlerde ortaya çıkan insan hataları, zaman kısıtlamaları ve hızla değişen piyasa dinamikleri nedeniyle otomatik alım-satım sistemlerine olan ihtiyacı artırmaktadır. Bu çalışmada, MQL5 dili kullanılarak MetaTrader 5 platformunda çalışacak bir al-sat robotu geliştirilmiş ve geriye dönük testlerle performansı değerlendirilmiştir. Robot, RSI (Göreceli Güç Endeksi) ve Stokastik göstergeler temel alınarak tasarlanmış ve dünyanın en büyük yedi endeksinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, her endeks için toplam işlem sayısı, RSI50 ve Stokastik (5,3,3) göstergelerinin belirlenen eşik değerlerine ulaştığında oluşan karlı ve zararlı işlemler, olumlu ve olumsuz sonuç oranları ile temel istatistiksel ölçümler ve grafiklerle analiz edilmiştir. Analizler, işlem sayısının yüksek olduğu endekslerde fiyat oynaklığının arttığını ve teknik göstergelerin daha sık işlem sinyali ürettiğini ortaya koymaktadır.

Keywords

Endeks Performansı , Forex , Geriye Dönük Test , Göreceli Güç Endeksi (RSI) , Stokastik İndikatör

Supporting Institution

Yok

Thanks

Yok

The Impact of RSI and Stochastic Indicator-Developed Based Trading Robot on Index Performance in the Forex Market: A Comparative Analysis

Abstract

The integration of computer technologies with finance has increased the need for automated trading systems due to human errors in manual operations, time constraints, and rapidly changing market dynamics. In this study, a trading robot was developed using the MQL5 language to operate on the MetaTrader 5 platform, and its performance was evaluated through backtesting. The robot was designed based on the RSI (Relative Strength Index) and Stochastic indicators and tested on the world’s seven largest indices. The results were analyzed in terms of the total number of trades for each index, profitable and unprofitable trades triggered when the RSI50 and Stochastic (5,3,3) indicators reached predefined threshold values, the ratios of positive and negative outcomes, as well as basic statistical measures and graphical representations. The analysis indicates that in indices with a higher number of trades, price volatility increases, and technical indicators generate trading signals more frequently.

Keywords

Index Performance , Forex , Backtest , Relative Strength Index (RSI) , Stochastic Indicator

Supporting Institution

None

Thanks

None

References

• Aliyev, R. (2025). Forex Piyasalarında Majör Döviz Çİiftlerinde Teknik Analiz Yöntemlerinin Etkinliği ve Stratejik Karar Verme: Uygulamalı Bir İnceleme. Yüksek Lisans Tezi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Uluslarası İlişkiler.
• Altınbaş, A. (2023). Teknik analiz yöntemi olan göreceli güç göstergesinin (RSI) performans analizi. Yüksek Lisans Tezi. Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı, Finans Bilim Dalı.
• Aydemir, Z. (2019). Forex Piyasalarında Teknik Analiz Yöntemiyle Alım Satım Kararlarının Verilmesi- Majör Pariteler Üzerine Uygulama . Yüksek Lisans Tezi. İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İiletme Anabilim Dalı, Finansman Programı.
• Bilen, K., & Bahar, O. (2023). Teknik Analiz İndikatörlerinin Etkinlik Analizi: Borsa İstanbul Turizm Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 34(2), s. 83 – 94.
• Budak, C. (2019). Teknik analiz indikatörlerinin performans karşılaştırması üzerine bir araştırma. Yüksek lisans Tezi. İstanbul: Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı, Sayısal Yöntemler Bilim Dalı.
• Ceylan, S., & Özarı, Ç. (2018). Vadeli İşlem Piyasaları ile Spot Piyasalarının Birbiri ile Uyumunun Teknik Analiz Açısından İncelenmesi. Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy), 4(14), s. 473-487.
• Çetindemir, E. (2022). Teknik analiz indikatörleri ile etkinlik analizi: Borsa İstanbul'da bir uygulama. Yüksek Lisans Tezi. Gümüşhane: Gümüşhane Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı.
• Çitilci, T. (2021). The Rise of the Machines in Finance; Automated Trading in Forex Markets Based on CBRT Interest Rate Decision with Event-Based Algorithm. Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 6, s. 18-32.
• Ertürk, Y., & Yörükeren, N. (2022). Optimize Edilmiş Trend Takip İndikatörü (OTT) ve Stokastik (STOS) İndikatörleri ile Matriks Veri Terminalinde BİST XELKT Endeksinde Algoritmik Trade Örneği . 6th International Symposium on Innovative Approaches in Smart Technologies, (s. 20-28).
• Fisichella, M., & Garolla, F. (2021). Can Deep Learning Improve Technical Analysis of Forex Data to Predict Future Price Movements. IEEE Access, 9, s. 153083-153101.
• Hartanto, E. (2013). Otomatisasi Forex Online Trading Dengan Membangun Dan Mengimplementasikan Pola Aplikasi MQL4 Dengan Bahasa C. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer. Semarang, Endonezya: Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
• Hussein, S. K. (2024). Türkiye’de 2000 Yılı Sonrası Uygulanan Para Politikalarının FOREX Piyasası Üzerindeki Etkileri. Yüksek Lisans Tezi. Yalova Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı Ekonomi Bilim Dalı.
• Imano, I. T., & Budiyanto, N. E. (2019). Sistem Trading Forex Otomatis Menggunakan Indikator RSI Dan Ma Dengan Metode Martingale Di Metatrader 4. Informatika Dan RPL, s. 10-14.
• Korkmaz, A. (2022). Hisse senedi değerlemesinde teknik indikatörlerin etkinliği: Borsa İstanbul üzerine bir çalışma. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Finans Ana Bilim Dalı.
• Oghlo, B. A. (2023). Sermaye Yapısı Kararlarının Bankaların Finansal Performansı Üzerine Etkileri: Afganistan Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi. Konya, Türkiye: Necmettin Erbakan Üniverisitesi.
• Oyemade, D., & Allenotor, D. (2021). FAITH Software Life Cycle Model for Forex Expert Advisors. Journal of Advances in Mathematical & Computational Sciences, 9(1), s. 1-12.
• Öztürk, H. (2016). Teknik Analizde Alım-Satım Sistemi Oluşturma: Sistemin Geçmişe Yönelik Testleri . Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 8(15), s. 469-493.
• Sahid, D. S., & Zulkarnain, F. (2022). Expert Advisor in Foreign Exchange Using Triple Moving Average Crossover Method. International Journal of Research in Engineering and Science (IJRES), 10(1), s. 61-66.
• Sarasa-Cabezuelo, A. (2023). Development of a Backtesting Web Application for the Definition of Investment Strategies. Knowledge, 3, s. 414–431.
• Satibi, S., Widodo, C. E., & Farikhin, F. (2018). Expert Advisor (EA) Evaluation System Using Web-based ELECTRE Method in Foreign Exchange (Forex) Market. The 2nd International Conference on Energy, Environmental and Information System (ICENIS 2017)-E3S Web of Conferences, (s. 7). Indonesia.
• Selçuk, M. (2024). Zamana Bağlı Değişen Parametreler İle Portföy Optimizasyonu. İstanbul: Marmara Üniversitesi Sosyal Bİilimler Enstitüsü Ekonometri Anabilim Dalı Yöneylem Araştırması Bilim Dalı.
• Setyasih, H. E. (2013). Kajian Persepsi Penerimaan Penggunaan Expert Advisor Dalam Perdagangan Valas Online (FOREX TRADING). Media Informatika, 12(1), s. 26-49.
• Solang, J., Poekoel, D. V., & Sompie, S. R. (2022). Rancang Bangun Expert Advisor Pada Perdagangan Mata Uang Asing di Platform Metatrader 4. Jurnal Teknik Informatika.
• Tek, A. O., Babuşçu, Ş., & Hazar, A. (2022). Pay Senedi Yatırımlarında Teknik Analiz Yöntemlerinin Uygulanması ve BIST 30 Endeksi Üzerinde Test Edilmesi. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(22), s. 7-23.
• Tulukcu, M. A. (2020). ermaye ve para piyasalarında kullanılan indikatörlerin 2015-2019 dönemi performans analizi. Yüksek Lisans Tezi. Konya: Necmettin Erbakan Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Ana Bilim Dalı, İktisat Bilim Dalı.
• Tutar, G. (2024). Forex piyasaları için büyük veri ve yapay zeka destekli işlem robotu geliştirilmesi. Doktora Tezi. Erzurum: Atatürk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı.
• Uyar, U., Kelten, G. S., & Moralı, T. (2020). Yatırımcılar İçin Teknik Analiz:Bitcoin ve Rthereum Uygulamaları. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(23), s. 653 - 67.
• Ünsal, Ö., & Kaya, M. E. (2020). FOREX Pİiyasaları için Bayes Tekniği ile Otomatik Al/Sat Siyali Üretilmesi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(4), s. 1190 – 1201.