Algo Ticaret için Python 2026: Temel Yığın

Yönetici Özeti: Finans için Python manzarası değişti. Global Interpreter Lock'un (GIL) tek iş parçacıklı sınırlamaları, Rust tabanlı optimize edilmiş kütüphanelerin yeni dalgası sayesinde artık bir darboğaz değil. Bu kılavuz, 2026'daki herhangi bir algoritmik tüccar için zorunlu araç setini özetliyor ve eski araçlara veda ediyor.

---

1. Giriş: Hız İhtiyacı

On yıl boyunca pandas ve numpy, veri biliminin ikiz krallarıydı. Ancak yüksek frekanslı kripto piyasalarında, bir DataFrame'in yeniden indekslenmesi için 200 ms beklemek bir ömürdür.

Rust-Python Köprüsü'ne girin. 2026 yığını, Python sözdiziminin kolaylığını korur ancak mantığı bare-metal Rust'ta yürütür. Canlı ticaret döngünüzde hala bir Pandas DataFrame üzerinde .apply() çalıştırıyorsanız, daha hızlı aktörlere para kaybediyorsunuz demektir.

2. Temel Analiz: 2026 Kütüphane Ekosistemi

2.1 Polars > Pandas

Polars, zaman serisi verileri için Pandas'ın yerini etkili bir şekilde aldı. Çok iş parçacıklı (multi-threaded), tembel değerlendirmeli (lazy-evaluated) ve bellek açısından verimlidir.

• Kıyaslama: 1 yıllık tick verisini yüklemek Pandas'ta 4,2 sn, Polars'ta ise 0,3 sn sürer.

2.2 VectorBT Pro

Backtesting eskiden for döngüleri yazmayı gerektirirdi. VectorBT (VBT), tek bir matris işleminde 10.000 parametre kombinasyonunu geriye dönük test etmenize olanak tanır. Tüm stratejiyi bir lineer cebir denklemi olarak simüle eder.

2.3 Yığın Karşılaştırması

3. Teknik Uygulama: Modern Bir Strateji

İşte Polars tabanlı bir SMA Crossover'ı gösteren bir kod parçası.

# 2026 Algo Syntax using Polars
import polars as pl
import vectorbt as vbt

# Load Ticket Data (Lazy Evaluation)
df = pl.scan_parquet("btc_usd_ticks.parquet")

# Calculate Indicators in Rust speed
strategy_df = df.with_columns([
    pl.col("close").rolling_mean(window_size=50).alias("sma_50"),
    pl.col("close").rolling_mean(window_size=200).alias("sma_200")
]).collect()

# Generate Signals
entries = strategy_df["sma_50"] > strategy_df["sma_200"]
exits = strategy_df["sma_50"] < strategy_df["sma_200"]

# Backtest with VBT
portfolio = vbt.Portfolio.from_signals(
    close=strategy_df["close"].to_numpy(), 
    entries=entries.to_numpy(), 
    exits=exits.to_numpy()
)

print(f"Total Return: {portfolio.total_return():.2%}")

4. Zorluklar ve Riskler: Asenkron Karmaşıklık

Asenkron Programlama'ya (async/await) geçiş, yeni kantitatif analistler için en büyük engeldir.

• Sorun: Eşzamansız bir işlevin içine time.sleep(1) (engelleyici) koyarsanız, muazzam hız avantajını dondurursunuz. await asyncio.sleep(1) kullanmalısınız. Bu, sıralı düşünceden olay güdümlü düşünceye bir zihniyet değişimi gerektirir.

5. Gelecek Görünümü: Mojo Dili

Python bugün hüküm sürerken, Mojo programlama dili (AI donanımı için tasarlanmış bir Python üst kümesi) ilgi görüyor. 2027 yılına kadar, yüksek performanslı modüllerin Mojo ile yazılmasını ve Python sözdizimi ile C++ hızları sunmasını bekliyoruz.

6. SSS: Finans için Python

1. Python HFT için yeterince hızlı mı? Nanosaniye HFT için hayır (C++ kullanın). Ancak milisaniye arbitraj ve piyasa yapıcı (market making) için 2026 Python yığını gayet yeterlidir.

2. Neden Hummingbot? Hummingbot, 100'den fazla borsada bağlantı, hata işleme ve nonce (tek kullanımlık sayı) yönetimi gibi "sıkıcı" işleri halleder, böylece strateji mantığına odaklanabilirsiniz.

3. Bir GPU'ya ihtiyacım var mı? VectorBT ile backtesting için mi? Hayır (CPU RAM kullanır). Sinir Ağlarını eğitmek için mi? Evet, kesinlikle.

4. Tick verilerini nereden alabilirim? TradingMaster AI, Polars tüketimi için özel olarak hazırlanmış temiz, normalleştirilmiş .parquet dosyaları için bir API uç noktası sağlar.

5. Rust öğrenmeli miyim? Yardımcı olur, ancak yazmanız gerekmez. Rust ile yazılmış Python kütüphanelerini (Polars gibi) kullanmak size faydanın %90'ını sağlar.