merdomuti

Günü kurtar

[Mr.Elliot @yapayaracIar]

Bir kullanıcı ChatGPT’ye 150 yaşına kadar nasıl yaşayabileceğini sordu.

Cevap oldukça basit ama şaşırtıcıydı.

Milyonlarca veride tekrar eden ortak noktaya bakıldığında mesele yalnızca beslenme, spor ya da genetik değildi.

Uzun yaşamla ilişkilendirilen en önemli şeylerden biri şuydu:

[ATA SABANCI @sabanci_ata]

Destek ve direnç gerçekten bir çizgi mi, yoksa o bölgede biriken hacmin bıraktığı iz mi?

Bu videoda konuyu “avcı ve av” metaforuyla anlatmaya çalıştım.

Piyasada birçok kişi aynı klasik seviyeleri izlediğinde emirler, stoplar ve beklentiler de benzer bölgelerde kümelenir. Ancak asıl soru şudur:

Fiyat o bölgeye geldiğinde içeride gerçekte ne oluyor?

Galton Volume Profile tam olarak buna odaklanıyor. Fiyatın yalnızca nereye geldiğine değil, Buy ve Sell hacminin fiyat seviyelerine nasıl dağıldığına bakıyor.

İndikatör;

Buy / Sell hacim dağılımını,
Delta’yı,
POC, VAH ve VAL seviyelerini,
hacim dengesini,
Pressure ve Spike bölgelerini,
Absorption davranışını,
destek ve direnç bölgelerinin hacim açısından nasıl tepki verdiğini

aynı yapı içinde görmenizi sağlıyor.

Buradaki amaç “fiyat kesin döner” demek değil. Amaç, fiyat bir bölgeye geldiğinde hangi tarafın gerçekten güç kazandığını, nerede dengenin bozulduğunu ve piyasanın o seviyeyi nasıl kabul ettiğini ya da reddettiğini daha net okuyabilmek.

Kısacası:
Çizgiyi değil, çizginin arkasındaki davranışı okumaya çalışıyoruz.

Galton Volume Profile: Support/Resistance and Buy/Sell Flow
https://t.co/QDA7aRTKu1

[Anıl Özekşi @Anil_Ozeksi]

Alternatif sistemler eğitimimdeki " Dual RSI " örnek sisteminin indicator builder formülünü soranlar için...

1 dakikalıklarda ortalama hangi değerlerle çalıştırılabileceğini göstermek için hazırladım...

[ATA SABANCI @sabanci_ata]

TradingView ( @tr_tradingview ) Claude’a ( @claudeai ) bağlamak artık düşündüğünüzden çok daha kolay.

Bu videoda, TradingView’in resmi MCP Server’ını Claude’a sıfırdan nasıl bağlayacağınızı başlangıç seviyesinde ve adım adım gösteriyorum. API anahtarına ihtiyaç yok; yetkilendirme OAuth üzerinden yapılıyor.

Gerekenler oldukça basit:

Claude hesabı
MCP erişimini destekleyen TradingView hesabı
TradingView’in resmi MCP sunucusu

Videoda sırasıyla:
• Resmi MCP adresini nereden alacağınızı
• Claude’da Connectors bölümünü nasıl açacağınızı
• TradingView’i Custom Connector olarak nasıl ekleyeceğinizi
• OAuth ile TradingView hesabınızı nasıl yetkilendireceğinizi
• Bağlantıyı sohbet içinde nasıl aktif edeceğinizi
• Ve ilk veri sorgunuzu nasıl test edeceğinizi gösteriyorum.
Bağlantı kurulduktan sonra Claude, TradingView’in MCP üzerinden sunduğu araçlara erişebiliyor ve piyasa verileriyle doğal dil üzerinden çalışmaya başlayabiliyorsunuz.
Videoda ayrıca en sık yapılan üç hatayı da gösterdim: yanlış MCP adresi kullanmak, desteklenmeyen planla bağlantı kurmaya çalışmak ve connector’ı ekledikten sonra sohbet içinde aktif etmeyi unutmak.
Bir sonraki videoda ise aynı resmi TradingView MCP bağlantısını ChatGPT’ye nasıl kurabileceğinizi adım adım göstereceğim.

[merdomuti @merdomuti]

@The_Tansu_ Tansu Hocam bu güzel bilgilendirmeniz için sağolun, emeklerinize sağlık🙏

[ATA SABANCI @sabanci_ata]

Biliyor muydunuz?

Örneğin son 23 mumun en yüksek High seviyesini referans alıp buradan yatay bir çizgi çizdiğinizi düşünün.

Aynı noktadan, mevcut mumun High değerine ikinci bir çizgi çektiğinizde arada bir açı oluşur:

Ceiling Angle — Tavan Açısı

Bu açı, fiyatın referans tavana göre hangi yönde ve ne kadar dik bir eğimle hareket ettiğini ölçer. Açı değiştikçe hareketin karakteri de değişir.

Özellikle scalper’lar, kısa vadeli traderlar ve kriptodaki hızlı dalgalanmaları takip edenler için bu tür geometrik veriler, fiyatı farklı bir açıdan okumaya yardımcı olabilir.

Bu, Smart Trader, Final Episode, AI-Assisting Geometric Strategy içindeki geometrik ölçümlerden yalnızca biri.

🔗 Smart Trader:
https://t.co/GVpH240rlT
Ayrıca stratejiyi ve ürettiği verileri yapay zekâ ile daha kolay inceleyebilmeniz için hazırladığım ücretsiz AI Prompt da burada:

🔗 https://t.co/jEUNIv8uTw

[Mehmet Songur @mehmetsongur_]

Bryan Kelly ve Dacheng Xiu'nun kapsamlı "Financial Machine Learning" makalesi, makine öğreniminin varlık fiyatlama, getiri tahmini ve portföy yönetimindeki dönüştürücü rolünü harika özetliyor.

Aşağıdaki bağlantıdan ulaşabilirsiniz.

https://t.co/9AuLfdvmS2

[Mehmet Songur @mehmetsongur_]

Microsoft'un 21 dersten oluşan 50’den fazla dilde (Türkçe dahil) “Yeni Başlayanlar için Generative AI” kursu ile Üretken Yapay Zeka uygulamaları geliştirmenin temellerini öğrenin...

Link👇
https://t.co/zyGzDiJozf

[merdomuti @merdomuti]

@The_Tansu_ Tansu Bey emeğinize sağlık, bizlere yol gösteriyorsunuz… ufkumuzu açıyorsunuz🙏

[Doruk Yalçınsoy @dorukyalcinsoy]

0 TL'ye ai ajan kurup 7/24 ücretsiz çalıştırıyoruz.

Google E2 Micro + Hermes + GLM 4.5 Flash + Telegram.

Bilgisayar kapalıyken çalışıyor, mesaj ve sesli komut alıyor, kendi hafızasını tutuyor.

Kurulumun tamamı videoda.

[Tansu @The_Tansu_]

1400 kişinin okuyup 14 kişinin beğenmesi 1 kişinin et etmesi sanırım bilgiye verilen değerin de göstergesi.
Enteresan

[Tansu @The_Tansu_]

Skewness’i konuşalım ama bunu istatistiksel bir süs gibi değil, getiri dağılımının hangi tarafta kuyruk riski taşıdığını ölçen bir finans mühendisliği aracı olarak konuşalım.

Gaussian yani normal dağılımda skewness = 0’dır. Çünkü dağılım tamamen simetriktir. Ortalama, medyan ve mod aynı merkezdedir. Sağ ve sol kuyruk birbirinin aynasıdır. Finansal getirilerde ise çoğu zaman durum böyle değildir.

Skewness < 0 ise dağılımın sol kuyruğu daha uzundur. Yani küçük ve normal kazançların yanında zaman zaman çok büyük negatif hareketler oluşuyor olabilir. Bu, özellikle çoğu gün kazanıyor ama bir günde bütün kârı geri veriyor tipi stratejilerde önemlidir.

Skewness > 0 ise sağ kuyruk uzundur. Çoğu getiri küçük olabilir fakat zaman zaman büyük pozitif hareketler gelir. Trend-following ve momentum sistemlerinde görmek istediğimiz yapı çoğu zaman buna daha yakındır.

Örneğin iki hisse düşünün. İkisinin de ortalama günlük getirisi yüzde 0.10 ve volatilitesi yüzde 2 olsun. Sadece mean ve standard deviation kullanırsanız ikisini aynı risk yapısında görürsünüz. Fakat birinin skewness değeri -1.5, diğerinin +1.5 ise gerçekte iki dağılım tamamen farklıdır. Birincisinin riskinin büyük kısmı sol kuyrukta, diğerinin potansiyeli sağ kuyruktadır.

Finans mühendisliği burada başlıyor. Ben skewness'i tek başına AL/SAT sinyali olarak kullanmam. Volatilite, momentum, kurtosis ve tail-risk ile birlikte dağılım filtresi olarak kullanırım.

Mesela;

Momentum pozitif + Rolling Skewness pozitif ise hareket yalnızca yükselmiyor, dağılımın sağ kuyruğu da büyüyor olabilir. Bu trend stratejileri açısından olumlu bir kombinasyondur.

Momentum pozitif ama Skewness çok negatif ise fiyat yükselmesine rağmen dağılımın içinde sert aşağı hareket riski bulunuyor olabilir.

Daha da önemlisi klasik Gaussian VaR ile skewness düzeltilmiş VaR'ı karşılaştırabiliriz. Çünkü klasik normal dağılım yaklaşımı skewness'i sıfır varsayar. Gerçek dağılım negatif skew taşıyorsa klasik Gaussian model riski olduğundan küçük gösterebilir.

Kodumuz bunu doğrudan yapıyor. Hissenin log getirilerini hesaplıyor, Gaussian dağılımla karşılaştırıyor, skewness ve kurtosis ölçüyor, 63 günlük Rolling Skewness çıkarıyor ve klasik Gaussian VaR ile Cornish-Fisher Skewness/Kurtosis düzeltilmiş VaR hesaplıyor.

[merdomuti @merdomuti]

@fatihcolak19831 12 yıldır indüksiyonlu ocak kullanıyoruz. Son dönemlerde tüm tencereler ind ocağa uyumlu. Çağın modernliği, elektrik sarfiyatındaki artışı hissetmezsiniz bile. Ocak kapanınca sadece ısı sıfırlanır. Cezve koysanız sadece cezve tabanı ısınıyor, ocağın dış kısmı soğuk. Mükemmel

[CryptoYakari @CryptoYakari]

Bursa'da yaptırdığım iki katlı 180m2 dubleks villanın maliyeti. Arsa dahil, üç yıldr yaptığım tüm harcamalarımı bir Excel'de tutuyorum ve o günün dolar kurundan dolar olarakta hesaplıyorum. Tabi yazmayı unuttuğum internetten aldığım bir 500K kadar şey de vardır. TOPLAM: 6.68M (Gelecek birkaç ödemem de dahil)

[merdomuti @merdomuti]

@mbilsel08 @oguzergin Ben de 40 yıl öncesinin sınavında tıp fak e girdim. O dönemde saydığınız üniversitelerin toplam kontenjanı 500 civarı, Tıp 5000 civarıydı. İlk 5-6 binin %10 u söylediğiniz fakültelerde okurdu. Şimdi de muhtemelen saydığınız fak kontjı 2000 civarıdır. İlk 20binin gene %10 u orada

[merdomuti @merdomuti]

@recepnazli Bu kayısıların cinsi ne, iç anadoluda 1300 mt yükseklikte de yapılır mı

[Ali Öztürk | Dubliom @alihaydar_58_]

Yapay zekâ ajanlarını yalnızca merak
ediyorsan bu video seni oyuna sokacak;
Claude Code, Codex, OpenClaw ya da başka
bir ajan kullanıyor olabilirsin. Fark
etmez. Çünkü Hermes Agent'ın gösterdiği
asıl mesele hangi aracın daha popüler
olduğu değil.

Dünya çapında 10 bin yeniden paylaşım
alan, tam 1 saat 2 dakika 38 saniyelik bu
inceleme; Hermes Agent'ın harness
yapısından döngü mühendisliğine, kalıcı
bellekten kendi becerilerini üretmesine
ve WhatsApp ağ geçidine kadar bütün
sistemin perde arkasını açıyor. Tarafını
seç: Hermes yalnızca yeni bir araç mı,
yoksa sohbet botlarının sonunu başlatan
sistem mi?

Arkadaşımız @MehmetAli5559'un isteği
üzerine bu kapsamlı anlatımı senin için
tamamen Türkçe dublajladık. Artık dil
engeli yok; Hermes'in ne yaptığını değil,
nasıl düşündüğünü ve çalıştığını da
baştan sona izleyebilirsin.

Arkadaşlar, videoyu ben de baştan sona
izledim. Bu otomatik bir bot paylaşımı
değil. Gerçekten değerli bulduğum için,
özellikle izlemenizi tavsiye ediyorum.

Bugün yapay zekâya her adımı tek tek
söylüyoruz. Hermes ise hangi aracı
kullanacağını seçen, deneyiminden beceri
üreten ve bilgisini kalıcı tutan sisteme
geçişi gösteriyor. Bu dönüşüm gerçekten
başladıysa, sıradan sohbet botlarına
bağlı kalmak yakında ciddi bir
dezavantaja dönüşebilir.

Videoyu bitirdiğinde bir ajan
harness'ının nasıl kurulduğunu, döngünün
görevleri nasıl yürüttüğünü, belleğin
neden kritik olduğunu ve WhatsApp
üzerinden gerçek iş akışlarının nasıl
başlatıldığını anlayacaksın. Şimdi izle;
vaktin yoksa kaydet. Çünkü bu, yalnızca
seyredilecek değil, kişisel ajanını
kurarken yeniden açılacak bir rehber.

[Dr. Ali Recep Nazlı @recepnazli]

Aşılama

[merdomuti @merdomuti]

@sabanci_ata Ata Hocam emeğinize sağlık çok güzel çalışma olmuş, engine kısmı geo ile intrabar yapınca değerler çok değişiyor, hangisini kullanmak mantıklı olur… footprint değerleri acaba nedir hangi değere yakın gösterir… poc mu vah mı destek olarak kullanmalıyız. Tekrar teşekkürler

[Mehmet Songur @mehmetsongur_]

Yapay zekanın ekonomisine mikro bir bakış!

Joshua Gans imzalı "The Microeconomics of Artificial Intelligence" (MIT Press), YZ'yi karar alma süreçlerini dönüştüren bir "tahmin teknolojisi" olarak ele alıp iş dünyasına ve regülasyonlara etkilerini inceliyor. Üstelik açık erişim!

🔗https://t.co/D17HuE2nm5