Giriş Algoritmik ticarette strateji geliştirmek, indikatörleri rastgele birleştirip geçmiş grafikte iyi görünen noktaları seçmek değildir. Sağlıklı süreç, ölçülebilir bir hipotez ile başlar. Örneğin ‘yüksek hacim artışı ve pozitif momentum sonrası belirli volatilite koşullarında ortalama getiri yükseliyor’ gibi test edilebilir bir…
Giriş Kripto para botları, borsaların API’lerini kullanarak market data toplayan, strateji kurallarını çalıştıran ve izin verildiğinde emir üreten otomasyon sistemleridir. Multi-exchange çalışan bir botta zorluk stratejiden çok borsalar arasındaki teknik farklılıklardır. Symbol formatı, precision, rate limit, WebSocket mesajı, emir tipi…
Giriş Borsa botları ile otomatik işlem yapmak dışarıdan bakıldığında ‘indikatör sinyal verince emir gönder’ kadar basit görünebilir. Gerçekte güvenilir bir trading sistemi; market data toplama, state yönetimi, sinyal üretimi, risk kontrolü, order execution, hata yönetimi ve izleme katmanlarının birlikte çalıştığı…
Giriş Regression modeller, bir girdiden sürekli sayısal bir değer tahmin etmek için kullanılan makine öğrenmesi yöntemleridir. Ev fiyatı, satış miktarı, teslim süresi veya finansal getirinin beklenen büyüklüğü gibi çıktılar regression problemine örnektir. ML.NET tarafında farklı veri yapıları için SDCA, FastTree,…
Giriş ML.NET ile makine öğrenmesi, C# ve .NET ekosisteminden çıkmadan regression, classification, anomaly detection, forecasting ve benzeri modeller geliştirmeyi mümkün kılıyor. Ancak başarılı bir makine öğrenmesi projesini belirleyen şey hangi trainer’ın seçildiğinden çok problemin doğru tanımlanması, verinin hazırlanması ve modelin…
Giriş Blockchain teknolojisi, yalnızca kripto para transferlerini mümkün kılan bir altyapı değil; farklı tarafların ortak bir veri durumu üzerinde uzlaşmasını sağlayan dağıtık bir yazılım modeli. Geleneksel uygulamalarda veri tabanı ve iş kuralları çoğu zaman tek bir kurumun kontrolündeyken blockchain yaklaşımında…