Yapay Zeka ile Finansal Analiz ve Tahmin + Yönetim Paneli

Bu eğitimde, Python kullanarak web uygulaması geliştirmeye odaklanıyoruz. Amacımız, Streamlit kütüphanesi ile kolayca kullanabileceğiniz bir uygulama oluşturmak. Bu uygulama sayesinde, kod yazmadan binlerce hisse senedi veya kripto para için grafik oluşturabilir ve RSI, MACD gibi teknik göstergeleri görselleştirebilirsiniz.

Makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak tahminler yapma imkanı da sunuluyor. Python'ın sunduğu geniş kütüphane desteği sayesinde, uygulama altyapısı tamamen Python ile oluşturulmuştur.

Streamlit, data analizi konusunda uzmanlaşmış kullanıcılar için en kolay web uygulaması geliştirme araçlarından biridir. Kullanıcı dostu arayüzler tasarlamak için idealdir.

Facebook Prophet kütüphanesi ile zaman serisi analizi ve makine öğrenmesi tahminleri yapıyoruz. SKlearn tabanlı bu popüler kütüphane, zaman serisi verilerini modellemek için güçlü bir araçtır.

Eğitimde hem borsa senetleri hem de kripto paralar üzerinde pratikler yapılıyor. Bu listeleri istediğiniz kadar genişletebilirsiniz.

Finansal analiz için temel olan EMA (Exponential Moving Average), SMA (Simple Moving Average), MACD (Moving Average Convergence Divergence) ve RSI (Relative Strength Index) gibi kavramları Python ile programatik olarak tanımlamayı öğreneceksiniz.

Eğitimin tam olarak anlaşılması için temel Python bilgisine sahip olmak önemlidir. Kavramlar detaylı bir şekilde açıklanmıştır, ancak kendi Python altyapınızı ve algoritmalarınızı kullanmak için Python bilgisi gereklidir.

Önemli Not: Bu eğitimdeki kodlar ve uygulamalar sadece eğitim amaçlıdır ve finansal tavsiye içermez. Yatırım tavsiyesi değildir. Finansal analiz kısımlarında kişisel yorumlar bulunmamaktadır; kendi kullandığınız algoritmalarınızla işlemler yapmanız önerilir.