Python Ile BIST Verisi çekme 2

Finansal analiz ve algoritmik işlem geliştirmek isteyen herkesin ilk adımı, güvenilir hisse senedi kapanış verilerini elde etmektir. Bu veriler, teknik analizden sinyal üretimine kadar pek çok işlemin temelini oluşturur. Elinizdeki veriler ne kadar doğru ve güncelse, analizleriniz de o kadar isabetli olur.

Python ve yfinance kütüphanesi kullanılarak oluşturulmuş, Borsa İstanbul (BIST) hisselerine ait kapanış verilerini otomatik olarak indiren gelişmiş bir scripti detaylıca ele alacağız. Script, .xlsx formatında çıktılar üreterek analizlerinize doğrudan entegre edilebilir veriler sunar.

Kodun Amacı Nedir?

hisselistesi_txt.txt adlı dosyadan hisse senedi sembollerini okumak
Yahoo Finance üzerinden kapanış verilerini çekmek (yfinance)
Verileri işleyip Excel’e kaydetmek (pandas ve openpyxl)
Başarısız işlemleri tespit edip yeniden denemek
Kullanıcıya görsel ve metinsel özet rapor sunmak

Script’in öne çıkan teknik özellikler

Otomatik Hisse Formatlama
Yahoo Finance üzerinde işlem gören BIST hisseleri .IS uzantısına sahiptir.
Örneğin THYAO → THYAO.IS formatına otomatik olarak dönüştürülür.

Yeniden Deneme Mekanizması
Veri çekimi sırasında yaşanan geçici sorunlar için belirli aralıklarla otomatik yeniden deneme yapılır (max_retries, retry_delay).

 Excel Kaydı ve Türkçe Sütunlar
Çekilen veriler şu sütunlar ile .xlsx dosyasına kaydedilir:

Tarih  Açılış Yüksek Düşük Kapanış Hacim

Eksik Veri ve NaN Temizliği
İndirilen verilerdeki eksik veya bozuk kayıtlar otomatik olarak temizlenir. Bu sayede daha sağlıklı analizler yapılabilir.

Kullanıcı Dostu Konsol Çıktıları
colorama kütüphanesi sayesinde kullanıcıya renkli ve bilgilendirici çıktılar sunulur (örn. yeşil = başarı, kırmızı = hata).

Klasör Yapısı ve Çıktı
Kaydedilen dosyalar StokData/Kapanis/ klasörü altında saklanır. Her hisse senedi için ayrı bir Excel dosyası oluşturulur:
StokData/Kapanis/THYAO.xlsx gibi.

Kullanım Adımları
hisselistesi_txt.txt dosyasına BIST hisse sembollerini yazın (her satıra bir hisse, örn. AKBNK).
Temeli sağlam şirketleri listeleyebilirsiniz. Ya da belirli sektör yada endeks şirketlerin sembollerini de yazabilirsiniz. (XU100, XU030)

Scripti çalıştırdığınızda

Kapanış verileri indirilecek, işlenecek ve .xlsx olarak kaydedilecektir. Başarısız olan hisseler için sistem size yeniden deneme opsiyonu sunacaktır. Süreç sonunda konsolda özet rapor gösterilecektir.

Örnek Konsol Çıktısı

Veri çekiliyor: AKBNK (Deneme 1/3)…
✅ AKBNK verisi başarıyla kaydedildi.

Veri çekiliyor: THYAO (Deneme 1/3)…
❌ THYAO için hata (Deneme 1): Connection timed out.
⏳ 2 saniye bekleniyor…
…
===== ÖZET RAPOR =====
✅ Başarılı: 18
❌ Başarısız: 2
Başarı oranı: 90.0%
Başarısız hisseler: THYAO, TAVHL
Sonraki Adım

X_01_BorsaPin_StokData.py olarak kayıt edebilirsiniz.
Pyhon Kodumuz

import yfinance as yf
import os
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from colorama import Fore, init
import time
from typing import List, Optional

"""
      Borsapin StokData Yahoo Finans Üzerinden Kapanış Datalarını çekmeye yarar
      www.kursatsenturk.com

      """
init(autoreset=True)


class StockDownloader:
    def __init__(self, max_retries: int = 3, retry_delay: int = 2):
        """
        Hisse senedi veri indirici sınıfı

        Args:
            max_retries: Maksimum yeniden deneme sayısı
            retry_delay: Denemeler arası bekleme süresi (saniye)
        """
        self.max_retries = max_retries
        self.retry_delay = retry_delay
        self.failed_tickers: List[str] = []
        self.successful_tickers: List[str] = []

    @staticmethod
    def read_tickers(file_path: str) -> List[str]:
        """Hisse kodlarını dosyadan okuma fonksiyonu"""
        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                tickers = [line.strip() for line in f.readlines() if line.strip()]
            return tickers
        except FileNotFoundError:
            print(f"{Fore.RED}❌ {file_path} dosyası bulunamadı!")
            return []
        except Exception as e:
            print(f"{Fore.RED}❌ Dosya okuma hatası: {e}")
            return []

    @staticmethod
    def format_ticker(ticker: str) -> str:
        """Hisse sembolüne .IS eklemek"""
        if not ticker.endswith('.IS'):
            ticker = ticker + '.IS'
        return ticker

    @staticmethod
    def save_to_excel(data: pd.DataFrame, file_path: str) -> bool:
        """Veriyi Excel'e kaydetme fonksiyonu"""
        try:
            data.to_excel(file_path, index=False)
            return True
        except Exception as e:
            print(f"{Fore.RED}❌ Excel kaydetme hatası: {e}")
            return False

    def download_single_ticker(self, ticker: str, start_date: str, end_date: str, attempt: int = 1) -> bool:
        """Tek hisse için veri çekme fonksiyonu"""
        formatted_ticker = self.format_ticker(ticker)
        ticker_name = formatted_ticker.replace(".IS", "")

        print(f"{Fore.YELLOW} Veri çekiliyor: {ticker_name} (Deneme {attempt}/{self.max_retries})...")

        try:
            # Veri çekme
            stock_data = yf.download(
                formatted_ticker,
                start=start_date,
                end=end_date,
                progress=False,
                timeout=30,
                auto_adjust=True,  # Uyarıyı önlemek için explicit olarak True
                prepost=True,
                threads=True
            )

            if stock_data is None or stock_data.empty:
                raise ValueError("Veri boş veya None")

            # MultiIndex sütunlarını düzelt
            if isinstance(stock_data.columns, pd.MultiIndex):
                # MultiIndex'i tek seviyeye indir
                stock_data.columns = stock_data.columns.droplevel(1)

            # Sütun isimlerini temizle
            stock_data.columns = [str(col).strip() for col in stock_data.columns]

            # Veri işleme - sadece gerekli sütunları al
            required_columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
            available_columns = [col for col in required_columns if col in stock_data.columns]

            if not available_columns:
                raise ValueError("Gerekli sütunlar bulunamadı")

            stock_data = stock_data[available_columns]

            # Sayıları düzgün formatta işleme
            for column in stock_data.columns:
                if stock_data[column].dtype == 'object':
                    try:
                        stock_data[column] = pd.to_numeric(
                            stock_data[column].astype(str).str.replace(',', '.'),
                            errors='coerce'
                        )
                    except Exception:
                        continue

            # NaN değerleri temizle
            stock_data = stock_data.dropna()

            # Boş veri kontrolü
            if stock_data.empty:
                raise ValueError("İşlenen veri boş")

            # Dosya kaydetme
            folder_path = "StokData/Kapanis/"
            os.makedirs(folder_path, exist_ok=True)
            file_path = os.path.join(folder_path, f"{ticker_name}.xlsx")

            # Tarih formatı düzenleme
            stock_data_copy = stock_data.copy()

            # Index'i reset et ve tarih sütununu ekle
            stock_data_copy.reset_index(inplace=True)

            # Tarih sütunu varsa formatla
            if 'Date' in stock_data_copy.columns:
                stock_data_copy['Date'] = pd.to_datetime(stock_data_copy['Date']).dt.date
                stock_data_copy.rename(columns={"Date": "Tarih"}, inplace=True)

            # Sütun isimlerini Türkçeye çevirme
            column_mapping = {
                'Open': 'Açılış',
                'High': 'Yüksek',
                'Low': 'Düşük',
                'Close': 'Kapanış',
                'Volume': 'Hacim'
            }

            # Mevcut sütunları yeniden adlandır
            for eng_name, tr_name in column_mapping.items():
                if eng_name in stock_data_copy.columns:
                    stock_data_copy.rename(columns={eng_name: tr_name}, inplace=True)

            # Kaydetme
            if self.save_to_excel(stock_data_copy, file_path):
                print(f"{Fore.GREEN}✅ {ticker_name} verisi başarıyla kaydedildi.")
                return True
            else:
                raise Exception("Excel kaydetme başarısız")

        except Exception as e:
            print(f"{Fore.RED}❌ {ticker_name} için hata (Deneme {attempt}): {str(e)}")
            return False

    def download_with_retry(self, ticker: str, start_date: str, end_date: str) -> bool:
        """Yeniden deneme mekanizması ile veri çekme"""
        for attempt in range(1, self.max_retries + 1):
            if self.download_single_ticker(ticker, start_date, end_date, attempt):
                self.successful_tickers.append(ticker)
                return True

            if attempt < self.max_retries:
                print(f"{Fore.YELLOW}⏳ {self.retry_delay} saniye bekleniyor...")
                time.sleep(self.retry_delay)

        # Tüm denemeler başarısız
        self.failed_tickers.append(ticker)
        print(f"{Fore.RED} {ticker} için tüm denemeler başarısız!")
        return False

    def retry_failed_tickers(self, start_date: str, end_date: str) -> None:
        """Başarısız hisseleri tekrar deneme"""
        if not self.failed_tickers:
            print(f"{Fore.GREEN} Yeniden denenecek hisse yok!")
            return

        print(f"\n{Fore.CYAN} Başarısız {len(self.failed_tickers)} hisse tekrar deneniyor...")
        print(f"{Fore.CYAN}Başarısız hisseler: {', '.join(self.failed_tickers)}")

        retry_failed = []
        retry_successful = []

        # Başarısız hisselerin kopyasını al
        failed_copy = self.failed_tickers.copy()

        for ticker in failed_copy:
            print(f"\n{Fore.MAGENTA} Tekrar deneniyor: {ticker}")

            if self.download_with_retry(ticker, start_date, end_date):
                retry_successful.append(ticker)
                self.failed_tickers.remove(ticker)
            else:
                retry_failed.append(ticker)

        # Sonuçları yazdır
        if retry_successful:
            print(f"\n{Fore.GREEN}✅ Tekrar denemede başarılı: {', '.join(retry_successful)}")

        if retry_failed:
            print(f"\n{Fore.RED}❌ Hala başarısız: {', '.join(retry_failed)}")

    def save_failed_list(self, filename: str = "basarisiz_hisseler.txt") -> None:
        """Başarısız hisseleri dosyaya kaydet"""
        if self.failed_tickers:
            try:
                with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    f.write('\n'.join(self.failed_tickers))
                print(f"{Fore.YELLOW} Başarısız hisseler {filename} dosyasına kaydedildi.")
            except Exception as e:
                print(f"{Fore.RED}❌ Başarısız hisse listesi kaydetme hatası: {e}")

    def print_summary(self) -> None:
        """Özet rapor yazdır"""
        total = len(self.successful_tickers) + len(self.failed_tickers)
        success_rate = (len(self.successful_tickers) / total * 100) if total > 0 else 0

        print(f"\n{Fore.CYAN} ===== ÖZET RAPOR =====")
        print(f"{Fore.GREEN}✅ Başarılı: {len(self.successful_tickers)}")
        print(f"{Fore.RED}❌ Başarısız: {len(self.failed_tickers)}")
        print(f"{Fore.BLUE} Başarı oranı: {success_rate:.1f}%")

        if self.failed_tickers:
            print(f"{Fore.RED} Başarısız hisseler: {', '.join(self.failed_tickers)}")

    def main(self) -> None:
        """Ana fonksiyon"""
        print(f"{Fore.CYAN} Veri çekme başlıyor...")

        # Parametreler
        tickers = self.read_tickers("hisselistesi_txt.txt")
        if not tickers:
            print(f"{Fore.RED}❌ Hisse listesi okunamadı, işlem sonlandırılıyor.")
            return

        start_date = '2020-01-01'
        end_date = (datetime.today() + timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')

        print(f"{Fore.BLUE} Tarih aralığı: {start_date} - {end_date}")
        print(f"{Fore.BLUE} Toplam hisse sayısı: {len(tickers)}")
        print(f"{Fore.BLUE} Maksimum deneme sayısı: {self.max_retries}")
        print(f"{Fore.BLUE}⏱️ Deneme arası bekleme: {self.retry_delay} saniye\n")

        # İlk deneme
        for i, ticker in enumerate(tickers, 1):
            print(f"\n{Fore.BLUE}[{i}/{len(tickers)}] İşleniyor...")
            self.download_with_retry(ticker, start_date, end_date)

        # Başarısız hisseleri tekrar deneme
        if self.failed_tickers:
            user_input = input(
                f"\n{Fore.YELLOW}❓ Başarısız {len(self.failed_tickers)} hisseyi tekrar denemek istiyor musunuz? (e/h): "
            ).lower().strip()

            if user_input in ['e', 'evet', 'y', 'yes']:
                self.retry_failed_tickers(start_date, end_date)

        # Sonuçları kaydet ve yazdır
        self.save_failed_list()
        self.print_summary()

        print(f"\n{Fore.GREEN} İşlem tamamlandı!")


# Kullanım
if __name__ == "__main__":
    # Özelleştirilebilir parametreler
    downloader = StockDownloader(
        max_retries=3,  # Maksimum deneme sayısı
        retry_delay=2  # Denemeler arası bekleme süresi (saniye)
    )

    downloader.main()

Bu script, ileri seviye analizlerin temelini oluşturur. Bir sonraki yazımızda, bu verileri kullanarak:

5 8 13 21 34 55 89 144 233 370  EMA  seviyelerini hesaplayan  EMAs script yayınlayacağım.

Ve yatırım kararları için Python tabanlı teknik analiz sistemleri geliştirmeye devam edeceğiz.