ML - Python En Temel Temel Analiz

import investpy
import yfinance as yf
import pandas as pd
#import qgrid
from IPython.display import display
from requests.exceptions import HTTPError

# Investpy kullanarak Türkiye'deki tüm hisseleri çek
turkish_stocks = investpy.stocks.get_stocks(country='Turkey')
hisseler = turkish_stocks['symbol'].tolist()

# Yahoo Finance'e uygun hale getirme (".IS" ekleme)
hisse_listesi = [hisse + ".IS" for hisse in hisseler]

# Verileri toplamak için bir liste oluştur
veriler = []
hatali_hisseler = []


# FD/FAVÖK hesaplama fonksiyonu
def hesapla_fd_favok(piyasa_degeri, toplam_borc, nakit, favok):
    if piyasa_degeri and favok:  # Piyasa Değeri ve FAVÖK varsa
        firma_degeri = piyasa_degeri + (toplam_borc or 0) - (nakit or 0)
        return firma_degeri / favok if favok != 0 else None
    return None

# PD/DD hesaplama fonksiyonu
def hesapla_pd_dd(piyasa_degeri, defter_degeri):
    if defter_degeri != 0:  # Defter Değeri sıfır değilse
        return piyasa_degeri / defter_degeri
    return None

# Verileri toplama ve PD/DD hesaplaması
for hisse in hisse_listesi:
    try:

        # Yahoo Finance'den finansal verileri çek
        ticker = yf.Ticker(hisse)
        finansal_veri = ticker.info

        # Eğer finansal veri boşsa hisseyi es geç
        if not finansal_veri or "quoteType" not in finansal_veri:
            print(f"{hisse} için ismi değişmiş. Es geçiliyor.")
            hatali_hisseler.append(hisse)
            continue

        # Sektör N/A ise, bu veriyi atla
        if finansal_veri.get("sector", "N/A") == "N/A":
            print(f"{hisse} için sektör bilgisi mevcut değil. Es geçiliyor.")
            hatali_hisseler.append(hisse)
            continue
        # Finansal metrikler
        piyasa_degeri = finansal_veri.get("marketCap", 0)
        firma_degeri = finansal_veri.get("enterpriseValue", 0)
        ebitda = finansal_veri.get("ebitda", 0)
        toplam_borc = finansal_veri.get("totalDebt", 0)
        nakit = finansal_veri.get("totalCash", 0)
        defter_degeri = finansal_veri.get("bookValue", 0)
        dolaşımdaki_hisse_adedi = finansal_veri.get("sharesOutstanding", 0)
        brüt_kar_marji = finansal_veri.get("grossMargins", 0)
        faaliyet_kar_marji = finansal_veri.get("operatingMargins", 0)
        varlik_karliligi = finansal_veri.get("returnOnAssets", 0)
        ozsermaye_karliligi = finansal_veri.get("returnOnEquity", 0)
        net_kar = finansal_veri.get("netIncomeToCommon", 0)
        toplam_gelir = finansal_veri.get("totalRevenue", 0)
        hisse_basi_gelir = finansal_veri.get("revenuePerShare", 0)
        temettü_getirisi = finansal_veri.get("dividendYield", 0)
        temettü_orani = finansal_veri.get("dividendRate", 0)
        fk_trailing = finansal_veri.get("trailingPE", 0)
        fk_forward = finansal_veri.get("forwardPE", 0)
        pd_dd = hesapla_pd_dd(piyasa_degeri, defter_degeri)
        peg_orani = finansal_veri.get("pegRatio", 0)
        gelir_buyumesi = finansal_veri.get("revenueGrowth", 0)
        kar_buyumesi = finansal_veri.get("earningsGrowth", 0)
        ceyreklik_kar_buyumesi = finansal_veri.get("earningsQuarterlyGrowth", 0)
        brut_kar = finansal_veri.get("grossProfits", 0)
        hizli_oran = finansal_veri.get("quickRatio", 0)
        borc_ozkaynak_orani = finansal_veri.get("debtToEquity", 0)
        cari_oran = finansal_veri.get("currentRatio", 0)

        # FD/FAVÖK hesaplaması
        fd_favok = hesapla_fd_favok(piyasa_degeri, toplam_borc, nakit, ebitda)

        # Net Kar Marjı (%) hesapla (Net Kar / Toplam Gelir)
        if toplam_gelir != 0:
            net_kar_marji = (net_kar / toplam_gelir) * 100
        else:
            net_kar_marji = 0

        # Verileri listeye ekleme
        veriler.append({
            "Hisse": hisse,
            "Sektör": finansal_veri.get("sector", "N/A"),
            "Endüstri": finansal_veri.get("industry", "N/A"),
            "Piyasa Değeri (₺)": piyasa_degeri,
            "Firma Değeri (₺)": firma_degeri,
            "FAVÖK (₺)": ebitda,
            "FD/FAVÖK": fd_favok,
            "PD/DD": pd_dd,  # PD/DD oranı
            "Dolaşımdaki Hisse Adedi": dolaşımdaki_hisse_adedi,
            "Brüt Kar Marjı (%)": brüt_kar_marji,
            "Faaliyet Kar Marjı (%)": faaliyet_kar_marji,
            "ROA (Varlık Karlılığı) (%)": varlik_karliligi,
            "ROE (Özsermaye Karlılığı) (%)": ozsermaye_karliligi,
            "Net Kar (₺)": net_kar,
            "Net Kar Marjı (%)": net_kar_marji,
            "Toplam Gelir (₺)": toplam_gelir,
            "Hisse Başına Gelir (₺)": hisse_basi_gelir,
            "Temettü Getirisi (%)": temettü_getirisi,
            "Temettü Oranı (%)": temettü_orani,
            "F/K (Trailing)": fk_trailing,
            "F/K (Forward)": fk_forward,
            "PEG Oranı": peg_orani,
            "Gelir Büyümesi (%)": gelir_buyumesi,
            "Kâr Büyümesi (%)": kar_buyumesi,
            "Çeyreklik Kâr Büyümesi (%)": ceyreklik_kar_buyumesi,
            "Brüt Kâr (₺)": brut_kar,
            "Hızlı Oran": hizli_oran,
            "Borç/Özkaynak Oranı": borc_ozkaynak_orani,
            "Cari Oran": cari_oran,
        })
    except HTTPError as http_err:
        if http_err.response.status_code == 404:
            print(f"{hisse} için veri bulunamadı (404). Es geçiliyor.")
            hatali_hisseler.append(hisse)
        else:
            print(f"{hisse} için farklı bir hata oluştu: {http_err}")
            hatali_hisseler.append(hisse)
    except Exception as e:
        print(f"{hisse} için bir hata oluştu: {e}")
        hatali_hisseler.append(hisse)

# Verileri bir DataFrame'e dönüştür
df = pd.DataFrame(veriler)

# Verileri sıralama (en iyi finansal verilerden en kötüye doğru)
df = df.sort_values(by=["ROE (Özsermaye Karlılığı) (%)", "Net Kar Marjı (%)", "PD/DD"], ascending=[False, False, True])

# Sayıları yuvarlama ve formatlama
df["Piyasa Değeri (₺)"] = df["Piyasa Değeri (₺)"].apply(lambda x: round(x / 1e9, 2) if x != 0 else 0)  # Milyar olarak yazma
df["PD/DD"] = df["PD/DD"].round(2)
df["FAVÖK (₺)"] = df["FAVÖK (₺)"].apply(lambda x: round(x / 1e9, 2) if x != 0 else 0)  # Milyar olarak yazma
df["FD/FAVÖK"] = df["FD/FAVÖK"].round(2)
df["Net Kar Marjı (%)"] = df["Net Kar Marjı (%)"].round(2)
df["Brüt Kar Marjı (%)"] = df["Brüt Kar Marjı (%)"].round(2)
df["Faaliyet Kar Marjı (%)"] = df["Faaliyet Kar Marjı (%)"].round(2)
df["ROA (Varlık Karlılığı) (%)"] = df["ROA (Varlık Karlılığı) (%)"].round(2)
df["ROE (Özsermaye Karlılığı) (%)"] = df["ROE (Özsermaye Karlılığı) (%)"].round(2)
df["Temettü Getirisi (%)"] = df["Temettü Getirisi (%)"].round(2)
df["F/K (Trailing)"] = df["F/K (Trailing)"].round(2)
df["F/K (Forward)"] = df["F/K (Forward)"].round(2)
df["Gelir Büyümesi (%)"] = df["Gelir Büyümesi (%)"].round(2)
df["Kâr Büyümesi (%)"] = df["Kâr Büyümesi (%)"].round(2)
df["Çeyreklik Kâr Büyümesi (%)"] = df["Çeyreklik Kâr Büyümesi (%)"].round(2)
df["Hızlı Oran"] = df["Hızlı Oran"].round(2)
df["Borç/Özkaynak Oranı"] = df["Borç/Özkaynak Oranı"].round(2)
df["Cari Oran"] = df["Cari Oran"].round(2)

# Veriyi ekrana göster
display(df)

# Verileri Excel'e kaydet
excel_dosya = "BIST_Tum_Hisseler_Finansal_Veriler_Turkce.xlsx"
df.to_excel(excel_dosya, index=False, float_format="%.2f")
print(f"\nVeriler başarıyla '{excel_dosya}' dosyasına kaydedildi!")


# Kârlılığa göre sıralama
df_sorted = df.sort_values(
    by=["ROE (Özsermaye Karlılığı) (%)", "Net Kar Marjı (%)", "Brüt Kar Marjı (%)"],
    ascending=[False, False, False]
)

# Filtreleme (örnek kriterler)
df_filtered = df_sorted[
    (df_sorted["FD/FAVÖK"] < 10) &
    (df_sorted["PD/DD"] < 1) &
    (df_sorted["ROE (Özsermaye Karlılığı) (%)"] > 15) &
    (df_sorted["Gelir Büyümesi (%)"] > 5)
]

# İlk 10 hisseyi göster
print(df_filtered.head(20))