Softforfinance deposuna hoş geldiniz; bu, Softforware girişiminin temel taşlarından biridir. Bu depo, finans profesyonellerine, veri bilimcilerine ve finansal veri bilimine dair bilgilerini derinleştirmek isteyen meraklılara yönelik özenle hazırlanmış bir kaynak olarak hizmet vermektedir. Kapsamlı eğitim materyalleri, pratik kod örnekleri ve derinlemesine analizlerle dolu olan bu depo, finans sektöründe veri bilimi tekniklerini uygulama amacını gütmektedir.
Amacımız, kullanıcıları etkili finansal karar verme ve strateji geliştirme süreçlerinde gerekli bilgi ve araçlarla donatmaktır. Bu depo, iyi yapılandırılmış eğitim not defterleri, öğreticiler ve finansal analizleri sergileyen kod uygulamaları içermektedir.
- Özel Eğitim Not Defterleri: Bu not defterleri, finans alanına özel veri bilimi kavramlarının ayrıntılı açıklamalarını içermekte, kullanıcılara temel ve ileri teknikleri anlamaları konusunda yardımcı olmaktadır.
- Pratik Uygulamalar: Çeşitli finansal analizlerin ve makine öğrenimi modellerinin uygulama örnekleri, kullanıcıların teorinin pratiğe nasıl dönüştüğünü görmelerini sağlamaktadır.
- Derinlemesine Analizler: Finansal veri setlerinin kapsamlı keşfi, görselleştirmeler ve sonuçların yorumlanmasıyla kullanıcıların gerçek dünya finansal senaryolarına uygulanabilir içgörüler elde etmeleri hedeflenmektedir.
- Kaynaklar: Kapsamlı bağlantılar ve akademik makalelere yönlendirmeler, kavramları daha iyi anlamak ve öğrenme deneyimini zenginleştirmek için derlenmiştir.
Amaç: Hisse senedi fiyat verilerini analiz etmek ve görselleştirmek.
İçerik:
- Hisse senedi performansını zaman içinde takip eden zaman serisi analizi.
- Getiri, volatilite metrikleri ve diğer finansal göstergelerin hesaplanması.
- Hisse değerlerini değerlendirme yöntemleri ile temel analiz.
Teknikler & Modeller:
- Zaman serisi tahmini için ARIMA modellerinin kullanımı.
- Teknik analiz için Hareketli Ortalamalar ve Bollinger Bantları uygulamaları.
Amaç: Finansal zaman serisi verileri için tahmin modelleri geliştirmek.
İçerik:
- Sıfırdan tahminleme modelleri geliştirmek için kapsamlı öğreticiler.
- Tarihsel hisse verileri kullanarak gerçek dünya uygulamalarını anlayan pratik örnekler.
Teknikler & Modeller:
- Güçlü tahminler için ARIMA, LSTM ve Prophet modellerinin incelenmesi.
Amaç: Maksimum getiri sağlarken riskleri yöneten optimal portföyler oluşturmak.
İçerik:
- Farklı varlık sınıflarının ve bunların korelasyonlarının adım adım analizi.
- Yatırım stratejilerini geliştirmek için portföy oluşturma tekniklerine yönelik interaktif öğreticiler.
Teknikler & Modeller:
- Stratejik varlık dağılımı için Ortalama-Varyans Optimizasyonu ve Black-Litterman Modeli uygulamaları.
Amaç: Finansal yatırımlarla ilişkili riskleri değerlendirmek ve ölçmek.
İçerik:
- Çeşitli risk değerlendirme teknikleri ve metodolojilerine yönelik detaylı uygulamalar.
- Yatırım risklerini yönetmeye yönelik, Value at Risk (VaR) hesaplamalarının pratik uygulamaları.
Teknikler & Modeller:
- Risk değerlendirmesi için Monte Carlo simülasyonları ve Tarihsel VaR analizi kullanımı.
Amaç: Teknik analiz göstergeleri temelinde ticaret stratejileri geliştirmek.
İçerik:
- Tarihsel veriler kullanarak etkili ticaret stratejileri oluşturma ve test etme.
- Ticaret kararlarını bilgilendirmek için çeşitli göstergelerin performans analizleri.
Teknikler & Modeller:
- Piyasa giriş ve çıkış sinyalleri için Hareketli Ortalama Kesişimleri, RSI ve MACD stratejilerinin uygulanması.
Amaç: Finansal haberlerin piyasa davranışı üzerindeki etkilerini değerlendirmek.
İçerik:
- Finansal haberlerin duygu analizi ve piyasa hareketleri ile ilişkisi, piyasa psikolojisini anlamaya yönelik içgörüler sağlamak.
- Büyük haber olaylarının hisse senedi fiyatları üzerindeki etkilerini inceleyen vaka çalışmaları.
Teknikler & Modeller:
- Finansal haber makalelerinin duygu analizi için Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerinin uygulanması.
Serkan Polat
Welcome to the Soft for Finance repository, a cornerstone of the Softforware startup. This repository is meticulously crafted to serve finance professionals, data scientists, and enthusiasts seeking to deepen their understanding of financial data science. It is an extensive collection of custom educational materials, practical coding examples, and in-depth analyses aimed at applying data science techniques within the financial sector.
Our mission is to equip users with the necessary knowledge and tools to leverage data science for effective financial decision-making and strategy development. This repository includes well-structured educational notebooks, tutorials, and code implementations that showcase our unique approaches and methodologies.
- Custom Educational Notebooks: These notebooks contain detailed explanations of key data science concepts tailored for the finance industry, helping users grasp the fundamentals and advanced techniques.
- Practical Applications: Hands-on implementations of various financial analyses and machine learning models, enabling users to see how theory translates into practice.
- In-depth Analyses: Thorough explorations of financial datasets, including visualizations and interpretation of results, offering insights that can be applied to real-world financial scenarios.
- Resources: Curated links to external resources, articles, and academic papers that further elaborate on the concepts covered, enhancing the learning experience.
Purpose: Analyze and visualize stock price data to derive meaningful insights.
Content:
- Time series analysis with clear visualizations to track stock performance over time.
- Calculation of returns, volatility metrics, and other financial indicators.
- Fundamental analysis methodologies to evaluate stock values.
Techniques & Models:
- Utilization of ARIMA models for time series forecasting.
- Application of Moving Averages and Bollinger Bands for technical analysis.
Purpose: Build predictive models for financial time series data.
Content:
- Comprehensive tutorials for developing forecasting models from scratch.
- Practical examples using historical stock data, enabling users to understand real-world applications.
Techniques & Models:
- Exploration of ARIMA, LSTM, and Prophet models for robust forecasting.
Purpose: Construct optimal portfolios that maximize returns while managing risk.
Content:
- Step-by-step analysis of different asset classes and their correlations.
- Interactive tutorials guiding users on portfolio construction techniques to enhance investment strategies.
Techniques & Models:
- Implementation of Mean-Variance Optimization and the Black-Litterman Model for strategic asset allocation.
Purpose: Assess and quantify risks associated with financial investments.
Content:
- Detailed walkthroughs of various risk assessment techniques and methodologies.
- Practical applications of Value at Risk (VaR) calculations, empowering users to manage investment risks effectively.
Techniques & Models:
- Use of Monte Carlo simulations and Historical VaR analysis for risk evaluation.
Purpose: Develop trading strategies based on technical analysis indicators.
Content:
- Creating and testing effective trading strategies using historical data for backtesting.
- Analyzing the performance of various indicators to inform trading decisions.
Techniques & Models:
- Application of Moving Average Crossovers, RSI, and MACD strategies for market entry and exit signals.
Purpose: Evaluate the impact of financial news on market behavior.
Content:
- Conducting sentiment analysis of financial news and its correlation with market movements, providing insights into market psychology.
- Case studies showcasing the effects of major news events on stock prices.
Techniques & Models:
- Implementing Natural Language Processing (NLP) techniques for sentiment analysis of financial news articles.
Serkan Polat