BibTex RIS Kaynak Göster

ESTIMATION OF STOCK PRICES WITH FUZZY LOGIC APPROACH: A RESEARCH IN BIST INDUSTRY SECTOR

Yıl 2018, Cilt: 14 Sayı: 4, 977 - 1002, 01.09.2018
https://doi.org/10.17130/ijmeb.2018445666

Öz

In this study, a combination of technical analysis, fundamental analysis and market anomalies was used to establish a system that gives buying and selling signals. Afterwards, the method was tested on BİST-30 companies which were selected according to various criteria. Finally, these shares were re-analyzed by a new system which was established according to the fuzzy logic approach. In the study, data from the begining of 2005 to the last day of year 2016 were used and it was observed that the analysis, performed by the fuzzy logic approach, gives better results than the classical logic did. Besides; it was concluded that combination of the analysis methods and anomalies was more beneficial than used separately

Kaynakça

  • Aktaş, M., & Akdağ, S. (2013). Türkiye’de ekonomik faktörlerin hisse senedi fiyatları ile ilişkilerinin araştırılması. International Journal Social Research, 2(2), 50-67.
  • Altaş, İ. H. (1999). Bulanık mantık: Bulanık denetim. Enerji, Elektrik, Elektromekanik, 64, 76-81.
  • Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık mantık ilke ve temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
  • Birgili, E., & Esen, S. (2013). Teknik analiz yönteminin bulanık mantık yaklaşımı ile uygulanması: IMKB 30 banka hisseleri örneği. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 50(575), 95-113.
  • Chen, C.-P., & Metghalchi, M. (2012). Weak-form market efficiency: Evidence from the Brazilian stock market. International Journal of Economics and Finance, 22-32.
  • Divya, P., & Kumar, P. R. (2012). The investment portfolio selection using fuzzy logic genetic algorithm. International Journal of Engineering Research and Applications, 2(5), 2100- 2105.
  • Elder, A. (2014). The new trading for a living. New Jersey: John Wiley & Sons.
  • Esen, S. (2013). Bulanık mantık yaklaşımıyla teknik analiz yönteminin uygulanması: İMKB 30 örneği. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sakarya.
  • Feng, G. (2010). Analysis and synthesis of fuzzy control systems. Boca Raton: CRC Press.
  • Gülgör, G. (2010). İMKB 30 endeksinde klasik ve bulanık analitik hiyerarşi süreci ile portföy seçimi ve performanslarının karşılaştırılması. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
  • Ibrahim, A. E. (2015). Developing profitable trading system. Stock & Forex Trading, 4(1), 1-5.
  • Ijegwa, A. D., Rebecca, V. O., Olusegun, F., & Isaac, O. O. (2014). A predictive stock market technical analysis using fuzzy logic. Computer and Information Science, 7(3), 1-17.
  • IMCA. (2015). The ınvestment advisor body of knowledge. New Jersey: John Wiley & Sons.
  • İnceoğlu, F. E. (2010). Bulanık zaman serisi yöntemleri ile İMKB öngörüsü. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun.
  • Kartalopoulos, S. V. (1996). Understanding neural networks and fuzzy logic. New York: IEEE Press.
  • Khcherem, F., & Bouri, A. (2009). Fuzzy logic and investment strategy. Global Economy & Finance Journal, 2(2), 22-37.
  • Mamdani, E. H. (1974). Application of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. Proc. IEEE, 121, 1585–1588.
  • Mangale, C., Meena, S., & Birchha, V. (2015). Prediction of stock values based on fuzzy logic using fundamental analysis. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 3(10), 5806-5810.
  • Nguyen, H. T., & Walker, E. A. (2006). A first course in fuzzy logic. Boca Raton: CRC Press.
  • Nguyen, H. T., Prasad, N. R., Walker, C. L., & Walker, E. A. (2003). A first course in fuzzy and neural control. Florida: Chapman & Hall/CRC.
  • Pelitli, D. (2007). Portföy analizinde bulanık mantık yaklaşımı ve uygulama örneği. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
  • Ross, T. J. (2004). Fuzzy logic with engineering applications. Chichester: John Wiley & Sons.
  • Takagi, T., & Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 15, 116–132.
  • Taş, O., & Zeki, Ö. (2016). A fuzzy logic based technical indicator for BİST 30 index and islamic index. Procedia Economics and Finance, 38, 203-212.
  • TCMB. (2016). Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası. http://www3.tcmb.gov.tr/ytlkampanya/ sss.php#_24)_Paramızdan_sıfır
  • Tedovski, D., Mihajlov, M., & Sazdovski, I. (2012). The day of the week effect in South Eastern Europe stock markets. Annals of the Constantin Brâncuşi University of Târgu Jiu, Economy Series, 20-24.
  • Thiagarajah, K., Appadoo, S., & Thavaneswaran, A. (2007). Option valuation model with adaptive fuzzy numbers. Computers And Mathematics With Applications, 53, 831-841.
  • Tiryaki, A. E., & Kazan, R. (2007). Bulaşık makinesinin bulanık mantık ile modellenmesi. Mühendis ve Makina, 48(65), 3-8.
  • Tsinaslanidis, P. E., & Zapranis, A. D. (2016). Technical analysis for algorithmic pattern recognition. New York: Springer.
  • Yiğiter, Ş. Y., Sarı, S. S., & Başakın, E. E. (2017). Hisse senedi kapanış fiyatlarının yapay sinir ağları ve bulanık mantık çıkarım sistemleri ile tahmin edilmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(1), 1-22.
  • Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Controls , 8, 338-353.
  • Zadeh, L. A. (1996). Fuzzy logic = computing with words. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 4(2), 103-111.

PAY SENEDİ FİYATLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE TAHMİN EDİLMESİ: BİST SANAYİ FİRMALARI ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Yıl 2018, Cilt: 14 Sayı: 4, 977 - 1002, 01.09.2018
https://doi.org/10.17130/ijmeb.2018445666

Öz

Bu çalışmada, teknik analiz, temel analiz ve piyasa anomalileri bir arada kullanılarak, alım ve satım sinyali veren bir sistem kurulmuştur. Daha sonra, ilgili yöntem çeşitli kriterlere göre seçilmiş olan BİST 30 firmaları üzerinde denenmiştir. Son olarak, bulanık mantık yaklaşımına göre kurulmuş yeni bir sistem yardımıyla, bahsi geçen pay senetleri üzerinde tekrar analiz işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, bulanık mantık yaklaşımına göre yapılan analizlerin, klasik mantığa göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Ayrıca; analiz yöntemlerinin ve anomalilerin bir arada kullanılmasının, ayrı ayrı kullanılmalarından daha yararlı olabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Kaynakça

  • Aktaş, M., & Akdağ, S. (2013). Türkiye’de ekonomik faktörlerin hisse senedi fiyatları ile ilişkilerinin araştırılması. International Journal Social Research, 2(2), 50-67.
  • Altaş, İ. H. (1999). Bulanık mantık: Bulanık denetim. Enerji, Elektrik, Elektromekanik, 64, 76-81.
  • Baykal, N., & Beyan, T. (2004). Bulanık mantık ilke ve temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
  • Birgili, E., & Esen, S. (2013). Teknik analiz yönteminin bulanık mantık yaklaşımı ile uygulanması: IMKB 30 banka hisseleri örneği. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 50(575), 95-113.
  • Chen, C.-P., & Metghalchi, M. (2012). Weak-form market efficiency: Evidence from the Brazilian stock market. International Journal of Economics and Finance, 22-32.
  • Divya, P., & Kumar, P. R. (2012). The investment portfolio selection using fuzzy logic genetic algorithm. International Journal of Engineering Research and Applications, 2(5), 2100- 2105.
  • Elder, A. (2014). The new trading for a living. New Jersey: John Wiley & Sons.
  • Esen, S. (2013). Bulanık mantık yaklaşımıyla teknik analiz yönteminin uygulanması: İMKB 30 örneği. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sakarya.
  • Feng, G. (2010). Analysis and synthesis of fuzzy control systems. Boca Raton: CRC Press.
  • Gülgör, G. (2010). İMKB 30 endeksinde klasik ve bulanık analitik hiyerarşi süreci ile portföy seçimi ve performanslarının karşılaştırılması. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
  • Ibrahim, A. E. (2015). Developing profitable trading system. Stock & Forex Trading, 4(1), 1-5.
  • Ijegwa, A. D., Rebecca, V. O., Olusegun, F., & Isaac, O. O. (2014). A predictive stock market technical analysis using fuzzy logic. Computer and Information Science, 7(3), 1-17.
  • IMCA. (2015). The ınvestment advisor body of knowledge. New Jersey: John Wiley & Sons.
  • İnceoğlu, F. E. (2010). Bulanık zaman serisi yöntemleri ile İMKB öngörüsü. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun.
  • Kartalopoulos, S. V. (1996). Understanding neural networks and fuzzy logic. New York: IEEE Press.
  • Khcherem, F., & Bouri, A. (2009). Fuzzy logic and investment strategy. Global Economy & Finance Journal, 2(2), 22-37.
  • Mamdani, E. H. (1974). Application of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. Proc. IEEE, 121, 1585–1588.
  • Mangale, C., Meena, S., & Birchha, V. (2015). Prediction of stock values based on fuzzy logic using fundamental analysis. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 3(10), 5806-5810.
  • Nguyen, H. T., & Walker, E. A. (2006). A first course in fuzzy logic. Boca Raton: CRC Press.
  • Nguyen, H. T., Prasad, N. R., Walker, C. L., & Walker, E. A. (2003). A first course in fuzzy and neural control. Florida: Chapman & Hall/CRC.
  • Pelitli, D. (2007). Portföy analizinde bulanık mantık yaklaşımı ve uygulama örneği. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
  • Ross, T. J. (2004). Fuzzy logic with engineering applications. Chichester: John Wiley & Sons.
  • Takagi, T., & Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 15, 116–132.
  • Taş, O., & Zeki, Ö. (2016). A fuzzy logic based technical indicator for BİST 30 index and islamic index. Procedia Economics and Finance, 38, 203-212.
  • TCMB. (2016). Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası. http://www3.tcmb.gov.tr/ytlkampanya/ sss.php#_24)_Paramızdan_sıfır
  • Tedovski, D., Mihajlov, M., & Sazdovski, I. (2012). The day of the week effect in South Eastern Europe stock markets. Annals of the Constantin Brâncuşi University of Târgu Jiu, Economy Series, 20-24.
  • Thiagarajah, K., Appadoo, S., & Thavaneswaran, A. (2007). Option valuation model with adaptive fuzzy numbers. Computers And Mathematics With Applications, 53, 831-841.
  • Tiryaki, A. E., & Kazan, R. (2007). Bulaşık makinesinin bulanık mantık ile modellenmesi. Mühendis ve Makina, 48(65), 3-8.
  • Tsinaslanidis, P. E., & Zapranis, A. D. (2016). Technical analysis for algorithmic pattern recognition. New York: Springer.
  • Yiğiter, Ş. Y., Sarı, S. S., & Başakın, E. E. (2017). Hisse senedi kapanış fiyatlarının yapay sinir ağları ve bulanık mantık çıkarım sistemleri ile tahmin edilmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(1), 1-22.
  • Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Controls , 8, 338-353.
  • Zadeh, L. A. (1996). Fuzzy logic = computing with words. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 4(2), 103-111.
Toplam 32 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Research Article
Yazarlar

Ersin Kanat Bu kişi benim

Şener Dilek Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Eylül 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Cilt: 14 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA Kanat, E., & Dilek, Ş. (2018). PAY SENEDİ FİYATLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE TAHMİN EDİLMESİ: BİST SANAYİ FİRMALARI ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA. Uluslararası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi, 14(4), 977-1002. https://doi.org/10.17130/ijmeb.2018445666