Bu işin mutfağında olan birisi olarak sizlere birkaç şey anlatmak istiyorum. Çünkü sadece sinyal üreten bir sistem değil, düşünen bir yapı kuruyoruz. Ve bu işte ezberle değil, anlayarak ilerlenir.
Algoritmik işlem sistemleri geliştirirken, amacımız yalnızca otomatik emir gönderen bir kod bloğu yaratmak değil; belirli piyasa davranışlarını sistematik şekilde tanımlayan, test edilebilen ve sürdürülebilir bir yapıya dönüştürmektir.
Kodlarınız, fikirlerinizi tarif eden araçlardır. Ama eğer fikriniz eksikse, algoritmanız hiçbir zaman beklediğiniz verimi göstermez.
1️⃣ Strateji Tasarımı: Temel Algoritmik Mantık
Bir algoritma yazmadan önce netleşmesi gereken şey: “Piyasanın hangi davranışını fırsat olarak görüyorsun ve bunu nasıl tespit ediyorsun?”
Örnek düşünce zinciri şöyle olmalı:
Likidite sweep + orderflow divergence → zone testi → düşük momentumlu geri çekilme → işleme giriş
Bu yapının içinde ne var?
-Yapısal bir tetikleyici (sweep) -Onay verisi (CVD divergence / Delta burst) -Teknik bir alan (zone / order block) -Zamanlama filtresi (volatility daralması / seans açılışı)
Her bir yapı, sistemin “ne zaman çalışması gerektiğini” tanımlar. Strateji geliştirmeyen, yalnızca rastgele sinyal üretir.
2️⃣ Veri Kullanımı ve İleri Seviye Göstergeler
Klasik göstergeler (RSI, MACD vb.) artık birçok algoritmik sistem için yetersiz. Piyasanın yapısal ve gerçek zamanlı davranışlarını tanımlayabilmek için aşağıdaki veri türlerine yönelmeniz gerekir:
a) Order Flow ve Türevleri
CVD (Cumulative Volume Delta) Gerçek alıcı-satıcı dengesini analiz eder. Fiyat düşerken CVD yükseliyorsa, latent demand olabilir.
Delta (Aggressive Buy/Sell Volume Farkı) Kısa vadeli agresif işlem dengesini ölçer. Zone içi delta patlaması, zone'un kabul edildiğini gösterir.
Open Interest (OI) Yeni pozisyon açılıp açılmadığını gösterir. OI artışı + fiyat yükselişi → trend teyidi. OI düşüşü + fiyat hareketi → short squeeze / trap olasılığı.
b) Likidite Verisi
-Heatmap (örneğin: TradingLite / Tensor) -Spot order book yoğunlukları -Sweep analizleri
Veriyi analiz edebilen, piyasayı okuyabilir. Sadece veri kullanmak yetmez; veri senaryosu oluşturmak gerekir.
3️⃣ Backtest Disiplini ve İstatistiksel Dayanaklar
Kodun çalışması bir şey ifade etmez. Kodun tarihsel veride nasıl çalıştığını bilmiyorsan, gerçek piyasada alacağın sonuç sadece bir tahmindir.
Backtest yaparken mutlaka ölçmeniz gereken metrikler:
Win Rate - Kazanma yüzdesi Average R - Ortalama Risk:Reward oranı Expectancy - Trade başına beklenen değer → (Avg Win * WinRate) - (Avg Loss * LossRate) Max Drawdown - En kötü geri çekilme dönemi Time-based - FilteringSaat, gün, haftalık filtrelemeler Distribution - CurveTrade sonuçlarının dağılım grafiği
Ayrıca:
Her stratejiyi saat bazında ayrı test et. Belki sadece 10:00–13:00 arasında çalışıyor.
Monte Carlo simülasyonu uygula. Rastgele varyasyonlarda bile sistem pozitif kalıyor mu?
Out-of-sample test yap. Geliştirdiğin algoritmayı daha önce görmediği verilerde dene.
Not: Optimize sistemler kazanmaz. Adaptif ve robust sistemler kazanır.
4️⃣ Canlı Test Süreci ve Sistemsel Gelişim
Backtest'te başarılı sistem, canlıda başarısız olabilir. Bunun sebepleri çoğunlukla şunlardır:
-Veri gecikmesi / slippage / spread genişlemesi -Gerçek zamanlı likidite koşullarının değişimi -Kullanıcının sistem dışına müdahalesi (en kritik faktör)
Bu yüzden canlı test sürecinde:
-Küçük sermaye ile gerçek emirlerle test yap. -İşlem günlüğü tut: Her işlem sonrası nedenini ve sonucunu yaz. -Log sistemi kur: Hangi sinyal ne zaman oluştu, kaç saniye sürdü, fiyat ne kadar kaydı?
Bir sistemin canlıda da işlemeye başladığı an, o sistem gerçek anlamda “çalışıyor” demektir.
Kapanış: Düşünceyi Koda Dökmek
Algoritma yazmak bir yazılım işi değil, bir düşünme disiplini işidir. En güçlü kod, düşüncesi en sade ve en net olan stratejiyi yansıtır.
Yani önce:
Hangi piyasa davranışı bana fırsat? Bu davranışı nasıl ölçerim? Bu ölçümü neyle tetiklerim? Ne zaman geçersiz sayarım? Cevaplarını bilmediğin bir yapıyı koda dökmen, sadece zaman kaybıdır. Zamanın da bir maliyeti olduğunu unutma. :)
Bu yolda ilerlemek istiyorsan, stratejini tanımla. Veriyi oku. İstatistiğini hesapla. Gerçek dünyada test et. Ve her şeyi tekrar et.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Algoritmik Trade Geliştirmek İsteyenlere Notlar
Bu işin mutfağında olan birisi olarak sizlere birkaç şey anlatmak istiyorum. Çünkü sadece sinyal üreten bir sistem değil, düşünen bir yapı kuruyoruz. Ve bu işte ezberle değil, anlayarak ilerlenir.
Algoritmik işlem sistemleri geliştirirken, amacımız yalnızca otomatik emir gönderen bir kod bloğu yaratmak değil; belirli piyasa davranışlarını sistematik şekilde tanımlayan, test edilebilen ve sürdürülebilir bir yapıya dönüştürmektir.
Kodlarınız, fikirlerinizi tarif eden araçlardır.
Ama eğer fikriniz eksikse, algoritmanız hiçbir zaman beklediğiniz verimi göstermez.
1️⃣ Strateji Tasarımı: Temel Algoritmik Mantık
Bir algoritma yazmadan önce netleşmesi gereken şey:
“Piyasanın hangi davranışını fırsat olarak görüyorsun ve bunu nasıl tespit ediyorsun?”
Örnek düşünce zinciri şöyle olmalı:
Likidite sweep + orderflow divergence → zone testi → düşük momentumlu geri çekilme → işleme giriş
Bu yapının içinde ne var?
-Yapısal bir tetikleyici (sweep)
-Onay verisi (CVD divergence / Delta burst)
-Teknik bir alan (zone / order block)
-Zamanlama filtresi (volatility daralması / seans açılışı)
Her bir yapı, sistemin “ne zaman çalışması gerektiğini” tanımlar. Strateji geliştirmeyen, yalnızca rastgele sinyal üretir.
2️⃣ Veri Kullanımı ve İleri Seviye Göstergeler
Klasik göstergeler (RSI, MACD vb.) artık birçok algoritmik sistem için yetersiz. Piyasanın yapısal ve gerçek zamanlı davranışlarını tanımlayabilmek için aşağıdaki veri türlerine yönelmeniz gerekir:
a) Order Flow ve Türevleri
CVD (Cumulative Volume Delta)
Gerçek alıcı-satıcı dengesini analiz eder. Fiyat düşerken CVD yükseliyorsa, latent demand olabilir.
Delta (Aggressive Buy/Sell Volume Farkı)
Kısa vadeli agresif işlem dengesini ölçer. Zone içi delta patlaması, zone'un kabul edildiğini gösterir.
Open Interest (OI)
Yeni pozisyon açılıp açılmadığını gösterir. OI artışı + fiyat yükselişi → trend teyidi. OI düşüşü + fiyat hareketi → short squeeze / trap olasılığı.
b) Likidite Verisi
-Heatmap (örneğin: TradingLite / Tensor)
-Spot order book yoğunlukları
-Sweep analizleri
Veriyi analiz edebilen, piyasayı okuyabilir. Sadece veri kullanmak yetmez; veri senaryosu oluşturmak gerekir.
3️⃣ Backtest Disiplini ve İstatistiksel Dayanaklar
Kodun çalışması bir şey ifade etmez.
Kodun tarihsel veride nasıl çalıştığını bilmiyorsan, gerçek piyasada alacağın sonuç sadece bir tahmindir.
Backtest yaparken mutlaka ölçmeniz gereken metrikler:
Win Rate - Kazanma yüzdesi
Average R - Ortalama Risk:Reward oranı
Expectancy - Trade başına beklenen değer → (Avg Win * WinRate) - (Avg Loss * LossRate)
Max Drawdown - En kötü geri çekilme dönemi
Time-based - FilteringSaat, gün, haftalık filtrelemeler
Distribution - CurveTrade sonuçlarının dağılım grafiği
Ayrıca:
Her stratejiyi saat bazında ayrı test et. Belki sadece 10:00–13:00 arasında çalışıyor.
Monte Carlo simülasyonu uygula. Rastgele varyasyonlarda bile sistem pozitif kalıyor mu?
Out-of-sample test yap. Geliştirdiğin algoritmayı daha önce görmediği verilerde dene.
Not: Optimize sistemler kazanmaz. Adaptif ve robust sistemler kazanır.
4️⃣ Canlı Test Süreci ve Sistemsel Gelişim
Backtest'te başarılı sistem, canlıda başarısız olabilir. Bunun sebepleri çoğunlukla şunlardır:
-Veri gecikmesi / slippage / spread genişlemesi
-Gerçek zamanlı likidite koşullarının değişimi
-Kullanıcının sistem dışına müdahalesi (en kritik faktör)
Bu yüzden canlı test sürecinde:
-Küçük sermaye ile gerçek emirlerle test yap.
-İşlem günlüğü tut: Her işlem sonrası nedenini ve sonucunu yaz.
-Log sistemi kur: Hangi sinyal ne zaman oluştu, kaç saniye sürdü, fiyat ne kadar kaydı?
Bir sistemin canlıda da işlemeye başladığı an, o sistem gerçek anlamda “çalışıyor” demektir.
Kapanış: Düşünceyi Koda Dökmek
Algoritma yazmak bir yazılım işi değil, bir düşünme disiplini işidir. En güçlü kod, düşüncesi en sade ve en net olan stratejiyi yansıtır.
Yani önce:
Hangi piyasa davranışı bana fırsat?
Bu davranışı nasıl ölçerim?
Bu ölçümü neyle tetiklerim?
Ne zaman geçersiz sayarım?
Cevaplarını bilmediğin bir yapıyı koda dökmen, sadece zaman kaybıdır. Zamanın da bir maliyeti olduğunu unutma. :)
Bu yolda ilerlemek istiyorsan, stratejini tanımla.
Veriyi oku.
İstatistiğini hesapla.
Gerçek dünyada test et.
Ve her şeyi tekrar et.
#AlgoTrade # AlgoZone