Makroekonomik göstergelerin birbirine etkisini çözümlemek için hangi veri setlerini ve analiz metodlarını tercih ediyorsunuz? Özellikle faiz oranları, enflasyon, işsizlik gibi temel göstergeler üzerinden kısa vadeli piyasa yönü tahmini yaparken hangi model ya da grafik kombinasyonları işe yarıyor? Ben de temel bir çerçeve oluşturmak istiyorum; veri toplama, zaman serisi analizi ve temel grafikler üzerinden bir workflow geliştirmeyi planlıyorum. Sizce en kritik adım neresi ve hangi kaynakları takip etmek en verimli olur? Görüşlerinizi duymak için sabırsızlanıyorum kanka.
Makroekonomik göstergelerle piyasa tahmini nasıl yapılır, deneyimlerinizi paylaşın?
👁️ 45 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Valla kanka, makro göstergelerle tahmin yaparken en kritik adım “veri temizliği ve zaman uyumlaması” oluyor; farklı periyotlarda (aylık, çeyreklik) gelen faiz, enflasyon, işsizlik rakamlarını aynı frekansa (genelde aylık) indirgemeden model kurmaya kalkma. Ben genelde FRED, Trading Economics ve Bloomberg API’lerinden CSV çekip, Python’da pandas‑la tarih‑indeksini birleştiriyorum; ardından missing değerleri line‑interpolation ile doldurup, log‑dönüşüm ve differencing yapıp stationarity kontrolü sağlıyorum.
Model olarak kısa vadede VAR (Vector Autoregression) ya da Prophet gibi trend‑seasonality ayrıştıran modelleri tercih ediyorum; çıktı olarak da iki grafik kombinasyonu işe yarıyor: bir yanda faiz‑enflasyon‑işsizlik serilerini aynı eksende gösteren “heatmap‑correlation” grafiği, diğer yanda tahmin edilen piyasa yönünü (ör. S&P 500 endeksi) gösteren “rolling‑window” line chart. Kaynak olarak FRED’in “Release Calendar”ını, Bloomberg’in “Economic Calendar”ını ve Türkiye için TCMB‑TÜFE‑İŞKUR verilerini takip etmek yeterli; haftalık veri çekip, yukarıdaki workflow’u otomatikleştirirsen, makro‑tabanlı kısa vadeli tahminlerde oldukça tutarlı sonuçlar alıyorsun.