Algoritmik ticarette yapay zekâ uygulamaları
Stefan Jansen tarafından hazırlanan bu kaynak, algoritmik ticarette makine öğrenimi (machine learning) uygulamaları için kapsamlı kod örnekleri ve Jupyter not defterleri sunuyor. Finansal piyasalarda veri analizi ve tahmin modelleri geliştirmek isteyenler için pratik bir rehber niteliği taşıyor.
Güncelleme
- 2 Ağustos 2026: Yıldız 18.065 → 20.241, son sürüm v3.0.0-artifacts (24 Temmuz 2026).
Ne kazandırır?
- Finansal verilerle uçtan uca strateji geliştirme
- Dokuz farklı piyasa için pratik vaka çalışmaları
- Yapay zekâ ve otonom ajanlarla modelleme
Kurulum
git clone https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading.git
cd machine-learning-for-trading
conda env create -f installation/ml4t-base.yml
conda activate ml4tKaynak: Resmî kurulum dokümanı (depo installation/ klasörü)
Kod bilmiyorsanız
Finansal piyasalarda veri analizi ve strateji geliştirme süreçlerinde makine öğrenimi modellerini nasıl kullanabilirim? Bu araçtaki vaka çalışmalarını temel alarak, bir ticaret stratejisinin veri kaynağından canlı işleme aşamasına kadar olan iş akışını ve yapay zekâ ajanlarının bu süreçteki rolünü adım adım açıkla.
Bağlantılar
TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Bu sayfa deponun 2026-06-02 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.