Algoritmik Trading Sertifika Programı

Eğitimin Kapsamı ve Hedefi

Bu sertifika programının temel hedefi, katılımcılara algoritmik işlem stratejilerini tasarlama, kodlama, geri test (backtest) etme ve risk-getiri çerçevesinde değerlendirme yetkinliğini uçtan uca kazandırmaktır. Sermaye piyasalarının yapısı ve emir mikroyapısı, teknik analiz ve Python ile veri analizi, risk yönetimi ve portföy optimizasyonu, strateji tasarımı ve sinyal üretimi, backtest ve parametre optimizasyonu konuları teorik altyapı ve uygulamalı çalışmalarla birlikte ele alınmaktadır. Program; “fikir → kural → pseudo code → kod → backtest → değerlendirme” akışını içselleştirmiş, kendi stratejisini bir grup yarışmasında savunabilen ve algoritmik trading'in geleceğini (ML/AI, alternatif veri, HFT, regülasyon) okuyabilen katılımcılar yetiştirmeyi amaçlamaktadır.

Kimler Katılabilir?

•      Algoritmik trading dünyasına giriş yapmak isteyen finans, ekonomi ve yatırım profesyonelleri

•      Kantitatif yaklaşımı kendi yatırım kararlarına entegre etmek isteyen bireysel yatırımcılar

•      Python ve veri analizi temellerine aşina olan veya bu araçları öğrenmeye açık olan katılımcılar

•      Strateji tasarımı, backtest ve risk yönetimi süreçlerini uçtan uca öğrenmek isteyenler

•      Mühendislik veya sayısal arka plana sahip olup finans piyasalarına yönelmek isteyen profesyoneller

•      Hisse, FX, kripto ve vadeli enstrümanlarda sistematik bir yaklaşım geliştirmek isteyen yatırımcılar

Eğitim Çıktıları

Katılımcı eğitim sonunda:

•      Sermaye piyasalarının yapısını, emir tiplerini, order book ve likidite – spread kavramlarını bilir.

•      Algoritmik trading türlerini (HFT vs low-frequency, alpha vs execution) ayırt edebilir.

•      Python ve pandas ile fiyat datası okuyup temel teknik indikatörleri (SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger) hesaplayabilir ve grafikleyebilir.

•      Farklı veri türlerini (EOD, intraday, tick) tanır; eksik veri ve outlier sorunlarını yönetebilir.

•      Volatilite, korelasyon, max drawdown, Sharpe gibi temel risk – getiri metriklerini hesaplayıp yorumlayabilir.

•      Trend, mean reversion ve breakout türü stratejileri kural seti hâline getirip generate_signals() fonksiyonunu yazabilir.

•      Backtest yapabilir; look-ahead bias, data snooping ve overfitting gibi yaygın hatalardan kaçınabilir.

•      Parametre optimizasyonu (grid search) ve train – test ayrımını uygulayabilir. 

•      Kendi stratejisini risk metrikleriyle birlikte sunum hâline getirip savunabilir.

•      ML/AI, alternatif veri (haber, sentiment, order flow), HFT ve DeFi tarafındaki gelişmeleri değerlendirebilecek panoramaya sahiptir.

İçerik Akışı (8 Hafta, 8 Modül)

•      Sermaye Piyasalarına Giriş (Hisse, Endeks, FX, Kripto, Vadeli)

•      Emir Tipleri, Order Book, Likidite ve Spread

•      Algoritmik Trading'in Türleri ve Yapısı (HFT vs Low-Frequency, Alpha vs Execution)

•      Teknik Analiz Temelleri (Trend, Destek – Direnç, Momentum)

•      Temel İndikatörler ve Sinyal Yorumu (SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger)

•      Python ve pandas ile Fiyat Datası Okuma ve Analizi

•      Veri Yapıları ve Zaman Serisi (EOD, Intraday, Tick; eksik veri ve outlier yönetimi)

•      İstatistiksel Analiz: Ortalama, Standart Sapma, Rolling, Korelasyon

•      Risk Yönetimi (Piyasa, Likidite, Kaldıraç ve Model Riski)

•      Portföy Mantığı ve Risk Metrikleri (PnL, Max Drawdown, Sharpe, Çeşitlendirme)

•      Strateji Tasarımı (Trend, Mean Reversion, Breakout)

•      Giriş – Çıkış Kuralları, Stop / TP Entegrasyonu ve Sinyal Üretimi

•      Backtest Mantığı ve Yaygın Hatalar (Look-Ahead, Data Snooping, Overfitting)

•      Parametre Optimizasyonu (Grid Search) ve Train – Test Ayrımı

•      Strateji Sunumları, Jüri Değerlendirmesi ve Yarışma Finali

•      ML / AI ile Algoritmik Trading: Yüksek Seviye Panorama

•      Alternatif Veri (Haber, Sentiment, Sosyal Medya, Order Flow), HFT ve Düşük Gecikme

•      Kripto & DeFi, Regülasyon, Etik ve Kariyer Yolları

Eğitmenler

Özlem Derici Şengül,

Emre Pabuçcu,

Said Sürücü,

Gözde Sorak,

Barış Soybilgen,

Kerem Başol,

Ömer Eminol,

İsa Taşkın.

Misafir Eğitmenler:  

Galip Özkök,

Yiğit Gözübüyük

Program Bilgileri

Tarih:  13 Haziran – 19 Temmuz 2026

*Hafta içi online dersler ve hafta sonu yüz yüze oturumlardan oluşan hibrit formatta yürütülmektedir.

Süre:  47 saat (8 hafta)

*Modül bazında dağılım: Modül 2 (10 saat) ağırlıklı yüz yüze; diğer modüllerde online (3-4 saat) + yüz yüze (4 saat) kombinasyonu uygulanmaktadır. Ayrıntılı haftalık takvim için iletişime geçiniz.

Ücret: 33.500 TL

*İstanbul Bilgi Üniversitesi öğrenci ve mezunlarına %20 indirim uygulanır.

Eğitim Yeri:  Hibrit – Çevrimiçi (ZOOM) ve İstanbul Bilgi Üniversitesi yerleşkesi

Ayrıntılı Bilgi ve Kayıt

Özgecan KUBİLAY

ozgecan.kubilay@bilgi.edu.tr

0212 311 70 94