Merhaba değerli TurkHackTeam ailesi
Serin bir Çarşamba akşamında elimde çayım balkonda dinlenirken birden yarın sabah işe gideceğim aklıma geldi
tabi bunun aklıma gelmesinde @akovskiniz hocamızın emeği çok 
Tanışma sürecimizde ki sorularla bir yerde çalıştığımı hatırlamama sebep oldu
Madem yarın işe gideceğim o zaman yarın şirketin hisse senetleri üzerindeki senaryo analizleri, stres testleri ve risk yönetimlerini analiz etmesi için geliştirmemi istediği projeyi burada da konu olarak açıp uyuyayım dedim.
Projenin Adı (Önerilere açığım)
Risk and Stress Analytics
Projenin Amacı
Senaryo analizi, risk analizi ve stres testi şirketlerin hisse senetlerinin farklı piyasa koşullarındaki performansını değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir.
Bu proje kapsamında BIST’te işlem gören KCHOL hissesinin ekonomik değişkenler (döviz kuru, faiz oranı, enflasyon) ve piyasa çalkantıları (kriz dönemleri, ani volatilite artışları) gibi olayların etkisi altında nasıl tepki verebileceğini modelleyeceğiz. Stres testi ile farklı ekonomik senaryoların hisse fiyatı üzerindeki etkisini analiz ederek, şirket için risk yönetimi stratejileri geliştireceğiz.
Projenin Bileşenleri
KCHOL Hisse Verilerinin Analizi
KCHOL hisse senedinin geçmiş verilerini kullanarak temel bir analiz yapacağız.
Ekonomik Değişkenler
Faiz orano döviz kuru ve enflasyon gibi makroekonomik faktörleri senaryo analizine dahil edeceğiz.
Senaryo Oluşturma
Olası piyasa senaryolarını belirleyeceğiz: ekonomik kriz, faiz artırımı veya ani döviz artışı gibi durumlar.
Monte Carlo Simülasyonu
Senaryoları simüle ederek hisse fiyatlarının nasıl değişebileceğini göreceğiz.
Sonuçların Görselleştirilmesi
Hisse fiyatının senaryolara göre nasıl etkilendiğini grafiksel olarak göstereceğiz.
Şimdi kodlamaya geçelim.
İlk olarak veri toplayalım.KCHOL hissesinin geçmiş verilerini Pythonda investpy kütüphanesi kullanarak elde edeceğiz.
KCHOL hissesinin son 6 yıllık verilerini alacağız.
Python:
import investpy
import pandas as pd
#geçmiş verilerini çek (6 yıl)
data = investpy.get_stock_historical_data(stock='KCHOL', country='Turkey', from_date='01/01/2018', to_date='01/01/2024')
#Veriyi incele
print(data.head())data değişkeni KCHOL hissesinin geçmiş fiyatlarını içerecek ve bu verileri temel analiz için kullanacağız.
Hemen ardından senaryo analizimizde dikkate alacağımız bazı makroekonomik değişkenleri belirleyelim bunlar:
Döviz kuru Dolar/TL kurundaki dalgalanmalar
Faiz oranı Merkez Bankası faiz oranları
Enflasyon oranı Yıllık enflasyon oranları
Bu değişkenleri farklı kaynaklardan örneğin Merkez Bankası veya finans API’leri alınabilir. Ama biz konumuzda basitleştirilmiş örnek bir değişken seti yazacağız
Python:
#senaryo değişkenleri örnek veri doları biraz ucuz tuttum :D
economic_scenarios = {
'base': {'usd_try': 28.0, 'interest_rate': 0.25, 'inflation': 0.18}, # Temel senaryo
'crisis': {'usd_try': 40.0, 'interest_rate': 0.35, 'inflation': 0.40}, # Kriz senaryosu
'recovery': {'usd_try': 24.0, 'interest_rate': 0.20, 'inflation': 0.12} # İyileşme senaryosu
}Daha sonra stres testi için Monte Carlo simülasyonu için kodlarımızı yazalım bu simülasyon,, farklı senaryoları rastgele varyasyonlar kullanarak çok sayıda simülasyon çalıştırmak anlamına gelir.
Bu analizde her bir senaryoda hisse fiyatının nasıl etkilendiğini tahmin etmek için rastgele sapmalar kullanacağız.
Bu analizde her bir senaryoda hisse fiyatının nasıl etkilendiğini tahmin etmek için rastgele sapmalar kullanacağız.
Python:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Monte Carlo simülasyonu parametreleri
simulations = 1000
days = 252 # 1 yıllık iş günü
last_price = data['Close'][-1] # KCHOL'ün son kapanış fiyatı
#Volatiliteyi hesapla (günlük getiriler üzerinden)
data['Returns'] = data['Close'].pct_change()
volatility = data['Returns'].std()
#Monte Carlo fonksiyonu
def monte_carlo_simulation(scenario, simulations=1000, days=252):
results = []
for sim in range(simulations):
prices = [last_price]
for day in range(days):
price_change = np.random.normal(loc=scenario['usd_try'] * volatility, scale=volatility)
prices.append(prices[-1] * (1 + price_change))
results.append(prices)
return np.array(results)
#Senaryo: Kriz senaryosu
crisis_scenario = economic_scenarios['crisis']
simulated_prices_crisis = monte_carlo_simulation(crisis_scenario)
#Simülasyon sonuçlarını görselleştir
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(simulated_prices_crisis.T, color='lightblue')
plt.title('KCHOL Hisse Fiyatı Kriz Senaryosu (Monte Carlo Simülasyonu)')
plt.xlabel('Gün')
plt.ylabel('Fiyat (TL)')
plt.show()Bu yazdığımız kod sayesinde kriz senaryosunda hisse fiyatının 1000 farklı simülasyon sonucunu çizerek gelecekte olası fiyat hareketlerinin nasıl olabileceğini bizlere gösterecek.
Bir kaç senaryoyu daha birleştirip fantezi aramak için ise şöyle bir şey yapalım
Python:
#Temel ve iyileşme senaryoları için de simülasyon yapalım
base_scenario = economic_scenarios['base']
recovery_scenario = economic_scenarios['recovery']
simulated_prices_base = monte_carlo_simulation(base_scenario)
simulated_prices_recovery = monte_carlo_simulation(recovery_scenario)
#Üç senaryoyu aynı grafikte karşılaştıralım
plt.figure(figsize=(12, 7))
plt.plot(simulated_prices_crisis.T, color='red', alpha=0.1, label="Kriz Senaryosu")
plt.plot(simulated_prices_base.T, color='blue', alpha=0.1, label="Temel Senaryo")
plt.plot(simulated_prices_recovery.T, color='green', alpha=0.1, label="İyileşme Senaryosu")
plt.title('KCHOL Hisse Fiyatı Farklı Senaryolar Altında (Monte Carlo)')
plt.xlabel('Gün')
plt.ylabel('Fiyat (TL)')
plt.legend()
plt.show()Bu karşılaştırmalar ile kriz, temel ve iyileşme senaryolarının hisse fiyatı üzerinde ne kadar farklı etkiler yaratabileceğini gösterdik.
Okuduğunuz için teşekkür ederim diğer veri analizi konularım için aşağıdaki linkleri kullanabilirsiniz.
Okuduğunuz için teşekkür ederim diğer veri analizi konularım için aşağıdaki linkleri kullanabilirsiniz.
Python 🐍 Eş Bütünleme ve Korelasyon Analizi Aracı
Diğer zaman serisi analizi konularıma göz atmak isterseniz linkleri bırakıyorum. https://www.turkhackteam.org/konular/vecm-ile-gelecegi-modelleyin.2064938/ https://www.turkhackteam.org/konular/python-regresyon.2064905/ https://www.turkhackteam.org/konular/python-mann-kendall-trend-test.2064736/...
www.turkhackteam.org
VECM ile Geleceği Modelleyin 🐍
Merhaba konuya başlamadan önce diğer veri analizi ve zaman serisi konularıma göz atabilirsiniz. https://www.turkhackteam.org/konular/python-regresyon.2064905/ https://www.turkhackteam.org/konular/python-mann-kendall-trend-test.2064736/ Ekonomi ve finans literatüründe değişkenler arasındaki...
www.turkhackteam.org
Python Regresyon
Regresyon, bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Genellikle sürekli bir hedef değişkeni tahmin etmek için kullanılır. Regresyon analizinde amaç veri setine en uygun olan doğrusal ya da...
www.turkhackteam.org
Python Mann Kendall Trend Test
Merhaba herkese, Bugün bir zaman serisi içerisindeki trendin varlığından bahsedebilmemiz için kullanabileceğimiz istatiksel bir test yapısından bahsedeceğiz.Süreçler ve zaman serileri birden fazla testler ile test edilebilir ama bizz bugün ki konumuzda Mann-Kendall Trend Test testinden...
www.turkhackteam.org
Son düzenleme:
