ML - Python Vektör - Bileşke Trend Yönü Analizi

1. Trend Yönü ve Hareket Gücü​

Vektör Kavramı → Fiyat Hareketi (Trend)​

• Bir hisse senedi fiyatı belirli bir yönde (yukarı, aşağı veya yatay) hareket eder. Bu, vektör mantığına çok benzer.
• Fiyatın yönü (trend yönü) ve fiyatın değişim miktarı (büyüklük) vektörel bir düşünce tarzıyla analiz edilebilir.
• Örneğin, fiyat 5 gün boyunca her gün 2 TL artarsa, bu hareket yukarı doğru bir vektör olarak düşünülebilir.
• Yön belirleme:
  • Eğer bir hisse fiyatı yukarı yönlü bir trenddeyse, bu, vektörlerin yukarı yönlü toplam etkisine benzer.
  • Eğer bir hisse fiyatı aşağı yönlü bir trenddeyse, bu, vektörlerin aşağı yönlü etkisine benzer.
• Kullanılan göstergeler:
  • Trend Çizgileri: Fiyat hareketlerini belirli bir açıyla gösteren çizgilerdir. Bu çizgiler vektörlerin yönüne benzer.
  • Hareketli Ortalamalar (MA, EMA): Hareketli ortalama, fiyatın belirli bir süre boyunca genel yönünü (trendi) belirler. Hareketli ortalamalar yükseliyorsa, fiyat yukarı doğru bir "vektör" oluşturur.

2. Momentum ve İvme (Acceleration)​

Vektör Kavramı → Momentum ve İvme​

• Momentum, bir varlığın hızla yükselip yükselmediğini veya düşüp düşmediğini belirler. Bu, kuvvetin bir cisme etki etmesiyle kazandığı hızlanma (fizikteki ivme) gibidir.
• Fiyat artışı veya düşüşü hızlandığında, bu değişim vektörlerin birleşik etkisine benzer.
• Örneğin, hisse fiyatı 10 TL’den 15 TL’ye 2 günde çıkarsa, bu güçlü bir yukarı yönlü ivme (momentum) anlamına gelir.
• Kullanılan göstergeler:
  • Momentum Göstergesi (Momentum Indicator): Fiyatın belirli bir süre içindeki değişim hızını ölçer. Eğer momentum pozitifse, yukarı yönlü bir vektörel hareket var demektir.
  • Göreceli Güç Endeksi (RSI): RSI, bir varlığın aşırı alınıp satılmasını değerlendirir ve bu da "yukarı/aşağı vektörlerin" net etkisini gösterebilir.
  • Hızlanma (Acceleration) Göstergeleri: Fiyat değişim hızının artıp artmadığını (ivmeyi) gösterir.
    • Örneğin, fiyat 3 gün boyunca 2 TL, 4 TL ve 6 TL artarsa, bu artışın hızlandığı anlamına gelir.

3. Destek ve Direnç Seviyeleri​

Vektör Kuvveti → Destek ve Direnç​

• Kuvvetlerin birbirine karşı dengelenmesi kavramı, destek ve direnç seviyeleriyle ilişkilendirilebilir.
• Eğer bir fiyat bir "direnç seviyesine" (örneğin 100 TL) ulaşırsa, bu, yukarı doğru bir kuvvetin (alıcıların gücü) aşağı doğru bir kuvvetle (satıcıların gücü) dengelendiği bir noktadır.
• Direnç kırılamadığında, yukarı yönlü kuvvet yetersiz kalır ve fiyat aşağı düşer.
• Destek seviyesi ise fiyatın düştüğünde alıcı kuvvetlerin devreye girerek fiyatı yukarı çektiği noktadır.
• Kullanılan göstergeler:
  • Destek ve Direnç Çizgileri: Bu çizgiler, fiyatın karşılaştığı "kuvvet" olarak düşünülebilir. Eğer destek seviyesi kırılırsa, bu, aşağı yönlü kuvvetin (satış baskısının) galip geldiği anlamına gelir.
  • Fibonacci Geri Çekilme Düzeyleri: Belirli seviyelerde destek/direnç bulmak için kullanılır. Bu seviyeler, fiyatın "denge noktasını" belirler.

4. Vektörlerin Bileşenleri ile İlişkilendirme​

Vektör Bileşenleri → Çoklu Göstergelerle Karar Verme​

• Fiyatın yönünü belirlemek için genellikle birden fazla gösterge (örneğin, RSI, MACD, EMA) kullanılır.
• Bu göstergeler, birbiriyle bağlantılı farklı bileşenlerdir. Tıpkı bir vektörün x ve y bileşenleri gibi, bu göstergelerin bir araya gelmesiyle net bir "trend yönü" belirlenir.
• Kullanılan göstergeler:
  • MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama): Fiyat trendinin yönünü gösterir. Sinyal hattı ile MACD hattı arasındaki fark bir "momentum" bileşeni olarak düşünülebilir.
  • Hareketli Ortalama Bileşenleri: 20 günlük, 50 günlük ve 200 günlük hareketli ortalamalar, kısa, orta ve uzun vadeli trendlerin "bileşenleri" olarak düşünülebilir.

5. Vektörlerin Toplanması ile İlişkilendirme​

Vektör Toplamı → Fiyatın Net Hareketi​

• Piyasa verileri üzerinde birden fazla etki (örneğin haber, faiz oranları, yatırımcı duygusu) olabilir.
• Bu etkiler vektörel kuvvetler gibi düşünülebilir ve fiyat üzerinde bir bileşke etki oluştururlar.
• Eğer piyasa olumlu bir haber alırsa (örneğin, iyi finansal rapor), yukarı yönlü bir vektörel kuvvet oluşur.
• Ancak, aynı anda olumsuz bir gelişme (örneğin, faiz artırımı) olursa, bu aşağı yönlü bir kuvvet ekler.
• Sonuç: Bu kuvvetlerin bileşimi net fiyat hareketini oluşturur.
• Kullanılan göstergeler:
  • Haberlerin Etkisi: Beklenmedik haberlerin (örneğin, faiz oranı değişikliği) fiyat üzerindeki etkisi yukarı/aşağı kuvvet olarak düşünülebilir.
  • Gösterge Kombinasyonları: Örneğin, RSI aşırı alım sinyali verirken, MACD alım sinyali verirse, bu iki sinyalin bileşeni yukarı yönlü bir hareketi temsil eder.

Analiz Özeti​

import os
import pandas as pd

# 1️⃣ Dosya dizini
directory_path = r'D:\new\isyatirim\isyatirim'

# 2️⃣ Tüm CSV dosyalarını al
csv_files = [os.path.join(directory_path, file) for file in os.listdir(directory_path) if file.endswith(('.csv', '.CSV'))]

# 3️⃣ Son üç gününde Composite_Trend = 1 olanları tutacak boş bir DataFrame oluştur
final_results = pd.DataFrame()

# 4️⃣ Her bir CSV dosyasını sırayla işle
for file in csv_files:
    try:
        df = pd.read_csv(file, encoding='ISO-8859-1')
        df.columns = df.columns.str.strip()  # Kolon isimlerinin başındaki/sonundaki boşlukları kaldır
       
        # === 1. Trend Yönü Analizi (Günlük değişim) ===
        df['Trend'] = df['Close'].diff()
        df['Trend_Direction'] = df['Trend'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else (-1 if x < 0 else 0))

        # === 2. Momentum (10 günlük) ===
        df['Momentum'] = df['Close'] - df['Close'].shift(10)

        # === 3. İvme (Acceleration) (Momentum değişimi) ===
        df['Acceleration'] = df['Momentum'].diff()

        # === 4. Hareketli Ortalama (MA) (20 ve 50 günlük) ===
        df['MA_20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
        df['MA_50'] = df['Close'].rolling(window=50).mean()
        df['MA_Direction'] = df['MA_20'] - df['MA_50']
        df['MA_Direction_Signal'] = df['MA_Direction'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else (-1 if x < 0 else 0))

        # === 5. Destek ve Direnç Seviyeleri (20 günlük) ===
        df['Resistance'] = df['High'].rolling(window=20).max()
        df['Support'] = df['Low'].rolling(window=20).min()

        # Destek veya direnç kırıldığında sinyal üret
        df['Breakout'] = df.apply(lambda row: 'Resistance Break' if row['Close'] > row['Resistance']
                                  else ('Support Break' if row['Close'] < row['Support'] else 'No Break'), axis=1)

        # === 6. Composite Trend Hesaplama (Trend_Direction + MA_Direction_Signal) ===
        df['Composite_Trend'] = df['Trend_Direction'] + df['MA_Direction_Signal']
        df['Composite_Trend'] = df['Composite_Trend'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else (-1 if x < 0 else 0))

        # === 7. Son üç gününü kontrol et ===
        last_rows = df.iloc[-3:].copy()  # Son üç satırı al
        last_rows['Source_File'] = os.path.basename(file)  # Dosya ismini ekle
       
        # Son üç günde Composite_Trend = 1 olanları filtrele (Son üç günün her üçü de 1 olacak)
        if (last_rows['Composite_Trend'] == 1).all():
            final_results = pd.concat([final_results, last_rows], ignore_index=True)
   
    except Exception as e:
        print(f"Hata: {file} dosyası işlenirken bir sorun oluştu. Hata: {e}")

# 8️⃣ Sonuçları Excel dosyasına kaydet
excel_output_path = 'D:\\new\\vektor\\final_results_last_three_days.xlsx'
final_results.to_excel(excel_output_path, index=False)

print(f"Sonuçlar başarıyla kaydedildi: {excel_output_path}")