Tradingview veri terminalinde İndikatör/Strateji/Sistem

[ASAP_]

Örneğin şöyle bir soru sorsak:
"Tesla Nasdaq için 5 dakikalık periyotta en iyi ortalama stratejisini bul:"



Aldığımız cevap***:

import pandas as pd
import numpy as np

# Tarih sütununu datetime formatına dönüştürmek için bir fonksiyon tanımlayalım
date_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# Telsa'nın 5 dakikalık periyotlu NASDAQ verilerini yükleyelim
data = pd.read_csv('tesla_5min_stock_data.csv', parse_dates=['Date'], date_parser=date_parser)

# Test edilecek hareketli ortalama periyotlarını tanımlayalım
ma_periods = range(5, 60, 5)  # 5 dakika ile 60 dakika arasında 5'er dakikalık artışlarla

# Sonuçları saklamak için bir sözlük oluşturalım
results = {}

# Her bir hareketli ortalama periyodu için işlem stratejisini test edelim
for ma_period in ma_periods:
    # Hareketli ortalama hesaplayalım
    data[f'MA_{ma_period}'] = data['Close'].rolling(window=ma_period).mean()
    
    # Alım sinyali (kısa periyotlu MA, uzun periyotlu MA'yı yukarıdan keserse)
    data[f'Signal_{ma_period}'] = np.where(data[f'MA_{ma_period}'].shift(1) > data[f'MA_200'].shift(1), 1, 0)
    
    # Günlük getirileri hesaplayalım
    data['Returns'] = np.log(data['Close'] / data['Close'].shift(1))
    
    # Strateji getirilerini hesaplayalım
    data['Strategy_Returns'] = data[f'Signal_{ma_period}'].shift(1) * data['Returns']
    
    # Kumulatif getirileri hesaplayalım
    data['Cumulative_Returns'] = data['Strategy_Returns'].cumsum()
    
    # Son kümülatif getiriyi saklayalım
    results[ma_period] = data['Cumulative_Returns'].iloc[-1]

# En iyi hareketli ortalama periyodunu bulalım
best_ma_period = max(results, key=results.get)
best_cumulative_returns = results[best_ma_period]

print(f"En iyi hareketli ortalama periyodu: {best_ma_period} dakika")
print(f"En yüksek kümülatif getiri ile: {best_cumulative_returns}")

Bunu bir de önce makine öğrenmesi ve hatta mümkünse yapay zeka öğrenmesine bağlasak...?

Not***: Python kurulu bir makine ve orta-üst seviyede python bilgisi gerektirir.

[ASAP_]

Örneğin şöyle bir soru sorsak:
"Tesla Nasdaq için 5 dakikalık periyotta en iyi ortalama stratejisini bul:"



Aldığımız cevap***:

import pandas as pd
import numpy as np

# Tarih sütununu datetime formatına dönüştürmek için bir fonksiyon tanımlayalım
date_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# Telsa'nın 5 dakikalık periyotlu NASDAQ verilerini yükleyelim
data = pd.read_csv('tesla_5min_stock_data.csv', parse_dates=['Date'], date_parser=date_parser)

# Test edilecek hareketli ortalama periyotlarını tanımlayalım
ma_periods = range(5, 60, 5)  # 5 dakika ile 60 dakika arasında 5'er dakikalık artışlarla

# Sonuçları saklamak için bir sözlük oluşturalım
results = {}

# Her bir hareketli ortalama periyodu için işlem stratejisini test edelim
for ma_period in ma_periods:
    # Hareketli ortalama hesaplayalım
    data[f'MA_{ma_period}'] = data['Close'].rolling(window=ma_period).mean()
    
    # Alım sinyali (kısa periyotlu MA, uzun periyotlu MA'yı yukarıdan keserse)
    data[f'Signal_{ma_period}'] = np.where(data[f'MA_{ma_period}'].shift(1) > data[f'MA_200'].shift(1), 1, 0)
    
    # Günlük getirileri hesaplayalım
    data['Returns'] = np.log(data['Close'] / data['Close'].shift(1))
    
    # Strateji getirilerini hesaplayalım
    data['Strategy_Returns'] = data[f'Signal_{ma_period}'].shift(1) * data['Returns']
    
    # Kumulatif getirileri hesaplayalım
    data['Cumulative_Returns'] = data['Strategy_Returns'].cumsum()
    
    # Son kümülatif getiriyi saklayalım
    results[ma_period] = data['Cumulative_Returns'].iloc[-1]

# En iyi hareketli ortalama periyodunu bulalım
best_ma_period = max(results, key=results.get)
best_cumulative_returns = results[best_ma_period]

print(f"En iyi hareketli ortalama periyodu: {best_ma_period} dakika")
print(f"En yüksek kümülatif getiri ile: {best_cumulative_returns}")

Bunu bir de önce makine öğrenmesi ve hatta mümkünse yapay zeka öğrenmesine bağlasak...?

Not***: Python kurulu bir makine ve orta-üst seviyede python bilgisi gerektirir.

-Peki tüm bunları temel analiz için yapamaz mıyız?
Yaparız! Ama ben temel analiz bilmiyorum!