# borsapy

[![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/borsapy)](https://pypi.org/project/borsapy/)
[![PyPI downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/borsapy)](https://pypi.org/project/borsapy/)
[![Python version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/borsapy)](https://pypi.org/project/borsapy/)
[![License](https://img.shields.io/pypi/l/borsapy)](https://github.com/saidsurucu/borsapy/blob/master/LICENSE)
[![Documentation](https://img.shields.io/badge/docs-API%20Reference-blue)](https://saidsurucu.github.io/borsapy/borsapy.html)

> **Sorumluluk Reddi / Disclaimer**
>
> Bu kütüphane yalnızca kişisel kullanım ve eğitim amaçlıdır. Ticari yazılım ürünleri geliştirmek, ticari hizmetlerde kullanmak veya herhangi bir ticari amaçla kullanılamaz. Ticari kullanım için uygun bir lisans satın almak üzere Borsa İstanbul ile iletişime geçmelisiniz.
>
> This library is for personal and educational use only. It cannot be used for developing commercial software products, commercial services, or any commercial purposes. For commercial use, you must contact Borsa Istanbul to purchase an appropriate license.

Türk finansal piyasaları için Python veri kütüphanesi. BIST hisseleri, döviz, kripto, yatırım fonları ve ekonomik veriler için yfinance benzeri API.

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=saidsurucu/borsapy&type=date&legend=top-left)](https://www.star-history.com/#saidsurucu/borsapy&type=date&legend=top-left)

## Kurulum

```bash
pip install borsapy

# Twitter/X tweet arama için (optional)
pip install borsapy[twitter]
```

## Hızlı Başlangıç

```python
import borsapy as bp

# Hisse senedi verisi
hisse = bp.Ticker("THYAO")
print(hisse.info)                    # Anlık fiyat ve şirket bilgileri
print(hisse.history(period="1ay"))   # Geçmiş OHLCV verileri
print(hisse.balance_sheet)           # Bilanço

# Çoklu hisse
data = bp.download(["THYAO", "GARAN", "AKBNK"], period="1ay")
print(data)

# Döviz
usd = bp.FX("USD")
print(usd.current)                   # Güncel kur
print(usd.history(period="1ay"))     # Geçmiş veriler

# Kripto
btc = bp.Crypto("BTCTRY")
print(btc.current)                   # Güncel fiyat

# Yatırım fonu
fon = bp.Fund("AAK")
print(fon.info)                      # Fon bilgileri

# Enflasyon
enf = bp.Inflation()
print(enf.latest())                  # Son TÜFE verileri
```

## Komut Satırı Arayüzü (CLI)

borsapy, terminal üzerinden hızlı veri erişimi için kapsamlı bir CLI sunar:

```bash
# Fiyat sorgula
borsapy price THYAO GARAN ASELS

# Geçmiş verileri CSV'ye kaydet
borsapy history THYAO --period 1y --output csv > thyao.csv

# Teknik sinyaller
borsapy signals THYAO --interval 1h

# Canlı izleme
borsapy watch THYAO GARAN --interval 0.5

# Teknik tarama
borsapy scan "rsi < 30 and volume > 1000000" --index XU100

# Temel tarama
borsapy screen --template high_dividend --index XU030
```

**[CLI Dokümantasyonu →](CLI.md)** | 25+ komut: fiyat, geçmiş, teknik analiz, mali tablolar, tarama ve daha fazlası.

---

## Ticker (Hisse Senedi)

`Ticker` sınıfı, BIST hisse senetleri için kapsamlı veri erişimi sağlar.

### Temel Kullanım

```python
import borsapy as bp

hisse = bp.Ticker("THYAO")

# Hızlı fiyat bilgisi (cache'den, API çağrısı yapmaz)
print(hisse.fast_info["last_price"])     # Son fiyat
print(hisse.fast_info["previous_close"]) # Önceki kapanış
print(hisse.fast_info["volume"])         # Hacim
print(hisse.fast_info["market_cap"])     # Piyasa değeri
print(hisse.fast_info["pe_ratio"])       # F/K oranı
print(hisse.fast_info["free_float"])     # Halka açıklık oranı
print(hisse.fast_info["foreign_ratio"])  # Yabancı oranı

# Detaylı bilgiler (tüm verileri yükler)
print(hisse.info["last"])           # Son fiyat
print(hisse.info["marketCap"])      # Piyasa değeri
print(hisse.info["trailingPE"])     # F/K oranı
print(hisse.info["dividendYield"])  # Temettü verimi
```

### Fiyat Geçmişi

> 💡 **TradingView Veri Kaynağı:** BIST fiyat verileri TradingView WebSocket API üzerinden sağlanır. Varsayılan olarak ~15 dakika gecikmeli. Gerçek zamanlı veri için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

```python
# Dönem bazlı
df = hisse.history(period="1ay")    # Son 1 ay
df = hisse.history(period="3ay")    # Son 3 ay
df = hisse.history(period="1y")     # Son 1 yıl
df = hisse.history(period="max")    # Tüm geçmiş

# Tarih aralığı
df = hisse.history(start="2024-01-01", end="2024-06-30")

# Split-unadjusted (gerçek) fiyatlar
df = hisse.history(period="max", adjust=False)

# Farklı zaman dilimleri (interval)
df = hisse.history(period="1g", interval="1m")   # 1 dakikalık mumlar
df = hisse.history(period="1g", interval="3m")   # 3 dakikalık mumlar
df = hisse.history(period="1g", interval="5m")   # 5 dakikalık mumlar
df = hisse.history(period="1g", interval="15m")  # 15 dakikalık mumlar
df = hisse.history(period="1g", interval="30m")  # 30 dakikalık mumlar
df = hisse.history(period="1g", interval="45m")  # 45 dakikalık mumlar
df = hisse.history(period="5g", interval="1h")   # Saatlik mumlar
df = hisse.history(period="1ay", interval="1d")  # Günlük mumlar (varsayılan)
```

### Finansal Tablolar

```python
# Yıllık tablolar (sınai şirketler için)
print(hisse.balance_sheet)          # Bilanço (70 satır)
print(hisse.income_stmt)            # Gelir tablosu (43 satır)
print(hisse.cashflow)               # Nakit akış (34 satır)

# Çeyreklik tablolar
print(hisse.quarterly_balance_sheet)
print(hisse.quarterly_income_stmt)
print(hisse.quarterly_cashflow)

# TTM (Son 12 ay)
print(hisse.ttm_income_stmt)
print(hisse.ttm_cashflow)

# Daha fazla dönem çek (last_n parametresi)
print(hisse.get_income_stmt(last_n=10))                  # 10 yıllık gelir tablosu
print(hisse.get_balance_sheet(quarterly=True, last_n=20)) # 20 çeyreklik bilanço
print(hisse.get_cashflow(last_n="all"))                   # Tüm mevcut dönemler

# Bankalar için (UFRS formatı — sadece bilanço ve gelir tablosu)
banka = bp.Ticker("AKBNK")
print(banka.get_balance_sheet(financial_group="UFRS"))  # 130 satır
print(banka.get_income_stmt(financial_group="UFRS"))    # 62 satır

# Banka çeyreklik tablolar
print(banka.get_balance_sheet(quarterly=True, financial_group="UFRS"))
print(banka.get_income_stmt(quarterly=True, financial_group="UFRS"))

# Banka TTM
print(banka.get_ttm_income_stmt(financial_group="UFRS"))
```

> **Not**: Sınai şirketler varsayılan olarak `XI_29` formatını kullanır. Bankalar için `financial_group="UFRS"` parametresi gereklidir.
>
> UFRS banka formatında nakit akış tablosu (`get_cashflow`) bulunmamaktadır. `get_cashflow(financial_group="UFRS")` çağrısı `DataNotAvailableError` fırlatır.
>
> `last_n` parametresi: `None` (varsayılan 5 dönem), `int` (tam sayı kadar dönem), `"all"` (tüm mevcut dönemler). 5'ten fazla dönem istendiğinde otomatik olarak birden fazla API çağrısı yapılır.

### Temettü ve Sermaye Artırımları

```python
print(hisse.dividends)              # Temettü geçmişi
print(hisse.splits)                 # Sermaye artırımları
print(hisse.actions)                # Tüm kurumsal işlemler

# Geçmiş verilerde temettü ve split
df = hisse.history(period="1y", actions=True)
```

### Ortaklık Yapısı

```python
print(hisse.major_holders)          # Ana ortaklar
```

### Analist Verileri

```python
print(hisse.analyst_price_targets)  # Hedef fiyatlar
print(hisse.recommendations_summary) # AL/TUT/SAT dağılımı
print(hisse.recommendations)        # Detaylı tavsiyeler
```

### KAP Bildirimleri

```python
print(hisse.news)                   # Son bildirimler
print(hisse.calendar)               # Beklenen açıklamalar
print(hisse.earnings_dates)         # Finansal rapor tarihleri
```

### Diğer Bilgiler

```python
print(hisse.isin)                   # ISIN kodu
print(hisse.info["sector"])         # Sektör
print(hisse.info["industry"])       # Alt sektör
print(hisse.info["website"])        # Web sitesi
print(hisse.info["longBusinessSummary"])  # Faaliyet konusu
```

### ETF Sahipliği

Uluslararası ETF'lerin hisse pozisyonlarını görüntüleme.

```python
import borsapy as bp

stock = bp.Ticker("ASELS")

# ETF holder listesi (DataFrame)
holders = stock.etf_holders
print(holders)
#    symbol exchange                                      name  market_cap_usd  holding_weight_pct           issuer
# 0    IEMG     AMEX  iShares Core MSCI Emerging Markets ETF    118225730.76            0.090686  BlackRock, Inc.
# 1     VWO     AMEX     Vanguard FTSE Emerging Markets ETF     85480000.00            0.060000     Vanguard Inc

print(f"Total ETFs: {len(holders)}")
print(f"Top holder: {holders.iloc[0]['name']}")
print(f"Total weight: {holders['holding_weight_pct'].sum():.2f}%")
```

**DataFrame Sütunları:**

| Sütun | Açıklama |
|-------|----------|
| `symbol` | ETF sembolü (IEMG, VWO, TUR) |
| `exchange` | Borsa (AMEX, NASDAQ, LSE, XETR) |
| `name` | ETF tam adı |
| `market_cap_usd` | ETF'in bu hissedeki pozisyon değeri (USD) |
| `holding_weight_pct` | Ağırlık yüzdesi (0.09 = %0.09) |
| `issuer` | İhraççı (BlackRock, Vanguard, vb.) |
| `expense_ratio` | Gider oranı |
| `aum_usd` | Toplam varlık (USD) |

---

## Tickers ve download (Çoklu Hisse)

Birden fazla hisse için toplu veri çekme.

### Tickers Sınıfı

```python
import borsapy as bp

# Birden fazla hisse
hisseler = bp.Tickers(["THYAO", "GARAN", "AKBNK"])

# Her hissenin bilgilerine erişim
for sembol in hisseler.symbols:
    ticker = hisseler.tickers[sembol]
    print(f"{sembol}: {ticker.info['last']}")
```

### download Fonksiyonu

```python
# Basit kullanım
df = bp.download(["THYAO", "GARAN", "AKBNK"], period="1ay")

# Ticker bazlı gruplama
df = bp.download(["THYAO", "GARAN"], period="1ay", group_by="ticker")

# Sütun bazlı gruplama (varsayılan)
df = bp.download(["THYAO", "GARAN"], period="1ay", group_by="column")
```

---

## Index (Endeksler)

BIST endekslerine erişim - 79 endeks, bileşen listeleri dahil.

> 💡 **TradingView Veri Kaynağı:** Endeks fiyat verileri TradingView WebSocket API üzerinden sağlanır. Varsayılan olarak ~15 dakika gecikmeli. Gerçek zamanlı veri için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

### Temel Kullanım

```python
import borsapy as bp

# Mevcut endeksler (33 popüler endeks)
print(bp.indices())
# ['XU100', 'XU050', 'XU030', 'XKTUM', 'XK100', 'XK030', 'XBANK', ...]

# Detaylı liste (bileşen sayısı ile)
print(bp.indices(detailed=True))
# [{'symbol': 'XU100', 'name': 'BIST 100', 'count': 100}, ...]

# Tüm BIST endeksleri (79 endeks)
print(bp.all_indices())
# [{'symbol': 'X030C', 'name': 'BIST 30 Capped', 'count': 30}, ...]

# Endeks verisi
xu100 = bp.Index("XU100")
print(xu100.info)                    # Güncel değer, değişim
print(xu100.history(period="1ay"))   # OHLCV geçmişi
```

### Endeks Bileşenleri

```python
# Endeks içindeki hisseler
xu030 = bp.Index("XU030")
print(xu030.components)              # [{'symbol': 'AKBNK', 'name': 'AKBANK'}, ...]
print(xu030.component_symbols)       # ['AKBNK', 'ASELS', 'BIMAS', ...]
print(len(xu030.components))         # 30

# Katılım endeksleri
xk030 = bp.Index("XK030")            # BIST Katılım 30
print(xk030.components)              # Faizsiz finans uyumlu 30 hisse
print(xk030.component_symbols)

xktum = bp.Index("XKTUM")            # BIST Katılım Tüm
print(len(xktum.components))         # 218 hisse
```

### Desteklenen Endeksler

| Kategori | Endeksler |
|----------|-----------|
| Ana | XU100, XU050, XU030, XUTUM |
| Katılım | XKTUM, XK100, XK050, XK030, XKTMT |
| Sektör | XBANK, XUSIN, XUMAL, XUTEK, XGIDA, XHOLD, ... |
| Tematik | XSRDK, XKURY, XYLDZ, XSPOR, XGMYO, ... |
| Şehir | XSIST, XSANK, XSIZM, XSBUR, ... |

---

## FX (Döviz ve Emtia)

Döviz kurları ve emtia fiyatları. **65 döviz** desteği.

### Döviz Kurları

```python
import borsapy as bp

usd = bp.FX("USD")
print(usd.current)                  # Güncel kur
print(usd.history(period="1ay"))    # Geçmiş veriler (günlük)

# Majör dövizler
eur = bp.FX("EUR")
gbp = bp.FX("GBP")
chf = bp.FX("CHF")
jpy = bp.FX("JPY")
cad = bp.FX("CAD")
aud = bp.FX("AUD")

# Diğer dövizler (65 döviz destekleniyor)
rub = bp.FX("RUB")    # Rus Rublesi
cny = bp.FX("CNY")    # Çin Yuanı
sar = bp.FX("SAR")    # Suudi Riyali
aed = bp.FX("AED")    # BAE Dirhemi
inr = bp.FX("INR")    # Hindistan Rupisi
# ... ve daha fazlası
```

### Dakikalık/Saatlik Veri (TradingView)

Bazı döviz çiftleri için intraday (dakikalık/saatlik) veri TradingView üzerinden sağlanır.

> 💡 **Gerçek Zamanlı Veri:** TradingView verileri varsayılan olarak ~15 dakika gecikmeli. Gerçek zamanlı veri için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

```python
import borsapy as bp

usd = bp.FX("USD")

# Dakikalık veri
df = usd.history(period="1g", interval="1m")    # Son 1 gün, 1 dakikalık
df = usd.history(period="1g", interval="5m")    # 5 dakikalık
df = usd.history(period="1g", interval="15m")   # 15 dakikalık
df = usd.history(period="1g", interval="30m")   # 30 dakikalık

# Saatlik veri
df = usd.history(period="5g", interval="1h")    # Son 5 gün, saatlik
df = usd.history(period="1ay", interval="4h")   # Son 1 ay, 4 saatlik

# Günlük ve üstü (varsayılan, canlidoviz kullanır)
df = usd.history(period="1ay", interval="1d")   # Günlük
df = usd.history(period="1ay")                  # Günlük (varsayılan)
```

**İntraday Destekleyen Dövizler (TradingView):**

| Döviz | Symbol | Not |
|-------|--------|-----|
| USD/TRY | `USD` | FX:USDTRY |
| EUR/TRY | `EUR` | FX:EURTRY |
| GBP/TRY | `GBP` | PEPPERSTONE:GBPTRY |
| TRY/JPY | `JPY` | FX:TRYJPY (ters çift) |

**İntraday Destekleyen Emtialar (TradingView):**

| Emtia | Symbol | Not |
|-------|--------|-----|
| Altın (Ons/USD) | `ons-altin` veya `XAU` | OANDA:XAUUSD |
| Gümüş (Ons/USD) | `XAG` | OANDA:XAGUSD |
| Platin (USD) | `XPT` | OANDA:XPTUSD |
| Paladyum (USD) | `XPD` | OANDA:XPDUSD |
| Brent Petrol | `BRENT` | TVC:UKOIL |
| WTI Petrol | `WTI` | TVC:USOIL |

> **Not**: Diğer dövizler (CHF, CAD, AUD, vb.) için TradingView'da TRY çifti bulunmadığından sadece günlük veri mevcuttur (canlidoviz.com). İntraday desteklenmeyen bir döviz için interval belirtilirse hata verir.

### Desteklenen Dövizler

| Kategori | Dövizler |
|----------|----------|
| Majör | USD, EUR, GBP, CHF, JPY, CAD, AUD, NZD |
| Avrupa | DKK, SEK, NOK, PLN, CZK, HUF, RON, BGN, HRK, RSD, BAM, MKD, ALL, MDL, UAH, BYR, ISK |
| Ortadoğu & Afrika | AED, SAR, QAR, KWD, BHD, OMR, JOD, IQD, IRR, LBP, SYP, EGP, LYD, TND, DZD, MAD, ZAR, ILS |
| Asya & Pasifik | CNY, INR, PKR, LKR, IDR, MYR, THB, PHP, KRW, KZT, AZN, GEL, SGD, HKD, TWD |
| Amerika | MXN, BRL, ARS, CLP, COP, PEN, UYU, CRC |
| Diğer | RUB, DVZSP1 (Sepet Kur) |

### Banka Kurları

```python
import borsapy as bp

usd = bp.FX("USD")

# Tüm bankaların kurları
print(usd.bank_rates)               # DataFrame: bank, buying, selling, updated
#          bank  buying  selling              updated
# 0      Akbank   34.85    35.15  2024-01-15 10:30:00
# 1    Garanti   34.82    35.12  2024-01-15 10:28:00
# ...

# Tek banka kuru
print(usd.bank_rate("akbank"))      # {'buying': 34.85, 'selling': 35.15, ...}
print(usd.bank_rate("garanti"))

# Desteklenen bankalar
print(bp.banks())                   # ['akbank', 'garanti', 'isbank', ...]
```

### Altın ve Emtialar

```python
# Altın (TRY)
gram_altin = bp.FX("gram-altin")
ceyrek = bp.FX("ceyrek-altin")
yarim = bp.FX("yarim-altin")
tam = bp.FX("tam-altin")
cumhuriyet = bp.FX("cumhuriyet-altin")
ata = bp.FX("ata-altin")

# Diğer değerli metaller (TRY)
gumus = bp.FX("gram-gumus")
ons_altin = bp.FX("ons-altin")
platin = bp.FX("gram-platin")

# Emtia (USD)
brent = bp.FX("BRENT")           # Brent Petrol
silver = bp.FX("XAG-USD")        # Gümüş Ons
platinum = bp.FX("XPT-USD")      # Platin Spot
palladium = bp.FX("XPD-USD")     # Paladyum Spot

print(gram_altin.current)
print(gram_altin.history(period="1ay"))
```

### Kurum Fiyatları (Kuyumcu/Banka)

```python
# Değerli metal kurum fiyatları
gold = bp.FX("gram-altin")

# Tüm kurumların fiyatları
print(gold.institution_rates)
#       institution institution_name       asset      buy     sell  spread
# 0     altinkaynak      Altınkaynak  gram-altin  6315.00  6340.00    0.40
# 1          akbank           Akbank  gram-altin  6310.00  6330.00    0.32

# Tek kurum fiyatı
print(gold.institution_rate("kapalicarsi"))
print(gold.institution_rate("akbank"))

# Desteklenen emtialar
print(bp.metal_institutions())
# ['gram-altin', 'gram-gumus', 'ons-altin', 'gram-platin']
```

### Kurum Bazlı Geçmiş (Metal + Döviz)

```python
# Metal geçmişi
gold = bp.FX("gram-altin")
gold.institution_history("akbank", period="1mo")       # Akbank 1 aylık
gold.institution_history("kapalicarsi", period="3mo")  # Kapalıçarşı 3 aylık

# Döviz geçmişi
usd = bp.FX("USD")
usd.institution_history("akbank", period="1mo")        # Akbank USD 1 aylık
usd.institution_history("garanti-bbva", period="5d")   # Garanti 5 günlük

# 27 kurum destekleniyor (bankalar + kuyumcular)
# Kuyumcular (kapalicarsi, harem, altinkaynak) OHLC verir
# Bankalar (akbank, garanti) sadece Close verir
```

---

## Crypto (Kripto Para)

BtcTurk üzerinden kripto para verileri.

```python
import borsapy as bp

# Mevcut çiftler
print(bp.crypto_pairs())

# Bitcoin/TRY
btc = bp.Crypto("BTCTRY")
print(btc.current)                  # Güncel fiyat
print(btc.history(period="1ay"))    # OHLCV geçmişi

# Ethereum/TRY
eth = bp.Crypto("ETHTRY")
print(eth.current)
```

---

## Fund (Yatırım ve Emeklilik Fonları)

TEFAS üzerinden yatırım fonu ve emeklilik fonu verileri.

### Temel Kullanım

```python
import borsapy as bp

# Fon arama
print(bp.search_funds("banka"))

# Yatırım Fonu (YAT) - varsayılan
fon = bp.Fund("AAK")
print(fon.info)                     # Fon bilgileri
print(fon.history(period="1mo"))    # Fiyat geçmişi
print(fon.performance)              # Performans verileri

# Emeklilik Fonu (EMK) - explicit
emk = bp.Fund("KJM", fund_type="EMK")
print(emk.info)                     # Emeklilik fonu bilgileri
print(emk.history(period="1mo"))    # Fiyat geçmişi

# Auto-detection: fund_type belirtilmezse otomatik algılanır
emk = bp.Fund("KJM")                # Otomatik olarak EMK algılanır
print(emk.fund_type)                # "EMK"
```

### Fon Tipleri

| Kod | Açıklama | Örnek |
|-----|----------|-------|
| `YAT` | Yatırım Fonları (Investment Funds) | `bp.Fund("AAK")` |
| `EMK` | Emeklilik Fonları (Pension Funds) | `bp.Fund("KJM", fund_type="EMK")` |

> **Not**: `fund_type` belirtilmezse otomatik algılama yapılır (önce YAT, sonra EMK denenir).

### Varlık Dağılımı

```python
# Portföy varlık dağılımı
print(fon.allocation)               # Son 7 günlük dağılım
print(fon.allocation_history(period="3ay"))  # Son 3 ay (max ~100 gün)
#         date     asset_type    asset_name  weight
# 0 2024-01-15   Hisse Senedi        Stocks   45.2
# 1 2024-01-15      Ters-Repo  Reverse Repo   30.1
# ...

# info içinde de mevcut (ekstra API çağrısı yok)
print(fon.info['allocation'])
print(fon.info['isin'])             # ISIN kodu
print(fon.info['daily_return'])     # Günlük getiri
print(fon.info['weekly_return'])    # Haftalık getiri
print(fon.info['category_rank'])    # Kategori sırası (örn: 20/181)
```

### Fon Tarama

```python
# Yatırım fonlarını filtrele (varsayılan)
df = bp.screen_funds(fund_type="YAT", min_return_1y=50)   # >%50 1Y getiri
df = bp.screen_funds(min_return_1m=5)                     # Son 1 ayda >%5

# Emeklilik fonlarını filtrele
df = bp.screen_funds(fund_type="EMK")                     # Tüm emeklilik fonları
df = bp.screen_funds(fund_type="EMK", min_return_ytd=20)  # >%20 YTD getiri
df = bp.screen_funds(fund_type="EMK", min_return_1y=30)   # >%30 1Y getiri

# Fon tipleri: "YAT" (yatırım - varsayılan), "EMK" (emeklilik)
```

### Fon Karşılaştırma

```python
# Birden fazla fonu karşılaştır (max 10)
result = bp.compare_funds(["AAK", "TTE", "AFO"])

print(result['funds'])              # Fon detayları listesi
print(result['rankings'])           # Sıralamalar
#   by_return_1y: ['AFO', 'TTE', 'AAK']
#   by_size: ['AFO', 'TTE', 'AAK']
#   by_risk_asc: ['AAK', 'TTE', 'AFO']

print(result['summary'])            # Özet
#   fund_count: 3
#   total_size: 23554985554.72
#   avg_return_1y: 53.65
#   best_return_1y: 100.84
#   worst_return_1y: 28.15
```

### Yönetim Ücretleri

```python
import borsapy as bp

# Tüm yatırım fonu yönetim ücretleri
df = bp.management_fees()
print(df)
#   fund_code                              name  applied_fee  prospectus_fee  max_expense_ratio  annual_return
# 0       AAK  ATA PORTFÖY ÇOKLU VARLIK DEĞİ...          1.0             2.2               3.65           45.5

# Emeklilik fonu ücretleri
df_emk = bp.management_fees(fund_type="EMK")

# Kurucu filtresi
df_akp = bp.management_fees(founder="AKP")

# Tek fon için
fon = bp.Fund("AAK")
print(fon.management_fee)
# {'applied_fee': 1.0, 'prospectus_fee': 2.2, 'max_expense_ratio': 3.65, 'annual_return': 45.5}
```

**DataFrame Sütunları:**

| Sütun | Açıklama |
|-------|----------|
| `fund_code` | TEFAS fon kodu |
| `name` | Fon tam adı |
| `fund_category` | Fon kategorisi |
| `founder_code` | Kurucu şirket kodu |
| `applied_fee` | Uygulanan yıllık yönetim ücreti (%) |
| `prospectus_fee` | İzahname yönetim ücreti (%) |
| `max_expense_ratio` | Azami toplam gider kesinti oranı (%) |
| `annual_return` | Yıllık getiri (%) |

### Risk Metrikleri

```python
fon = bp.Fund("YAY")

# Sharpe oranı (10Y tahvil faizi ile)
print(fon.sharpe_ratio())              # 1Y Sharpe
print(fon.sharpe_ratio(period="3y"))   # 3Y Sharpe

# Tüm risk metrikleri
metrics = fon.risk_metrics(period="1y")
print(metrics['annualized_return'])     # Yıllık getiri (%)
print(metrics['annualized_volatility']) # Yıllık volatilite (%)
print(metrics['sharpe_ratio'])          # Sharpe oranı
print(metrics['sortino_ratio'])         # Sortino oranı (downside risk)
print(metrics['max_drawdown'])          # Maksimum düşüş (%)

# Uzun dönem desteği
fon.history(period="3y")   # 3 yıllık veri
fon.history(period="5y")   # 5 yıllık veri
fon.history(period="max")  # Tüm veri (5 yıla kadar)
```

### Stopaj Oranları (Withholding Tax)

Gelir Vergisi Kanunu geçici 67. madde kapsamında fon stopaj oranlarını sorgulama.

```python
import borsapy as bp

# Tek fon için stopaj oranı
fon = bp.Fund("AAK")
print(fon.tax_category)                           # "degisken_karma_doviz"
print(fon.withholding_tax_rate("2025-06-01"))      # 0.15 (15%)
print(fon.withholding_tax_rate("2025-08-01"))      # 0.175 (17.5%)

# Pay senedi yoğun fon → her zaman %0
hisse_fon = bp.Fund("TTE")
print(hisse_fon.tax_category)                      # "pay_senedi_yogun"
print(hisse_fon.withholding_tax_rate("2025-08-01")) # 0.0 (0%)

# Standalone fonksiyon (fund kodu ile)
print(bp.withholding_tax_rate("AAK", "2025-06-01"))  # 0.15

# Referans tablo
print(bp.withholding_tax_table())
#   tax_category          description              <23.12.2020  ...  >=09.07.2025
# 0  degisken_karma_doviz  Degisken, karma, ...         10.0  ...         17.5
# 1  pay_senedi_yogun      Pay senedi yogun fon          0.0  ...          0.0
# ...
```

**Vergi Kategorileri:**

| Kategori | Açıklama | >=09.07.2025 |
|----------|----------|:------------:|
| `degisken_karma_doviz` | Değişken, karma, eurobond, dış borçlanma, yabancı, serbest + döviz | %17.5 |
| `pay_senedi_yogun` | Pay senedi yoğun fon | %0 |
| `borclanma_para_maden` | Borçlanma araçları, para piyasası, kıymetli maden, katılım | %17.5 |
| `gsyf_gyf_uzun` | GSYF/GYF (>2 yıl) | %0 |
| `gsyf_gyf_kisa` | GSYF/GYF (<2 yıl) | %17.5 |

---

## Portfolio (Portföy Yönetimi)

Çoklu varlık portföylerini yönetme, performans takibi ve risk metrikleri.

### Temel Kullanım

```python
import borsapy as bp
from datetime import date

# Portföy oluşturma
portfolio = bp.Portfolio()

# Varlık ekleme (4 tip destekleniyor)
portfolio.add("THYAO", shares=100, cost=280.0)          # Hisse - adet + maliyet
portfolio.add("GARAN", shares=200)                       # Hisse - güncel fiyattan
portfolio.add("gram-altin", shares=10, asset_type="fx")  # Emtia/Döviz (FX)
portfolio.add("USD", shares=1000, asset_type="fx")       # Döviz
portfolio.add("BTCTRY", shares=0.5)                      # Kripto (auto-detect)
portfolio.add("YAY", shares=1000, asset_type="fund")     # Yatırım Fonu

# Alım tarihi ile ekleme (getiri hesaplamaları için)
portfolio.add("ASELS", shares=50, cost=120.0, purchase_date="2024-01-15")  # String format
portfolio.add("BIMAS", shares=30, cost=150.0, purchase_date=date(2024, 6, 1))  # date objesi

# Benchmark ayarlama (Index karşılaştırması için)
portfolio.set_benchmark("XU100")                         # XU030, XK030 da olabilir

# Portföy durumu
print(portfolio.holdings)     # DataFrame: symbol, shares, cost, value, weight, pnl, purchase_date, holding_days
print(portfolio.value)        # Toplam değer (TL)
print(portfolio.cost)         # Toplam maliyet
print(portfolio.pnl)          # Kar/zarar (TL)
print(portfolio.pnl_pct)      # Kar/zarar (%)
print(portfolio.weights)      # {'THYAO': 0.45, 'GARAN': 0.35, ...}
```

### Alım Tarihi (purchase_date)

Holdinglere alım tarihi eklenerek daha isabetli getiri hesaplamaları yapılabilir:

```python
import borsapy as bp
from datetime import date

portfolio = bp.Portfolio()

# Farklı tarihlerde alınmış hisseler
portfolio.add("THYAO", shares=100, cost=280.0, purchase_date="2024-01-15")
portfolio.add("GARAN", shares=200, cost=45.0, purchase_date=date(2024, 6, 1))
portfolio.add("ASELS", shares=50, cost=120.0)  # Tarih verilmezse bugün

# Holdings DataFrame'de purchase_date ve holding_days sütunları
print(portfolio.holdings[['symbol', 'cost', 'purchase_date', 'holding_days']])
#   symbol  cost purchase_date  holding_days
# 0  THYAO   280    2024-01-15           380
# 1  GARAN    45    2024-06-01           242
# 2  ASELS   120    2026-01-29             0

# Risk metrikleri artık holding bazlı tarih kullanır
# Her holding için sadece purchase_date sonrası veriler dahil edilir
metrics = portfolio.risk_metrics(period="1y")
```

**Desteklenen Tarih Formatları:**
| Format | Örnek | Açıklama |
|--------|-------|----------|
| `str` | `"2024-01-15"` | ISO format (YYYY-MM-DD) |
| `date` | `date(2024, 1, 15)` | Python date objesi |
| `datetime` | `datetime(2024, 1, 15)` | Sadece tarih kısmı kullanılır |
| `None` | - | Bugünün tarihi varsayılan |

### Desteklenen Varlık Tipleri

| Tip | Sınıf | Otomatik Algılama | Örnekler |
|-----|-------|-------------------|----------|
| **stock** | `Ticker` | Varsayılan | THYAO, GARAN, ASELS |
| **fx** | `FX` | ✅ 65 döviz + metaller + emtia | USD, EUR, gram-altin, BRENT |
| **crypto** | `Crypto` | ✅ *TRY pattern (6+ karakter) | BTCTRY, ETHTRY |
| **fund** | `Fund` | ❌ `asset_type="fund"` gerekli | AAK, TTE, YAY |

**Not**: Index'ler (XU100, XU030) satın alınamaz, **benchmark** olarak kullanılır.

### Performans ve Geçmiş

```python
# Geçmiş performans (mevcut pozisyonlarla)
hist = portfolio.history(period="1y")
print(hist)
#                   Value  Daily_Return
# Date
# 2024-01-02  150000.00           NaN
# 2024-01-03  152300.00      0.0153
# ...

# Performans özeti
print(portfolio.performance)
# {'total_return': 25.5, 'total_value': 187500.0, 'total_cost': 150000.0, 'total_pnl': 37500.0}
```

### Risk Metrikleri

```python
# Tüm risk metrikleri
metrics = portfolio.risk_metrics(period="1y")
print(metrics)
# {'annualized_return': 18.2,
#  'annualized_volatility': 22.5,
#  'sharpe_ratio': 0.65,
#  'sortino_ratio': 0.82,
#  'max_drawdown': -15.3,
#  'beta': 1.12,
#  'alpha': 2.5,
#  'risk_free_rate': 28.0,
#  'trading_days': 252}

# Kısa yollar
print(portfolio.sharpe_ratio())           # Sharpe oranı
print(portfolio.sortino_ratio())          # Sortino oranı
print(portfolio.beta())                   # Benchmark'a göre beta (varsayılan: XU100)
print(portfolio.beta(benchmark="XU030"))  # Farklı benchmark

# Korelasyon matrisi
corr = portfolio.correlation_matrix(period="1y")
print(corr)
#          THYAO    GARAN  gram-altin
# THYAO     1.00     0.75       0.15
# GARAN     0.75     1.00       0.12
# gram-altin 0.15    0.12       1.00
```

### Varlık Yönetimi

```python
# Varlık güncelleme
portfolio.update("THYAO", shares=150, cost=290.0)

# Varlık kaldırma
portfolio.remove("GARAN")

# Portföyü temizle
portfolio.clear()

# Method chaining
portfolio.add("THYAO", shares=100, cost=280).add("GARAN", shares=200, cost=50).set_benchmark("XU030")
```

### Portföy Dengeleme (Rebalancing)

```python
import borsapy as bp

p = bp.Portfolio()
p.add("THYAO", shares=100, cost=280)
p.add("GARAN", shares=200, cost=50)
p.add("gram-altin", shares=5, asset_type="fx")

# Hedef ağırlıklar belirle (0-1 ölçeği, toplam ~1.0)
p.set_target_weights({"THYAO": 0.50, "GARAN": 0.30, "gram-altin": 0.20})

# Sapma analizi
print(p.drift())
#    symbol  current_weight  target_weight   drift  drift_pct
# 0   GARAN          0.2500         0.3000 -0.0500      -5.00
# 1   THYAO          0.7000         0.5000  0.2000      20.00
# 2   gram-altin     0.0500         0.2000 -0.1500     -15.00

# Dengeleme planı (eşik: %2 altındaki sapmalar yoksayılır)
plan = p.rebalance_plan(threshold=0.02)
print(plan)  # symbol, current_shares, target_shares, delta_shares, delta_value, action

# Dengelemeyi uygula
p.rebalance(threshold=0.02)

# Dry run (sadece plan, uygulama yok)
plan = p.rebalance(threshold=0.02, dry_run=True)
```

### Import/Export

```python
# Dict olarak export (target_weights dahil)
data = portfolio.to_dict()
print(data)
# {'benchmark': 'XU100', 'holdings': [
#     {'symbol': 'THYAO', 'shares': 100, 'cost_per_share': 280.0,
#      'asset_type': 'stock', 'purchase_date': '2024-01-15'},
#     ...
# ]}

# Dict'ten import (purchase_date korunur)
portfolio2 = bp.Portfolio.from_dict(data)

# JSON'a kaydetme
import json
with open("portfolio.json", "w") as f:
    json.dump(portfolio.to_dict(), f)

# JSON'dan yükleme
with open("portfolio.json") as f:
    portfolio3 = bp.Portfolio.from_dict(json.load(f))
```

### Teknik Analiz (TechnicalMixin)

Portfolio sınıfı TechnicalMixin'den miras aldığı için teknik göstergeleri de kullanabilir:

```python
# Portfolio history üzerinde teknik analiz
portfolio.rsi()                    # RSI
portfolio.sma()                    # SMA
portfolio.macd()                   # MACD
portfolio.bollinger_bands()        # Bollinger Bands
```

---

## Teknik Analiz

Tüm varlık sınıfları için teknik analiz göstergeleri (Ticker, Index, Crypto, FX, Fund).

> 💡 **TradingView Entegrasyonu:** Teknik göstergeler (RSI, MACD, BB, ADX, ATR, Stochastic) TradingView Scanner API üzerinden hesaplanır. Bu sayede TradingView'daki değerlerle birebir uyumlu sonuçlar alırsınız. Varsayılan olarak ~15 dakika gecikmeli veri kullanılır. Gerçek zamanlı veri için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

### Tekil Değerler

```python
import borsapy as bp

hisse = bp.Ticker("THYAO")

# RSI (Relative Strength Index)
print(hisse.rsi())                    # 65.2 (son değer)
print(hisse.rsi(rsi_period=7))        # 7 periyotluk RSI

# Hareketli Ortalamalar
print(hisse.sma())                    # 20 günlük SMA
print(hisse.sma(sma_period=50))       # 50 günlük SMA
print(hisse.ema(ema_period=12))       # 12 günlük EMA

# MACD
print(hisse.macd())
# {'macd': 2.5, 'signal': 1.8, 'histogram': 0.7}

# Bollinger Bands
print(hisse.bollinger_bands())
# {'upper': 310.2, 'middle': 290.5, 'lower': 270.8}

# Stochastic
print(hisse.stochastic())
# {'k': 75.2, 'd': 68.5}

# ATR (Average True Range)
print(hisse.atr())                    # 4.25

# OBV (On-Balance Volume)
print(hisse.obv())                    # 1250000

# VWAP (Volume Weighted Average Price)
print(hisse.vwap())                   # 285.5

# ADX (Average Directional Index)
print(hisse.adx())                    # 32.5
```

### TechnicalAnalyzer ile Tam Seriler

```python
import borsapy as bp

hisse = bp.Ticker("THYAO")

# TechnicalAnalyzer oluştur
ta = hisse.technicals(period="1y")

# Tüm göstergelerin son değerleri
print(ta.latest)
# {'sma_20': 285.5, 'ema_12': 287.2, 'rsi_14': 65.2, 'macd': 2.5, ...}

# Tek tek seriler (pd.Series)
print(ta.rsi())                       # 252 değerlik RSI serisi
print(ta.sma(20))                     # 20 günlük SMA serisi
print(ta.ema(12))                     # 12 günlük EMA serisi

# DataFrame döndürenler
print(ta.macd())                      # MACD, Signal, Histogram sütunları
print(ta.bollinger_bands())           # BB_Upper, BB_Middle, BB_Lower
print(ta.stochastic())                # Stoch_K, Stoch_D
```

### DataFrame ile Tüm Göstergeler

```python
import borsapy as bp

hisse = bp.Ticker("THYAO")

# OHLCV + tüm göstergeler tek DataFrame'de
df = hisse.history_with_indicators(period="3ay")
print(df.columns)
# ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'SMA_20', 'EMA_12',
#  'RSI_14', 'MACD', 'Signal', 'Histogram', 'BB_Upper', 'BB_Middle',
#  'BB_Lower', 'ATR_14', 'Stoch_K', 'Stoch_D', 'OBV', 'VWAP', 'ADX_14']

# Sadece belirli göstergeler
df = hisse.history_with_indicators(period="1ay", indicators=["sma", "rsi", "macd"])
```

### Tüm Varlık Sınıflarında Çalışır

```python
import borsapy as bp

# Hisse
bp.Ticker("THYAO").rsi()

# Endeks
bp.Index("XU100").macd()

# Kripto
bp.Crypto("BTCTRY").bollinger_bands()

# Döviz (Volume gerektiren göstergeler NaN döner)
bp.FX("USD").rsi()

# Yatırım Fonu
bp.Fund("AAK").stochastic()

# Altın
bp.FX("gram-altin").sma()
```

### Standalone Fonksiyonlar

```python
import borsapy as bp
from borsapy.technical import (
    calculate_sma, calculate_ema, calculate_rsi, calculate_macd,
    calculate_bollinger_bands, calculate_atr, calculate_stochastic,
    calculate_obv, calculate_vwap, calculate_adx, calculate_supertrend,
    calculate_tilson_t3, calculate_hhv, calculate_llv, calculate_mom,
    calculate_roc, calculate_wma, calculate_dema, calculate_tema,
    add_indicators
)

# Herhangi bir DataFrame üzerinde kullanım
df = bp.download("THYAO", period="1y")

# Tekil göstergeler
rsi = calculate_rsi(df, period=14)
macd_df = calculate_macd(df, fast=12, slow=26, signal=9)
bb_df = calculate_bollinger_bands(df, period=20, std_dev=2.0)

# Tüm göstergeleri ekle
df_with_indicators = add_indicators(df)
df_with_indicators = add_indicators(df, indicators=["sma", "rsi"])  # Sadece belirli göstergeler
```

### Desteklenen Göstergeler

| Gösterge | Metod | Açıklama |
|----------|-------|----------|
| SMA | `sma()` | Basit Hareketli Ortalama |
| EMA | `ema()` | Üstel Hareketli Ortalama |
| RSI | `rsi()` | Göreceli Güç Endeksi (0-100) |
| MACD | `macd()` | Hareketli Ortalama Yakınsama/Iraksama |
| Bollinger Bands | `bollinger_bands()` | Üst/Orta/Alt bantlar |
| ATR | `atr()` | Ortalama Gerçek Aralık |
| Stochastic | `stochastic()` | Stokastik Osilatör (%K, %D) |
| OBV | `obv()` | Denge Hacmi (Volume gerektirir) |
| VWAP | `vwap()` | Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (Volume gerektirir) |
| ADX | `adx()` | Ortalama Yön Endeksi (0-100) |
| Supertrend | `supertrend()` | Trend takip göstergesi (ATR-tabanlı) |
| Tilson T3 | `tilson_t3()` | Triple-smoothed EMA (düşük gecikme) |
| HHV | `hhv()` | En Yüksek Değer (MetaStock) |
| LLV | `llv()` | En Düşük Değer (MetaStock) |
| MOM | `mom()` | Momentum (MetaStock) |
| ROC | `roc()` | Değişim Oranı (MetaStock) |
| WMA | `wma()` | Ağırlıklı Hareketli Ortalama (MetaStock) |
| DEMA | `dema()` | Çift Üstel Hareketli Ortalama (MetaStock) |
| TEMA | `tema()` | Üçlü Üstel Hareketli Ortalama (MetaStock) |

### MetaStock Göstergeleri

Klasik MetaStock teknik göstergeleri.

```python
import borsapy as bp

stock = bp.Ticker("THYAO")

# Mixin kısayolları (son değer)
stock.hhv()    # 14-period en yüksek High
stock.llv()    # 14-period en düşük Low
stock.mom()    # 10-period momentum (Close - Close[N])
stock.roc()    # 10-period değişim oranı (%)
stock.wma()    # 20-period ağırlıklı ortalama
stock.dema()   # 20-period çift EMA
stock.tema()   # 20-period üçlü EMA

# Pure fonksiyonlar
df = stock.history(period="1y")
hhv = bp.calculate_hhv(df, period=52, column="Close")   # 52-hafta yüksek
llv = bp.calculate_llv(df, period=52, column="Low")
mom = bp.calculate_mom(df, period=10)
roc = bp.calculate_roc(df, period=10)
wma = bp.calculate_wma(df, period=20)
dema = bp.calculate_dema(df, period=20)
tema = bp.calculate_tema(df, period=20)

# add_indicators ile toplu ekleme
df = bp.add_indicators(df, ["hhv", "llv", "mom", "roc", "wma", "dema", "tema"])
```

| Gösterge | Fonksiyon | Varsayılan | Formül |
|----------|-----------|------------|--------|
| HHV | `calculate_hhv(df, period, column)` | 14, High | Rolling max |
| LLV | `calculate_llv(df, period, column)` | 14, Low | Rolling min |
| MOM | `calculate_mom(df, period)` | 10 | Close - Close[N] |
| ROC | `calculate_roc(df, period)` | 10 | ((C - C[N]) / C[N]) × 100 |
| WMA | `calculate_wma(df, period)` | 20 | Lineer ağırlıklı ortalama |
| DEMA | `calculate_dema(df, period)` | 20 | 2×EMA - EMA(EMA) |
| TEMA | `calculate_tema(df, period)` | 20 | 3×EMA - 3×EMA(EMA) + EMA(EMA(EMA)) |

### Supertrend

ATR-tabanlı trend takip göstergesi.

```python
import borsapy as bp

stock = bp.Ticker("THYAO")

# Son değerler
st = stock.supertrend()
print(st['value'])       # 282.21 (Supertrend çizgisi)
print(st['direction'])   # 1 (bullish) veya -1 (bearish)
print(st['upper'])       # 303.69 (üst band)
print(st['lower'])       # 282.21 (alt band)

# Custom parametreler
st = stock.supertrend(period="6mo", atr_period=7, multiplier=2.0)

# TechnicalAnalyzer ile tüm seriler
ta = stock.technicals(period="1y")
st_df = ta.supertrend()  # DataFrame: Supertrend, Direction, Upper, Lower

# Pure function
df = stock.history(period="1y")
st_df = bp.calculate_supertrend(df, atr_period=10, multiplier=3.0)
```

**Supertrend Yorumlama:**
- `direction = 1`: Bullish trend (fiyat Supertrend üzerinde)
- `direction = -1`: Bearish trend (fiyat Supertrend altında)
- Trend değişimi: direction'ın işaret değiştirmesi

### Tilson T3

Triple-smoothed EMA ile düşük gecikmeli hareketli ortalama.

```python
import borsapy as bp

stock = bp.Ticker("THYAO")

# Son değer
t3 = stock.tilson_t3()              # 296.24
t3 = stock.tilson_t3(t3_period=8)   # Farklı period

# TechnicalAnalyzer ile
ta = stock.technicals(period="1y")
t3_series = ta.tilson_t3(period=5, vfactor=0.7)

# Pure function
df = stock.history(period="1y")
t3_series = bp.calculate_tilson_t3(df, period=5, vfactor=0.7)
```

**Tilson T3 Parametreleri:**
- `period`: T3 periyodu (varsayılan 5)
- `vfactor`: Volume faktörü (varsayılan 0.7)
  - 0.5 = daha responsive (hızlı tepki)
  - 0.7 = Tilson'ın önerisi
  - 0.9 = daha smooth (pürüzsüz)

### Heikin Ashi Charts

Alternatif mum grafiği hesaplama yöntemi.

```python
import borsapy as bp

stock = bp.Ticker("THYAO")

# Pure function ile
df = stock.history(period="1y")
ha_df = bp.calculate_heikin_ashi(df)
# Sütunlar: HA_Open, HA_High, HA_Low, HA_Close, Volume

# Convenience method
ha_df = stock.heikin_ashi(period="1y")

# TechnicalAnalyzer ile
ta = stock.technicals(period="1y")
ha_df = ta.heikin_ashi()
```

**Heikin Ashi Formülü:**
```
HA_Close = (Open + High + Low + Close) / 4
HA_Open  = (Prev_HA_Open + Prev_HA_Close) / 2  (ilk satır: (O+C)/2)
HA_High  = max(High, HA_Open, HA_Close)
HA_Low   = min(Low, HA_Open, HA_Close)
```

### TradingView TA Sinyalleri

TradingView Scanner API ile teknik analiz sinyalleri (AL/SAT/TUT).

> 💡 **Gerçek Zamanlı Veri:** Varsayılan olarak ~15 dakika gecikmeli. Gerçek zamanlı sinyaller için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

```python
import borsapy as bp

stock = bp.Ticker("THYAO")

# Tek timeframe (varsayılan: günlük)
signals = stock.ta_signals()
print(signals['summary']['recommendation'])  # "STRONG_BUY", "BUY", "NEUTRAL", "SELL", "STRONG_SELL"
print(signals['summary']['buy'])             # 12 (AL sinyali veren gösterge sayısı)
print(signals['oscillators']['compute']['RSI'])  # "BUY", "SELL", "NEUTRAL"
print(signals['moving_averages']['values']['EMA20'])  # 285.5

# Belirli timeframe
signals_1h = stock.ta_signals(interval="1h")   # Saatlik
signals_4h = stock.ta_signals(interval="4h")   # 4 saatlik
signals_1w = stock.ta_signals(interval="1W")   # Haftalık

# Tüm timeframe'ler tek seferde
all_signals = stock.ta_signals_all_timeframes()
print(all_signals['1h']['summary']['recommendation'])
print(all_signals['1d']['summary']['recommendation'])
print(all_signals['1W']['summary']['recommendation'])

# Diğer varlık sınıfları için de çalışır
bp.Index("XU100").ta_signals()
bp.FX("USD").ta_signals()
bp.Crypto("BTCTRY").ta_signals()
```

**Desteklenen Timeframe'ler:** `1m`, `5m`, `15m`, `30m`, `1h`, `2h`, `4h`, `1d`, `1W`, `1M`

**Sinyal Çıktı Formatı:**
```python
{
    "symbol": "THYAO",
    "exchange": "BIST",
    "interval": "1d",
    "summary": {
        "recommendation": "BUY",  # STRONG_BUY, BUY, NEUTRAL, SELL, STRONG_SELL
        "buy": 12, "sell": 5, "neutral": 9
    },
    "oscillators": {
        "recommendation": "NEUTRAL",
        "buy": 2, "sell": 2, "neutral": 7,
        "compute": {"RSI": "NEUTRAL", "MACD": "SELL", ...},
        "values": {"RSI": 48.95, "MACD.macd": 3.78, ...}
    },
    "moving_averages": {
        "recommendation": "BUY",
        "buy": 10, "sell": 3, "neutral": 2,
        "compute": {"EMA10": "BUY", "SMA20": "BUY", ...},
        "values": {"EMA10": 285.5, "SMA20": 284.2, ...}
    }
}
```

---

## Gerçek Zamanlı Veri Akışı (TradingView Streaming)

Düşük gecikmeli, yüksek verimli gerçek zamanlı veri akışı. Persistent WebSocket bağlantısı ile anlık fiyat ve mum verisi.

> ⚠️ **Önemli:** Varsayılan olarak TradingView verileri ~15 dakika gecikmeli. Gerçek zamanlı BIST verisi için TradingView Pro hesabı ve BIST veri paketi gerekir. Detaylar için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

### Temel Kullanım

```python
import borsapy as bp

# Stream oluştur ve bağlan
stream = bp.TradingViewStream()
stream.connect()

# Sembollere abone ol
stream.subscribe("THYAO")
stream.subscribe("GARAN")
stream.subscribe("ASELS")

# Anlık fiyat al (cached, <1ms)
quote = stream.get_quote("THYAO")
print(quote['last'])           # 299.0
print(quote['bid'])            # 298.9
print(quote['ask'])            # 299.1
print(quote['volume'])         # 12345678
print(quote['change_percent']) # 2.5

# İlk quote için bekle (blocking)
quote = stream.wait_for_quote("THYAO", timeout=5.0)

# Callback ile real-time updates
def on_price_update(symbol, quote):
    print(f"{symbol}: {quote['last']} ({quote['change_percent']:+.2f}%)")

stream.on_quote("THYAO", on_price_update)

# Tüm semboller için callback
stream.on_any_quote(lambda s, q: print(f"{s}: {q['last']}"))

# Bağlantıyı kapat
stream.disconnect()
```

### Context Manager Kullanımı

```python
import borsapy as bp

with bp.TradingViewStream() as stream:
    stream.subscribe("THYAO")
    quote = stream.wait_for_quote("THYAO", timeout=5.0)
    print(quote['last'])
```

### Chart Verileri (OHLCV Streaming)

Gerçek zamanlı mum grafiği verisi.

```python
import borsapy as bp

stream = bp.TradingViewStream()
stream.connect()

# Mum grafiği aboneliği
stream.subscribe_chart("THYAO", "1m")   # 1 dakikalık mumlar
stream.subscribe_chart("GARAN", "5m")   # 5 dakikalık mumlar
stream.subscribe_chart("ASELS", "1h")   # Saatlik mumlar

# Callback ile mum güncellemeleri
def on_candle(symbol, interval, candle):
    print(f"{symbol} {interval}: O={candle['open']} H={candle['high']} L={candle['low']} C={candle['close']}")

stream.on_candle("THYAO", "1m", on_candle)

# Tüm mumlar için callback
stream.on_any_candle(lambda s, i, c: print(f"{s} {i}: {c['close']}"))

# Cached mum verisi al
candle = stream.get_candle("THYAO", "1m")
candles = stream.get_candles("THYAO", "1m")  # Tüm mumlar (list)

# İlk mum için bekle
candle = stream.wait_for_candle("THYAO", "1m", timeout=10.0)

stream.disconnect()
```

**Desteklenen Timeframe'ler:** `1m`, `5m`, `15m`, `30m`, `1h`, `4h`, `1d`, `1wk`, `1mo`

### TradingView Kimlik Doğrulama (Gerçek Zamanlı Veri)

Varsayılan olarak TradingView verileri ~15 dakika gecikmeli. Gerçek zamanlı BIST verisi için TradingView'da aşağıdaki aboneliklere ihtiyacınız var:

1. **Essential** veya üzeri plan (Pro, Pro+, Premium)
2. **BIST Real-time Market Data** paketi (ek ücretli)

> TradingView hesabınızda: Profil → Hesap ve Faturalama → Piyasa Verileri Abonelikleri → "Borsa Istanbul" ekleyin.

```python
import borsapy as bp

# Yöntem 1: Username/Password ile login
bp.set_tradingview_auth(
    username="user@email.com",
    password="mypassword"
)

# Yöntem 2: Mevcut session token ile
bp.set_tradingview_auth(
    session="abc123...",          # sessionid cookie
    session_sign="xyz789..."      # sessionid_sign cookie
)

# Artık gerçek zamanlı veri
stream = bp.TradingViewStream()
stream.connect()
stream.subscribe("THYAO")
quote = stream.wait_for_quote("THYAO")
print(quote['last'])  # Gerçek zamanlı fiyat

# Logout
bp.clear_tradingview_auth()
```

**Session süresi:** ~30 gün (remember=on ile)

**Chrome DevTools ile Cookie Alma:**

1. TradingView'a giriş yapın (tradingview.com)
2. `F12` veya `Ctrl+Shift+I` ile DevTools'u açın
3. **Application** sekmesine gidin
4. Sol menüden **Cookies** → `https://www.tradingview.com` seçin
5. Aşağıdaki cookie'leri bulun ve değerlerini kopyalayın:
   - `sessionid` → `session` parametresi
   - `sessionid_sign` → `session_sign` parametresi

```python
bp.set_tradingview_auth(
    session="kopyaladığınız_sessionid_değeri",
    session_sign="kopyaladığınız_sessionid_sign_değeri"
)
```

### Quote Alanları (46 alan)

| Kategori | Alanlar |
|----------|---------|
| **Fiyat** | `last`, `change`, `change_percent`, `bid`, `ask`, `bid_size`, `ask_size`, `volume` |
| **OHLC** | `open`, `high`, `low`, `prev_close` |
| **Temel** | `market_cap`, `pe_ratio`, `eps`, `dividend_yield`, `beta` |
| **52 Hafta** | `high_52_week`, `low_52_week` |
| **Meta** | `description`, `currency`, `timestamp` |

### Performans Karşılaştırması

| Metrik | Eski (get_quote) | Yeni (TradingViewStream) |
|--------|------------------|--------------------------|
| Gecikme | ~7000ms | ~50-100ms |
| Throughput | 0.1 req/s | 10-20 req/s |
| Bağlantı | Her istekte yeni | Tek persistent |
| Cached Quote | N/A | <1ms |

> **Teşekkür:** Bu TradingView entegrasyonu [Mathieu2301/TradingView-API](https://github.com/Mathieu2301/TradingView-API) projesinden ilham alınarak geliştirilmiştir.

---

## Sembol Arama (Search)

TradingView symbol search API ile çoklu piyasada sembol arama.

```python
import borsapy as bp

# Basit arama
bp.search("banka")           # ['AKBNK', 'GARAN', 'ISCTR', ...]
bp.search("enerji")          # ['AKSEN', 'ODAS', 'ZOREN', ...]
bp.search("THY")             # ['THYAO']

# Tip filtreleme
bp.search("gold", type="forex")     # Altın pariteleri
bp.search("BTC", type="crypto")     # Kripto
bp.search("XU", type="index")       # Endeksler
bp.search("F_XU030", type="futures") # Vadeli kontratlar

# Exchange filtresi
bp.search("GARAN", exchange="BIST")  # Sadece BIST

# Detaylı sonuç
results = bp.search("THYAO", full_info=True)
# [{'symbol': 'THYAO', 'exchange': 'BIST', 'description': 'TURK HAVA YOLLARI', ...}]

# Kısa yol fonksiyonları
bp.search_bist("banka")      # Sadece BIST hisseleri
bp.search_crypto("ETH")      # Sadece kripto
bp.search_forex("USD")       # Sadece forex
bp.search_index("XU")        # Sadece endeksler
```

**Desteklenen Tipler:** `stock`, `forex`, `crypto`, `index`, `futures`, `bond`, `fund`

---

## Replay Mode (Backtesting için Tarihsel Oynatma)

Backtesting için tarihsel veriyi candle-by-candle oynatma.

```python
import borsapy as bp

# Basit replay
session = bp.create_replay("THYAO", period="6mo", speed=5.0)

for candle in session.replay():
    print(f"{candle['timestamp']}: Close={candle['close']}")
    # Trading logic...

# Callback ile
def on_candle(c):
    print(f"Progress: {c['_index']}/{c['_total']} ({c['_progress']:.1%})")

session.on_candle(on_candle)
list(session.replay())  # Callback'ler otomatik çalışır

# Tarih filtresi ile
for candle in session.replay_filtered(
    start_date="2024-01-01",
    end_date="2024-06-01"
):
    # Sadece belirlenen tarih aralığı
    pass

# İstatistikler
print(session.stats())
# {'symbol': 'THYAO', 'total_candles': 252, 'progress': 0.5, ...}
```

**Candle Formatı:**
```python
{
    "timestamp": datetime,
    "open": 285.0,
    "high": 286.5,
    "low": 284.0,
    "close": 285.5,
    "volume": 123456,
    "_index": 42,      # Kaçıncı candle
    "_total": 252,     # Toplam candle sayısı
    "_progress": 0.167 # İlerleme (0.0-1.0)
}
```

---

## Backtest Engine

Strateji backtesting framework'ü. Kendi stratejilerinizi geçmiş verilere karşı test edin.

### Temel Kullanım

```python
import borsapy as bp

# Strateji tanımla
def rsi_strategy(candle, position, indicators):
    """
    Args:
        candle: {'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'}
        position: 'long' | 'short' | None
        indicators: {'rsi': 48.5, 'sma_20': 285.5, ...}
    Returns:
        'BUY' | 'SELL' | 'HOLD' | None
    """
    if indicators.get('rsi', 50) < 30 and position is None:
        return 'BUY'
    elif indicators.get('rsi', 50) > 70 and position == 'long':
        return 'SELL'
    return 'HOLD'

# Backtest çalıştır
result = bp.backtest(
    "THYAO",
    rsi_strategy,
    period="1y",
    capital=100000,
    commission=0.001,
    indicators=['rsi', 'sma_20']
)

# Sonuçlar
print(result.summary())
print(f"Net Profit: {result.net_profit:.2f} TL")
print(f"Net Profit %: {result.net_profit_pct:.2f}%")
print(f"Win Rate: {result.win_rate:.1f}%")
print(f"Sharpe Ratio: {result.sharpe_ratio:.2f}")
print(f"Max Drawdown: {result.max_drawdown:.2f}%")
print(f"Total Trades: {result.total_trades}")

# DataFrame export
print(result.trades_df)      # Trade history
print(result.equity_curve)   # Equity over time
```

### Backtest Class ile Detaylı Kullanım

```python
import borsapy as bp

bt = bp.Backtest(
    symbol="GARAN",
    strategy=rsi_strategy,
    period="2y",
    capital=50000,
    commission=0.001,
    indicators=['rsi', 'macd', 'bollinger']
)

result = bt.run()
```

### BacktestResult Metrikleri

| Metrik | Açıklama |
|--------|----------|
| `net_profit` | Net kar (TL) |
| `net_profit_pct` | Net kar yüzdesi |
| `total_trades` | Toplam işlem sayısı |
| `winning_trades` | Kazançlı işlem sayısı |
| `losing_trades` | Kayıplı işlem sayısı |
| `win_rate` | Kazanç oranı (%) |
| `profit_factor` | Brüt kar / Brüt zarar |
| `sharpe_ratio` | Risk-adjusted return |
| `sortino_ratio` | Downside risk-adjusted return |
| `max_drawdown` | Maksimum düşüş (%) |
| `avg_trade` | Ortalama işlem karı |
| `buy_hold_return` | Buy & Hold getirisi |
| `vs_buy_hold` | Strateji vs Buy & Hold |
| `trades_df` | Trade DataFrame (entry, exit, profit, duration) |
| `equity_curve` | Portföy değeri zaman serisi |

### Desteklenen Göstergeler

| Gösterge | Format | Açıklama |
|----------|--------|----------|
| RSI | `rsi`, `rsi_7`, `rsi_21` | RSI (varsayılan 14) |
| SMA | `sma_20`, `sma_50`, `sma_200` | Simple Moving Average |
| EMA | `ema_12`, `ema_26`, `ema_50` | Exponential Moving Average |
| MACD | `macd` | MACD, Signal, Histogram |
| Bollinger | `bollinger` | Upper, Middle, Lower bands |
| ATR | `atr`, `atr_20` | Average True Range |
| Stochastic | `stochastic` | %K, %D |
| ADX | `adx` | Average Directional Index |

---

## Pine Script Streaming Indicators

TradingView'ın Pine Script göstergelerini gerçek zamanlı olarak alın.

> 💡 **Gerçek Zamanlı Veri:** Varsayılan olarak ~15 dakika gecikmeli. Gerçek zamanlı gösterge değerleri için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

```python
import borsapy as bp

stream = bp.TradingViewStream()
stream.connect()

# Önce chart'a abone ol
stream.subscribe_chart("THYAO", "1m")

# Pine gösterge ekle
stream.add_study("THYAO", "1m", "RSI")           # Varsayılan ayarlar
stream.add_study("THYAO", "1m", "RSI", length=7) # Custom period
stream.add_study("THYAO", "1m", "MACD")
stream.add_study("THYAO", "1m", "BB")            # Bollinger Bands

# Değerleri bekle ve al
rsi = stream.wait_for_study("THYAO", "1m", "RSI", timeout=10)
print(rsi['value'])  # 48.5

# Tüm göstergeleri al
studies = stream.get_studies("THYAO", "1m")
print(studies)
# {
#     'RSI': {'value': 48.5},
#     'MACD': {'macd': 3.2, 'signal': 2.8, 'histogram': 0.4},
#     'BB': {'upper': 296.8, 'middle': 285.0, 'lower': 273.2}
# }

# Callback ile real-time updates
def on_rsi_update(symbol, interval, indicator, values):
    print(f"{symbol} {indicator}: {values}")

stream.on_study("THYAO", "1m", "RSI", on_rsi_update)
stream.on_any_study(lambda s, i, n, v: print(f"{s} {n}: {v}"))

stream.disconnect()
```

### Desteklenen Pine Göstergeler

| Gösterge | TradingView ID | Outputs |
|----------|----------------|---------|
| RSI | `STD;RSI` | value |
| MACD | `STD;MACD` | macd, signal, histogram |
| BB/Bollinger | `STD;BB` | upper, middle, lower |
| EMA | `STD;EMA` | value |
| SMA | `STD;SMA` | value |
| Stochastic | `STD;Stochastic` | k, d |
| ATR | `STD;ATR` | value |
| ADX | `STD;ADX` | adx, plus_di, minus_di |
| OBV | `STD;OBV` | value |
| VWAP | `STD;VWAP` | value |
| Ichimoku | `STD;Ichimoku%Cloud` | conversion, base, span_a, span_b |
| Supertrend | `STD;Supertrend` | value, direction |
| Parabolic SAR | `STD;Parabolic%SAR` | value |
| CCI | `STD;CCI` | value |
| MFI | `STD;MFI` | value |

### Custom Indicator Kullanımı

TradingView auth ile custom/community göstergeler kullanabilirsiniz.

```python
import borsapy as bp

# TradingView auth ayarla
bp.set_tradingview_auth(
    session="sessionid_cookie",
    signature="sessionid_sign_cookie"
)

stream = bp.TradingViewStream()
stream.connect()
stream.subscribe_chart("THYAO", "1m")

# Public community indicator
stream.add_study("THYAO", "1m", "PUB;abc123")

# User's own indicator
stream.add_study("THYAO", "1m", "USER;xyz789")

values = stream.get_study("THYAO", "1m", "PUB;abc123")
```

---

## Inflation (Enflasyon)

TCMB enflasyon verileri.

```python
import borsapy as bp

enf = bp.Inflation()

# Son TÜFE verileri (Tüketici Fiyat Endeksi)
print(enf.latest())
print(enf.tufe())                   # TÜFE geçmişi

# ÜFE verileri (Üretici Fiyat Endeksi)
print(enf.ufe())

# Enflasyon hesaplayıcı
# 100.000 TL'nin 2020-01'den 2024-01'e değeri
sonuc = enf.calculate(100000, "2020-01", "2024-01")
print(sonuc)
```

---

## VIOP (Vadeli İşlem ve Opsiyon)

İş Yatırım üzerinden vadeli işlem ve opsiyon verileri.

### Temel Kullanım

```python
import borsapy as bp

viop = bp.VIOP()

# Tüm vadeli işlem kontratları
print(viop.futures)

# Tüm opsiyonlar
print(viop.options)

# Vadeli işlem alt kategorileri
print(viop.stock_futures)      # Pay vadeli
print(viop.index_futures)      # Endeks vadeli
print(viop.currency_futures)   # Döviz vadeli
print(viop.commodity_futures)  # Emtia vadeli

# Opsiyon alt kategorileri
print(viop.stock_options)      # Pay opsiyonları
print(viop.index_options)      # Endeks opsiyonları

# Sembol bazlı arama
print(viop.get_by_symbol("THYAO"))  # THYAO'nun tüm türevleri
```

### VIOP Kontrat Arama ve Listeleme

```python
import borsapy as bp

# Mevcut VIOP kontratlarını listele
contracts = bp.viop_contracts("XU030D")  # BIST30 vadeli kontratları
print(contracts)  # ['XU030DG2026', 'XU030DJ2026', ...]

# Altın vadeli kontratları (D eki yok)
gold_contracts = bp.viop_contracts("XAUTRY")
print(gold_contracts)  # ['XAUTRYG2026', 'XAUTRYJ2026', ...]

# VIOP sembol arama
bp.search_viop("XU030")    # ['XU030D', 'XU030DG2026', ...]
bp.search_viop("gold")     # Altın vadeli kontratları

# Detaylı kontrat bilgisi
contracts = bp.viop_contracts("XU030D", full_info=True)
# [
#     {'symbol': 'XU030DG2026', 'month_code': 'G', 'year': '2026', ...},
#     {'symbol': 'XU030DJ2026', 'month_code': 'J', 'year': '2026', ...},
# ]
```

### VIOP Gerçek Zamanlı Streaming

TradingView WebSocket ile vadeli kontratların gerçek zamanlı fiyatları.

```python
import borsapy as bp

stream = bp.TradingViewStream()
stream.connect()

# Vadeli kontrata abone ol (belirli vade)
stream.subscribe("XU030DG2026")      # BIST30 Şubat 2026
stream.subscribe("XAUTRYG2026")      # Altın TRY Şubat 2026
stream.subscribe("USDTRYG2026")      # Dolar TRY Şubat 2026

# Fiyat al
quote = stream.wait_for_quote("XU030DG2026", timeout=5)
print(f"BIST30 Vadeli: {quote['last']} TL, Değişim: {quote['change_percent']:.2f}%")

# Callback ile
def on_viop_update(symbol, quote):
    print(f"{symbol}: {quote['last']} TL, Vol: {quote['volume']}")

stream.on_quote("XU030DG2026", on_viop_update)

# Chart verileri (OHLCV)
stream.subscribe_chart("XU030DG2026", "1m")
candle = stream.wait_for_candle("XU030DG2026", "1m")
print(f"Open: {candle['open']}, Close: {candle['close']}")

stream.disconnect()
```

### VIOP Kontrat Formatı

Kontrat formatı: Base symbol + Month code + Year (örn: `XU030DG2026`)

**Ay Kodları:**

| Kod | Ay |
|-----|-----|
| F | Ocak |
| G | Şubat |
| H | Mart |
| J | Nisan |
| K | Mayıs |
| M | Haziran |
| N | Temmuz |
| Q | Ağustos |
| U | Eylül |
| V | Ekim |
| X | Kasım |
| Z | Aralık |

**Desteklenen VIOP Kontratları:**

| Tip | Örnek Base Symbol | Açıklama |
|-----|-------------------|----------|
| Endeks | `XU030D`, `XU100D`, `XLBNKD` | BIST endeks vadeli |
| Döviz | `USDTRYD`, `EURTRD` | Döviz vadeli |
| Altın | `XAUTRY`, `XAUUSD` | Altın vadeli (TRY/USD, D eki yok) |
| Hisse | `THYAOD`, `GARAND` | Pay vadeli |

> **Not**: Continuous kontratlar (`XU030D1!`) TradingView WebSocket'te çalışmıyor. Belirli vade kontratları kullanın (örn: `XU030DG2026`).

---

## Bond (Tahvil/Bono)

Türk devlet tahvili faiz oranları.

```python
import borsapy as bp

# Tüm tahvil faizleri
print(bp.bonds())
#                 name maturity   yield  change  change_pct
# 0   2 Yıllık Tahvil       2Y   26.42    0.40        1.54
# 1   5 Yıllık Tahvil       5Y   27.15    0.35        1.31
# 2  10 Yıllık Tahvil      10Y   28.03    0.42        1.52

# Tek tahvil
bond = bp.Bond("10Y")               # 2Y, 5Y, 10Y
print(bond.yield_rate)              # Faiz oranı (örn: 28.03)
print(bond.yield_decimal)           # Ondalık (örn: 0.2803)
print(bond.change_pct)              # Günlük değişim (%)
print(bond.info)                    # Tüm bilgiler

# Risk-free rate (DCF hesaplamaları için)
rfr = bp.risk_free_rate()           # 10Y faiz oranı (ondalık)
print(rfr)                          # 0.2803
```

---

## TCMB (Merkez Bankası Faiz Oranları)

TCMB politika faizi ve koridor oranları.

```python
import borsapy as bp

tcmb = bp.TCMB()

# Güncel oranlar
print(tcmb.policy_rate)             # 1 hafta repo faizi (%)
print(tcmb.overnight)               # {'borrowing': 36.5, 'lending': 41.0}
print(tcmb.late_liquidity)          # {'borrowing': 0.0, 'lending': 44.0}

# Tüm oranlar (DataFrame)
print(tcmb.rates)
#              type  borrowing  lending
# 0          policy        NaN     38.0
# 1       overnight       36.5     41.0
# 2  late_liquidity        0.0     44.0

# Geçmiş veriler
print(tcmb.history("policy"))           # 1 hafta repo geçmişi (2010+)
print(tcmb.history("overnight"))        # Gecelik faiz geçmişi
print(tcmb.history("late_liquidity", period="1y"))  # Son 1 yıl LON

# Kısa yol fonksiyonu
print(bp.policy_rate())             # Güncel politika faizi
```

### Desteklenen Oranlar

| Oran | Açıklama |
|------|----------|
| `policy_rate` | 1 hafta repo faizi (politika faizi) |
| `overnight` | Gecelik (O/N) koridor oranları (borrowing/lending) |
| `late_liquidity` | Geç likidite penceresi (LON) oranları |

---

## Eurobond (Türk Devlet Tahvilleri)

Yabancı para cinsinden (USD/EUR) Türk devlet tahvilleri.

```python
import borsapy as bp

# Tüm eurobondlar (38+ tahvil)
df = bp.eurobonds()
print(df)
#            isin   maturity  days_to_maturity currency  bid_price  bid_yield  ask_price  ask_yield
# 0  US900123DG28 2033-01-19              2562      USD     120.26       6.55     122.19       6.24
# ...

# Para birimine göre filtre
df_usd = bp.eurobonds(currency="USD")   # Sadece USD (34 tahvil)
df_eur = bp.eurobonds(currency="EUR")   # Sadece EUR (4 tahvil)

# Tek eurobond (ISIN ile)
bond = bp.Eurobond("US900123DG28")
print(bond.isin)                    # US900123DG28
print(bond.maturity)                # 2033-01-19
print(bond.currency)                # USD
print(bond.days_to_maturity)        # 2562
print(bond.bid_price)               # 120.26
print(bond.bid_yield)               # 6.55
print(bond.ask_price)               # 122.19
print(bond.ask_yield)               # 6.24
print(bond.info)                    # Tüm veriler (dict)
```

### Eurobond Verileri

| Alan | Açıklama |
|------|----------|
| `isin` | Uluslararası tahvil kimlik numarası |
| `maturity` | Vade tarihi |
| `days_to_maturity` | Vadeye kalan gün |
| `currency` | Para birimi (USD veya EUR) |
| `bid_price` | Alış fiyatı |
| `bid_yield` | Alış getirisi (%) |
| `ask_price` | Satış fiyatı |
| `ask_yield` | Satış getirisi (%) |

---

## EconomicCalendar (Ekonomik Takvim)

Ekonomik olaylar ve göstergeler.

```python
import borsapy as bp

cal = bp.EconomicCalendar()

# Bu haftanın olayları
df = cal.events(period="1w")
#         Date   Time  Country Importance                    Event   Actual Forecast Previous
# 0 2024-01-15  10:00  Türkiye       high     İşsizlik Oranı (Kas)     9.2%     9.3%     9.1%
# 1 2024-01-16  14:30      ABD       high  Perakende Satışlar (Ara)    0.6%     0.4%     0.3%

# Filtreleme
df = cal.events(period="1ay", country="TR")              # Sadece Türkiye
df = cal.events(period="1w", importance="high")          # Sadece önemli
df = cal.events(country="TR", importance="high")         # TR + önemli

# Kısayollar
df = cal.today()                    # Bugünkü olaylar
df = cal.this_week()                # Bu hafta
df = cal.this_month()               # Bu ay

# Fonksiyon olarak
df = bp.economic_calendar(period="1w", country="TR")

# Desteklenen ülkeler
# TR (Türkiye), US (ABD), EU (Euro Bölgesi), DE (Almanya),
# GB (İngiltere), JP (Japonya), CN (Çin)

# Önem seviyeleri: high, medium, low
```

---

## Screener (Hisse Tarama)

BIST hisselerini 40+ kritere göre filtreleme (İş Yatırım API).

### Hızlı Başlangıç

```python
import borsapy as bp

# Hazır şablonlar
df = bp.screen_stocks(template="high_dividend")    # Temettü verimi > %2
df = bp.screen_stocks(template="low_pe")           # F/K < 10
df = bp.screen_stocks(template="high_roe")         # ROE > %15
df = bp.screen_stocks(template="high_upside")      # Getiri potansiyeli > 0

# Doğrudan filtreler
df = bp.screen_stocks(pe_max=10)                   # F/K en fazla 10
df = bp.screen_stocks(dividend_yield_min=3)        # Temettü verimi min %3
df = bp.screen_stocks(roe_min=20, pb_max=2)        # ROE > %20, PD/DD < 2

# Sektör/endeks ile kombine
df = bp.screen_stocks(sector="Bankacılık", dividend_yield_min=3)
df = bp.screen_stocks(sector="Holding", pe_max=8)
```

### Mevcut Şablonlar

| Şablon | Açıklama | Kriter |
|--------|----------|--------|
| `small_cap` | Küçük şirketler | Piyasa değeri < ~43B TL |
| `mid_cap` | Orta boy şirketler | Piyasa değeri 43B-215B TL |
| `large_cap` | Büyük şirketler | Piyasa değeri > 215B TL |
| `high_dividend` | Yüksek temettü | Temettü verimi > %2 |
| `low_pe` | Düşük F/K | F/K < 10 |
| `high_roe` | Yüksek ROE | ROE > %15 |
| `high_upside` | Pozitif potansiyel | Getiri potansiyeli > 0 |
| `low_upside` | Negatif potansiyel | Getiri potansiyeli < 0 |
| `high_volume` | Yüksek hacim | 3 aylık hacim > $1M |
| `low_volume` | Düşük hacim | 3 aylık hacim < $0.5M |
| `high_net_margin` | Yüksek kar marjı | Net kar marjı > %10 |
| `high_return` | Haftalık artış | 1 hafta getiri > 0 |
| `high_foreign_ownership` | Yüksek yabancı oranı | Yabancı oranı > %30 |
| `buy_recommendation` | AL tavsiyesi | Analist tavsiyesi: AL |
| `sell_recommendation` | SAT tavsiyesi | Analist tavsiyesi: SAT |

### Fluent API (Gelişmiş Kullanım)

```python
screener = bp.Screener()

# Değerleme filtreleri
screener.add_filter("pe", max=15)                  # F/K < 15
screener.add_filter("pb", max=2)                   # PD/DD < 2
screener.add_filter("ev_ebitda", max=8)            # FD/FAVÖK < 8

# Temettü filtresi
screener.add_filter("dividend_yield", min=3)       # Temettü verimi > %3

# Karlılık filtreleri
screener.add_filter("roe", min=15)                 # ROE > %15
screener.add_filter("net_margin", min=10)          # Net kar marjı > %10

# Piyasa değeri (TL, milyon)
screener.add_filter("market_cap", min=10000)       # > 10 milyar TL

# Getiri filtreleri
screener.add_filter("return_1w", min=0)            # Haftalık getiri pozitif
screener.add_filter("return_1m", min=5)            # Aylık getiri > %5

# Sektör/endeks/tavsiye
screener.set_sector("Bankacılık")
screener.set_index("BIST 100")
screener.set_recommendation("AL")                  # AL, TUT, SAT

results = screener.run()
```

### Tüm Filtre Kriterleri

#### Fiyat ve Piyasa Değeri
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `price` | Kapanış fiyatı (TL) |
| `market_cap` | Piyasa değeri (mn TL) |
| `market_cap_usd` | Piyasa değeri (mn $) |
| `float_ratio` | Halka açıklık oranı (%) |
| `float_market_cap` | Halka açık piyasa değeri (mn $) |

#### Değerleme Çarpanları
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `pe` | Cari F/K (Fiyat/Kazanç) |
| `pb` | Cari PD/DD (Piyasa Değeri/Defter Değeri) |
| `ev_ebitda` | Cari FD/FAVÖK |
| `ev_sales` | Cari FD/Satışlar |
| `pe_2025` | 2025 tahmini F/K |
| `pb_2025` | 2025 tahmini PD/DD |
| `ev_ebitda_2025` | 2025 tahmini FD/FAVÖK |
| `pe_hist_avg` | Tarihsel ortalama F/K |
| `pb_hist_avg` | Tarihsel ortalama PD/DD |

#### Temettü
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `dividend_yield` | 2024 temettü verimi (%) |
| `dividend_yield_2025` | 2025 tahmini temettü verimi (%) |
| `dividend_yield_5y_avg` | 5 yıllık ortalama temettü verimi (%) |

#### Karlılık
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `roe` | Cari ROE (%) |
| `roa` | Cari ROA (%) |
| `net_margin` | 2025 net kar marjı (%) |
| `ebitda_margin` | 2025 FAVÖK marjı (%) |
| `roe_2025` | 2025 tahmini ROE |
| `roa_2025` | 2025 tahmini ROA |

#### Getiri (Relatif - Endekse Göre)
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `return_1d` | 1 gün relatif getiri (%) |
| `return_1w` | 1 hafta relatif getiri (%) |
| `return_1m` | 1 ay relatif getiri (%) |
| `return_1y` | 1 yıl relatif getiri (%) |
| `return_ytd` | Yıl başından beri relatif getiri (%) |

#### Getiri (TL Bazlı)
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `return_1d_tl` | 1 gün TL getiri (%) |
| `return_1w_tl` | 1 hafta TL getiri (%) |
| `return_1m_tl` | 1 ay TL getiri (%) |
| `return_1y_tl` | 1 yıl TL getiri (%) |
| `return_ytd_tl` | Yıl başından beri TL getiri (%) |

#### Hacim ve Likidite
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `volume_3m` | 3 aylık ortalama hacim (mn $) |
| `volume_12m` | 12 aylık ortalama hacim (mn $) |

#### Yabancı ve Hedef Fiyat
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `foreign_ratio` | Yabancı oranı (%) |
| `foreign_ratio_1w_change` | Yabancı oranı 1 haftalık değişim (baz puan) |
| `foreign_ratio_1m_change` | Yabancı oranı 1 aylık değişim (baz puan) |
| `target_price` | Hedef fiyat (TL) |
| `upside_potential` | Getiri potansiyeli (%) |

#### Endeks Ağırlıkları
| Kriter | Açıklama |
|--------|----------|
| `bist100_weight` | BIST 100 endeks ağırlığı |
| `bist50_weight` | BIST 50 endeks ağırlığı |
| `bist30_weight` | BIST 30 endeks ağırlığı |

### Örnek Stratejiler

```python
import borsapy as bp

# Değer Yatırımı: Düşük çarpanlar, yüksek temettü
screener = bp.Screener()
screener.add_filter("pe", max=10)
screener.add_filter("pb", max=1.5)
screener.add_filter("dividend_yield", min=4)
value_stocks = screener.run()

# Büyüme Yatırımı: Yüksek ROE, pozitif momentum
screener = bp.Screener()
screener.add_filter("roe", min=20)
screener.add_filter("return_1m", min=0)
screener.add_filter("market_cap", min=50000)  # Büyük şirketler (>50B TL)
growth_stocks = screener.run()

# Temettü Avcısı: Banka hisseleri, yüksek temettü
df = bp.screen_stocks(
    sector="Bankacılık",
    dividend_yield_min=5,
    pe_max=6
)

# Yabancı Takibi: Yabancıların ilgi gösterdiği hisseler
screener = bp.Screener()
screener.add_filter("foreign_ratio", min=40)
screener.add_filter("foreign_ratio_1m_change", min=1)  # Son 1 ayda artan
foreign_favorites = screener.run()

# Analist Favorileri: AL tavsiyeli, yüksek potansiyel
df = bp.screen_stocks(
    template="buy_recommendation",
    upside_potential_min=20
)
```

### Yardımcı Fonksiyonlar

```python
# Tüm filtre kriterleri (API'den)
print(bp.screener_criteria())
# [{'id': '7', 'name': 'Kapanış (TL)', 'min': '1.1', 'max': '14087.5'}, ...]

# Sektör listesi (53 sektör)
print(bp.sectors())
# ['Bankacılık', 'Holding ve Yatırım', 'Enerji', 'Gıda', ...]

# Endeks listesi
print(bp.stock_indices())
# ['BIST 30', 'BIST 50', 'BIST 100', 'BIST BANKA', ...]
```

### Çıktı Formatı

```python
df = bp.screen_stocks(template="high_dividend")
print(df.columns)
# Index(['symbol', 'name', 'criteria_7', 'criteria_33', ...], dtype='object')
#
# symbol: Hisse kodu (THYAO, GARAN, vb.)
# name: Şirket adı
# criteria_X: İlgili kriter değerleri (X = kriter ID)
```

---

## Teknik Tarama (Technical Scanner)

Teknik göstergelere dayalı hisse tarama. `scan()` fonksiyonu veya `TechnicalScanner` class ile kullanılabilir.

> 💡 **TradingView Entegrasyonu:** Scanner, TradingView Screener API üzerinden çalışır. Varsayılan olarak ~15 dakika gecikmeli veri kullanır. Gerçek zamanlı tarama için [TradingView Kimlik Doğrulama](#tradingview-kimlik-doğrulama-gerçek-zamanlı-veri) bölümüne bakın.

### Basit Kullanım

```python
import borsapy as bp

# Basit tarama (DataFrame döndürür)
df = bp.scan("XU030", "rsi < 30")                # RSI oversold
df = bp.scan("XU100", "price > sma_50")          # SMA50 üzerinde
df = bp.scan("XBANK", "change_percent > 3")      # %3+ yükselenler

# Compound koşullar
df = bp.scan("XU030", "rsi < 30 and volume > 1000000")
df = bp.scan("XU030", "sma_20 crosses_above sma_50")  # Golden cross

# Sonuçları incele
print(f"Bulunan: {len(df)} hisse")
print(df[['symbol', 'price', 'rsi', 'volume']])
```

### Index.scan() Metodu

```python
import borsapy as bp

# Index nesnesi üzerinden tarama
xu030 = bp.Index("XU030")
df = xu030.scan("rsi < 30")
df = xu030.scan("price > sma_50 and rsi > 50")
```

### TechnicalScanner Class

```python
import borsapy as bp

scanner = bp.TechnicalScanner()
scanner.set_universe("XU030")
scanner.add_condition("rsi < 30", name="oversold")
scanner.add_condition("volume > 1000000", name="high_vol")
results = scanner.run()

print(results[['symbol', 'rsi', 'volume', 'conditions_met']])
```

### Desteklenen Koşullar

| Kategori | Koşullar | Örnek |
|----------|----------|-------|
| **Quote** | `price`, `volume`, `change_percent`, `bid`, `ask` | `price > 100` |
| **Göstergeler** | `rsi`, `sma_N`, `ema_N`, `macd`, `signal`, `bb_upper/lower`, `adx`, `atr`, `cci`, `stoch_k/d` | `rsi < 30` |
| **Lokal** | `supertrend`, `supertrend_direction`, `t3` | `supertrend_direction == 1` |
| **Crossover** | `crosses`, `crosses_above`, `crosses_below` | `sma_20 crosses_above sma_50` |
| **Yüzde** | `above_pct`, `below_pct` | `close above_pct sma_50 1.05` |

### Timeframe Desteği

```python
import borsapy as bp

# Günlük (varsayılan)
df = bp.scan("XU030", "rsi < 30")

# Saatlik
df = bp.scan("XU030", "rsi < 30", interval="1h")

# 15 dakikalık
df = bp.scan("XU030", "macd > signal", interval="15m")

# Desteklenen: 1m, 5m, 15m, 30m, 1h, 2h, 4h, 1d, 1W, 1M
```

### Örnek Stratejiler

```python
import borsapy as bp

# Oversold tarama
oversold = bp.scan("XU100", "rsi < 30")

# Golden Cross
golden = bp.scan("XU030", "sma_20 crosses_above sma_50")

# Death Cross
death = bp.scan("XU030", "sma_20 crosses_below sma_50")

# MACD sıfır çizgisini geçiyor
macd_cross = bp.scan("XU100", "macd crosses signal")

# Yüksek hacimli momentum
momentum = bp.scan("XU030", "rsi > 50 and volume > 5000000 and change_percent > 2")

# Fiyat SMA50'nin %5 üzerinde
breakout = bp.scan("XU030", "close above_pct sma_50 1.05")

# Fiyat SMA200'ün %10 altında (potansiyel dip)
dip = bp.scan("XU100", "close below_pct sma_200 0.90")

# Bollinger alt bandına yakın
bb_low = bp.scan("XU030", "close < bb_lower")

# Saatlik RSI oversold
hourly_oversold = bp.scan("XU030", "rsi < 30", interval="1h")
```

### Lokal Hesaplanan Göstergeler (Supertrend, T3)

Supertrend ve Tilson T3 göstergeleri TradingView Scanner API'de bulunmadığı için lokal olarak hesaplanır.

```python
import borsapy as bp

# Supertrend Taramaları
bullish = bp.scan("XU030", "supertrend_direction == 1")   # Yükseliş trendi
bearish = bp.scan("XU030", "supertrend_direction == -1")  # Düşüş trendi
above_st = bp.scan("XU030", "close > supertrend")         # Fiyat supertrend üstünde

# Tilson T3 Taramaları
above_t3 = bp.scan("XU030", "close > t3")                 # Fiyat T3 üstünde
below_t3 = bp.scan("XU030", "close < t3")                 # Fiyat T3 altında

# Kombinasyon: RSI oversold + Supertrend bullish
combo = bp.scan("XU030", "rsi < 30 and supertrend_direction == 1")

# Sonuçları incele
print(bullish[['symbol', 'supertrend', 'supertrend_direction', 'close']])
```

**Desteklenen Lokal Alanlar:**
| Alan | Açıklama |
|------|----------|
| `supertrend` | Supertrend değeri |
| `supertrend_direction` | 1 = yükseliş, -1 = düşüş |
| `supertrend_upper` | Üst band |
| `supertrend_lower` | Alt band |
| `t3` / `tilson_t3` | Tilson T3 değeri |

---

## Twitter/X Tweet Arama

Hisse, fon, döviz ve kripto ile ilgili tweet arama. Twitter/X GraphQL API üzerinden [Scweet](https://github.com/Altimis/Scweet) kütüphanesi ile çalışır.

> **Optional Dependency:** `pip install borsapy[twitter]` ile yüklenir. Core borsapy kurulumunu etkilemez.

### Kurulum ve Kimlik Doğrulama

```python
# Ek bağımlılık yükle
# pip install borsapy[twitter]

import borsapy as bp

# Twitter cookie auth (browser DevTools > Application > Cookies > x.com)
bp.set_twitter_auth(auth_token="abc123...", ct0="xyz789...")

# Alternatif: cookies dict
bp.set_twitter_auth(cookies={"auth_token": "abc123", "ct0": "xyz789"})

# Alternatif: cookies dosyası
bp.set_twitter_auth(cookies_file="cookies.json")

# Auth temizle
bp.clear_twitter_auth()
```

### Standalone Tweet Arama

```python
import borsapy as bp

# Temel arama
df = bp.search_tweets("$THYAO", period="7d")
print(df[['text', 'author_handle', 'likes', 'retweets']])

# Türkçe tweetler, son 1 gün
df = bp.search_tweets("dolar kur", period="1d", lang="tr", limit=50)

# Tarih aralığı ile
df = bp.search_tweets("enflasyon", since="2025-01-01", until="2025-02-01")
```

### Asset Entegrasyonu

Her varlık sınıfı için otomatik sorgu oluşturma:

```python
import borsapy as bp

# Hisse — $THYAO OR #THYAO OR THYAO OR "TURK HAVA YOLLARI"
bp.Ticker("THYAO").tweets(period="7d")

# Fon — #AAK OR AAK OR "AK PORTFOY KISA VADELI BONO"
bp.Fund("AAK").tweets(period="7d")

# Döviz — $USDTRY OR dolar kur OR dolar TL
bp.FX("USD").tweets(period="7d")

# Kripto — $BTC OR #Bitcoin
bp.Crypto("BTCTRY").tweets(period="7d")

# Custom sorgu override
bp.Ticker("THYAO").tweets(query="THY uçak grev")
```

### DataFrame Sütunları

| Sütun | Tip | Açıklama |
|-------|-----|----------|
| `tweet_id` | str | Tweet ID |
| `created_at` | datetime | Tarih |
| `text` | str | Tweet metni |
| `author_handle` | str | @kullanıcı |
| `author_name` | str | Görünen isim |
| `likes` | int | Beğeni |
| `retweets` | int | Retweet |
| `replies` | int | Yanıt |
| `views` | int | Görüntülenme |
| `quotes` | int | Alıntı |
| `bookmarks` | int | Yer imi |
| `author_followers` | int | Takipçi sayısı |
| `author_verified` | bool | Doğrulanmış mı |
| `lang` | str | Dil kodu |
| `url` | str | Tweet linki |

### Desteklenen Periodlar

| Period | Süre |
|--------|------|
| `1d` | 1 gün |
| `3d` | 3 gün |
| `7d` / `1w` | 7 gün |
| `2w` | 14 gün |
| `1mo` | 30 gün |
| `3mo` | 90 gün |

---

## Şirket Listesi

BIST şirketlerini listeleme ve arama.

```python
import borsapy as bp

# Tüm şirketler
df = bp.companies()
print(df)

# Şirket arama
sonuc = bp.search_companies("banka")
print(sonuc)
```

---

## Veri Kaynakları

| Modül | Kaynak | Açıklama |
|-------|--------|----------|
| Ticker | İş Yatırım, TradingView, KAP, hedeffiyat.com.tr, isinturkiye.com.tr | Hisse verileri, finansallar, bildirimler, analist hedefleri, ISIN, ETF sahipliği |
| Index | TradingView, BIST | BIST endeksleri, bileşen listeleri |
| FX | canlidoviz.com, doviz.com, TradingView | 65 döviz, altın, emtia; banka/kurum kurları; intraday (TradingView) |
| Crypto | BtcTurk | Kripto para verileri |
| Fund | TEFAS | Yatırım fonu verileri, varlık dağılımı, tarama/karşılaştırma, stopaj oranları |
| Inflation | TCMB | Enflasyon verileri |
| VIOP | İş Yatırım, TradingView | Vadeli işlem/opsiyon; gerçek zamanlı streaming |
| Bond | doviz.com | Devlet tahvili faiz oranları (2Y, 5Y, 10Y) |
| TCMB | tcmb.gov.tr | Merkez Bankası faiz oranları (politika, gecelik, LON) |
| Eurobond | ziraatbank.com.tr | Türk devlet eurobondları (USD/EUR, 38+ tahvil) |
| EconomicCalendar | doviz.com | Ekonomik takvim (TR, US, EU, DE, GB, JP, CN) |
| Screener | İş Yatırım | Hisse tarama (İş Yatırım gelişmiş hisse arama) |
| TradingViewStream | TradingView WebSocket | Gerçek zamanlı fiyat, OHLCV, Pine Script göstergeleri |
| Search | TradingView | Sembol arama (hisse, döviz, kripto, endeks, vadeli) |
| Backtest | Yerel | Strateji backtesting engine |
| Twitter/X | Scweet (optional) | Tweet arama (Twitter GraphQL API, cookie auth) |

---

## yfinance ile Karşılaştırma

### Ortak Özellikler
- `Ticker`, `Tickers` sınıfları
- `download()` fonksiyonu
- `info`, `history()`, finansal tablolar
- Temettü, split, kurumsal işlemler
- Analist hedefleri ve tavsiyeler

### borsapy'ye Özgü
- **TradingViewStream**: Gerçek zamanlı WebSocket streaming - quote, OHLCV, Pine Script göstergeleri
- **Backtest Engine**: Strateji backtesting framework - Sharpe, max drawdown, trade analizi
- **Replay Mode**: Backtesting için tarihsel candle-by-candle oynatma
- **Search**: TradingView sembol arama - hisse, döviz, kripto, endeks, vadeli
- **TA Signals**: TradingView teknik analiz sinyalleri - AL/SAT/TUT (11 oscillator + 17 MA)
- **Heikin Ashi**: Alternatif mum grafiği hesaplama
- **ETF Holders**: Uluslararası ETF'lerin hisse pozisyonları
- **Portfolio**: Çoklu varlık portföy yönetimi + risk metrikleri (Sharpe, Sortino, Beta, Alpha)
- **FX**: Döviz ve emtia verileri + banka kurları + intraday (TradingView)
- **Crypto**: Kripto para (BtcTurk)
- **Fund**: Yatırım fonları + varlık dağılımı + tarama/karşılaştırma + stopaj oranları (TEFAS)
- **Inflation**: Enflasyon verileri ve hesaplayıcı (TCMB)
- **VIOP**: Vadeli işlem/opsiyon + gerçek zamanlı streaming + kontrat arama
- **Bond**: Devlet tahvili faiz oranları + risk_free_rate (doviz.com)
- **TCMB**: Merkez Bankası faiz oranları - politika, gecelik, LON + geçmiş (tcmb.gov.tr)
- **Eurobond**: Türk devlet eurobondları - 38+ tahvil, USD/EUR (ziraatbank.com.tr)
- **EconomicCalendar**: Ekonomik takvim - 7 ülke desteği (doviz.com)
- **Screener**: Hisse tarama - 50+ kriter, sektör/endeks filtreleme (İş Yatırım)
- **Teknik Analiz**: 12+ gösterge (SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger, ATR, Stochastic, OBV, VWAP, ADX, Supertrend, Tilson T3, Heikin Ashi)
- **Twitter/X**: Tweet arama — hisse, fon, döviz, kripto entegrasyonu (Scweet, optional dep)
- **KAP Entegrasyonu**: Resmi bildirimler ve takvim

---

## Katkıda Bulunma

Ek özellik istekleri ve öneriler için [GitHub Discussions](https://github.com/saidsurucu/borsapy/discussions) üzerinden tartışma açabilirsiniz.

---

## Sorumluluk Reddi

Bu kütüphane aracılığıyla erişilen veriler, ilgili veri kaynaklarına aittir:
- **İş Yatırım** (isyatirim.com.tr): Finansal tablolar, hisse tarama, VIOP
- **TradingView** (tradingview.com): Hisse OHLCV, endeksler, gerçek zamanlı streaming, teknik analiz sinyalleri, sembol arama, ETF sahipliği
- **KAP** (kap.org.tr): Şirket bildirimleri, ortaklık yapısı
- **TCMB** (tcmb.gov.tr): Enflasyon verileri, merkez bankası faiz oranları
- **BtcTurk**: Kripto para verileri
- **TEFAS** (tefas.gov.tr): Yatırım fonu verileri
- **doviz.com**: Döviz kurları, banka kurları, ekonomik takvim, tahvil faizleri
- **canlidoviz.com**: Döviz kurları, emtia fiyatları
- **Ziraat Bankası** (ziraatbank.com.tr): Eurobond verileri
- **hedeffiyat.com.tr**: Analist hedef fiyatları
- **isinturkiye.com.tr**: ISIN kodları
- **Twitter/X** (x.com): Tweet verileri (Scweet kütüphanesi aracılığıyla, optional dependency)

Kütüphane yalnızca kişisel kullanım amacıyla hazırlanmıştır ve veriler ticari amaçlarla kullanılamaz.

---

## Lisans

Apache 2.0
