Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Trakya Üniversitesi Bilgisayar Teknolojisi ve Bilişim Sistemleri ikinci sınıf öğrencisi Serp Çiçek tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir.
- Video, Python programlama dilinde veri görselleştirme konusunu ele almaktadır. İçerik üç ana bölümden oluşmaktadır: veri görselleştirme nedir, Matplotlib kütüphanesi ve Anakonda kurulumu, konu anlatımı ve hisse endeksi incelemesi. Eğitimde sinüs-kosinüs grafikleri oluşturma, Bollinger bant stratejisi kullanarak alım-satım noktaları belirleme, grafik üzerinde renk ayarları, kalınlık belirleme, label ekleme ve marker kullanımı gibi pratik uygulamalar adım adım gösterilmektedir.
- Eğitim, proje çalışmasının tamamlanmasıyla sona ermektedir ve özellikle Python programlama dilinde Matplotlib kütüphanesi kullanılarak veri görselleştirme teknikleri detaylı olarak anlatılmaktadır.
- 00:18Giriş ve Veri Görselleştirme
- Serp Çiçek, Trakya Üniversitesi Bilgisayar Teknolojisi ve Bilişim Sistemleri ikinci sınıf öğrencisi olarak mettik kütüphanesini ve veri görselleştirme işlemleri gösterecek.
- Veri görselleştirme, karmaşık ve dağınık verileri düzenleyerek kolay anlaşılabilir ve yorumlanabilir hale getirmektir.
- Matplotlib, veri görselleştirmesinde kullanılan temel kütüphanedir.
- 01:47Anaconda Kurulumu
- Anaconda kurulumu için arama motoruna "python anakonda kurulum" yazıp anakonda.com adresinden işletim sisteminize uygun sürümü indirmeniz gerekir.
- Kurulum sırasında lisans sözleşmesini okuyup onaylayıp, kurulum yolunu belirleyip, ana kondo yolunun eklenmesini isteyip istemediğinizi seçebilirsiniz.
- Kurulum tamamlandıktan sonra Visual Studio eklemek istemiyorsanız "Skip" tuşuna basarak kurulumu tamamlayabilirsiniz.
- 03:20Matplotlib ve Pandas Kütüphaneleri
- Matplotlib, Python programlama diline ait çok boyutlu dizilerle ve mat kislerle çalışmamıza yardım eden, ileri düzey matematiksel işlemler yapabileceğimiz bir kütüphanedir.
- Pandas, veri bile işlemesi ve analizi için Python programlama dilinde yazılmış olan bir yazılım kütüphanesidir.
- Pandas, zaman etiketli serileri ve sayısal tabloları işlemek için bir veri yapısı oluşturur.
- 03:20Sinüs ve Kosinüs Grafiği Oluşturma
- Matplotlib kütüphanesini kullanarak sinüs ve kosinüs grafiği oluşturulabilir.
- Numpy kütüphanesi ile başlangıç ve bitiş yerlerini belirterek vektörler oluşturulabilir.
- Matplotlib ile grafiklerin seviyeleri, etiketleri, çizgi biçimleri ve renkleri ayarlanabilir.
- 07:13Grafik Düzenleme
- Çizgi biçimleri ve renkleri değiştirilebilir, örneğin çift çizgi ve yeşil renk kullanılabilir.
- Çizgi kalınlığı ve saydamlığı ayarlanabilir, örneğin çizgi kalınlığı 5 ve saydamlık 0,5 olarak ayarlanabilir.
- Grafik aralıkları ayarlanabilir ve etiketlerle başlık eklenebilir.
- 12:29Hisse Endeksi Projesi
- Proje bölümünde hisse ve endeksler üzerinden alım noktaları yakalamak için Bollinger bant stratejisi kullanılacak.
- Bollinger bantları, John Bonon tarafından 1980 yılında geliştirilen, hareketli ortalamaların üstüne ve altına yerleştirilen, teknik analizde sıklıkla kullanılan volatilite bandıdır.
- Volatilite yükseldiğinde Bollinger bantları genişlemekte, azaldığında ise daralmaktadır.
- 17:44Bollinger Bant Hesaplama
- Bollinger bantlarının hesaplanması: orta bant için 20 günlük hareketli ortalama, üst bant için 20 günlük basit hareketli ortalama + 20 günlük fiyatı standart sapması × 2, alt bant için 20 günlük basit hareketli ortalama - 20 günlük fiyatı standart sapması × 2.
- Bollinger bantları oluşturulduktan sonra grafik üzerine çizilebilir.
- Grafikte alım ve satım sinyalleri belirlenebilir.
- 25:30Alım Satım Stratejisi
- Alım satım stratejisi oluşturmak için bir fonksiyon yazılabilir.
- Fonksiyon, kapanış fiyatları boyunca bandının aşağıdaki destek noktasını aşağı doğru kırdığı zaman alım sinyali verebilir.
- Sinyaller bir liste şeklinde oluşturulabilir ve grafik üzerine dökülebilir.
- 35:58Bollinger Bandı Çizimi
- Yukarı boyun bantı çizgisiyle aşağı boyun bantı çizgisi arasında kalan alanın rengi değiştirilecek.
- Mavi renkli, kalınlığı üç olan bir çizgi "kapanış fiyatı" olarak eklenecek.
- Kırmızı renkli, kalınlığı üç olan bir çizgi "basit hareketli ortalama" olarak eklenecek.
- 40:19Alım Noktaları ve Grafik Ayarları
- Alım noktaları için koyu yeşil renkli, kalınlığı üç olan bir çizgi ve dokuz yoğunluğa sahip bir marker eklenecek.
- Y eksenine "Türk Lirası" yazısı, X eksenine "Tarih" yazısı eklenecek.
- Etiketlerin döndürülmesi için "plt.rotation(x=45)" komutu kullanılacak.
- 44:10Grafik Gösterimi ve Kapanış
- Grafik çalıştırıldığında yedi satır tutuyor.
- Marker kullanılarak noktaların şekli değiştirilebiliyor.
- Proje çalışması burada bitiyor ve daha fazla bilgi için met döküman sayfasından bakılabilir.