Bankacılık Hisse Senetleri Üzerine Endekse Dayalı Bir Alım Satım Stratejisi Önerisi

Abstract

Batıda uzun zamandır uygulanan, Türkiye'de yeni yeni uygulanmaya başlayan ve her geçen yıl önemini artıran algoritmik alım satım yöntemi yatırımcılara büyük avantajlar sağlamaktadır. Algoritmik alım satım yöntemleri sayesinde küçük yatırımcılar dahi koruma amaçlı fon ( Hedge Fon ) yatırım bankaları ve profesyonel yatırımcılar tarafından uygulanan alım satım tekniklerini uygulayabilmekte ve geriye dönük testlerini yapabilmektedir. Bu tezin amacı algoritmik alım satım teknikleri yardımıyla, eş işlem stratejisine (Pairs Trading) alternatif bir model geliştirilerek, bu modele istinaden yapılabilecek alım satım işlemlerinin performansın incelemektir. Oluşturulan model Borsa İstanbul bünyesinde hesaplanan bankacılık endeksinde yer alan, bankacılık hisselerinde test edilmiştir. Araştırmada, endeksin kendi saatlik volatilitesinin üzerinde bir hareket yapması beklenmiş ve bu hareketin ardından hisse senetlerinin de hareketi takip etmesi gerektiği varsayımı üzerinden iki ana alım stratejisi oluşturularak bu stratejilerin geriye dönük test ve optimizasyonları yapılmıştır. Seçilen hisse senetlerinin endeks ile korelasyonunun yüksek olması dikkate alınmıştır. Hisse senetleri ve endekslerin korelasyonları ve volatiliteleri Matlab programı vasıtasıyla hesaplanmış ve geriye dönük testler Matriks programının "system tester" modülü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırma Türkiye'de siyasi ve ekonomik risklerin arttığı 2013 yılı sonrasını kapsamaktadır ve bu süreçte dahi, geliştirilen stratejiler sayesinde al tut stratejisi ve piyasa faiz oranının üzerinde getiriler elde edilmiştir.

The algorithmic trade method which has been applied in the West for a long time and which has recently started to be implemented in Turkey, increases its significance every year and gives great advantages to investors. Thanks to the algorithmic trading methods, even small investors can apply hedging funds, investment banks, and trading techniques applied by professional investors and perform backtesting tests. The purpose of this thesis is to develop an alternative model to the pairs trading strategy with the help of algorithmic trading techniques and to examine the performance of the trading operations that can be done in this model. The model created is tested in banking stocks, which is calculated in the Istanbul Stock Exchange and is included in the banking index. In the survey, the index was expected to make a movement above its own hourly volatility and two main purchasing strategies were established based on the assumption that stocks should follow the movements, and backtests and optimizations of these strategies were made. It is taken into consideration that the correlation of the selected share inspections with the index is high. The correlations and volatilities of stocks and indices were calculated through the Matlab program and back tests were performed using the system tester module of the Matriks program. The study covers the period after 2013, when political and economic risks are rising in Turkey, and even in this process, it has been brought above the market strategy and interest rate, thanks to the developed strategies.