Ortalama-varyans portföy optimizasyonunda genetik algoritma uygulamaları üzerine bir literatür araştırması

Mean-variance portfolio optimization model, introduced by Markowitz, provides a fundamental answer to the problem of portfolio management. This model seeks an efficient frontier with the best trade-offs between two conflicting objectives of maximizing return and minimizing risk. The problem of determining an efficient frontier is known to be NP-hard. Due to the complexity of the problem, genetic algorithms have been widely employed by a growing number of researchers to solve this problem. In this study, a literature review of genetic algorithms implementations on mean-variance portfolio optimization is examined from the recent published literature. Main specifications of the problems studied and the specifications of suggested genetic algorithms have been summarized

Predicting IPO underpricing with genetic algorithms

This paper introduces a rule system to predict first-day returns of initial public offerings based on the structure of the offerings. The solution is based on a genetic algorithm using a Michigan approach. The performance of the system is assessed comparing it to a set of widely used machine learning algorithms. The results suggest that this approach offers significant advantages on two fronts: predictive performance and robustness to outlier patterns. The importance of the latter should be emphasized as the results in this domain are very sensitive to their presence.We acknowledge financial support granted by the Spanish Ministry of Science under contract TIN2008-06491-C04-03 (MSTAR) and Comunidad de Madrid (CCG10-UC3M/TIC-5029)

Trading a través del indicador RSI con la aplicación de Algoritmos Genéticos para la implementación en el sector empresarial de las inversiones

Objetivo: Este artículo propone para la literatura sobre inversión de activos de renta variable una metodología aplicada a través de Algoritmos Genéticos (AG) y su implementación en el sector empresarial de inversión. Método: El estudio se desarrolló mediante simulación de las estrategias de inversión B&H, AT y AG sobre el índice accionario. El proceso de maximización del rendimiento de inversión para los activos financieros se realizó mediante Algoritmos Genéticos, los cuales se basaron en ecuaciones definidas en la tipificación cromosómica con operaciones inmersas en los genes. Se inició con una población aleatoria de individuos con cromosomas representando una solución para lograr el mayor rendimiento posible. Resultados: La aplicación de algoritmos con el RSI generó rendimientos superiores al 9 y 16% respecto a B&H y el análisis técnico, lo que quiere decir, mayor riesgo de inversión para B&H con volatilidad 17,6% pero comparable a las exhibidas por algoritmos genéticos y análisis técnico. Conclusiones: Mejor relación rendimiento-riesgo y eficiencia en los parámetros fundamentales de la Teoría de Portafolio es posible a través de estrategias de inversión basadas en algoritmos genéticos incluyendo el oscilador RSI. Este estudio sugiere que un mejoramiento del rendimiento de inversión puede ser anticipado mediante los parámetros stop loss y take profit y un rango de movimiento del precio del activo previo la toma de posición