Sharpe Oranı ve Treynor Endeksi Performans Ölçülerine Dayalı Genetik Algoritma Yaklaşımı

Yatırımcı her zaman kendisine en yüksek faydayı sağlayacak olan portföyü oluşturmak istemektedir. Bu durum optimize edilmesi gereken portföy problemini ortaya çıkartır. Literatürde portföy optimizasyon problemi çözümünde genellikle bir klasik optimizasyon yöntemlerinden biri olan karesel programlama yöntemi kullanılmaktadır. Son yıllarda yapılan çalışmalar incelendiğinde yapay zeka algoritmalarının optimizasyon problemlerinde gösterdiği başarılardan yola çıkarak bu çalışmada genetik algoritma yaklaşımının portföy optimizasyon problemindeki başarısı ölçülmek istenmektedir. Portföy optimizasyon problemi için karesel programlama ile genetik algoritma yöntemleri portföy performans ölçüleri açısından karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmada 2019 yılına ait BIST-30 endeksinde işlem gören hisse senetleri kullanılmıştır. Portföy performansını değerlendirmek için sharpe oranı ile treynor endeksi performans ölçüleri iki optimizasyon yönteminde de amaç fonksiyonu olarak kullanılmıştır. İki optimizasyon yönteminde de amaç; en yüksek performans ölçüsü oranına sahip portföyün belirlenmesidir. Yapılan analiz sonucunda genetik algoritma yönteminin her iki portföy performans ölçüsüne göre de optimum sonuca ulaştığı gözlemlenmiş ve treynor endeksinin sharpe oranına göre daha yüksek performans ölçüsü oranına sahip bir portföy oluşturduğu belirlenmiştir.