https://github.com/thecoderpinar/big-tech-financial-insights

🚀 A comprehensive project analyzing Big Tech stock prices using time series analysis, volatility modeling, and macroeconomic indicators. Featuring interactive dashboards and automated reporting! 📈💼
https://github.com/thecoderpinar/big-tech-financial-insights

data-analysis data-science finance machine-learning macroeconomics stock-analysis time-series-analysis volatility-modeling

Last synced: 6 months ago
JSON representation

🚀 A comprehensive project analyzing Big Tech stock prices using time series analysis, volatility modeling, and macroeconomic indicators. Featuring interactive dashboards and automated reporting! 📈💼

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/thecoderpinar/big-tech-financial-insights
• Owner: ThecoderPinar
• License: apache-2.0
• Created: 2024-06-28T20:44:37.000Z (over 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-06-29T08:36:07.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-02-09T04:16:12.389Z (8 months ago)
• Topics: data-analysis, data-science, finance, machine-learning, macroeconomics, stock-analysis, time-series-analysis, volatility-modeling
• Language: HTML
• Homepage: https://big-tech-financial-insights.streamlit.app
• Size: 19.9 MB
• Stars: 8
• Watchers: 1
• Forks: 1
• Open Issues: 1
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

          
# 📊 Big Tech Financial Insights 💹

Bu 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.

## 📁 Proje Yapısı

```text

big_tech_financial_insights/

├── dashboard/

│ ├── app.py

├── scripts/

│ ├── report_generator.py

├── templates/

│ ├── daily_report_template.html

│ ├── weekly_report_template.html

│ ├── monthly_report_template.html

├── data/

│ └── processed/

│ └── processed_stock_data.csv

├── requirements.txt

└── README.md

```

## 🚀 Başlangıç

Bu projeyi çalıştırmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

### Gereksinimler

Gerekli Python paketlerini yüklemek için `requirements.txt` dosyasını kullanın:

```bash

pip install -r requirements.txt

```

Streamlit uygulamasını çalıştırmak için:

```bash

streamlit run dashboard/app.py

```

Otomatik raporları oluşturmak için:

```bash

python scripts/report_generator.py

```

### 📈 Özellikler

#### Zaman Serisi Analizi

Büyük teknoloji şirketlerinin hisse senedi fiyat verilerini analiz ederek gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeyi amaçlıyoruz. ARIMA ve GARCH modelleri kullanılarak fiyat ve volatilite tahminleri yapılmaktadır.

#### Volatilite Modellemesi

GARCH modelleri ile hisse senedi fiyat volatilitesini modelleyebilir ve tahmin edebiliriz.

#### Makroekonomik Göstergeler

Faiz oranları ve enflasyon gibi makroekonomik verilerin hisse senedi fiyatları üzerindeki etkilerini modelleyebiliriz.

#### Otomatik Alım Satım ve Robo-Danışmanlık

Otomatik alım satım algoritmaları geliştirip, kişiselleştirilmiş yatırım önerileri sunan robo-danışmanlık hizmetleri oluşturabiliriz.

#### Model Açıklanabilirliği

SHAP veya LIME gibi tekniklerle makine öğrenimi model kararlarını açıklayıp, modellerdeki önyargıları analiz edebiliriz.

#### Blok Zinciri ve Kripto Paralar

Kripto para piyasaları için analiz ve tahmin modelleri geliştirip, finansal analizlerde blok zinciri teknolojisi ve akıllı sözleşmeleri kullanabiliriz.

#### Görselleştirme ve Panolar

Etkileşimli panolar oluşturup, fiyat trendlerini ve tahmin analizlerini görselleştirebiliriz.

#### 📊 Etkileşimli Panolar

Streamlit kullanılarak oluşturulan etkileşimli panolar sayesinde hisse senedi verilerini analiz edebilir, farklı dönemlerdeki fiyat değişimlerini inceleyebilir ve gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin edebilirsiniz.

#### 📑 Raporlama

Günlük, haftalık ve aylık raporlar oluşturularak hisse senedi fiyatlarının detaylı analizleri yapılmaktadır. Raporlar, Jinja2 kullanılarak HTML formatında oluşturulmaktadır.

## 📋 Veri Setleri

Bu projede kullanılan veri setleri, büyük teknoloji şirketlerinin hisse senedi fiyat verilerini içermektedir:

1. big_tech_compaies.csv: Büyük teknoloji şirketlerinin hisse senedi sembolleri ve şirket isimleri.

2. big_tech_stock_prices.csv: Büyük teknoloji şirketlerinin tarihsel hisse senedi fiyat verileri.