FOREKS PİYASALARINDA MAJOR PARİTE VE ENDEKSLERDE KULLANILAN İNDİKATÖRLERİN OPTİMİZASYONU

Öz

Gelişen teknoloji ve kullanımının yaygınlaşması ile foreks piyasaları hem uluslararası ticarette korunma enstrümanı olarak, hem de kaldıraçlı piyasada gelir elde etme aracı olarak finans dünyasındaki yerini almıştır. Hisse senedi, döviz çiftleri, endeks, emtia gibi araçların alım satımının yapıldığı piyasa yüksek işlem hacmine sahiptir. Yatırım kararlarını vermek için başvurulan kaynaklardan olan indikatörler teknik analizin vazgeçilmezi olarak yerini almaktadır. Bu çalışmada kullanılan indikatörler arasında yer alan MACD, RSI, CCI, STOCHASTIC, MA, MOM, TİLLSON, PSAR MOST, OTT kullanılmıştır. EURUSD, XAUUSD, NDX üzerindeki standart değerler ve optimize edilmiş değerlerle yapılan işlemlerin getiri eğrileri arasındaki fark karşılaştırılmıştır. Araştırma teknik analiz indikatörlerinin performansları foreks piyasalarında 01.01.2021 ile 01.01.2024 tarihleri arasındaki veriler kullanılarak tamamlanmıştır. Araştırmada EURO/USD paritesinde 781 gün/bar, XAUUSD emtiasında 776 gün/bar ve NDX endeksinde 754 gün/bar’a ait veriler kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre incelenen indikatörlerin optimize edilmiş değerlerinin getiri eğrileri standart değerlerle elde edilen getiri eğrilerinden daha yüksektir. Buna göre incelenen enstrümanlarda indikatörleri optimize etmenin daha yüksek getiri elde etme imkanı yarattığını söylemek mümkündür.

Anahtar Kelimeler

• Foreks Piyasaları
• Teknik Analiz
• Optimizasyon

OPTIMIZATION OF INDICATORS USED IN MAJOR PAIRS AND INDICES IN FOREKS MARKETS

Öz

With the developing technology and its widespread use, foreks markets have taken their place in the financial world both as a hedging instrument in international trade and as a means of generating income in the leveraged market. The market where instruments such as stocks, currency pairs, indices and commodities are traded ha a high transaction volume. Indicators, which are the sources used to make investment decisions, are indispensable for technical analysis. In this study, MACD, RSI, CCI, STOCHASTIC, MA, MOM, TILLSON, PSAR, MOST, OTT, which are among the most used indicators in the world, were used. Difference between standard values and optimized values on EURUSD, XAUUSD, NDX were compared. The performances of the research technical analysis indicators were completed using the data between Dec 01.01.2021 and Dec 01.01.2024 in the foreks markets. The data of 781 days/bar in EURO/USD parity, 776 days/bar in XAUUSD commodity and 754 days/bar in NDX index were used in the research. According to the research results, the yield curves of the optimized values of the indicators examined are higher than the yield curves obtained with standard values. Accordingly, it is possible to say that optimizing the indicators in the examined instruments creates the opportunity to obtain higher returns.

Anahtar Kelimeler

• Foreks Markets
• Technical Analysis
• Indicators
• Optimization of Indicators

Kaynakça

1. Alkan, F. (2019). Foreks Piyasalarında Emtia Alım Satım Kararlarında Teknik Analiz Kullanımı [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. İstanbul Üniversitesi, İstanbul.
2. Almeida, B. J.; Neves, R. F.; Horta, N. (2018). Combining Support Vector Machine with Genetic Algorithms to Optimize Investments in Foreks Markets with High Leverage, Aplied Soft Computing, (64), March, pp: 596-613.
3. Anghel, G. D. (2015). Emerging Markets Queries in Finance and Business Stock Market efficiency and the MACD. Evidence from countries around the World, Procedia Economics and Finance, Volume: 32, pp: 1414 – 1431.
4. Apaydın, F. (2009). Teknik Analizde Optimizasyon Uygulaması ve Bu Uygulamanın İMKB Üzerinde Test Edilmesi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi, İstanbul.
5. Arslan, M. E.; Kırcı, P. (2021). Makine Öğrenmesi İle Borsa Analizi, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı: 28, ss: 1117-1120.
6. Aslam, F.; Aziz, S.; Nguyen, D. K.; Khan, M. M. (2020). On the Efficiency of Foreign Exchange Markets in Times of the COVID-19 Pandemic, Technological Forecasting and Social Change, (161), https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120261.
7. Aslan, Ö.; Korap, H. L. (2006). Türkiye’de Finansal Gelişme Ekonomik Büyüme İlişkisi, Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İLKE), Sayı: 17, ss: 1-19.
8. Ayrıçay, Y. (2003). Türev Piyasaların Gelişmekte Olan Piyasalara Olası Etkileri, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(1), ss: 1-19.

9. Bodas-Sagi, D. J., Fernández, P., Hidalgo, J. I., Soltero, F. J., & Risco-Martín, J. L. (2009, July). Multiobjective Optimization of Technical Market Indicators. In Proceedings of the 11th Annual Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation Conference: Late Breaking Papers (pp. 1999-2004).
10. Bustos, O.; Pomeras-Quimbaya, A. (2020). Stock Market Movement Forecast: A Systematic Review, Expert Systems with Applications, (156), October, doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113464.
11. Ceylan, S.; Özarı, Ç. (2018). Vadeli İşlem Piyasaları İle Spot Piyasalarının Birbiri İle Uyumunun Teknik Analiz Açısından İncelenmesi, Kesit Akademi Dergisi, Sayı: 14, ss: 473-487.
12. Code, A. O., Autoregressive, H. M. M., Brachii, B., Analytics, B. D., Authentication, B., & Shop, B. F. (2015). Complex Adaptive Systems, Publication 5 Cihan H. Dagli, Editor in Chief Conference Organized by Missouri University of Science and Technology 2015-San Jose, CA. Procedia Computer Science, 61, 542-547.
13. Çetinyokuş, T.; Gökçen, H. (2002). Borsada Göstergelerle Teknik Analiz İçin Bir Karar Destek Sistemi, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 17(1), ss: 43-58.
14. Demir, O., Özbayoğlu, A.M. (2024). Optimizing Technical Analysis Indicator Parameters with Grey Wolf Optimization. In: Hemanth, D.J., Kose, U., Patrut, B., Ersoy, M. (eds) Innovative Methods in Computer Science and Computational Applications in the Era of Industry 5.0. ICAIAME 2023. Engineering Cyber-Physical Systems and Critical Infrastructures, vol 10. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-56322-5_2
15. Edwards, D. E.; Magee, J. (2001). Technican Analysis of Stock Trends, Eight Edition, (Edt: Basstti, W. H. C.), January 1, California.
16. Ellialtıoğlu, N.; Hazar, A. (2017). Foreks Piyasaları ve Türkiye’de Yasal Düzenlemeler Sonrası Uygulama Değişikliklerinin Analizi, Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), ss: 62-98.
17. 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, SETSCI Conference Proceedings, 5(2), ss: 20-28, ISAS WINTER-2022, Ankara, Türkiye.
18. Fisichella, M.; Garolla, F. (2021). Can Deep Learning Improve Technical Analysis of Foreks Data to Predict Future Price Movements?, IEEE Access, Volume: 9, pp: 1-19. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3127570.
19. Handayani, I.; Rahardja, U.; Febriyanto, E.; Yulius H.; Aini, Q. (2019). Longer Time Frame Concept for Foreign Exchange Trading Indicator using Matrix Correlation Technique, Fourth International Conference on Informatics and Computing (ICIC), Semarang, Indonesia, 2019, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985709.
20. Halilbegoviç, S. (2016). MACD - Analysıs of Weaknesses of The Most Powerful Technıcal Analysıs Tool, Independent Journal of Management & Production, 7(2), pp: 367-379
21. Hansun, S., Kristanda, M. B. (2017). Performance Analysis of Conventional Moving Average Methods in Foreks Forecasting. in 2017 International Conference on Smart Cities, Automation & Intelligent Computing Systems (ICON-SONICS), November, pp. 11-17.
22. Kaya, R. T. (2022). Teknik Analiz Göstergelerinin Xbank Endeksinde Seçilmiş Banka Hisseleri (Akbnk-Isctr-Garan-Vakbn-Ykbnk) Üzerinde Performansı (Master's thesis, Marmara Universitesi (Turkey)). İstanbul.
23. Kočenda, E; Moravcová, M. (2017) : Exchange Rate Comovements, Hedging and Volatility Spillovers in New EU Foreks Markets, IES Working Paper, No. 27/2017, Charles University in Prague, Institute of Economic Studies (IES), Prague.
24. Korkmaz, T.; Çevik, E. İ.; Uygurtürk, H. (2017). Spot ve Vadeli Piyasalar Arasında Risk Durumunda Nedensellik İlişkisi, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(2), ss. 737-755.
25. Kumar, C. A. M.; Naseeruddin, S.; Narendra, B.; Reddy, A. V. (2016). A Technical Analysıs-Based Method for Share Price Forecasting, 3rd International Conference on Recent Innovations in Science Engineering and Management, 27 February 2016, Srikakulam, Andhra Pradesh, India, pp: 1750-1756.
26. Maitah, M.; Prochazka, P.; Cermak, M.; Sredl, K. (2016). Commodity Channel Index: Evaluation of Trading Rule of Agricultural Commodities, International Journal of Economics and Financial Issues, 2016, 6(1), 176-178.
27. Matriks Bilgi Dağıtım A.Ş. (2019). Teknik Analiz Khn (Kahin) Menüleri, https://www.matriksdata.com/website/uploads/matriks-veri-terminali-ileri-teknik-analiz-modulleri-egitim-dokumani.pdf, Erişim: 20.05.2024.
28. Mazen, T. (2021). A Framework For Optimization Of Technical İndicators Parameters For Foreks (Foreign Exchange) Based On Genetic Algorithm. Int. J. Comput. Appl, 183, 6-10.
29. Mıhçı, E.; Aytekin, S. (2020). Türkiye’de Foreks Piyasası ve Yapısal Düzenlemelerin Piyasa İşleyişine Etkilerinin Değerlendirilmesi, İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 5(13), ss: 251-269.
30. Neely, C.; Weller, P.; Dittmar, R. (1996). Is Technical Analysis in the Foreign Exchange Market Profitable? A Genetic Programming Approach,, Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper 1996-006. Journal of Financial and Quantitative Analysis, URL https://doi.org/10.20955/wp.1996.006
31. Ohana, J.J., Ohana, S., Benhamou, E., Saltiel, D., Guez, B. (2021). Explainable AI (XAI) Models Applied to the Multi-agent Environment of Financial Markets, in International Workshop on Explainable, Transparent Autonomous Agents and Multi-Agent Systems EXTRAAMAS 2021: Explainable and Transparent AI and Multi-Agent Systems pp 189–207.
32. Padilha, V. A., Magnani, V., Gatsios, R. C., Lima, F. G., & Antonio, R. M. Trend and Momentum Technical Indicators for Investing in Market Indices. EkBis: Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 8(1), 74-86.
33. Perçin, Y. (2017). Borsa İstanbul’un Seans Dışı Çlaışma Esasına Göre Çalışmasının Uygulanabilirliği ve Yurt Dışı Örnekleri, Sermaye Piyasası Kurulu Aracılık Faaliyetleri Dairesi, Yeterlilik Etüdü, Ankara. Perşembe, A. (2002). Teknik Analiz mi? Hadi Canım Sen de!, Scala Yayıncılık, Birinci Basım, 3. Kitap, İstanbul.
34. Prasetijo, A. B.; Saputro, T.A.; Windasari, I. P.; Windarto, Y. E. (2017). Buy/Sell Signal Detection in Stock Trading with Bollinger Bands and Parabolic SAR with Web Application for Proofing Trading Strategy, Proc. of 2017 4th Int. Conf. on Information Tech., Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE), Oct 18-19, 2017, Semarang, Indonesia, pp: 41-44.
35. Raudys, A., & Pabarškaitė, Ž. (2018). Optimising the Smoothness and Accuracy of Moving Average for Stock Price Data. Technological and Economic Development of Economy, 24(3), pp: 984-1003.
36. Rodoplu, G. (1996). 2000’li Yıllara Doğru Türk Sermaye Piyasası, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), ss: 63-76.
37. Rosillo, R., D. de la Fuente & J. A. L. Brugos (2013) Technical Analysis and The Spanish Stock Exchange: Testing the RSI, MACD, Momentum and Stochastic Rules Using Spanish Market Companies, Applied Economics, 45:12, 1541-1550, DOI: 10.1080/00036846.2011.631894
38. Sadeghi, A.; Daneshvar, A.; Zaj, M. M. (2021). Combined Ensemble Multi-Class SVM and Fuzzy NSGA-II for Trend Forecasting and Trading in Foreks Markets,Expert Systems with Applications, (185), pp: 1-18. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115566.
39. Shah, P. K. (2019). An Empirical Study on Options Trading Strategy Using ‘Commodity Channel Index’ For NSE’s Nifty Options in India, Proceedings of 10th International Conference on Digital Strategies for Organizational Success, DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3323746
40. Taylor, M. P.; Allen, H. (1992). The Use of Technical Analysis in The Foreign Exchange Market, Journal of International Money and Finance, Volume: 11, pp: 304-314.
41. Tek, A. O.; Babuşçu, Ş.; Hazar, A. (2022). Pay Senedi Yatırımlarında Teknik Analiz Yöntemlerinin Uygulanması Ve BİST 30 Endeksi Üzerinde Test Edilmesi, Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Yıl:11, Sayı: 22, ss: 7-23.
42. Tomakin, F. (2007). Teknik Analiz Ve MACD Göstergesinin İMKB’de Uygulanması (Master's Thesis, Marmara Universitesi (Turkey)).
43. T.C. Kalkınma Bakanlığı. On Birinci Kalkınma Planı (2019-2023). Finansal Hizmetlerin Geliştirilmesi Özel İhtisas Komisyonu Raporu, Ankara 2018. Tradingview. Momentum Göstergesi (MOM), https://tr.tradingview.com/scripts/momentum/
44. Tuna, A. (2010). Finansal Ekonomi, İstanbul Üniversitesi Açık ve Uzaktan Öğretim Fakültesi İktisat Lisans Programı,
45. Uyar, U.; Kelten, G. S.; Moralı, T. (2020). Yatırımcılar İçin Teknik Analiz: Bitcoin ve Etherium Uygulamaları, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(23), ss: 653-671.
46. Ünsal, Ö.; Kaya, M. E. (2020). Foreks Piyasaları İçin Bayes Tekniği İle Otomatik Al/Sat Sinyali Üretilmesi, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 8(4), ss: 1190-1201.
47. Vajda, V. (2014). Could a Trader Using Only “old” Technical Indicator Be Successful at The Foreks market?, Procedia Economics and Finance, Vol: 15, pp: 318 – 325.
48. Weerathunga, H.P.S.D.; Silva, ATP. (2018). "DRNN-ARIMA Approach to Short-term Trend Forecasting in Foreks Market," 2018 18th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer) , Colombo, Sri
49. Lanka, 2018, pp: 287-293, doi: 10.1109/ICTER.2018.8615580.
50. Yazdi, S. H. M.; Laskhari, Z. H. (2012). Technical Analysis of Foreks by Parabolic SAR Indicator. In International Islamic Accounting and Finance Conference.
51. Yazdi, S. H. M.; Lashkari, Z. H. (2013). Technical Analysis of Foreks by MACD Indicator, International Journal of Humanities and Management Sciences (IJHMS), 1(2), pp: 159-165.
52. Yıldırım, H. (2019). Doğalgaz Fiyat Hareketlerindeki Değişimlerin Yaygın Olarak Kullanılan Teknik Analiz Göstergeleriyle Tahmin Edilme Gücünün Test Edilmesi, İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(4), ss: 2456-2471.
53. Yılmaz, H. (2019). Türkiye’de Foreks Piyasaları ve Gelecek Dönem Fiyat Hareketlerinin Tahmini, Niğde Ömer Halis Demir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Niğde.