İleri Seviye Finansal Eğitim
Premium
8.1 - Algorithmic Trading Temelleri
undefined undefined
30 Ekim 2025
4 görüntülenme
🤖 Algorithmic Trading Temelleri
Bu Modülde Neler Öğreneceksiniz?
Algoritmik trading kavramları, otomasyon stratejileri, backtesting, risk yönetimi ve popüler algo trading stratejilerini öğreneceksiniz.
Algoritmik Trading (Algo Trading), önceden belirlenmiş kurallara göre otomatik işlem yapan sistemlerdir. İnsan duygularını ortadan kaldırır, hızlı ve tutarlı işlem yapar.
🎯 Algoritmik Trading Avantajları
✅ Avantajlar
- Hız: Milisaniyeler içinde işlem
- Disiplin: Duygusal kararlar yok
- Backtesting: Geçmiş veri ile test
- Çoklu Piyasa: Aynı anda birçok varlık
- 24/7: Kesintisiz çalışma
- Tutarlılık: Her zaman aynı kurallar
⚠️ Dezavantajlar & Riskler
- Teknik Arıza: Sistem çökmeleri
- Over-optimization: Curve fitting
- Piyasa Değişimi: Stratejinin eskimesi
- Slippage: Gerçek vs backtest farkı
- Sermaye: Yüksek başlangıç maliyeti
- Regülasyon: Yasal kısıtlamalar
🔧 Algo Trading Bileşenleri
| Bileşen | Açıklama | Örnek |
|---|---|---|
| Sinyal Üretimi | Giriş/çıkış sinyalleri | MA crossover, RSI < 30 |
| Risk Yönetimi | Pozisyon boyutu, stop loss | %2 risk per trade |
| Execution | Emir gönderme mantığı | Market, Limit, TWAP |
| Backtesting | Geçmiş veri testi | 2020-2024 verisi |
| Monitoring | Canlı performans takibi | Dashboard, alertler |
| Optimization | Parametre iyileştirme | Grid search, genetic algo |
📊 Popüler Algo Trading Stratejileri
Mantık: Trendin yönünde işlem yap
// Pseudo-code
if (fastMA > slowMA && price > fastMA) {
// Uptrend - BUY
entry = price
stopLoss = price * 0.98 // %2 altı
takeProfit = price * 1.06 // %6 üstü
}
if (fastMA < slowMA) {
// Exit long
closeLong()
}
if (fastMA > slowMA && price > fastMA) {
// Uptrend - BUY
entry = price
stopLoss = price * 0.98 // %2 altı
takeProfit = price * 1.06 // %6 üstü
}
if (fastMA < slowMA) {
// Exit long
closeLong()
}
- İndikatörler: MA, MACD, ADX
- Zaman Dilimi: 4H, Daily
- Win Rate: %40-50 (büyük kazançlar)
Mantık: Aşırı sapmalarda ters işlem
// Pseudo-code
rsi = calculateRSI(14)
bb = calculateBollinger(20, 2)
if (rsi < 30 && price < bb.lower) {
// Oversold - BUY
entry = price
target = bb.middle // Orta banda dönüş
}
if (rsi > 70 && price > bb.upper) {
// Overbought - SELL
entry = price
target = bb.middle
}
rsi = calculateRSI(14)
bb = calculateBollinger(20, 2)
if (rsi < 30 && price < bb.lower) {
// Oversold - BUY
entry = price
target = bb.middle // Orta banda dönüş
}
if (rsi > 70 && price > bb.upper) {
// Overbought - SELL
entry = price
target = bb.middle
}
- İndikatörler: RSI, Bollinger, Stochastic
- Piyasa: Range (yatay)
- Win Rate: %60-70 (küçük kazançlar)
Mantık: Farklı borsalarda fiyat farkı
// Pseudo-code
priceBinance = getBinancePrice("BTC/USDT")
priceCoinbase = getCoinbasePrice("BTC/USDT")
spread = priceCoinbase - priceBinance
threshold = 0.005 // %0.5
if (spread > threshold) {
// Binance'de AL, Coinbase'de SAT
buyBinance("BTC", amount)
sellCoinbase("BTC", amount)
profit = spread * amount - fees
}
priceBinance = getBinancePrice("BTC/USDT")
priceCoinbase = getCoinbasePrice("BTC/USDT")
spread = priceCoinbase - priceBinance
threshold = 0.005 // %0.5
if (spread > threshold) {
// Binance'de AL, Coinbase'de SAT
buyBinance("BTC", amount)
sellCoinbase("BTC", amount)
profit = spread * amount - fees
}
- Gereksinim: Çok hızlı execution
- Risk: Düşük (hedge edilmiş)
- Karlılık: Düşük ama tutarlı
Mantık: Korelasyonlu varlıklar arası sapma
// Pairs Trading örneği
btcPrice = getPrice("BTC")
ethPrice = getPrice("ETH")
ratio = btcPrice / ethPrice
meanRatio = calculateMean(ratio, 30) // 30 günlük
stdDev = calculateStdDev(ratio, 30)
zScore = (ratio - meanRatio) / stdDev
if (zScore > 2) {
// BTC pahalı, ETH ucuz
shortBTC()
longETH()
}
if (zScore < -2) {
// ETH pahalı, BTC ucuz
longBTC()
shortETH()
}
btcPrice = getPrice("BTC")
ethPrice = getPrice("ETH")
ratio = btcPrice / ethPrice
meanRatio = calculateMean(ratio, 30) // 30 günlük
stdDev = calculateStdDev(ratio, 30)
zScore = (ratio - meanRatio) / stdDev
if (zScore > 2) {
// BTC pahalı, ETH ucuz
shortBTC()
longETH()
}
if (zScore < -2) {
// ETH pahalı, BTC ucuz
longBTC()
shortETH()
}
- Varlıklar: Korelasyonlu çiftler
- Analiz: Z-score, kointegrasyon
- Hedge: Market neutral
🤖 İnteraktif Algo Trading Simülasyonu
Strateji Seçin:
📈 Trend Following
MA Crossover↩️ Mean Reversion
RSI + Bollinger🚀 Breakout
Destek/Direnç kırılımı📊 Grid Trading
Otomatik al-sat gridBacktest Sonuçları
⚙️ Backtesting & Optimization
Backtesting Adımları
- Strateji kurallarını tanımla
- Geçmiş veri topla (min 2-3 yıl)
- Stratejini kodla
- Backtest çalıştır
- Metrikleri analiz et
- Optimize et (dikkatli!)
- Forward test (out-of-sample)
- Paper trading (demo)
- Canlıya geç (küçük sermaye)
Önemli Metrikler
- Net Profit: Toplam kar
- Win Rate: Kazanan işlem %
- Profit Factor: Kazanç/Kayıp oranı
- Max Drawdown: En büyük düşüş
- Sharpe Ratio: Risk-adjusted return
- Avg Trade: Ortalama kazanç
- Total Trades: İşlem sayısı
- Recovery Factor: Profit/Drawdown
⚠️ Overfitting Uyarısı: Geçmiş veriye çok iyi uyan ama gelecekte başarısız olan stratejilerden kaçının. Walk-forward analysis ve out-of-sample test yapın!
🎓 Bilgi Testi (5 Soru)
Soru 1/5
Algoritmik trading'in en büyük avantajı nedir?
A) Her zaman kar garantisi
B) Duygusal kararları ortadan kaldırır
C) Hiç risk yok
D) Bedava
Önemli Hatırlatmalar
- Backtesting: Mutlaka geçmiş veri ile test edin
- Risk Yönetimi: Her işlemde max %2 risk
- Diversifikasyon: Tek stratejiye bağlı kalmayın
- Monitoring: Canlı performansı sürekli takip edin
- Adaptation: Piyasa değişince stratejiyi güncelleyin
- Start Small: Küçük sermaye ile başlayın
Etiketler
#algo-trading