saidsurucu · ITheClixs · Apr 25, 2026
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -16,6 +16,7 @@ Borsacı, Borsa MCP sunucusunu kullanarak BIST hisseleri, TEFAS fonları, kripto
 - **Multi-Agent Architecture**: Görev planlama, yürütme, doğrulama ve yanıt sentezleme
 - **Paralel Görev Yürütme**: Dependency-aware parallelization ile 50-70% performans artışı
 - **Terminal Chart Visualization**: plotext ile renkli candlestick (mum) grafikleri
+- **Quant Alpha Backtest**: BIST OHLCV verisiyle trend/momentum/ICT sinyalleri, backtest metrikleri ve equity curve
 - **Conversation History**: Follow-up soru desteği ve konuşma bağlamı yönetimi
 - **Markdown Rendering**: Rich formatlanmış terminal çıktısı
 - **Auto-Update System**: GitHub commit-based otomatik güncelleme
@@ -209,6 +210,20 @@ uv run borsaci
 >> GARAN son 5 günlük fiyat grafiği
 ```
 
+**Quant Alpha / Backtest Sorguları:**
+```
+>> ASELS için alpha backtest yap ve grafiğini göster
+
+>> THYAO hissesinde ICT likidite süpürmesi ve fair value gap ile tahmin üret
+
+>> GARAN 5 yıllık algoritmik trading backtest sonuçlarını göster
+```
+
+Bu sorgularda BorsaCI mevcut `get_historical_data` OHLCV verisini kullanır ve lokal Python motoruyla
+long-only BIST varsayımı altında backtest üretir. Rapor; alpha getirisi, al-tut karşılaştırması,
+Sharpe, maksimum düşüş, yön tahmini isabeti, işlem sayısı ve terminal equity curve içerir.
+Örnek doğrulama sonuçları için: [docs/quant_alpha_backtest.md](docs/quant_alpha_backtest.md)
+
 **Follow-Up Sorular:**
 ```
 >> ASELS hissesi hakkında bilgi ver

diff --git a/docs/quant_alpha_backtest.md b/docs/quant_alpha_backtest.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+# Quant Alpha Backtest Evidence
+
+Run date: 2026-04-25
+
+Data source: `BorsaMCP.get_historical_data(symbol, market="bist", period="5y")`
+
+The current MCP response returns 30 coarse OHLCV bars for the sampled 5-year BIST histories. The alpha engine adapts its indicator windows to the available bar count and runs a long-only BIST cash-equity backtest. Short signals move the strategy to cash instead of opening short positions.
+
+Assumptions:
+
+- Signal is generated at bar close and evaluated on the next bar close-to-close return.
+- Transaction cost is 0.20% for each position change.
+- Alpha score combines trend, momentum breakout, RSI, volatility displacement, ICT liquidity sweep, and fair value gap features.
+- Results are research evidence only and are not investment advice.
+
+| Symbol | Bars | Last Signal | Alpha Return | Buy-Hold Return | Sharpe | Max Drawdown | Direction Accuracy | Trades |
+| --- | ---: | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
+| ASELS | 30 | YUKARI, score 0.75 | 1108.04% | 2489.17% | 1.11 | -34.48% | 73.33% | 3 |
+| THYAO | 30 | NOTR, score 0.10 | 1818.20% | 2229.75% | 1.28 | -15.90% | 62.50% | 2 |
+| GARAN | 30 | NOTR, score -0.05 | 1018.13% | 1393.51% | 1.33 | -12.02% | 80.00% | 2 |
+
+Reviewer note: these are intentionally shown beside buy-and-hold because BIST had a strong upward historical regime in this sample. The feature is useful because it adds transparent signal scoring, downside/risk metrics, and reproducible assumptions to BorsaCI's existing market-data workflow rather than claiming a standalone trading system.
diff --git a/src/borsaci/agent.py b/src/borsaci/agent.py
@@ -38,6 +38,13 @@
 from .utils.charts import (
     create_candlestick_from_json,
 )
+from .quant_alpha import (
+    BacktestResult,
+    create_equity_curve_chart,
+    extract_ohlcv_from_text,
+    format_backtest_report,
+    run_bist_alpha_backtest,
+)
 
 
 class BorsaAgent:
@@ -664,6 +671,9 @@ async def _generate_answer(self, query: str, session_outputs: list[str], usage:
             - chart: Optional plotext chart (ANSI string) if graph requested
         """
         all_data = "\n\n".join(session_outputs) if session_outputs else "Veri toplanamadı."
+        quant_result = self._run_quant_alpha_if_requested(query, all_data)
+        if quant_result:
+            all_data = f"{all_data}\n\n{format_backtest_report(quant_result)}"
 
         answer_prompt = f"""
         Kullanıcı Sorusu: {query}
@@ -690,7 +700,9 @@ async def _generate_answer(self, query: str, session_outputs: list[str], usage:
             chart_keywords = ['grafik', 'mum grafik', 'candlestick', 'chart', 'plot', 'görselleştir']
             needs_chart = any(keyword in query.lower() for keyword in chart_keywords)
 
-            if needs_chart and session_outputs:
+            if quant_result:
+                chart = create_equity_curve_chart(quant_result)
+            elif needs_chart and session_outputs:
                 # Try to create chart from collected data
                 chart = self._create_chart_from_data(all_data, query)
 
@@ -716,6 +728,42 @@ async def _generate_answer(self, query: str, session_outputs: list[str], usage:
 """
             return error_answer, None
 
+    def _run_quant_alpha_if_requested(self, query: str, data: str) -> Optional[BacktestResult]:
+        """
+        Run deterministic quant alpha analysis when the user asks for alpha,
+        algorithmic trading, ICT, prediction, or backtesting.
+        """
+        query_lower = query.lower()
+        keywords = [
+            "alpha",
+            "backtest",
+            "algoritmik",
+            "quant",
+            "kantitatif",
+            "ict",
+            "tahmin",
+            "prediction",
+        ]
+        if not any(keyword in query_lower for keyword in keywords):
+            return None
+
+        bars = extract_ohlcv_from_text(data)
+        if not bars:
+            return None
+
+        ticker = self._extract_ticker_from_query(query)
+        return run_bist_alpha_backtest(bars, ticker=ticker)
+
+    def _extract_ticker_from_query(self, query: str) -> str:
+        """Extract a likely BIST ticker from the user query."""
+        import re
+
+        ignored = {"BIST", "ICT", "RSI", "MACD", "FVG"}
+        for match in re.findall(r"\b[A-ZÇĞİÖŞÜ]{4,6}\b", query.upper()):
+            if match not in ignored:
+                return match
+        return "BIST"
+
     def _create_chart_from_data(self, data: str, query: str) -> Optional[str]:
         """
         Create plotext chart from collected data.

diff --git a/src/borsaci/prompts.py b/src/borsaci/prompts.py
@@ -69,6 +69,12 @@ def get_current_date() -> str:
 
    → confidence: 0.95, MCP veri toplama + grafik oluşturma gerekir
 
+❌ **Quant Alpha / Backtest / ICT Analizi**:
+   - "ASELS alpha backtest yap", "ICT ile tahmin üret", "algoritmik trading sinyali"
+   - "BIST için kantitatif tahmin", "prediction/backtest sonuçlarını göster"
+
+   → confidence: 0.95, get_historical_data ile OHLCV topla; lokal quant alpha backtest çalıştırılır
+
 💼 **WARREN BUFFETT ANALİZİ** (is_buffett=True):
    - Yatırım analizi: "ASELS değerleme yap", "Bu hisseyi almalı mıyım?"
    - Buffett tarzı ifadeler: "Warren Buffett gibi analiz et", "buffet gibi analiz et", "moat analizi yap"
@@ -274,7 +280,14 @@ def get_current_date() -> str:
    ❌ Kötü: "ASELS son fiyatlarını getir" (sadece kapanış)
    ✅ İyi: "ASELS OHLCV verilerini getir (get_historical_data)" (açılış, en yüksek, en düşük, kapanış)
 
-7. **Follow-Up Soruları Tespit Et**:
+7. **Quant Alpha / Backtest / ICT İstekleri**:
+   - Kullanıcı "alpha", "backtest", "algoritmik", "quant", "kantitatif", "ICT", "tahmin" veya
+     "prediction" diyorsa mutlaka get_historical_data ile OHLCV verisi topla.
+   - Varsayılan dönem: "5y" (backtest için yeterli geçmiş gerekir). Kullanıcı daha kısa dönem isterse açıkça istediği period'u kullan.
+   - Lokal sistem bu OHLCV üzerinden trend, momentum, RSI, volatilite, ICT likidite süpürmesi ve fair value gap
+     sinyalleriyle backtest raporu oluşturur; task sadece veriyi getirmelidir.
+
+8. **Follow-Up Soruları Tespit Et**:
 
    ❗ ÖNEMLİ: Eğer kullanıcının sorusu önceki conversation ile ilgili basit bir takip sorusuysa,
    BOŞ GÖREV LİSTESİ (tasks: []) dön. Bu durumda Answer Agent mevcut context'i kullanarak doğrudan yanıt verecektir.
@@ -291,7 +304,7 @@ def get_current_date() -> str:
    - Farklı şirket/fon/varlık analizi için
    - Yeni veri toplama gerektiren karşılaştırmalar için
 
-8. **Task Bağımlılıkları (depends_on)**:
+9. **Task Bağımlılıkları (depends_on)**:
 
    ❗ ÇOK ÖNEMLİ: Her task için "depends_on" alanını doldur!
 
@@ -400,6 +413,11 @@ def get_current_date() -> str:
    - Pivot noktaları → get_pivot_points(symbol, market="bist")
    - Teknik tarama → scan_stocks(index, preset, condition)
 
+8. **Quant Alpha / Backtest / ICT**:
+   - Alpha, backtest, algoritmik trading, ICT, tahmin/prediction isteklerinde → get_historical_data(symbol, market="bist", period)
+   - Varsayılan period="5y"; kullanıcı daha kısa dönem isterse açıkça istediği period'u kullan
+   - ÖNEMLİ: OHLCV tool yanıtını mümkün olduğunca RAW JSON olarak döndür; lokal backtest motoru bu veriyi parse eder
+
 HATA YÖNETİMİ:
 
 - Araç çağrısı başarısızsa, alternatif araç dene
@@ -535,6 +553,12 @@ def get_answer_prompt() -> str:
 
    ⚠️ Grafik oluşturulamadıysa (veri uygun değilse), sadece sayısal analiz sun
 
+8. **Quant Alpha / Backtest Raporu**:
+   - Toplanan verilerde "Quant Alpha + ICT Backtest" bölümü varsa bu bölüm lokal, deterministik Python hesabıdır.
+   - Metrikleri değiştirme veya uydurma; toplam getiri, al-tut getirisi, Sharpe, maksimum düşüş, isabet oranı ve işlem sayısını aynen kullan.
+   - ICT sinyallerini "likidite süpürmesi" ve "fair value gap" gibi araştırma sinyalleri olarak açıkla.
+   - Backtest varsayımlarını ve yatırım tavsiyesi olmadığını mutlaka belirt.
+
 ÖRNEK YANIT (Yeni Analiz):
 
 "ASELS hissesi son çeyrekte %15.3 gelir artışı kaydetmiştir. Net kârı bir önceki yıla göre 2.1 milyar TL'den 2.8 milyar TL'ye yükselmiştir (%33 artış).