{"id":23085305,"url":"https://github.com/thecoderpinar/big-tech-financial-insights","last_synced_at":"2025-04-03T15:24:50.098Z","repository":{"id":246588147,"uuid":"821563590","full_name":"ThecoderPinar/big-tech-financial-insights","owner":"ThecoderPinar","description":"🚀 A comprehensive project analyzing Big Tech stock prices using time series analysis, volatility modeling, and macroeconomic indicators. Featuring interactive dashboards and automated reporting! 📈💼","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-06-29T08:36:07.000Z","size":20843,"stargazers_count":8,"open_issues_count":1,"forks_count":1,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-02-09T04:16:12.389Z","etag":null,"topics":["data-analysis","data-science","finance","machine-learning","macroeconomics","stock-analysis","time-series-analysis","volatility-modeling"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://big-tech-financial-insights.streamlit.app","language":"HTML","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"apache-2.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/ThecoderPinar.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-06-28T20:44:37.000Z","updated_at":"2025-01-02T11:34:08.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"ddaab57a-358c-4ddf-aa49-1cae988449c7","html_url":"https://github.com/ThecoderPinar/big-tech-financial-insights","commit_stats":null,"previous_names":["thecoderpinar/-big-tech-financial-insights"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ThecoderPinar%2Fbig-tech-financial-insights","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ThecoderPinar%2Fbig-tech-financial-insights/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ThecoderPinar%2Fbig-tech-financial-insights/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/ThecoderPinar%2Fbig-tech-financial-insights/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/ThecoderPinar","download_url":"https://codeload.github.com/ThecoderPinar/big-tech-financial-insights/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":247025656,"owners_count":20871228,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis","data-science","finance","machine-learning","macroeconomics","stock-analysis","time-series-analysis","volatility-modeling"],"created_at":"2024-12-16T17:52:33.955Z","updated_at":"2025-04-03T15:24:50.066Z","avatar_url":"https://github.com/ThecoderPinar.png","language":"HTML","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# 📊 Big Tech Financial Insights 💹\r\n\r\nBu proje, büyük teknoloji şirketlerinin hisse senedi verilerini analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için geliştirilmiştir. Proje, zaman serisi analizi, volatilite modellemesi, makroekonomik göstergelerin etkileri ve daha fazlasını içermektedir. Proje ayrıca etkileşimli panolar ve otomatik raporlama gibi özellikleri de kapsamaktadır.\r\n\r\n## 📁 Proje Yapısı\r\n\r\n```text\r\nbig_tech_financial_insights/\r\n├── dashboard/\r\n│ ├── app.py\r\n├── scripts/\r\n│ ├── report_generator.py\r\n├── templates/\r\n│ ├── daily_report_template.html\r\n│ ├── weekly_report_template.html\r\n│ ├── monthly_report_template.html\r\n├── data/\r\n│ └── processed/\r\n│ └── processed_stock_data.csv\r\n├── requirements.txt\r\n└── README.md\r\n```\r\n\r\n## 🚀 Başlangıç\r\n\r\nBu projeyi çalıştırmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:\r\n\r\n### Gereksinimler\r\n\r\nGerekli Python paketlerini yüklemek için `requirements.txt` dosyasını kullanın:\r\n\r\n```bash\r\npip install -r requirements.txt\r\n```\r\n\r\nStreamlit uygulamasını çalıştırmak için:\r\n\r\n```bash\r\nstreamlit run dashboard/app.py\r\n```\r\n\r\nOtomatik raporları oluşturmak için:\r\n\r\n```bash\r\npython scripts/report_generator.py\r\n```\r\n\r\n### 📈 Özellikler\r\n\r\n#### Zaman Serisi Analizi\r\n\r\nBüyük teknoloji şirketlerinin hisse senedi fiyat verilerini analiz ederek gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeyi amaçlıyoruz. ARIMA ve GARCH modelleri kullanılarak fiyat ve volatilite tahminleri yapılmaktadır.\r\n\r\n#### Volatilite Modellemesi\r\n\r\nGARCH modelleri ile hisse senedi fiyat volatilitesini modelleyebilir ve tahmin edebiliriz.\r\n\r\n#### Makroekonomik Göstergeler\r\n\r\nFaiz oranları ve enflasyon gibi makroekonomik verilerin hisse senedi fiyatları üzerindeki etkilerini modelleyebiliriz.\r\n\r\n#### Otomatik Alım Satım ve Robo-Danışmanlık\r\n\r\nOtomatik alım satım algoritmaları geliştirip, kişiselleştirilmiş yatırım önerileri sunan robo-danışmanlık hizmetleri oluşturabiliriz.\r\n\r\n#### Model Açıklanabilirliği\r\n\r\nSHAP veya LIME gibi tekniklerle makine öğrenimi model kararlarını açıklayıp, modellerdeki önyargıları analiz edebiliriz.\r\n\r\n#### Blok Zinciri ve Kripto Paralar\r\n\r\nKripto para piyasaları için analiz ve tahmin modelleri geliştirip, finansal analizlerde blok zinciri teknolojisi ve akıllı sözleşmeleri kullanabiliriz.\r\n\r\n#### Görselleştirme ve Panolar\r\n\r\nEtkileşimli panolar oluşturup, fiyat trendlerini ve tahmin analizlerini görselleştirebiliriz.\r\n\r\n#### 📊 Etkileşimli Panolar\r\n\r\nStreamlit kullanılarak oluşturulan etkileşimli panolar sayesinde hisse senedi verilerini analiz edebilir, farklı dönemlerdeki fiyat değişimlerini inceleyebilir ve gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin edebilirsiniz.\r\n\r\n#### 📑 Raporlama\r\n\r\nGünlük, haftalık ve aylık raporlar oluşturularak hisse senedi fiyatlarının detaylı analizleri yapılmaktadır. Raporlar, Jinja2 kullanılarak HTML formatında oluşturulmaktadır.\r\n\r\n## 📋 Veri Setleri\r\n\r\nBu projede kullanılan veri setleri, büyük teknoloji şirketlerinin hisse senedi fiyat verilerini içermektedir:\r\n\r\n1. big_tech_compaies.csv: Büyük teknoloji şirketlerinin hisse senedi sembolleri ve şirket isimleri.\r\n2. big_tech_stock_prices.csv: Büyük teknoloji şirketlerinin tarihsel hisse senedi fiyat verileri.\r\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fthecoderpinar%2Fbig-tech-financial-insights","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fthecoderpinar%2Fbig-tech-financial-insights","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fthecoderpinar%2Fbig-tech-financial-insights/lists"}