yatırımmühendisi

Economist, Trader, Engineer, MBA, Cryptocurrecy,

Paylaşımlarım KENDİME nottur. Yatırım tavsiyesi değildir.

[yatırımmühendisi @cryprostream]

Join cointiply to earn #Bitcoin and earn interest on your balance. Join the crypto revolution.

https://t.co/CLDW7VAZKy

learn more at https://t.co/gAcHCvfpOp #cointiply

#btc #earnonline #earn #FreeBitcoin #CryptoNews #CryptoGiveaway #cryptotwitter #EasyMoney #onlinemoney

[Borsa 360 @borsa360resmi]

BORSA İSTANBUL’UN TEMETTÜ İMPARATORLUĞU

15 yıldır aralıksız temettü dağıtan şirketler ⤵️

▪️ #FROTO ➠ Ford Otomotiv Sanayi
▪️ #AKSA ➠ Aksa Akrilik Kimya
▪️ #TOASO ➠ Tofaş Türk Otomobil Fabrikası
▪️ #ISMEN ➠ İş Yatırım
▪️ #KCHOL ➠ Koç Holding
▪️ #ASELS ➠ Aselsan
▪️ #SAHOL ➠ Sabancı Holding
▪️ #BIMAS ➠ BİM Mağazalar
▪️ #SISE ➠ Şişecam
▪️ #ENKAI ➠ Enka İnşaat
▪️ #EGEEN ➠ Ege Endüstri
▪️ #CCOLA ➠ Coca-Cola İçecek
▪️ #AYGAZ ➠ Aygaz
▪️ #ALARK ➠ Alarko Holding
▪️ #ANHYT ➠ Anadolu Hayat Emeklilik
▪️ #AKCNS ➠ Akçansa
▪️ #AKMGY ➠ Akmerkez GYO
▪️ #ECILC ➠ EİS Eczacıbaşı İlaç
▪️ #ECZYT ➠ Eczacıbaşı Yatırım
▪️ #BRYAT ➠ Borusan Yatırım
▪️ #NUHCM ➠ Nuh Çimento
▪️ #SELEC ➠ Selçuk Ecza Deposu
▪️ #SARKY ➠ Sarkuysan

📌 Kriter ➠ En az 15 yıldır düzenli temettü dağıtımı

#BIST #Temettü #Borsaİstanbul

[Borsanın Genleri @borsaningenleri]

UCUZUN UCUZU HİSSE ARAYANLAR

Beğen&Kaydet yeni rallide bu hisseler işine yarayacak.

💰 Net kârını %100 artıran ve PD/DD, FK oranına göre ucuz hisseler:

🏦 #TURSG — Türkiye Sigorta
Net Kâr: 12.7 Milyar TL | PD/DD: 3.38 | FK: 6.91

🏠 #DOHOL — Doğan Holding
Net Kâr: 3.7 Milyar TL | PD/DD: 0.59 | FK: 10.87

🔥 #BASGZ — Başkent Doğalgaz GMYO
Net Kâr: 6.6 Milyar TL | PD/DD: 1.08 | FK: 3.10

📄 #LILAK — Lila Kağıt
Net Kâr: 1.1 Milyar TL | PD/DD: 1.34 | FK: 9.25

⚡ #ENTRA — IC Enterra Yen. Enerji
Net Kâr: 1.3 Milyar TL | PD/DD: 2.30 | FK: 20.02

⛏️ #CVKMD — CVK Maden
Net Kâr: 643 Milyon TL | PD/DD: 2.30 | FK: 20.02

🏢 #BERA — Bera Holding
Net Kâr: 4.9 Milyar TL | PD/DD: 0.89 | FK: 5.89

🍽️ #KERVT — Kerevitaş Gıda
Net Kâr: 1.4 Milyar TL | PD/DD: 2.84 | FK: 14.73

🚜 #KBORU — Kuzey Boru
Net Kâr: 517 Milyon TL | PD/DD: 2.85 | FK: 13.72

🏢 #PSGYO — Pasifik GMYO
Net Kâr: 2.9 Milyar TL | PD/DD: 0.33 | FK: 2.27

🏠 #KZBGY — Kızılbük GYO
Net Kâr: 2.7 Milyar TL | PD/DD: 0.40 | FK: 2.29

💻 #PENTA — Penta Teknoloji
Net Kâr: 344 Milyon TL | PD/DD: 3.44 | FK: 16.89

🌾 #OFSYM — Ofis Yem Gıda
Net Kâr: 317 Milyon TL | PD/DD: 2.20 | FK: 15.57

🌲 #ORMA — Orma Orman Mahsulleri
Net Kâr: 857 Milyon TL | PD/DD: 0.95 | FK: 5.57

🎰 #MERIT — Merit Turizm
Net Kâr: 370 Milyon TL | PD/DD: 1.45 | FK: 2.40

🏭 #ISKPL — İşık Plastik
Net Kâr: 332 Milyon TL | PD/DD: 2.67 | FK: 13.76

👕 #ARSAN — Arsan Tekstil
Net Kâr: 1.3 Milyar TL | PD/DD: 0.63 | FK: 3.01

🔥 #SNICA — Sanica Isı Sanayi
Net Kâr: 649 Milyon TL | PD/DD: 0.83 | FK: 5.56

🏢 #NUGYO — Nugyo
Net Kâr: 1.1 Milyar TL | PD/DD: 0.64 | FK: 2.18

💻 #ESCOM — Escort Teknoloji
Net Kâr: 424 Milyon TL | PD/DD: 1.31 | FK: 5.59

📊 #FONET — Fonet Bilgi Teknolojileri
Net Kâr: 286 Milyon TL | PD/DD: 2.17 | FK: 7.59

🍬 #DURKN — Durukan Şekerleme
Net Kâr: 156 Milyon TL | PD/DD: 1.75 | FK: 2.40

🏦 #ULUFA — Ulusal Faktoring
Net Kâr: 881 Milyon TL | PD/DD: 1.45 | FK: 2.40

🏨 #MARTI — Martı Otel
Net Kâr: 88 Milyon TL | PD/DD: 0.45 | FK: 20.98

🏠 #AGYO — Atakule GMYO
Net Kâr: 100 Milyon TL | PD/DD: 0.38 | FK: 4.23

⚡ #KARYE — Kartal Yenilenebilir Enerji
Net Kâr: 90 Milyon TL | PD/DD: 0.64 | FK: 7.75

⚡ #ZEDUR — Zedur Enerji
Net Kâr: 320 Milyon TL | PD/DD: 0.85 | FK: 4.44

🍏 #FADE — Fade Gıda
Net Kâr: 228 Milyon TL | PD/DD: 0.89 | FK: 5.55

#halkaarz #borsa #finans #konya

[Tuncer Şengöz @TuncerSengoz]

Değerli dostum @mrarslanoglu'nun paylaştığı grafik ve görüşleri, üzerinde düşünmeyi ve tartışmayı hak ediyor. Ben de bu konudaki analitik görüşlerimi paylaşmak isterim.

Ekteki grafikte siyah renkli etiketler tercih ettiğim sayımı, pembe renkli etiketler de @mrarslanoglu'nun şüphesini destekleyen alternatif sayımı gösteriyor.

Önce neden siyah renkli sayımı tercih ettiğimi anlatayım:

* 2020-24 yükselişi paralel bir (1)-(3)/(2)-(4) kanalının içinde ilerliyor.✅

* Uzatan (3) no'lu dalga kitabi bir itkisel dalga görünümünde ilerliyor. (3 uzatıyor, dalga tam 5=1 hedefinde tamamlanıyor.✅

* RSI en kuvvetli dalga olan (3).3 aşamasında zirveye çıkıyor ve sonraki iki tepede uyumsuz kalıyor.✅

* Kanal alt bandı kırıldığında da beş dalgalık yükselişin bitişi teyit ediliyor.✅

Bu durumda 2020-24 arasında beş dalgalık yükselişin tamamlandığını, yükselişin üç dalgalık bir kalıpla düzeltildiğini ve yeni bir yükseliş dalgasının başladığını düşünmek için yeterli neden var gibi görünüyor.

Ancak, bu sayımdan şüpheye düşmek için de bazı nedenler var:

* Düzeltme dalgası zaman ekseninde çok kısa sürüyor ve 2 no'lu karakterinde değil, 4 no'lu dalga karakterinde ilerliyor.❓

* Düzeltme dalgasının fiyat eksenindeki derinliği de yeterli görünmüyor. İdeal düzeltmelerde (5) no'lu dalganın tamamının geri alınması gerekirken, yani endeksin 7,000'lere geri çekilmesi beklenirken, fiyat ekseninde düşüş sınırlı kalıyor.❓

* Yeni zirvelere giden yükseliş, coşkulu, genele yayılan, çok kuvvetli bir dalga karakterinde ilerlemiyor. Zayıf, az sayıda hisse senedi ile ilerleyen, BIST30 ve BIST100'e dahil pek çok hisse senedi yeni tarihi zirve görmeden yükselen bu dalga, kuvvetli bir üçüncü dalgadan ziyade, bir beşinci dalga karakterinde görünüyor.❓

Bu durumda her ne kadar 2020-24 yükselişi tamamlanmış ve yeni bir dalga başlamış gibi görünse de, 2026 başından beri ilerleyen yükselişe, "rüşdünü ispat edene kadar" kuşkuyla yaklaşmak, bizi analitik olarak güvenli tarafta tutacağı için doğrudur.

Pembe sayımın tehlikesi şurada: Eğer 2020 yılında başlayan yükseliş yeni bir aşamaya geçmemiş ve 2020'de başlayan yükselişin son evresiyse, 16,000-17,000 civarında tıkanma ve gerisin geri 10,000'e geri dönme riski var demektir ki, bu düzeltme uzun bir zamana yayılabilir, daha yukarı gitme çabaları da 2030'lara kadar bile ertelenebilir.

Bu risk ne zaman ortadan kalkar?

Birincisi, 16,000-17,000 bölgesi momentumlu bir yükselişle geçildiğinde - ki bu da aşağı yukarı USD ve EUR bazlı endekslerde direnç bölgelerinin geçilmesi ve sözü edilen tOBO formasyonunun teyidi demek.

İkincisi de, Aylık RSI göstergesindeki muhtemel bir uyumsuzluğun ortadan kalkması ve göstergenin 2021-2024 döneminde olduğu gibi aşırı alım bölgesine yerleşmesi ve bu bölgeden aylar boyunca çıkmaması gerekir.

Yükselişin "hormonlu" olduğu görüşüne katılıyorum. Endeks 2026 yılının başından beri yeni zirveler görse de, hepimizin ağzında kekremsi bir tat bırakarak yükseliyor.

Değerli @mrarslanoglu genele hakim olan aşırı iyimserliğin aksine haklı bir kuşkuyu dile getiriyor.

[Borsa Mühendisi @borsamuhendisim]

1994’te efsanevi yatırımcı Peter Lynch, hisse senedi seçimi üzerine 1 saatlik bir ustalık dersi verdi.

• Taco Bell — 42x getiri
• Ford Motor Company — 10x getiri
• Dunkin’ — 7x getiri

Piyasada çoğu kişinin kaçırdığı fırsatları nasıl yakaladığını adım adım anlatıyor.

Zamanın yoksa kaydet.
Sonra izle.

[Matt Dancho (Business Science) @mdancho84]

Understanding regression models is essential in data science.

In 4 minutes, I'll demolish your confusion. Let's go:

[Edwin Drake @petrolandeco]

Emtia piyasaları ve küresel makroekonomi, yaklaşık 230 yıllık döngüsel bir yolculuğun en kritik eşiklerinden birinde. Tarihsel veriler, her büyük finansal çöküşün aslında daha şiddetli bir enflasyonist zirvenin habercisi olduğunu, 2020’deki ekstrem dip seviyesinin ise buhran dönemlerini bile geride bırakan bir arınma süreci yarattığını kanıtlıyor. Sermaye piyasaları açısından bakıldığında, fiziki varlıkların yeniden oyun kurucu olduğu, arz kısıtları ve jeopolitik gerilimlerle beslenen uzun vadeli bir yükseliş trendinin başlangıcında olabiliriz.
Bu tablo, 2045 yılına kadar devam edecek bir süper döngünün, sadece petrol ve emtia fiyatlarını değil, küresel finansal sistemin tüm dengelerini tarihte eşi benzeri görülmemiş bir enflasyonist zirveye taşıma ihtimalini ortaya koyuyor.
Bu aslında Dolar merkezli parasal sistemin ve ona bağlı kağıt değerlerin yaşayacağı bir büyük türbülansı da işaret ediyor.

[Gustavo Martínez @GustavoBolsa]

Super Ciclo de commodities

Estamos, ante el mayor superciclo de materias primas de nuestra generación. Y el mercado sigue a otra cosa.
El mundo está intentando hacer todo a la vez: rearmar ejércitos, construir los centros de datos que necesita la IA, electrificar la red, los coches eléctricos, las fábricas, y acelerar la transición energética.
Y todo eso necesita cobre, litio, tierras raras, metales críticos, etc, en cantidades que el mercado no puede producir. El cobre y la plata no se imprimen.
Y claro, a todo esto súmale una de las mayores épocas de devaluación monetaria de la historia de la moneda fiat y déficits fiscales.

Déficits de oferta, déficits fiscales: Hay que estar ciego para no verlo....

[Northstar @NorthstarCharts]

The Dow Jones peaked versus gold 27 years ago. It's down 77% since then. It's likely to end up falling 90-95% versus gold.

[Northstar @NorthstarCharts]

The US Dollar is a massive illusion. Step outside the matrix and price everything in gold - you'd be amazed if you do that with house prices...trust me.

[Ali Tekin @alitekintr]

Yine siyah ekrana dir /O:D komutunu yazarsanız en son hangi dosyaları açmış çocuğunuz görebilirsiniz.

[Patrick Karim @badcharts1]

You should know by now that I am the "LOG SCALE" police!

Using the same starting point which Rashad did on the silver chart, I drew my rising support line.

You can see we are now BELOW that line.

Remember to ALWAYS USE LOG.

[GlobalProTrader @GlobalProTrader]

Buy low, sell high." It's not rocket science but most retail traders do the exact opposite. Chase at the top, dump at the bottom. #Gold, #Silver, and #GDX are all gearing up for one more parabolic move higher imho. It begins when we bottom in wave C of wave 4.

[Dr. Barış Esen @barisesen]

“Bir İsrailli yetkili ‘Biz Tahran’ı, Kudüs’ü bildiğimiz gibi biliyorduk.’

Tahran’daki trafik kameralarının neredeyse tamamının yıllardır İsrail tarafından hacklendiği ve algoritmalar aracılığıyla üst düzey yetkililerin — en üst lider dahil — takip edildiği ortaya çıktı.”

FT

[Boring_Business @BoringBiz_]

This 1992 lecture at MIT from Steve Jobs will teach you more about product and sales than most 2 year MBA programs

Crazy just how ahead of his time this man truly was

[Joachim Schork @JoachimSchork]

PyCaret is an open-source, low-code machine learning library in Python designed to simplify and automate workflows for building, training, and deploying machine learning models. Supporting tasks like classification, regression, clustering, and time-series forecasting, PyCaret offers a versatile and efficient tool for traditional machine learning projects.

What makes PyCaret a great choice?

✔️ Ease of Use: A few lines of code handle preprocessing, model comparison, and hyperparameter tuning.
✔️ Comprehensive Features: PyCaret includes tools for feature selection, transformation, outlier detection, and advanced techniques like ensembling and stacking.
✔️ Seamless Integration: It integrates effortlessly with tools like Jupyter Notebook, Excel, and popular BI platforms, making it accessible in diverse workflows.
✔️ Time Efficiency: Automation in PyCaret significantly reduces the time required for experimentation and model deployment, making it ideal for rapid prototyping.
✔️ Community Support: PyCaret has an active community and extensive documentation, making it easier to troubleshoot issues and learn best practices.

Points to Consider: While PyCaret excels at simplicity and speed, its high-level abstraction may not allow for extensive customizations in workflows. Advanced users working on cutting-edge problems might prefer tools like Scikit-learn for fine-tuning algorithms or TensorFlow and PyTorch for deep learning. Additionally, PyCaret may not fully support custom scoring metrics or complex pipelines required for highly specialized tasks. The library’s reliance on automation also means users must be cautious about understanding the underlying processes, ensuring that the results align with their specific data and project goals.

The visualizations included here originate from the package documentation: https://t.co/BpKth1vBXm

Would you like to learn more about PyCaret? The book Simplifying Machine Learning with PyCaret by Giannis Tolios is the perfect companion! Endorsed by PyCaret creator Moez Ali and cited in academic papers on machine learning research, this book offers expert guidance to help you fully harness PyCaret��s capabilities and tackle real-world challenges effectively.

More info: https://t.co/b5ERqc2m0h

#DataScience #Rpackage #DataAnalytics

[PyQuant News 🐍 @pyquantnews]

My PhD professors taught me MATLAB during my master's degree.

So I watched 200 YouTube videos to learn Python

96% of them were a complete waste of time.

But these 8 taught me more than all my PhD professors combined:

[Dogu Ergil @DoguErgildogu]

Özgürlük, güvenlik ve refah; hepsi adaletin çocuklarıdır... Adalet yoksa özgürlük ayrıcalığa, güvenlik baskıya, refah ise yağmaya dönüşür. Adalet, yer çekimi gibidir; görünmez ama her şeyi yerinde tutar.

[Ali Yağız Baltacı @aybaltaci]

GAZETELERİN BUGÜNKÜ MANŞETLERİ:

EN SERT:

Sözcü: Asrın Eşkiyalığı

Akşam: Katili Bıraktı Maduro’yu Aldı

Aydınlık: Trump, Hitler Çizmelerini Giydi

Akit: ABD’den Eşkiyalık

Cumhuriyet: ABD Zorbalığı

BirGün: Emperyalist Haydutluk

NÜKTEDAN:

Nefes: Karayipler’in Son Korsanı

Milliyet: Karayip Korsanı

Karar: Haydut Darbesi

NESNEL:

Hürriyet: İki Saatte Alıp Götürdü

Sabah: Maduro’ya Petrol Darbesi

Türkiye: ABD Maduro’yu Kale Evden Aldı

Yeni Şafak: ABD Maduro’yu Kaçırdı

Yeni Çağ: ABD Vurdu Maduro Kaçırıldı

MHP’nin gazetesi TürkGün ve Saadet Partisi’nin gazetesi Milli Gazete manşetten görmemiş.

[Sunil Gurjar, CFTe @sunilgurjar01]

Periods when to Make Money!📊👇

#trading

[Quant Science @quantscience_]

Portfolio Optimization (4 lines of Python code):