Kod Yazmadan Yatırım Stratejisi Test Etme Rehberi: Backtrader Tabanlı Ücretsiz Web Aracı

Giriş

Yatırım stratejinin işe yarayıp yaramadığını, gerçek parayla denemeden önce öğrenmenin bir yolu var: backtesting. Yani stratejini geçmiş piyasa verileriyle test edip "bu mantık gerçekten para kazandırır mıydı?" sorusuna somut bir cevap almak.

Python dünyasında bunun için ücretsiz, açık kaynak ve oldukça güçlü bir araç var: backtrader. Sorun şu ki, backtrader'ı kurup çalıştırdıktan sonra gelen grafiği okuması ve yorumlaması oldukça zor...

Ben de bu sorunu çözmek için backtrader'ın üzerine, tarayıcıdan tek tıkla çalışan, sonuçları net grafikler ve yüzdelerle gösteren bir web arayüzü kurduk. Bu yazıda hem neden böyle bir şeye ihtiyaç duyduğumuzu hem de aracı nasıl kurup kullanacağını adım adım anlatıyoruz.

Bu Araç Tam Olarak Ne Yapıyor?

Kısaca: elindeki bir yatırım fikrini ("fiyat 20 günlük ortalamanın altına inince al, üstüne çıkınca sat" gibi) alıp, geçmiş fiyat verileriyle test ediyor ve sana şunları gösteriyor:

Strateji ne kadar kazandırmış/kaybettirmiş (net yüzde olarak)
Aynı parayla sadece alıp elde tutsaydın ne olurdu (en önemli karşılaştırma noktası)
En kötü anda portföyün ne kadar erimiş (maksimum düşüş)
Kaç işlem yapılmış, bunların yüzde kaçı karlı kapanmış

Hepsi tek bir sayfada, grafiklerle, saniyeler içinde.

Neden Kendi Arayüzümüzü Yaptık?

backtrader kütüphanesinin kendisi gayet güçlü binlerce yıldızlı, aktif olarak kullanılan bir proje. Ama şu sorunlarla karşılaştık:

Grafik çıktısı: Kütüphanenin varsayılan grafik motoru, ekransız (headless) ortamlarda ya da bazı sistemlerde hiç açılmıyor; açıldığında da okuması güç, düşük çözünürlüklü.
Veri kaynağı kırılganlığı: Yahoo Finance gibi ücretsiz veri kaynakları zaman zaman erişim vermiyor, hata mesajları da anlaşılır değil.
Kod bilmeyen biri için sıfır erişilebilirlik: Strateji yazmak/değiştirmek için Python bilmen şart.

Bizim arayüzümüz bu sorunların hepsini tek tek çözüyor: kurulum tek komut, grafikler tarayıcıda interaktif ve okunaklı, veri kaynağı başarısız olursa net bir uyarı veriyor, ve kod bilmesen bile yapay zekaya stratejini anlatarak kendi stratejini oluşturabiliyorsun.

Kurulum: Nasıl Kurulur?

Gereksinimler

Python 3.9 veya üzeri (bilgisayarında kurulu değilse python.org adresinden indirebilirsin)
İnternet bağlantısı (paketleri kurmak ve istersen canlı veri çekmek için)

Adımlar

Proje dosyalarını indir ve bir klasöre çıkart.
Terminali (Windows'ta PowerShell, Mac/Linux'ta Terminal) o klasörde aç.
Gerekli paketleri kur:
```
pip install -r requirements.txt
```
Uygulamayı başlat:
```
streamlit run app.py
```
Tarayıcın otomatik olarak http://localhost:8501 adresini açacak. Açılmazsa bu adresi elle tarayıcına yapıştırabilirsin.

Bu kadar. Terminalde hata görmedin mi, hazırsın demektir.

Nasıl Kullanılır?

Arayüz üç ana bölümden oluşuyor: sol menü (ayarlar), ana ekran (sonuçlar).

1. Veri Kaynağını Seç

Sol menüden üç seçenek var:

Örnek veri: Hiçbir ayar gerektirmez, hazır bir hisse verisiyle (Oracle, 1995–2014) hemen test edebilirsin.
Kendi CSV dosyanı yükle: Tarih, açılış, en yüksek, en düşük, kapanış ve hacim kolonlarını içeren herhangi bir veri dosyası.
Yahoo Finance'ten çek: Sembol (AAPL, THYAO.IS gibi) ve tarih aralığı girip canlı veri çekmeyi dener. Bu servis zaman zaman erişim vermeyebiliyor başarısız olursa arayüz bunu açıkça söyler, örnek veriye geçmeni önerir.

2. Stratejini Seç

Açılır listeden hazır stratejilerden birini seçebilirsin:

SMA Crossover — kısa/uzun dönem hareketli ortalama kesişimi
EMA Crossover — üstel hareketli ortalama versiyonu
RSI — aşırı alım/aşırı satım seviyelerine göre işlem

Her stratejinin parametrelerini (dönem uzunluğu, eşik değerleri gibi) kaydırıcılarla anında ayarlayabilirsin.

3. Backtest Ayarlarını Yap

Başlangıç sermayesi, komisyon oranı ve her işlemde ne kadar sermaye kullanılacağını belirle.

4. Çalıştır ve Sonuçları Oku

"Backtest'i Çalıştır" butonuna bastığında saniyeler içinde şunları görürsün:

Toplam getiri (%) ve bunun sadece alıp elde tutmakla karşılaştırması
Maksimum düşüş, yıllık bileşik getiri, Sharpe oranı
Fiyat grafiği üzerinde tam olarak nerede alım/satım yapıldığı
Portföy değerinin zaman içindeki seyri
Tüm işlemlerin detaylı listesi

Grafiklerin altında, sonucu sade bir dille yorumlayan otomatik bir not da beliriyor strateji piyasayı geçmiş mi geçmemiş mi, net şekilde söylüyor.

Kendi Stratejini Oluşturmak

Hazır stratejiler yetmiyorsa iki yolun var:

Kod yazarak: Arayüzdeki kod editörüne kendi Python mantığını yazabilirsin. Hazır bir şablonla başlıyorsun, sadece al-sat kurallarını değiştirmen yeterli.

Yapay zeka ile: Kod bilmiyorsan, stratejini düz cümlelerle anlatıyorsun "RSI 25'in altına inince al, 75'in üstüne çıkınca sat" gibi ve seçtiğin yapay zeka sağlayıcısı (Claude, ChatGPT, Gemini veya DeepSeek; kendi API anahtarınla) bunu senin için kodluyor. Üretilen kod asla otomatik çalışmaz — önce ekranda gösterilir, sen onaylayınca çalışır.

Önemli: Bu Bir Yatırım Tavsiyesi Değildir

Bu araç tamamen eğitim amaçlıdır. Hiçbir strateji "kazandırır" iddiası taşımaz tam tersine, çoğu zaman basit "alıp elde tutma" stratejisinin aktif stratejileri geride bıraktığını gösterir. Amaç, bir fikri gerçek parayla denemeden önce hızlıca test edebilmen. Gerçek parayla işlem yapmadan önce bağımsız araştırma yap ve gerekirse lisanslı bir finansal danışmana danış.

Kaynak Kod ve Lisans

Proje açık kaynak ve GPL-3.0 lisansı ile paylaşılıyor; backtrader kütüphanesi üzerine kurulu. Kaynak koduna ve kurulum dosyalarına GitHub üzerinden ulaşabilirsin.

Sonuç

Backtesting, bir yatırım fikrinin gerçekten mantıklı olup olmadığını anlamanın en hızlı yolu ama şimdiye kadar bunun için ya kod bilmen ya da karmaşık kurulumlarla uğraşman gerekiyordu. Bu arayüzle ikisine de gerek yok: fikrini yaz (ya da yapay zekaya anlat), çalıştır, sonucu gör.