borsapy

Kurulum

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

Hızlı Başlangıç

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
# EVDS — TCMB Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (145 kategori, on binlerce makro seri)
bp.set_evds_key("YOUR_EVDS_KEY") # Ücretsiz key: https://evds3.tcmb.gov.tr
print(bp.evds_series("TP.DK.USD.A.YTL", period="1y")) # USD/TRY günlük
print(bp.evds_series("TP.FG.J0", period="2y", formula="yoy_pct")) # TÜFE YoY%
print(bp.EVDS().categories) # 145 kategori (key gerekmez)
print(bp.EVDS().search("dolar")) # Katalogda kelime arama

Komut Satırı Arayüzü (CLI)

# 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

Ticker (Hisse Senedi)

Temel Kullanım

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

# 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

# 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"))

Temettü ve Sermaye Artırımları

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

print(hisse.major_holders) # Ana ortaklar

Analist Verileri

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

KAP Bildirimleri

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

Diğer Bilgiler

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

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}%")

Tickers ve download (Çoklu Hisse)

Tickers Sınıfı

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

# 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)

Temel Kullanım

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

# 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

FX (Döviz ve Emtia)

Döviz Kurları

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)

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)

Desteklenen Dövizler

Banka Kurları

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年01月15日 10:30:00
# 1 Garanti 34.82 35.12 2024年01月15日 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

# 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)

# 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)

# 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)

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)

Temel Kullanım

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

Fon Profil Bilgileri (info)

print(fon.info['isin']) # "TRMAF1WWWWW4"
print(fon.info['kap_link']) # KAP fon bilgi sayfası
print(fon.info['first_trading_time']) # "09:00"
print(fon.info['last_trading_time']) # "17:30"
print(fon.info['buy_valor']) # Alış valörü (gün)
print(fon.info['sell_valor']) # Satış valörü (gün)
print(fon.info['entry_fee']) # Giriş komisyonu
print(fon.info['exit_fee']) # Çıkış komisyonu
print(fon.info['daily_return']) # Günlük getiri
print(fon.info['category_rank']) # Kategori sırası (örn: 20/181)
print(fon.info['fund_class']) # "YAT" veya "EMK"

Varlık Dağılımı (Scrapling Gerekli)

pip install borsapy[allocation]
playwright install chromium # tek seferlik tarayıcı binary indirme

print(fon.allocation) # Güncel anlık varlık dağılımı
# Date asset_type asset_name weight
# 0 2026年05月02日 Hisse Senedi Stocks 29.75
# 1 2026年05月02日 Ters-Repo Reverse Repo 18.40
# ...

Fon Tarama

# 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

# 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

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}

Risk Metrikleri

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)

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
# ...

Portfolio (Portföy Yönetimi)

Temel Kullanım

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)

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年01月15日 380
# 1 GARAN 45 2024年06月01日 242
# 2 ASELS 120 2026年01月29日 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 Varlık Tipleri

Performans ve Geçmiş

# Geçmiş performans (mevcut pozisyonlarla)
hist = portfolio.history(period="1y")
print(hist)
# Value Daily_Return
# Date
# 2024年01月02日 150000.00 NaN
# 2024年01月03日 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

# 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

# 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)

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

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

Teknik Analiz

Tekil Değerler

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

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

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

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

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

MetaStock Göstergeleri

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"])

Supertrend

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)

Tilson T3

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)

Heikin Ashi Charts

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()

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

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()

{
 "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)

Temel Kullanım

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

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)

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()

TradingView Kimlik Doğrulama (Gerçek Zamanlı Veri)

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()

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

Quote Alanları (46 alan)

Performans Karşılaştırması

Sembol Arama (Search)

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

Replay Mode (Backtesting için Tarihsel Oynatma)

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, ...}

{
 "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

Temel Kullanım

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

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

Desteklenen Göstergeler

Pine Script Streaming Indicators

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

Custom Indicator Kullanımı

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)

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)

Temel Kullanım

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

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

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

Bond (Tahvil/Bono)

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)

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

EVDS (TCMB Elektronik Veri Dağıtım Sistemi)

API Anahtarı Nasıl Alınır (Ücretsiz)

import borsapy as bp
# Yöntem 1: Kod içinde
bp.set_evds_key("PANODAN_YAPISTIR")
# Yöntem 2: Ortam değişkeni (önerilen — kodda anahtar görünmesin)
# export EVDS_API_KEY="PANODAN_YAPISTIR" (terminalde)
# borsapy otomatik okur, set_evds_key çağırmaya gerek yok
# Yardımcı fonksiyonlar
bp.get_evds_key() # mevcut anahtar (ya da None)
bp.clear_evds_key() # bellekten temizle

Hızlı Başlangıç

import borsapy as bp
bp.set_evds_key("YOUR_API_KEY")
# Tek satır seri çekme (yfinance benzeri)
df = bp.evds_series("TP.DK.USD.A.YTL", period="1y") # USD/TRY günlük
df = bp.evds_series("TP.FG.J0", period="3y", formula="yoy_pct") # TÜFE YoY%
df = bp.evds_series("TP.APIFON4", period="2y", aggregation="last") # TCMB Ağırlıklı Ortalama Fonlama Maliyeti
# Çoklu seri (wide DataFrame, sütun başına bir seri)
df = bp.evds_download(
 ["TP.DK.USD.A.YTL", "TP.DK.EUR.A.YTL", "TP.DK.GBP.A.YTL"],
 period="6mo",
 frequency="daily",
)

EVDSSeries — Tek Seri Sarmalayıcı (yfinance.Ticker tarzı)

ev = bp.EVDS()
usd = ev.series("TP.DK.USD.A.YTL")
usd.code # "TP.DK.USD.A.YTL"
usd.info # SERIE_NAME, FREQUENCY, BIRIMI, DATAGROUP_CODE,
 # CATEGORY_TR, *ABLE flagleri (AVGABLE/MINABLE/...)
usd.range # (Timestamp('1950-01-02'), Timestamp('2026-...'))
usd.native_frequency # "daily" (otomatik tespit)
usd.datagroup # "bie_dkdovizgn"
usd.history(period="1mo") # son 1 ay günlük
usd.history(period="1y", frequency="monthly", aggregation="last")
usd.history(start="2024-01-01", end="2024-06-30", formula="pct_change")

Katalog Navigasyonu (Anonim, Anahtar Gerekmez)

ev = bp.EVDS()
# Tüm kategoriler (145 satır)
ev.categories
# CATEGORY_ID TOPIC_TITLE_TR TOPIC_TITLE_EN ...
# 0 400401 KISA VADELİ DIŞ BORÇ İSTATİSTİKLERİ SHORT TERM EXTERNAL DEBT ...
# Bir kategorinin veri grupları (zengin metadata: birim, kaynak, son güncelleme,
# metodoloji linki, revizyon politikası linki, uygulama değişiklikleri linki, not)
ev.datagroups(category_id=400401)
# Sütunlar: DATAGROUP_CODE, DATAGROUP_TYPE, DATAGROUP_TYPE_EN, CATEGORY_ID,
# CATEGORY_TR, FREQUENCY, FREQUENCY_STR, UNIT_TR, UNIT_EN, DATA_SOURCE,
# DATA_SOURCE_EN, LAST_UPDATED, METADATA_LINK, METADATA_LINK_EN,
# REV_POL_LINK, REV_POL_LINK_EN, APP_CHA_LINK, APP_CHA_LINK_EN, NOTE, NOTE_EN
# Bir veri grubundaki seriler (137+ seri)
ev.series_in_group("bie_dkdovizgn")
# SERIE_CODE SERIE_NAME FREQUENCY_STR DEFAULT_AGG_METHOD
# 0 TP.DK.USD.A (USD) ABD doları (Döviz Alış) (Arşiv) GÜNLÜK avg

Search — Fuzzy Kelime Arama

ev = bp.EVDS()
ev.search("dolar") # her yerde (varsayılan)
ev.search("dolar", scope="datagroups") # sadece veri grubu adlarında
ev.search("inflation", lang="en") # İngilizce başlıklar
ev.search("kredi faiz", scope="series") # tüm serilerde (yavaş ilk çağrıda)
bp.evds_search("dolar") # standalone shortcut

Datagroup Verisi (Tek Çağrıda Tüm Seriler)

# Bir veri grubundaki TÜM serileri tek HTTP call'da çek
df = bp.EVDS().datagroup_data("bie_dkdovizgn", period="1mo")
print(df.shape) # (~30, 137) — 137 günlük döviz serisi
print(df.columns[:5]) # ['TP.DK.USD.A', 'TP.DK.USD.S', 'TP.DK.EUR.A', ...]

Dashboard'lar (TCMB Önceden Tanımlı Panolar)

ev = bp.EVDS()
# "Başlıca Göstergeler" — 9-chart bilinen pano (TÜFE, ÜFE, kur, faiz, GSYH, ...)
dash = ev.dashboard("baslica-gostergeler")
print(dash["dashboardName"]) # "Başlıca Göstergeler"
print(len(dash["chartsList"])) # 9
# Ana sayfa hazır panoları (10 tane TCMB tarafından küratörlü)
panos = ev.home_page_dashboards()
print(panos[["name", "chart_count"]])
# name chart_count
# 0 Merkez Bankası Rezervleri (milyon ABD doları) 1
# 1 Cari İşlemler Hesabı (milyon ABD doları) 1
# 2 Yurt Dışı Yerleşiklerin Menkul Kıymet Portföy Hareketleri (milyon ABD doları) 1
# 3 Parasal Büyüklükler 1
# 4 Banka Kartı ve Kredi Kartı Harcamaları (yıllık yüzde değişim) 1
# 5 TÜFE ve Temel Göstergeler (yıllık yüzde değişim) 1
# 6 Finansal Hesaplar Toplam Borç-GSYİH Oranı 1
# 7 Yabancı Para Mevduatlar 1
# 8 Türk Lirası Mevduat Faiz Oranları (Akım) 1
# 9 Brüt Dış Borç Stoku (milyon ABD doları) 1
# Tek bir panonun tam içeriği (encoded_id ile)
dash = ev.dashboard_by_id(panos.iloc[5]["encoded_id"]) # TÜFE panosu

Server-side Search — TCMB Resmi Full-text İndeksi

res = bp.EVDS().search_server("dolar")
print(len(res["datagroups"])) # 13 — eşleşen veri grupları
print(len(res["series"])) # 78 — eşleşen seriler (etiketler dahil)
print(len(res["reports"])) # 9 — eşleşen rapor sayfaları
# Her sonuç tam metadata: serieCode, serieName, frequency, datagroup vb.
print(res["series"][0]["serieCode"]) # 'TP.FA.D01'

Tüm history() Parametreleri

bp.evds_series(
 "TP.DK.USD.A.YTL",
 period="1y", # veya start="2024-01-01" (end yoksa "01-01-2999"
 # — TCMB tavsiyesi: hep güncel veri)
 start="2024-01-01", # opsiyonel
 end="2024-12-31", # opsiyonel; verilmezse 01-01-2999 (always-current)
 frequency="daily", # "daily"|"workday"|"weekly"|"biweekly"|"monthly"
 # |"quarterly"|"semiannual"|"annual" veya 1..8
 aggregation="avg", # "avg"|"min"|"max"|"first"|"last"|"sum"
 formula="level", # "level"|"pct_change"|"diff"|"yoy_pct"|"yoy_diff"
 # |"moving_avg"|"moving_sum"|"yoy_moving_pct"|"yoy_moving_diff"
 # veya raw ID "0".."8"
 decimals=2,
 decimal_separator=".", # "." (varsayılan) veya "," (TR-locale Excel için)
)

Çoklu Seri — Per-Seri Aggregation/Formula

df = bp.evds_download(
 ["TP.DK.USD.A.YTL", "TP.FG.J0"],
 period="6mo",
 frequency="monthly",
 aggregation=["last", "last"], # her seri için ayrı yöntem
 formula=["level", "yoy_pct"], # USD düzey, TÜFE YoY%
)
# TP.DK.USD.A.YTL TP.FG.J0
# Date
# 2026年01月01日 43.34 30.65
# 2026年02月01日 43.80 NaN
# ...

Sık Kullanılan Seri Kodları

Frekans Kodları

Formula Kodları

Aggregation Yöntemleri

CSV / XML Çıktı Formatları

import borsapy as bp
import borsapy._providers.evds as evds_mod
bp.set_evds_key("YOUR_API_KEY")
p = evds_mod.get_evds_provider()
# CSV — büyük datagroup'lar için pandas read_csv ile hızlı parse
csv_text = p.get_series_data(
 "TP.DK.USD.A.YTL",
 start="2024-01-01", end="2024-12-31",
 frequency="daily",
 output_format="csv",
)
# csv_text: ham CSV string. Doğrudan diske yazabilir veya
# pd.read_csv(io.StringIO(csv_text)) ile DataFrame'e dönüştürebilirsiniz.
# XML — eski sistemlerle uyumluluk için
xml_text = p.get_series_data(
 "TP.DK.USD.A.YTL",
 start="2024-01-01", end="2024-12-31",
 frequency="daily",
 output_format="xml",
)

Resmi REST Katalog Endpoint'leri (Yedek)

import borsapy._providers.evds as evds_mod
p = evds_mod.get_evds_provider()
# Hepsi key gerektirir.
p.get_categories_rest() # /categories/type=json
p.get_datagroups_rest() # /datagroups/mode=0&type=json
p.get_datagroups_rest("bie_dkdovizgn") # /datagroups/mode=1&code=...&type=json
p.get_series_list_rest("bie_dkdovizgn") # /serieList/type=json&code=...
p.get_series_list_rest("TP.DK.USD.A") # tek seri metadata'sı

Sistem Limitleri

Frekansa-Ait-İlk-Gün Kuralı (Önemli)

Mevcut Modüllerle İlişki

Eurobond (Türk Devlet Tahvilleri)

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年01月19日 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年01月19日
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

EconomicCalendar (Ekonomik Takvim)

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年01月15日 10:00 Türkiye high İşsizlik Oranı (Kas) 9.2% 9.3% 9.1%
# 1 2024年01月16日 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)

Hızlı Başlangıç

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

Fluent API (Gelişmiş Kullanım)

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

Değerleme Çarpanları

Temettü

Karlılık

Getiri (Relatif - Endekse Göre)

Getiri (TL Bazlı)

Hacim ve Likidite

Yabancı ve Hedef Fiyat

Endeks Ağırlıkları

Örnek Stratejiler

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

# 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

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)

Basit Kullanım

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

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

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

Timeframe Desteği

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

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)

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']])