Python NumPy ile Finansal Verilerinizi Analiz Etmek, Python programlama dilinin NumPy kütüphanesi ile finansal verilerinizi kolayca analiz etmenizi sağlar Finansal piyasalar hakkında daha fazla bilgi alın ve verilerinizi daha verimli bir şekilde kullanın
Finansal verilerinizi analiz etmek, yatırım kararlarının doğru alınması için oldukça önemlidir. Bu nedenle, doğru araçlar kullanarak verileri analiz etmek oldukça değerlidir. İşte burada Python NumPy devreye girer.
Python NumPy, sayısal hesaplama için geliştirilmiş bir kütüphanedir ve finansal verilerinizi analiz etmeniz için birçok yöntem sunar. Bu makalede, Python NumPy kullanarak finansal verileri nasıl analiz edeceğimizi ele alacağız.
NumPy Nedir?
NumPy, Python programlama dilinde sayısal hesaplamalar yapmak için kullanılan bir üçüncü parti kütüphanedir. NumPy, Numerical Python kelimelerinin birleştirilmesiyle oluşmuş bir isimdir. Bu kütüphane, çok boyutlu dizi ve matrisler üzerinde işlemler yapmamızı sağlar. Ayrıca, bu işlemler vektör ve matris hesaplamaları ile ilgili olduğu için verimlilik açısından oldukça hızlıdır.
NumPy'nin en önemli özelliklerinden biri, işlevsellik açısından oldukça geniş bir yelpazesi olmasıdır. Bu özellikleri sayesinde, finans ve benzeri sayısal verileri işlemek için oldukça uygun bir kütüphane haline gelir. NumPy'nin sunduğu yüksek performanslı sayısal işlemler, finansal verilerin analiz edilmesi ve işlenmesinde oldukça faydalıdır.
Finansal Veri Analizi için NumPy Nasıl Kullanılır?
NumPy, finansal verilerin analizinde sıklıkla kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane sayesinde teknik göstergeler, zaman serileri oluşturma gibi birçok işlem yapılabilir.
Teknik göstergeler, finansal varlıkların hareketlerini analiz etmek için matematiksel hesaplamalar kullanır. NumPy kullanarak, 26 günlük ağırlıklı ortalama, RSI gibi teknik göstergeleri hesaplayabilirsiniz. Ayrıca, finansal zaman serileri oluşturmak için de NumPy kullanabilirsiniz. Bu işlemleri gerçekleştirmek için NumPy'nin çoklu boyutlu dizi nesneleri kullanılır.
Bunların yanı sıra, NumPy finansal verileri analiz etmek için diğer birçok işlem için de kullanılabilir. Örneğin, hisse senedi fiyatlarının logaritmik getirileri hesaplanabilir ve bunun gibi işlemler gerçekleştirilebilir.
Teknik Göstergeler Ne İşe Yarar?
Fiyat hareketlerinin analizi, finansal varlıkların performansını ölçmek için önemlidir. Bu nedenle, teknik göstergeler, finansal piyasalarda yatırım yapanlar için oldukça yararlıdır. Teknik göstergeler, matematiksel hesaplamalar yoluyla fiyat hareketleri hakkında bilgi sağlar ve yatırımcıların karar vermesine yardımcı olur.
Birçok teknik gösterge mevcuttur ve bunların her biri farklı bir görev yapar. Örneğin, MACD göstergesi, bir varlığın kısa ve uzun vadeli hareketlerini karşılaştırırken, RSI göstergesi, aşırı alım ve aşırı satım seviyelerini belirlemek için kullanılır. Ayrıca, 26 günlük ağırlıklı ortalama, hisse senedi fiyatlarındaki eğilimleri belirlemek için yaygın olarak kullanılan bir göstergedir.
Teknik göstergeler, finansal verilerin analizi sırasında birçok farklı rol oynar. Örneğin, fiyat trendlerinin belirlenmesi, alım satım kararları almak için yardımcı olabilir. Ayrıca, göstergelerin mevcut durumunu ve geçmiş performansını analiz etmek, gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için kullanılabilir.
Bununla birlikte, teknik göstergeleri kullanırken, yatırımcıların yanıltıcı sonuçlar elde etmemek için birkaç noktaya dikkat etmesi gerekiyor. Öncelikle, göstergelerin geçmiş performansından hareketle, gelecekteki fiyat hareketlerinin ne olacağına %100 kesin bir şekilde karar veremezsiniz. Ayrıca, teknik göstergeler, yatırım kararlarına yön vermede tek başına yeterli değildir ve diğer faktörlerin de göz önünde bulundurulması gerekir.
26 Günlük Ağırlıklı Ortalama
26 günlük ağırlıklı ortalama, finansal verilerin analizinde önemli bir gösterge olabilir. Bu gösterge, hisse senedinin son 26 gün boyunca ağırlıklı ortalama fiyatını hesaplar. Ağırlıklı ortalama hesaplama yöntemi, son günlerdeki verilerin daha ağırlıklı olmasını sağlar. Bu da, son dönemde hisse senedi fiyatlarındaki değişimlerin daha fazla etki ettiği anlamına gelir.
Bu gösterge, hisse senedi fiyatlarının trendlerini takip etmek için kullanılabilir. 26 günlük ağırlıklı ortalama, çizilen bir grafik sayesinde fiyatların düşüş veya yükseliş eğiliminde olup olmadığını gösteren bir çizgi oluşturur.
Bununla birlikte, 26 günlük ağırlıklı ortalama tek başına yeterli değildir. Diğer teknik göstergelerle birlikte kullanımı daha faydalıdır. Örneğin, 26 günlük ağırlıklı ortalamaya 50 günlük ağırlıklı ortalama eklendiğinde, kesişme noktası fiyatların trend değişikliğine işaret edebilir.
| Gün | Fiyat | Ortalama | Ağırlıklı Değer |
| 1 | 100 | - | 100 |
| 2 | 120 | - | 120 |
| 3 | 110 | - | 110 |
| 4 | 130 | - | 130 |
| 5 | 140 | - | 140 |
| 6 | 145 | - | 145 |
| 7 | 135 | - | 135 |
| 8 | 120 | - | 120 |
| 9 | 130 | - | 130 |
| 10 | 140 | - | 140 |
| 11 | 130 | - | 130.07 |
| 12 | 135 | - | 133.63 |
| 13 | 140 | - | 136.97 |
| 14 | 145 | - | 140.26 |
| 15 | 150 | - | 143.50 |
| 16 | 155 | - | 147.29 |
| 17 | 150 | - | 148.40 |
| 18 | 155 | - | 151.47 |
| 19 | 160 | - | 154.61 |
| 20 | 165 | - | 158.02 |
| 21 | 160 | - | 158.70 |
| 22 | 150 | - | 154.73 |
| 23 | 140 | - | 148.26 |
| 24 | 145 | - | 146.35 |
| 25 | 155 | - | 149.20 |
| 26 | 150 | 142.88 | 148.56 |
- Burada görüleceği üzere ağırlıklı ortalama ilk 25 günde fiyatların üzerindeyken son gün fiyatın altında kalmıştır.
- Bu da, hisse senedinin son 26 gün içinde düştüğü anlamına gelir.
RSI
RSI, Hisse senedi fiyatlarındaki değişimlerin hızını ve yönünü ölçmek için kullanılan bir teknik göstergedir. RSI hesaplanırken belirli bir zaman aralığındaki hisse senedi fiyatlarındaki artış ve düşüşlerin ortalamaları alınarak hesaplama yapılır. Bu hesaplama sonucunda, hisse senedi fiyatları aşırı alım veya aşırı satım seviyelerinde mi, yoksa normal bir seviyede mi olduğu belirlenir. RSI, normal bir seviyede olduğunda yatırımcılar genellikle satın alırken, aşırı değerlerde olduğunda ise satış yapmaları önerilir.
RSI, 0 ile 100 arasında bir değer verir. RSI değeri, 70'ten yüksek olduğunda, hisse senedi aşırı alım seviyesindedir, 30'dan düşük olduğunda ise aşırı satım seviyesindedir. Yatırımcılar, bu göstergeyi kullanarak, fiyatların belli bir zaman aralığında hangi seviyelerde olduğunu anlayabilirler.
RSI hesaplamak için kullanılan formül, günümüz yatırım dünyasında en yaygın olarak kullanılan göstergelerden biridir. Yatırımcılar fiyatın momentumunu tahmin ederken RSI göstergesi, piyasanın durumunu anlamada büyük yardımcı olur.
Finansal Zaman Serisi Nasıl Oluşturulur?
Finansal zaman serileri, finansal verilerin belirli bir zaman dilimi içindeki değişimlerini ifade eden verilerdir. NumPy, finansal zaman serileri oluşturmak için kullanılabilir. Bu işlem için, öncelikle tarih bilgilerini oluşturmak için NumPy DateTime64 veri tipini kullanabiliriz. Daha sonra, fiyat bilgilerini NumPy'nin float veri tipi ile oluşturabiliriz.
Bunları birleştirerek bir finansal zaman serisi oluşturabiliriz. Bu zaman serisi, belirli bir zaman dilimi içindeki fiyat değişimlerinin görüntüsünü verecektir. Ayrıca, zaman serisinin çizelge halinde oluşturulması için NumPy, pandas kütüphanesi ile de kullanılabilir. Bu sayede, verilerin görselleştirilmesi kolaylaşır.
Aşağıdaki örnek, NumPy kullanarak bir finansal zaman serisinin nasıl oluşturulacağını gösterir:
| Tarih | Fiyat |
|---|---|
| 2021-01-01 | 100 |
| 2021-01-02 | 110 |
| 2021-01-03 | 95 |
| 2021-01-04 | 120 |
| 2021-01-05 | 105 |
Bu örnek, 2021 yılının ilk beş günündeki bir hisse senedinin fiyat değişimlerini göstermektedir. NumPy kullanarak, tarih bilgileri DateTime64 tipi olarak, fiyat bilgileri ise float tipi olarak kaydedilmiştir. Bu bilgiler birleştirilerek bir finansal zaman serisi oluşturulmuştur.
NumPy ile Finansal Veri Analizi Örneği
NumPy ile finansal veri analizi yapmak için basit bir örnek inceleyelim. Öncelikle, hisse senedi verilerimizi yükleyeceğiz.
| Tarih | Fiyat |
|---|---|
| 01/01/2021 | 100 |
| 02/01/2021 | 105 |
| 03/01/2021 | 107 |
| 04/01/2021 | 102 |
| 05/01/2021 | 98 |
| 06/01/2021 | 103 |
Bu verileri NumPy ile analiz edeceğiz. Öncelikle, günlük getirilerimizi hesaplayalım.
import numpy as np# Hisse senedi fiyatlarıprices = np.array([100, 105, 107, 102, 98, 103])# Günlük getirilerreturns = (prices[1:] - prices[:-1])/prices[:-1]
Sonra, ortalama günlük getirilerimizi hesaplayalım.
# Ortalama günlük getirimean_return = np.mean(returns)
Artık hisse senedi fiyatlarını analiz etmek için farklı yöntemler kullanabiliriz. Örneğin, teknik göstergeleri hesaplayabiliriz.
- 26 günlük ağırlıklı ortalama
- RSI
NumPy, bu göstergeleri hesaplamak için kullanılabilir. Bu örnek, finansal veri analizi için NumPy'nin kullanışlı bir araç olduğunu göstermektedir.
Verilerin Yüklenmesi
Finansal verilerin analizi için, öncelikle hisse senedi fiyatlarını içeren verilerin kullanılması gereklidir. Bu nedenle, verilerimizi yüklemeden önce bu verilerin nereden ve nasıl alınacağına karar vermemiz gerekir. Genellikle, bu tür veriler birçok finansal web sitesi tarafından sağlanmaktadır.
Verilerimizi yüklemek için, Python'un NumPy kütüphanesinde bulunan geniş bir veri işleme işlevleri yelpazesi kullanabiliriz. Python, finansal verilerin yüklenmesi için birçok farklı veri kaynağıyla uyumlu olabilecek geniş bir kütüphane desteği sunmaktadır. Yollarından biri, verileri bir CSV dosyası formatında kaydedip daha sonra NumPy kullanarak yükleme yapmaktır. Ayrıca, veri yüklemeyi yönetmek için PyODBC gibi Open Database Connectivity (ODBC) yapılarını da kullanabiliriz.
Verilerimizi yükledikten sonra, NumPy'nin sunduğu farklı araçları kullanarak analize başlayabiliriz. Bu araçlar; <>, <> gibi teknik göstergelerin hesaplanması ya da <> başlığında da bahsedildiği gibi finansal zaman serilerinin oluşturulması için de kullanılabilir.
Günlük Getirilerin Hesaplanması
Günlük getirileri hesaplamak, finansal veri analizi için önemli bir adımdır. Bu işlem, hisse senetleri gibi finansal varlıkların fiyatlarının değişimlerini takip etmek için kullanılır. NumPy, günlük getirilerin hesaplanması için kullanışlı bir araçtır.
Günlük getiriler, bir finansal varlığın her gün için değişim yüzdesidir. NumPy kullanarak, günlük getirilerimizi aşağıdaki adımları izleyerek hesaplayabiliriz:
| Adım | Açıklama | Kod |
| 1 | Fiyatlar dizisine -1 ekleyin (dünkü fiyatlar). | previous_prices = np.roll(prices, 1) |
| 2 | Günlük getirileri hesaplamak için fiyatlar dizisini dünkü fiyatlardan çıkarın ve bölün. | daily_returns = (prices - previous_prices) / previous_prices |
| 3 | İlk elemanı NaN (sayı olmayan) yapın. | daily_returns[0] = np.nan |
Bu adımları takip ederek, günlük getirilerimizi hesaplayabiliriz. Hesaplanan günlük getiriler dizisi, finansal veriler için birçok işlemin yapılmasında kullanılabilir.
Ortalama Günlük Getirilerin Hesaplanması
Ortalama günlük getiriler, hisse senedi performansını ölçmek için önemli bir metriktir. Bu metriği hesaplamak için, öncelikle günlük getirilerimizi hesaplamamız gerekiyor. Ardından, bu günlük getirilerin ortalamasını hesaplayabiliriz. NumPy kullanarak, bu işlem oldukça kolaydır.
Günlük getirilerimizi hesaplamak için, önceki paragrafta yaptığımız işlemi tekrarlıyoruz. Ancak, bu sefer her iki gün arasındaki getiriyi hesaplamamız gerekiyor. Bunu yapmak için, günlük fiyatları kullanarak aşağıdaki formülü kullanabiliriz:
| Günlük Getiri = | (Bugünkü Fiyat / Dünün Fiyatı) - 1 |
Bu formül, belirli bir günün getirisini hesaplamak için kullanılır. Ardından, tüm günlük getirilerin ortalamasını hesaplayabiliriz. Bunu yapmak için, NumPy'ın mean() fonksiyonunu kullanabiliriz:
- Günlük Getiriler = NumPy log fonskiyonunu kullanarak günlük fiyatları alın ve getirileri hesaplayın.
- Ortalama Günlük Getiri = NumPy mean fonksiyonunu kullanarak tüm günlük getirilerin ortalamasını hesaplayın.
Bu yöntemi kullanarak, hisse senedi performansını ölçmek için kullanılan birçok metrik hesaplanabilir. NumPy'ın güçlü hesaplama yetenekleri, finansal verileri analiz etmek için mükemmel bir araçtır.
Sonuç
NumPy kütüphanesi, finansal verileri analiz etmek için etkili bir araçtır. Teknik göstergelerin hesaplanması, zaman serisi oluşturma ve diğer işlemler için kullanılabilir. Bu sayede, finansal verilerinizden daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
NumPy, 26 günlük ağırlıklı ortalama ve RSI gibi teknik göstergelerin hesaplanmasına olanak sağlar. Bu göstergeler, finansal varlıkların fiyat hareketleri hakkında bize bilgi verir. Ayrıca, NumPy kullanarak finansal zaman serileri oluşturabilir ve fiyatların zaman içinde nasıl değiştiğini görebilirsiniz.
Örneğin, hisse senedi fiyatlarını analiz etmek için NumPy kullanabilirsiniz. Verileri yükleyin, günlük getirileri hesaplayın ve ortalama günlük getirileri hesaplayarak fiyatların nasıl değiştiğini anlayın. Bu sayede, yatırım kararlarınızı daha bilinçli bir şekilde alabilirsiniz.
Sonuç olarak, NumPy, finansal verileri analiz etmek için güçlü bir araçtır ve finansal piyasalarda başarılı olmak için kullanılabilecek anahtar bir araçtır.