Theses supervised by Doç. Dr. Alper Veli Çam
12 theses · Gümüşhane University
Kamu personelleri finansal okuryazarlık düzeylerinin otomatik katılım sistemi'nden ayrılma eğilimine etkisi: Erzincan iline yönelik bir uygulama
Türkiye'de 2001 yılında uygulanmaya başlanan Bireysel Emeklilik Sistemi ile birlikte, 01.01.2017 tarihi itibariyle yurtiçi tasarruf oranlarının artırılması ve bireylerin aktif dönemdeki gelir seviyelerini korumak amacıyla Otomatik Katılım Sistemi'ne geçilmiştir. Otomatik Katılım Sistemi ile kamu ve özel sektörde çalışan 45 yaş altındaki tüm çalışanlar kademeli olarak sisteme dâhil edilmiş ve edilmektedir. Bu çalışmada kamu personellerinin finansal okuryazarlık düzeyini ölçen ve bu doğrultuda yeni bir sistem olan Otomatik Katılım Sistemi'nde kamu personellerinin sistemde kalma ve sistemden ayrılma eğilimleri anket yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır.
Finansal tabana yayılma: Değişkenlerin tespiti ve değişkenler arası ilişki analizi
Finansal tabana yayılma, bireylerin finansal araçlar hakkında bilgi sahibi olması ve sahip oldukları bu bilgiyi kullanabilmeleri olarak tanımlanabilir. Ayrıca finansal tabana yayılma, finansal okuryazarlık ve finansal erişim bileşenlerinden oluşmaktadır. Günümüz koşullarında finansal bilgi sahibi olmak büyük bir önem arz etmektedir. Finansal bilgi düzeyi yüksek olan bireyler kendi bütçelerini oluşturup tasarruflarını değerlendirme konusunda daha etkindirler. Bu çalışmanın amacı finansal tabana yayılma kavramını oluşturan değişkenlerin kendi aralarındaki ilişkinin hangi yönde olduğunun tespit edilmesidir.. Bu bağlamda Trabzon ilinde ikamet eden bireyler üzerinde, daha önce araştırmacılar tarafından geliştirilen bir anket uygulanmıştır. Anketin ilk bölümünde bireylerin demografik özellikleri belirlenmeye çalışılmış, ikinci bölümünde ise finansal tabana yayılma değişkenleri arasındaki ilişki ölçülmeye çalışılmıştır. Araştırma sonucuna göre, finansal tabana yayılma değişkenleri arasında ilişki vardır. Finansal tabana yayılma değişkenleri bireylerin, cinsiyetine, yaş gruplarına, öğrenim durumlarına, gelir düzeylerine ve meslek gruplarına göre değişmektedir
Katılım bankacılığının davranışsal finans kapsamında değerlendirilmesi
Modern klasik iktisat teorilerinde insanoğlu, sadece çıkarını düşünen, kişisel menfaatine hizmet eden, fayda ve kârını maksimize etmeyi amaçlayan bir varlık olarak tanımlanmıştır. "Homo Economicus" "ekonomik insan" olarak tanımlanan bu insan modeli, çıkarlarını maksimize etmeyi hayatının en temel amacına koymaktadır. Bu model, insanın yatırım noktasında tamamen nefsi duygularını tatmin etmek için hareket ettiği ileri sürülmektedir. Genel olarak iktisat teorileri insanı bu şekilde tanımlamış olmasına rağmen, insanoğlunun yatırım kararlarında her zaman maddi olarak rasyonel davranmadığı gözlemlenmiştir. Bu tür yatırım kararları veren bireylerin hareketleri, klasik iktisat teorilerinde ifade edilen insan modeli ile çelişmektedir. Klasik iktisat teorileri, bireylerin yatırımlarında rasyonel olmadığı kararları açıklamakta zorlanmıştır. Bundan dolayı klasik iktisat teorilerinde boşluk ortaya çıkmıştır. Çünkü insanların yatırım kararlarında risk ve getiri dışında farklı değişkenleri de dikkate aldığı ortaya çıkmıştır. İnsanların bu tür davranışlarını açıklamak ve klasik iktisat teorilerinde oluşan boşluğu doldurmak için "davranışsal finans" kavramı ortaya çıkmıştır. Davranışsal finansa göre insanlar yatırımlarında ekonomik getiri, risk ve kar değişkenleri dışında, psikolojik, kültürel, sosyolojik değişkenlerinde etkisinde karar verebilmektedir. Bu çalışmada Erzincan ilinde bulunan bireysel yatırımcılar üzerinde anket yöntemiyle katılım bankacılığının davranışsal finans kapsamında değerlendirilmesi yapılmaya çalışılmıştır. Katılım bankacılığının tercih edilmesinde etkili olan faktörler davranışsal finans kapsamında incelenmiştir. Bu kapsamda 404 bireysel yatırımcı ile anket çalışması yapılmış olup elde edilen veriler SPSS 22.0 istatistik programı kullanılarak analiz edilmiştir. Anket içerisinde bulunan soruların tamamının betimsel istatistik bulguları elde edilip, ilk olarak demografik, sonrasında katılım bankacılığı ile bulgular ve daha sonrasında katılım bankacılığı ile davranışsal finans arasında oluşturulan hipotezlerin analizi için (One Way ANOVA testi) tek yönlü varyans analizi yapılmıştır. Bireylerin katılım bankacılığını tercih etmelerinde finansal faktörlerin dışında birçok faktörden kuvvetli bir şekilde etkilendiği tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Davranışsal Finans, Katılım Bankacılığı, Yatırımcı Davranışı
Bireysel yatırım kararlarında davranışsal eğilimlerin ölçülmesi: Gümüşhane ilinde bir araştırma
Geleneksel finans modelleri, bireysel yatırımcıların yatırım kararlarını verirken rasyonel olduklarını, en yüksek faydayı hedeflediklerini, piyasaların etkin olduğunu, tüm yatırımcıların benzer beklentilere sahip olduğunu ve menkul kıymetlerin fiyatlarının tesadüfi meydana geldiğini varsaymaktadır. Ancak, bu teoriler piyasada meydana gelen çoğu olayı açıklamakta yetersiz kaldığı yönünde eleştirilmiştir. Bu durum davranışsal finans denilen yeni bir yaklaşımın ortaya çıkmasına neden olmuştur. Davranışsal finans teorisi, duygular ve ruh halinin insanların davranışlarını etkilediğini ve bu nedenle insanların rasyonel karar veremediğini varsaymaktadır. Literatürde, davranışsal finans konusunun çoğunlukla bireysel menkul kıymet yatırımcıları üzerinde araştırıldığı gözlemlenmiştir. Yapılan literatür taramasında finansal piyasaların önemli oyuncularından olan altın yatırımcıları ile ilgili davranışsal finans çalışmalarına çok nadir rastlanmıştır. Bu doğrultuda, çalışma altın yatırımcılarının davranışlarını araştırmak amacıyla hazırlanmıştır. Çalışma kapsamına Gümüşhane'de yaşayan ve altın yatırımda bulunan yatırımcılar alınmıştır. Çalışmada, altın yatırımcılarına yönelik anket uygulanmıştır. Uygulamada 405 yatırımcının verileri SPSS 24 programında analiz edilmiştir. Analiz yöntemleri olarak frekans analizi, tanımlayıcı istatistiksel analizi, geçerlilik analizi ve fark analizi kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bireysel Yatırımcı, Davranışsal Finans, Davranış Modelleri, Psikoloji, Yatırım Kararları
Coğrafi bilgi sistemi tabanlı ekonomik ve finansal risk analizi: Avrupa ve Orta Asya örneği
Çalışmanın amacı; ICRG rating kuruluşunun belirlediği ekonomik ve finansal riski oluşturan her bir faktörü farklı bir sınıflandırma tekniği kullanarak risk sınıflandırması yapmak ve bu sınıflandırmaya göre ülkerin tematik haritalarını oluşturarak karşılaştırmaktır. Diğer amaç ise ICRG rating kuruluşunun belirlediği ekonomik ve finansal risk faktörlerine göre ülkelerin, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) analiz tekniklerinden biri olan coğrafi ağırlıklı regresyon yöntemini kullanarak dinamik ve görsel sonuçlar ortaya koyacak şekilde ekonomik ve finansal risk haritalarını oluşturmaktır. Bu amaç doğrultusunda International Country Risk Guide (ICRG) derecelendirme kuruluşunun ülke riski modeline göre ülke riski kategorilerinden ekonomik ve finansal riskin içinde yer alan 10 faktör kullanılmıştır. Ekonomik riski belirleyen faktörler; kişi başına düşen GSYİH, reel GSYİH artışı, enflasyon oranı, GSYİH'nın % olarak bütçe dengesi, GSYİH'nın % olarak cari hesap değişkenleri kullanılmıştır. Finansal riski belirleyen faktörlerde ise GSYİH'nın % olarak dış borç, mal ve hizmet ihracatının % olarak dış borç, mal ve hizmet ihracatının % olarak cari hesap, ithalat yapıldığı aylarda net uluslararası likidite, döviz kuru istikrarı değişkenleri kullanılmıştır. Çalışmada 2018 ve 2019 yıllarını kapsayacak şekilde Avrupa ve Orta Asya'daki 48 ülke belirlenmiştir. Çalışmada bu parametreler kullanılarak Avrupa ve Orta Asya'daki 48 ülkenin 2018 ve 2019 yılları için ekonomik ve finansal risk haritaları, coğrafi ağırlıklı regresyon (CAR) analizi ile oluşturulmuştur. CAR analizi için ArcGIS 10.8 programından yararlanılmıştır. Araştırma kapsamında yer alan değişkenler CAR analizi yapılmadan önce mekansal otokorelasyonun temel ölçümü olarak Moran's Indeks analizi yapılmış ve ekonomik ve finansal risk bağımlı değişkenlerinin p-değerleri 0,05 anlamlılık düzeyinden küçük olması nedeniyle istatiksel açıdan anlamlı ve pozitif otokorelasyona yani mekansal bağımlılığa sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca kurulan modellerin performansını gösteren düzeltilmiş R2 değerlerinin hem 2018 hem de 2019 yıllarında 0,999 olduğu ve bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenleri %99,9 gibi yüksek bir oranda açıkladığı tespit edilmiştir. CAR analizi sonuçlarına göre incelenen ülkelerin risk düzeyi beş sınıfa (çok yüksek risk, yüksek risk, orta düzey risk, düşük risk ve çok düşük risk) ayrılmış ve CAR analizi sonucunda elde edilen ekonomik ve finansal risk puanalarının tahmini (predicted) değerlerine göre risk haritaları oluşturularak daha dinamik, anlamlı ve görsel sonuçlar ortaya konmuştur. Çalışmada elde edilen CAR analizi sonuçlarının ekonomi ve finans alanında CBS tabanlı uygulamaların kullanılabileceği görülmüş ve bu doğrultuda ülkelerin ekonomik ve finansal riskini belirlemede literatüre disiplinler arası yeni bir bakış açısı kazandırılmıştır.
Türkiye'de coğrafi bilgi sistemi tabanlı yatırım teşvik politikalarının oluşturulması
Teşvikler, ekonomi politikalarının yürütülmesinde en önemli araçlardandır. Uzun yıllardır yaygın bir şekilde uygulanan yatırım teşvikleri, Türkiye'deki teşvik sisteminin omurgasını oluşturmaktadır. Bu yüzden yatırım teşviklerinin iyi yönetilmesi ve finansal açıdan geri kazanımlar sağlayacak şekilde dağılımının yapılması gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı CAR yöntemine göre Türkiye teşvik haritasının yeniden belirlenmesidir. Çalışmanın amacı doğrultusunda Türkiye'nin yürürlükteki teşvik politikaları değerlendirilerek oluşturulan teşvik haritaları ile teşvik alan illerin yatırım durumları analiz edilmiştir. Çalışmanın analizi için Türkiye'deki illerin 2018 ve 2019 yıllılarındaki verileri kullanılmıştır. İllerin 2020 yılı verilerinin bir kısmına pandemi nedeni ile ulaşılamadığından karşılaştırmalarda 2019 yılı verileri baz yıl olarak kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda illerin enerji, tarım ve ihracat teşvik haritaları mevcut yatırım teşvik haritası ile karşılaştırılarak öneriler sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Yatırım Teşvik Bölgeleri, Türkiye Yatırım Teşvik Haritası, Coğrafi Ağırlıklı Regresyon Analizi, Coğrafi Bilgi Sistemleri
Bireylerin sağlık okuryazarlığı ve finansal okuryazarlık düzeylerinin belirlenmesi: Rize ilinde bir uygulama
Sağlık okuryazarlığı ve finansal okuryazarlık bireylerin yaşamlarına etki eden önemli okuryazarlık çeşitlerindendir. Bu araştırmanın amacı bireylerin sağlık okuryazarlığı ve finansal okuryazarlılık düzeylerini incelemek, sağlık okuryazarlığı ve finansal okuryazarlılığı etkileyen faktörleri belirlemek, bireylerin sağlık okuryazarlığı ve finansal okuryazarlık düzeyleri arasında bir ilişki olup olmadığını saptamaktır. Araştırmanın evrenini Rize ilinde ikamet eden 18 yaş üzeri gelir sahibi bireyler oluşturmaktadır. Çalışma 384 bireylin katılımı ile gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın verileri demografik anket formu, Türkiye Sağlık Okuryazarlığı Ölçeği (TSOY-32) ve OECD/İNFE Finansal Okuryazarlık Ölçeği ile toplanmıştır. Verilerin analizinde doğrulayıcı faktör analizi, tanımlayıcı istatistiksel analizi, ki-kare analizi ve korelasyon analizi kullanılmıştır. Rize ilinde ikamet eden 18 yaş üstü gelir sahibi bireylerin sağlık okuryazarlığı puan ortalaması 100 puan üzerinden 73,03, finansal okuryazarlık puanı ise 68,22 olarak tespit edilmiştir. Cinsiyet, eğitim durumu, yaş, meslek ve gelir seviyesi demografik faktörleri ile sağlık okuryazarlığı düzeyleri arasında ilişki tespit edilmiştir. Cinsiyet, eğitim durumu, yaş, meslek ve gelir seviyesi demografik faktörleri ile finansal okuryazarlığı düzeyleri arasında ilişki tespit edilmiştir. Bireylerin sağlık okuryazarlıkları ve finansal okuryazarlık düzeyleri arasında anlamlı bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Okuryazarlık, Sağlığın Korunması, Finansal Davranış, Finansal Tutum, Finansal Bilgi
Bireylerin finansal sağlık skorlarının belirlenmesi: Gümüşhane ili pilot uygulaması
Finans kavramı kelime anlamı olarak para, para türevleri, mali işler gibi anlamlara gelmektedir. Fakat pratikte şirketlerin kişilerin fonları şartları uygun hale getirerek sağlanması ve verimli bir şekilde değerlendirilmesiyle alakalı faaliyetlerdir. Günlük hayatta finansın tanımından çok onu nasıl konumlandırdığımız ve hayatımızdaki asıl önemli noktası finansal karar alma şeklimizdir. Finansal karar almayı kişilerin veya şirketlerin ihtiyaçlarını karşılamak yatırımlarını değerlendirmek amacıyla en uygun şekilde finansal faaliyette bulunmak anlamında kullanabiliriz. Bireylerin gündelik yaşamlarını sürdürmek için bile belirli seviyede finans eğitimine ihtiyaç duymaya başlamışlardır. Bu ihtiyaçlar ile beraber finansal farkındalık, finansal okuryazarlık ve finansal sağlık gibi kavramlar ortaya çıkmıştır. Finansal sağlık kavramı günümüzde ortaya çıkmış güncel bir kavramdır. Fakat yapılan çalışmalar özellikle yükselen tüketim harcamaları sonucunda bireylerin finansal sağlıklarını iyi tutmak için çaba gösterdiklerini ortaya koymaktadır. Bu noktadan hareketle çalışmanın amacı; bireylerin finansal sağlık skorlarını tespit ederek finansal durumları hakkında güncel bilgilere ulaşabilmeleridir. Çalışmada, Gümüşhane Üniversitesi Muhasebe-Finanman Anabilim Dalı öğretim elamanları tarafından geliştirilen Finansal Sağlık Endeksi Modeli (FSEM) kullanılmıştır. Çalışma kapsamına, Gümüşhane Üniversitesi çalışanları dahil edilmiştir. Modelde kullanılan veriler OECD/İNFE Finansal Okuryazarlık Ölçeği ile toplanmıştır.Yapılan çalışma sonucunda Gümüşhane Üniversitesinde çalışan bireylerin finansal sağlık skorları ortalaması 64,1432 olarak tespit edilmiştir. Bulunan bu puan ortalama skorun üstünde yüksek puan aralığındadır. Üniversite personelinin büyük çoğunluğunun eğitim seviyelerinin ve gelir durumlarının yüksek olması sebebiyle finansal açıdan sağlıklı durumdalardır diyebilmekteyiz. Anahtar Kelimeler: Finansal farkındalık, Finansal karar alma, Finansal okuryazarlık, Finansal sağlık, FSEM
COVID-19 pandemisi süresince alternatif çalışma alanları kullanımının incelenmesi: Katılım bankası çalışanları üzerinde bir araştırma
11 Mart 2020 tarihinde Covid-19 virüs yayılımının D.S.Ö tarafından pandemi ilan edilmesi ve Türkiye'de yine aynı tarihte ilk vakanın görülmesi ile birlikte, birçok kurum alternatif çalışma alanlarında personel çalıştırmaya başlamış ve bu süreç 2021 süresince de devam etmektedir. Bu süreçte Katılım Bankaları da alternatif çalışma alanlarını aktif olarak deneyimlemiştir. Teknoloji kabul modeli ile bu yeni alanların belirlenen kaygı ve iş yapış şekilleriyle birlikte tercih nedenleri, çalışanlar üzerindeki etkileri ölçümlenmek istenmektedir. Araştırma ülke genelindeki Katılım Bankalarında ofis veya şubede çalışanların üzerinden oluşturulan 411 örneklem üzerinden yürütülmüştür. Çalışmaya bulgularında, çalışanların evden-uzaktan çalışma gibi çalışma modelleriyle çalışma sistemine uyumlulukları ( mevcut iş yapma düzeni, mevcut iş yapma tekniği, teknolojik altyapı), zaman (tasarruf, hizmetin tam olması, çeviklik), algılanan davranışsal kontrolü ( kendine güven, yetki, yeterlilik) ve algılanan kullanım kolaylıkları (adaptasyon, kariyer, işverenin altyapı desteği, rahatlık) faktörlerinin , algılanan faydayı (konfor, pratiklik, verimlilik, performans artışı, planlı çalışma, maliyet azaltma, veri güvenliği ) olumlu etkilediği ortaya koyulmuştur. Ayrıca çalışanların evden-uzaktan çalışma gibi çalışma modelleriyle çalışma sistemi için kolaylaştırıcı koşullar ( işverenin kaynak yeterliliği, altyapı erişimi, iletişim araçları etkisi, teknik destek), endişe (sistem endişesi, verilerin korunması, sistem için erken öngörüsü, işi tam olarak yapamama, korkutuculuk), güven (veri güvenliği, bilgi gizliliği, yenilik önyargısı, genel güven) ve öz yeterlilik (rahat hissetme, sistem için bilgi yeterliliği, kendine güven) faktörlerinin, algılanan faydayı (konfor, pratiklik, verimlilik, performans artışı, planlı çalışma, maliyet azaltma, veri güvenliği ) olumsuz etkilediği ortaya koyulmuştur.
Teknik analiz indikatörleri ile etkinlik analizi: Borsa İstanbul'da bir uygulama
Bu çalışmanın amacı; borsada yatırım yapmak isteyen tasarruf sahibi yatırımcıların yatırım kararları alırken kullandıkları teknik analiz indikatörlerinin BİST30 ve BİST100 endeksi üzerinde etkinliklerini karşılaştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda BİST30 ve BİST100 endeksi üzerinde son 500 bar esas alınarak günlük, haftalık ve aylık bazda teknik analiz indikatörleri kullanılarak fiyat hareketleri incelenmiştir. Çalışmada teknik analiz indikatörlerden MACD, Momentum, Hareketli Ortalama, Fiyat Osilatörü ve Trix Göstergesi kullanılmıştır. İndikatörler günlük, haftalık ve aylık bazda BİST30 ve BİST100 endeksinde tek tek analiz edilerek ve alım satım kararları dikkate alınarak, kârlı işlem sayıları, zararlı işlem sayıları, sağladığı getiri oranları hesaplanmıştır. Günlük, haftalık ve aylık olarak hesaplanan getiri oranları ile geleneksel yatırım getirileri karşılaştırmıştır. Çalışma sonucunda, BİST30 endeksinde Hareketli Ortalamaların günlük bazda en iyi getiri yüzdesine ulaştığı gözlemlenirken, haftalık ve aylık bazda Momentum göstergesinin en iyi getiri yüzdesine ulaştığı gözlemlenmiştir. BİST100 endeksinde incelendiği zamanda ise hareketli ortalamaların günlük bazda en iyi sonucu ulaştığı gözlenmiştir. Haftalık ve aylık bazda BİST30'da olduğu gibi BİST100 endeksinde de Momentum göstergesinin en iyi getiri yüzdesine ulaştığı gözlemlenmiştir. Borsada, teknik analiz kullanarak yatırım kararı verecek olan tasarruf sahibi yatırımcılar, finansal piyasalar ve hisse senetlerinde uygulama sonuçlarını değerlendirerek daha yüksek getirili yatırım fırsatı yakalayabilmektedir.
Hisse senedi yatırımlarında formasyon analizi:Borsa İstanbul'da bir uygulama
Daha sonra doldurulacaktırBu çalışmanın amacı, borsada hisse senetlerine yatırım yapmak isteyen yatırımcıların yatırım kararı almalarında başvurdukları teknik analiz formasyonlarının BİST100 endeksine dâhil olan firmalar üzerindeki etkinliğini ve performanslarını analiz etmektir. Bu amaçla 15.11.2021 ile 10.03.2022 dönemleri arasında BİST100 endeksine dâhil olan firmaların hisse senetleri için onaylanmış durumdaki 14 adet teknik analiz formasyonları esas alınarak günlük bazda fiyat hareketleri incelenmiştir. Uygulamada Matriks Prime Programı kullanılarak günlük bazda BİST100 endeksine dâhil olan firmalar üzerinde başarılı ve başarısız olarak sonlanan formasyonların kârda ya da zararda olmalarına bakarak alınan yatırım kararlarının sağlamış oldukları getiri oranları hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda, BİST100 endeksine dâhil olan firmalar üzerinde günlük bazda artış ve düşüş gösteren formasyon türlerinde başarılı olarak sonlanan formasyonların fiyat hedefine ulaşarak sağladıkları kârın, başarısızlıkla sonlanan formasyonlara göre daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir ve teknik analiz formasyonlarla Borsa İstanbul' da yüksek bir getiri oranı elde edilerek kâr sağlanacağı gibi zararla da karşılaşılabilir sonucuna varılmıştır. Bu bulgular sonucunda, BİST100 endeksine dâhil olan firmaların hisse senetlerinde teknik analiz formasyonlarının doğru bir şekilde kullanılması durumunda, yatırım kararı verecek yatırımcı çalışma sonuçlarını değerlendirerek daha yararlı ve güvenilir bilgiler elde edebilmekte, kısa vadede daha yüksek bir kazanç oranı yakalayabilmektedir.
Hisse senedi piyasalarında algoritma kullanımı: Borsa İstanbul'da Turtle Trade uygulaması
Günümüzde bilgisayar teknolojileri ve algoritmalar hızla gelişmiş ve bu teknolojiler finansal piyasalarda aktif olarak kullanılmaya başlanmıştır. Algoritmalar yardımıyla finansal piyasalarda al-sat sinyalleri üretilmekte ve bu sinyaller doğrultusunda gerçekleştirilen yatırımlar ile kar maksimizasyonu sağlanabilmektedir. Algoritmalar ile üretilen al-sat sinyallerinin kullanımında yatırımcılar için önemli olan husus karlı işlemlerde mümkün olan en yüksek karı elde etmek; zararlı işlemlerde ise mümkün olan en az zararla pozisyonu kapatmaktır. Bu tezin yazılış amacı, Turtle Trade stratejisine dayalı algoritmik trade yöntemini kullanarak gerçekleştirilen yatırımların getiri performansını ölçmek ve elde edilen getiri performansının piyasalarda yaygın olarak kullanılan çeşitli indikatörlerin getiri performansı ile karşılaştırmaktır. Çalışma kapsamında Borsa İstanbul BIST30 endeksinde yer alan firmaların 30 Nisan 2020 – 12 Mayıs 2022 tarihleri arasındaki 500 işlem günü dikkate alınmıştır. Çalışma sonucunda, Turtle Trade yönteminin değerlendirmeye alınan indikatörlere kıyasla belirgin ölçüde daha iyi getiri performansı sağladığı görülmüştür. Elde edilen sonuçlar yatırımcıların algoritmik trade işlemlerinde farklı yatırım stratejileri geliştirebilmesine katkı sağlayacaktır.