varantborsa ( Ünsal)

Öğretmen & Sosyolog.

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Selamlar Dostlar, açık kaynak Türkçe finansal muhakeme modelim Mihenk-LLM v2'i @huggingface üzerinden ücretsiz olarak kullanmanız için ZeroGPU ortamı oluşturdum. 🎉

Bu yeni versiyonda, Qwen3.6-35B-A3B taban modeli üzerine Türkçe finans, BIST, makroekonomi, kripto, nakit akışı analizi, portföy risk yönetimi ve güvenli finansal yanıt üretimi odaklı SFT çalışmasıyla hazırlamıştım. Çık ağırlıklarına da @HuggingModels üzerinden erişebilirsiniz 🎉Oluşturduğum bu Space ortamı ile de modeli deneyimleyebilirsiniz. Ülkemize ve ülkemizdeki Bankacılık sektörüne katma değerli çalışmalar sağlamasını dilerim. 🧿🇹🇷

[varantborsa ( Ünsal) @varantborsa35]

Arkadaşlar X (Twitter) hesabım hacklenmiş, kullanıcı adı değiştirilmiş ve kripto dolandırıcıları tarafından sahte bir "Flare Foundation" hesabına dönüştürülüp linkler paylaşılmış. Lütfen itibar etmeyin, tıklamayın. Şu anda yapılan paylaşımları silip gereken hesapları engelledim.

[Bedirhan Keskin @bedriyan0]

I'm really happy to share that Medkit won 1st place 🥇 at the global Built with Opus 4.7 hackathon by @claudeai, @claudedevs, and @cerebral_valley.

Medkit is a voice-first AI clinic for medical students and junior doctors. You consult with AI patients in real time — take the history, order labs, read imaging, diagnose, prescribe — and get a structured, cited debrief on every case.

Let's see where the journey goes, but I'm truly excited to be part of shaping the future of medical education!

🎥 Full demo: https://t.co/n5NpRcwZxQ
🔗 Try it: https://t.co/QRv2guMW4A
🖼️ Project gallery: https://t.co/xU07m5kLll

Thank you to @claudeai, @claudedevs, and @cerebral_valley for the week, and to every builder I met along the way.

#BuiltWithClaude #ClaudeCode #BuiltWithOpus

[Mehmet Songur @mehmetsongur_]

Anthropic’in finans profesyonelleri için geliştirdiği yapay zeka çözümünün lansmanını Türkçe altyazılı hale getirdim.
Yapay zekanın finansal araştırmaları, veri okumayı ve modellemeyi nasıl değiştirdiğini görmek için harika bir kaynak.

[Elit Finans @ElitFinans]

https://t.co/ma8w0UGdEw

[Semih Arslan 🇹🇷🇫🇮 @DH_Altin]

Tradingview MCP
Ahmet Taner Atila yapmış https://t.co/oLU42xuvon

[varantborsa ( Ünsal) @varantborsa35]

@eerolmutlu Emeğine sağlık hocam. Gayet güzel görünüyor.

[Erol Mutlu @eerolmutlu]

#algo iDeal için bir mcp yazmaya devam bunu test için 5 kişiye yetki vermek istiyorum, sadece x kullanıcı adınıza tanımlı olacak başka bir şifre vs gerek yok, tek yönli bilgi gönderiliyor AI gerekli bilgileri alıyor geri kala yorum ona ait, şimdilik claude ile çalışıyor.

[Semih Arslan 🇹🇷🇫🇮 @DH_Altin]

Anthropic bütün eğitim müfredatını ücretsiz olarak açtı. https://t.co/RUFSKtnwic

[TGSS @tgssorgtr]

📢 TGSS 2024 Veri Seti ve Codebook Erişime Açıldı!

Türkiye'nin sosyal, kültürel, ekonomik ve politik yapısını anlamaya yönelik tasarlanmış olan TGSS, kapsamlı veri setini kullanıma açtı.

Türkiye'nin toplumsal haritasını anlamak isteyen araştırmacılar, öğrenciler ve politika yapıcılar bağlantı üzerinden TGSS 2024 veri setine ve codebook'a erişebilir. ⤵️

🔗 https://t.co/Zxv1Uwf2z8

#TGSS2024 #SosyalBilimler #VeriAnalizi

[Semih Arslan 🇹🇷🇫🇮 @DH_Altin]

Mert, desteğimizi bekliyor arkadaşlar. Hadi hayırda yarışalım.
https://t.co/pY3k2EXedh

[dg_factor @dg_factor]

📢Yeni indikatör: Risk Simulation [Monte Carlo]
https://t.co/2poB01bdBo

📌Risk ve ödül ilişkisinin potansiyel sonuçları bütün stratejiyi belirler. Spot, futures, grid trade, forex, polymarket... Hangi piyasada ne tür bir işlem gerçekleştiriyor olursanız olun, başınıza gelebilecekleri öngörmek için basit olasılık çıktılarına ihtiyaç duyarsınız.

📌Bu indikatör, belirli bir işlem kurulumunun (setup) olası kâr/zarar senaryolarını modellemek için tasarlandı.

📌Klasik backtest, size stratejinizin mevcut fiyat hareketine göre performansını raporlar. Risk simülasyonu ise fiyat hareketine ihtiyaç duymadan mevcut trade setup'ınızın matematiksel tutarlılığını ölçer. Bu çerçevede sebep-sonuç ilişkisini yeniden düşünüp stratejiyi revize etmek mümkün hale gelebilir.

#opensource #pinescript

[Algo Mühendisi @AlgoMuhendisi]

Algo trade sistemleri yapmanın 2 yolu var:

1-) Teorik olarak çalışacağına inandığınız bir fikri adım adım geliştirmek

2-) Aklınıza gelen her fikri basit ve en hızlı şekilde denemek ve farklı fikir deneme sayısını maksimize etmek. Bunların arasından umut verenlere odaklanıp geliştirmek.

İlk seçeneğin handikapı teknik analizde çok iyi olmanız gerekiyor. Çok iyi derken belki 10 binde 1 yetenekte olmalısınız. Aksi taktirde harika bir fikir gibi gelen teorik şeylere saatler günler harcadıktan sonra %95inin hiç bir işe yaramadığı gerçeğini fark edeceksiniz. Kendimden biliyorum.

İkinci seçenekte ise her fikri deniyorsunuz. İyi çıkanları geliştiriyorsunuz.

Ben size kabaca bir şablon söyleyeyim:

Sistemin 3 ana unsuru var:

1-) Sinyal üretici koşul : ma dan rsiye aklınıza gelebilecek her şey

2-) Filtre : Sinyallerin işe yaramayanlarını elemeye yönelik filtre. Büyük ma'dan, hhvye, ttiye, momentuma, zaman filtresine kadar her şey

3-) stop ve kar allar: stop, izleyen stop, seviyeli izleyen stop, kar al

Bunları yukarıdaki sırayla deneyin, önce sinyalleri deneyin, getiri nasıl, pf nasıl, maxdd nasıl, işlem başı puan nasıl, en önemlisi eğri nasıl?

Denemede işe yarayanlarda bu kez filtreleri deneyin. İşlem başı puan arttı mı, profit factor arttı mı, maxdd düşmeyebilir ama çok arttı mı, eğri iyileşmese de bozuldu mu?

Son olarak da yine işe yarayan örnek için stop ve kar allarla ince ayar yapın. Burası devasa fark yaratmayacaktır muhtemelen. Ama çok dar stoplarla çalışmayın, bugün değilse de gelecekte çalışmayabilir. Not: kar allar trend takipte işe nadiren yararlar.

Son olarak mutlaka optimizasyon bölgesi dışındaki alanda verileri ve eğriyi kontrol edin. Burası tüm adımların en kritiği. Bunun için de tüm veriyle değil en az %20sini (hatta bence %50 ve üstü) optimizasyon dışında tutun.

Bence en etkili sistem yaratma yöntemi budur.

Peki siz nasıl bir yöntem kullanıyorsunuz?

[Tansu @The_Tansu_]

Yeni Başlayanlar İçin Python ve Veri Odaklı Öğrenme Rehberi

Python'da ustalaşmanın en iyi yolu teoriyi boğulmadan geçip doğrudan verilerle pratik yapmaktır. Aşağıdaki adımlar ve kütüphaneler, özellikle veri analizi ve algoritmik yapılar kurmak için idealdir.

1. En Verimli Öğrenme Yolları

İnteraktif Pratik Yapın: Temel sözdizimi (syntax) için tarayıcı tabanlı platformlar (Kaggle Learn, DataCamp) üzerinden doğrudan kod yazarak kas hafızası oluşturun.

Proje Temelli İlerleyin: Öğrenilen her yapıyı (örneğin döngüleri) gerçek bir veri setine uygulayın. Boş listeler yerine, fiyat veya hacim serileri gibi gerçek hayat verileri üzerinde çalışın.

Dökümantasyon Alışkanlığı Edinin: `pandas` ve `numpy` gibi kütüphanelerin kendi resmi dökümantasyonlarını okumayı öğrenmek, dış kaynaklara bağımlılığı bitirir.

2. İlk Aşamada Öğrenilmesi Gereken Kütüphaneler

Başlangıçta her şeyi öğrenmek yerine, ekosistemin belkemiği olan şu kütüphanelere odaklanılmalıdır:

pandas: Tablo formundaki verileri (CSV, Excel, zaman serileri) okumak, temizlemek, filtrelemek ve manipüle etmek için bir numaralı araçtır.

numpy: Çok boyutlu diziler (array) ve hızlı matematiksel işlemler için kullanılır. Döngülerden kurtarıp kodu büyük ölçüde hızlandırır.

yfinance: Piyasadan gerçek zamanlı veya geçmiş veri (OHLCV) çekerek kendi analiz senaryolarınızı yaratmanızı sağlar.

matplotlib & plotly: Elde edilen verileri görselleştirmek, çizgi ve mum grafikler (candlestick) oluşturmak için temel araçlardır.

3. Yeni Başlayanların Bilmesi Gereken "Pythonic" Kalıplar

Python'da kodu sadece çalıştırmak yetmez; dilin doğasına uygun (Pythonic) yazmak gerekir.

A. List Comprehensions (Liste Üreteçleri)
Geleneksel for döngülerini tek satırda, daha hızlı ve temiz bir şekilde yazma yöntemidir.

python
fiyatlar = [100, 105, 98, 110, 115]

Klasik Yöntem
yuksek_fiyatlar = []
for fiyat in fiyatlar:
if fiyat > 100:
yuksek_fiyatlar.append(fiyat)

Pythonic Yöntem
yuksek_fiyatlar = [fiyat for fiyat in fiyatlar if fiyat > 100]

Vektörizasyon (Döngü Yerine Pandas/Numpy)
Binlerce satırlık veri setlerinde for döngüsü kullanmak kodu yavaşlatır. Bunun yerine kütüphanelerin yerleşik özellikleri kullanılmalıdır.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'fiyat': [100, 102, 101, 105]})

Veri seti üzerinde döngü kurmak yerine doğrudan fonksiyon uygulamak
df['getiri'] = df['fiyat'].pct_change()

Zip() ile Paralel Döngüler
İki veya daha fazla listeyi aynı anda, indeks karmaşasına girmeden paralel olarak işlemeyi sağlar.

kapanislar = [10.5, 11.0, 10.8]
hacimler = [1500, 2200, 1800]

for fiyat, hacim in zip(kapanislar, hacimler):
print(f"Kapanış: {fiyat}, Hacim: {hacim}")

Context Managers (with İfadesi)
Dosya işlemleri yaparken sistem kaynaklarını yormamak için dosyanın otomatik kapanmasını garanti altına alır.

with open('analiz_raporu.txt', 'w') as dosya:
dosya.write("Momentum analizi sonuçları...")
İşlem bittiğinde .close() demeye gerek kalmaz, otomatik kapanır.

Gibi gibi. Bunlar basit ama hayatınızı kolaylaştıran kalıplardır.

[dg_factor @dg_factor]

❓ Sıkça sorulan soru: Anchored Length nedir?

Örnek Uygulama:
https://t.co/FrlMQPAZpD

Anchored (çapalama) konsepti, bir verinin üst zaman dilimine göre değerini üretmek için kullanılan yaklaşımlardan biridir.

Klasik MTF analizinden farklıdır. MTF analizinde doğrudan üst timeframe'deki değer üretilir. Anchored Lenght yaklaşımında ise, üst zaman dilimi referans noktası olarak kabul edilir ve uzunluk parametresi için genişleyen pencere yöntemi kullanılır.

Farkı daha detaylı anlatalım.

📌 Klasik MTF (Multi-Timeframe) Yaklaşımı:
• Yöntem: Bu yöntemde 𝐫𝐞𝐪𝐮𝐞𝐬𝐭.𝐬𝐞𝐜𝐮𝐫𝐢𝐭𝐲 fonksiyonu ile üst zaman dilimindeki (örn: Günlük) veriyi hesaplayıp, sonucu alt zaman dilimine (örn: 15 dk) olduğu gibi kopyalarız.
• Sonuç: Statiktir. Grafikte gün boyu dümdüz, basamaklı bir çizgi görürsünüz.
• Data: Veri dışarıdan gelir. Günlük bar henüz kapanmadığı için anlık değişimlerde repaint riski taşır. Repaint'i engellemek için kapanmış barı beklerseniz, ciddi gecikme (lag) sorunları oluşturur.
• Volatilite: Ara hareketleri ve gün içi volatiliteyi yansıtmaz, kabadır.
• Kod Maliyeti: Securtiy fonksiyonu kodu ağırlaştırır.

📌 Anchored Length Yaklaşımı:
• Yöntem: Üst zaman dilimini bir veri kaynağı olarak değil, bir "sıfırlama noktası" olarak kullanırız.
• Sonuç: Dinamiktir. Her barda farklı değer alabilir. Basamaklı yapı yerine, değişken bir eğri elde edersiniz.
• Data: Veri, mevcut grafiğinizden gelir. Repaint yapmaz, gecikme (lag) sorunları yaşanmaz.
• Volatilite: Fiyat hareketini yakalar.
• Kod Maliyeti: Anchored Length fonksiyonu yük oluşturmaz. Üst periyodun (örn: Günlük) başladığı anda sayacı sıfırlar ve mevcut grafiğinizdeki her yeni barda uzunluk parametresini 1 artırır.
• Avantaj: Sabit bir geçmişe (son N bar) bakmaktan daha avantajlı olabilir. "Günün açılışından şu ana kadar oluşan tüm veri setini" kapsayan, her barda genişleyen kümülatif bir sonuç elde edersiniz. Gün-içi traderlar için gerçek session değeridir diyebiliriz.
• Not: Highest ve Lowest değerlerini kullandığınız hesaplamalarda, klasik MTF analiziyle aynı sonuçları daha etkili bir şekilde üretir (bkz. gelişmiş Anchored örnekleri).

Gelişmiş Anchored Örnekleri:
✓ https://t.co/nT6oDcPBnL
✓ https://t.co/GV8BCz7rcJ
✓ https://t.co/ySYwwE4tJn

[varantborsa ( Ünsal) @varantborsa35]

@emrah_ulu_dag Allah rahmet eylesin hocam. Mekani cennet olsun. Gençlerde de artık çok yaygınlaştı maalesef.

[Mehmet Songur @mehmetsongur_]

Stanford, Yale, MIT, Harvard, Oxford gibi üniversitelerin 1700+ ücretsiz* kurslarını aşağıdaki linkte kategorilere ayrılmış bir şekilde bulabilirsiniz 👇

🔗https://t.co/f3vIOaNZos

[Elit Finans @ElitFinans]

Yayın açtım.
Beğenip destek verelim. Sistemi okumak, öğrenmek, anlamak için muhteşem bir gün.
https://t.co/EL7RVDbOSx

[Erol Mutlu @eerolmutlu]

#algo #iDeal terminal için MacDv indikatörü dosyası, sistem tasarımını ayrıca paylaşacağım
Indiikatör link https://t.co/KnjFR56HpS

[Semih Arslan 🇹🇷🇫🇮 @DH_Altin]

Clawd kurulumu hiçbir yetki kısıtlaması koymadan kuran binlerce insan var. Büyük bir veri felaketi kapıda olabilir.