Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-BIST Value Intelligence v3 — Compact Value & Intrinsic Valuation Platform
+US Value Intelligence v3 — Compact Value & Intrinsic Valuation Platform
 =========================================================================
 Data integrity > model complexity. Intrinsic value > momentum. Margin of safety > prediction.
 
@@ -20,28 +20,38 @@ import plotly.graph_objects as go
 import yfinance as yf
 
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s")
-logger = logging.getLogger("bist_v3")
-
-BIST_UNIVERSE = [
-    # Mevcut çekirdek liste
-    "AEFES", "AKBNK", "AKSA", "AKSEN", "ALARK", "ARCLK", "ASELS", "ASTOR", "BIMAS", "BRSAN",
-    "CCOLA", "CIMSA", "DOAS", "DOHOL", "ECILC", "EKGYO", "ENJSA", "ENKAI", "EREGL", "FROTO",
-    "GARAN", "GUBRF", "HEKTS", "ISCTR", "KCHOL", "KRDMD", "MGROS", "ODAS", "PETKM", "PGSUS",
-    "SAHOL", "SASA", "SISE", "SKBNK", "TCELL", "THYAO", "TKFEN", "TOASO", "TSKB", "TTKOM",
-    "TUPRS", "ULKER", "VAKBN", "VESBE", "YKBNK", "ZOREN", "ISGYO", "TRGYO", "HALKB", "AKGRT",
-    "ANSGR", "TURSG", "ANHYT", "RAYSG",
-    # Genişletme (>=100 hisse için)
-    "AGHOL", "AHGAZ", "ALBRK", "ALFAS", "ARDYZ", "AYDEM", "BAGFS", "BERA", "BIOEN", "BRISA",
-    "BRYAT", "BTCIM", "BUCIM", "CANTE", "CWENE", "EGEEN", "ENERY", "EUPWR", "GENIL", "GESAN",
-    "GLYHO", "GWIND", "IPEKE", "ISDMR", "ISMEN", "KARSN", "KCAER", "KLSER", "KONTR", "KONYA",
-    "KOZAA", "KOZAL", "KTLEV", "LOGO", "MAVI", "MIATK", "MPARK", "OTKAR", "OYAKC", "PSGYO",
-    "QUAGR", "REEDR", "SELEC", "SMRTG", "SNGYO", "SOKM", "TABGD", "TAVHL", "TMSN", "TTRAK",
-    "TKNSA", "TUKAS", "ULUUN", "VAKKO", "VESTL", "YEOTK", "ZRGYO", "ECZYT", "EBEBK", "FENER",
-    "CLEBI", "DOCO", "EUREN", "INVEO", "KMPUR", "LMKDC", "NTHOL", "ONCSM", "PASEU", "TRMET",
+logger = logging.getLogger("us_v3")
+
+US_UNIVERSE = [
+    # Teknoloji
+    "AAPL", "MSFT", "NVDA", "GOOGL", "META", "AVGO", "ORCL", "ADBE", "CRM", "CSCO",
+    "INTC", "AMD", "QCOM", "TXN", "IBM", "INTU", "AMAT", "MU", "NOW", "ACN",
+    # Tüketici
+    "AMZN", "TSLA", "HD", "MCD", "NKE", "SBUX", "LOW", "TJX", "COST", "WMT",
+    "PG", "KO", "PEP", "PM", "MO", "MDLZ", "CL", "TGT",
+    # Sağlık
+    "UNH", "JNJ", "LLY", "PFE", "MRK", "ABBV", "TMO", "ABT", "DHR", "BMY",
+    "AMGN", "GILD", "MDT", "CVS", "ISRG",
+    # Bankalar
+    "JPM", "BAC", "WFC", "C", "GS", "MS", "USB", "PNC", "TFC", "SCHW", "BK",
+    # Sigorta
+    "BRK-B", "PGR", "CB", "MMC", "AIG", "MET", "PRU", "ALL", "TRV", "AFL",
+    # Sanayi
+    "CAT", "DE", "HON", "GE", "UPS", "UNP", "RTX", "LMT", "BA", "MMM",
+    "FDX", "EMR", "ETN", "ITW", "WM",
+    # Enerji
+    "XOM", "CVX", "COP", "SLB", "EOG", "OXY", "PSX", "MPC", "KMI",
+    # Kamu hizmetleri
+    "NEE", "DUK", "SO", "D", "AEP",
+    # Malzeme
+    "LIN", "SHW", "APD", "NEM", "FCX", "DOW", "NUE",
+    # REIT
+    "PLD", "AMT", "EQIX", "O", "SPG", "PSA", "WELL", "DLR", "CCI",
+    # İletişim / medya
+    "T", "VZ", "CMCSA", "DIS", "NFLX", "TMUS",
 ]
-BIST_UNIVERSE = list(dict.fromkeys(BIST_UNIVERSE))  # tekrarları temizle
-assert len(BIST_UNIVERSE) >= 100, f"Evren {len(BIST_UNIVERSE)} hisse; en az 100 olmalı"
-BIST_UNIVERSE = [s + ".IS" for s in BIST_UNIVERSE]
+US_UNIVERSE = list(dict.fromkeys(US_UNIVERSE))  # tekrarları temizle
+assert len(US_UNIVERSE) >= 100, f"Evren {len(US_UNIVERSE)} hisse; en az 100 olmalı"
 
 REQUEST_DELAY_SEC = 0.3
 CACHE_TTL_HOURS = 6
@@ -124,8 +134,8 @@ def fp(x, d=1):
 
 
 def norm_sym(t: str) -> str:
-    t = (t or "").strip().upper()
-    return t if t.endswith(".IS") else t + ".IS"
+    t = (t or "").strip().upper().replace(".", "-")  # Yahoo: BRK.B -> BRK-B
+    return t
 
 
 def mk_params(infl, rw, rtg, rg, pt, cv) -> Dict[str, float]:
@@ -179,8 +189,8 @@ def segment_of(industry: str, sym: str) -> str:
         return "Bank"
     if "insurance" in ind:
         return "Insurance"
-    if "reit" in ind or "real estate" in ind or sym.upper().endswith("GYO"):
-        return "GYO"
+    if "reit" in ind or "real estate" in ind:
+        return "REIT"
     return "Industrial"
 
 
@@ -297,7 +307,7 @@ def fetch(symbol: str, force: bool = False) -> Optional[Dict[str, Any]]:
     ev = (mcap + net_debt) if (mcap and net_debt is not None) else num(info.get("enterpriseValue"))
     ebitda0 = s["ebitda"][0]
     industry = info.get("industry") or "Unknown"
-    seg = segment_of(industry, symbol.replace(".IS", ""))
+    seg = segment_of(industry, symbol)
     roes = [div(s["ni"][i], s["eq"][i]) for i in range(3) if (s["eq"][i] or 0) > 0]
     roes = [r for r in roes if r is not None]
     ir = num(info.get("returnOnEquity"))
@@ -306,7 +316,7 @@ def fetch(symbol: str, force: bool = False) -> Optional[Dict[str, Any]]:
     sust_roe = float(np.clip(np.mean(roes), -1, 1.5)) if roes else None
 
     d = {
-        "sym": symbol.replace(".IS", ""), "name": info.get("shortName") or symbol, "price": price, "mcap": mcap,
+        "sym": symbol, "name": info.get("shortName") or symbol, "price": price, "mcap": mcap,
         "shares": shares, "sector": info.get("sector") or "Unknown", "industry": industry, "seg": seg,
         "bvps": bvps, "eps": eps, "dy": dy, "s": s, "flags": flags, "unit_ok": unit_ok, "stmt_date": sd, "age": age,
         "tax_rate": tr, "tax_assumed": tax_assumed, "net_debt": net_debt, "fcff": fcff, "fcf0": fcf0, "oe": oe,
@@ -398,7 +408,7 @@ def relative_value(d, med) -> Tuple[Optional[float], str]:
     seg, vals = d["seg"], []
     if m["pb"][0] and d["bvps"] and d["bvps"] > 0:
         vals.append(m["pb"][0] * d["bvps"])
-    if seg != "GYO" and m["pe"][0] and d["eps"] and d["eps"] > 0:
+    if seg != "REIT" and m["pe"][0] and d["eps"] and d["eps"] > 0:
         vals.append(m["pe"][0] * d["eps"])
     if seg == "Industrial" and m["ev_ebitda"][0] and (d["s"]["ebitda"][0] or 0) > 0 and d["net_debt"] is not None and d["shares"]:
         vals.append((m["ev_ebitda"][0] * d["s"]["ebitda"][0] - d["net_debt"]) / d["shares"])
@@ -419,7 +429,7 @@ def intrinsic(d, P, med, rg=None, rw=None):
         else:
             m["Justified P/B"] = (None, "ROE/book value unavailable")
         m["DCF"] = (None, "not applied to banks/insurers")
-    elif seg == "GYO":
+    elif seg == "REIT":
         m["NAV proxy (book)"] = ((bv, "book value; appraised NAV not in Yahoo") if (d["unit_ok"] and bv and bv > 0) else (None, "book value unavailable"))
     else:
         m["DCF"] = dcf_try(d["fcff"], g0, wacc, tg, d["shares"], d["net_debt"], d["unit_ok"])
@@ -591,7 +601,7 @@ def risk_engine(d, q, cov):
 # ============================================================================
 
 WEIGHTS = {"Industrial": (.35, .30, .20, .15), "Bank": (.40, .35, .10, .15),
-           "Insurance": (.40, .30, .15, .15), "GYO": (.45, .20, .20, .15)}
+           "Insurance": (.40, .30, .15, .15), "REIT": (.45, .20, .20, .15)}
 
 
 def coverage(d):
@@ -622,7 +632,7 @@ def analyze(d, P, med, probs=(0.25, 0.5, 0.25)):
     vi = [(lin(A["mos"], -0.3, 0.5), 4), (lin(A["rel_mos"], -0.3, 0.5), 2)]
     if bank:
         vi += [(pe_s, 2), (pb_s, 3), (lin(d["dy"], 0, 0.08), 1)]
-    elif seg == "GYO":
+    elif seg == "REIT":
         vi += [(lin(d["pb"], 1.5, 0.4), 3), (pe_s, 1)]
     else:
         vi += [(pe_s, 1), (pb_s, 1), (lin(d["ev_ebitda"], 15, 3), 1), (lin(d["fcf_yield"], -0.02, 0.12), 1),
@@ -711,7 +721,7 @@ def scan_row(A):
 
 
 def run_scan(force, extra, P, progress):
-    syms = BIST_UNIVERSE + [norm_sym(x) for x in (extra or "").split(",") if x.strip()]
+    syms = US_UNIVERSE + [norm_sym(x) for x in (extra or "").split(",") if x.strip()]
     syms = list(dict.fromkeys(syms))
     ds, failed = [], []
     for i, s in enumerate(syms):
@@ -739,7 +749,7 @@ def apply_filters(seg, minc, minm, sortby, desc):
     if minm > -100:
         x = x[x["MoS %"].fillna(-1e9) >= minm]
     x = x.sort_values(sortby, ascending=not desc, na_position="last")
-    f = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".csv", prefix="bist_v3_")
+    f = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".csv", prefix="us_v3_")
     x.to_csv(f.name, index=False)
     return x, f.name
 
@@ -747,12 +757,12 @@ def apply_filters(seg, minc, minm, sortby, desc):
 def md_report(A, P):
     d = A["d"]
     L = [f"## {d['sym']} — {d['name']}",
-         f"**{d['seg']}** · {d['sector']} / {d['industry']} · Fiyat **{fm(d['price'])} TRY** · Mali tablo: "
+         f"**{d['seg']}** · {d['sector']} / {d['industry']} · Fiyat **{fm(d['price'])} USD** · Mali tablo: "
          f"{d['stmt_date'].date() if d['stmt_date'] else 'N/A'}",
          f"**Composite {fm(A['composite'], 0)}** | Valuation {fm(A['val'], 0)} | Quality {fm(A['qual'], 0)} | "
          f"Strength {fm(A['str'], 0)} | Risk {fm(A['risk'], 0)} (düşük=iyi) | Coverage {fp(A['cov'], 0)} | "
          f"Confidence **{A['conf']}**",
-         f"**Intrinsic value [D]:** {fm(A['iv'])} TRY · Margin of Safety {fp(A['mos'])}"]
+         f"**Intrinsic value [D]:** {fm(A['iv'])} USD · Margin of Safety {fp(A['mos'])}"]
     L.append("\n| Yöntem | Değer/hisse | Not |\n|---|---|---|")
     for k, (v, n) in A["methods"].items():
         L.append(f"| {k} | {fm(v)} | {n} |")
@@ -808,8 +818,8 @@ def self_test() -> str:
     chk("Sector median needs >=5 peers", build_medians(ds)[("Industrial", "X")]["pe"][0] is None)
     ds += [{"seg": "Industrial", "sector": "X", "pe": 20.0, **{m: None for m in MULTS if m != "pe"}}]
     chk("Sector median with 5 peers computed", build_medians(ds)[("Industrial", "X")]["pe"][0] == 12.0 or build_medians(ds)[("Industrial", "X")]["pe"][0] is not None)
-    chk("Segment classification", segment_of("Banks - Regional", "GARAN") == "Bank" and segment_of("Real Estate", "EKGYO") == "GYO"
-        and segment_of("Insurance - Life", "ANHYT") == "Insurance" and segment_of("Steel", "EREGL") == "Industrial")
+    chk("Segment classification", segment_of("Banks - Regional", "JPM") == "Bank" and segment_of("REIT - Industrial", "PLD") == "REIT"
+        and segment_of("Insurance - Life", "MET") == "Insurance" and segment_of("Steel", "NUE") == "Industrial")
     return "\n".join(res)
 
 
@@ -818,14 +828,14 @@ def self_test() -> str:
 # ============================================================================
 
 def build_ui():
-    with gr.Blocks(title="BIST Value Intelligence v3", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-        gr.Markdown("# BIST Value Intelligence v3\n**⚠️ yfinance verisi point-in-time değildir; backtest için kullanılamaz. "
+    with gr.Blocks(title="US Value Intelligence v3", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+        gr.Markdown("# US Value Intelligence v3\n**⚠️ yfinance verisi point-in-time değildir; backtest için kullanılamaz. "
                     "Eksik veri `N/A` gösterilir, asla sıfırla doldurulmaz. 12 aylık senaryolar heuristiktir, istatistiksel tahmin değildir. "
                     "Yatırım tavsiyesi değildir.**")
         with gr.Accordion("⚙️ Varsayımlar [A] (tüm sekmeler için)", open=False):
             with gr.Row():
-                s_infl = gr.Slider(0, 100, 30, step=1, label="Enflasyon (%)")
-                s_rw = gr.Slider(1, 30, 10, step=0.5, label="Reel iskonto oranı (%)")
+                s_infl = gr.Slider(0, 20, 3, step=0.5, label="Enflasyon (%)")
+                s_rw = gr.Slider(1, 20, 7, step=0.5, label="Reel iskonto oranı (%)")
                 s_rtg = gr.Slider(0, 5, 1, step=0.25, label="Reel terminal büyüme (%)")
             with gr.Row():
                 s_rg = gr.Slider(-10, 20, 3, step=0.5, label="Baz reel büyüme (%)")
@@ -838,9 +848,9 @@ def build_ui():
                 with gr.Row():
                     scan_btn = gr.Button("Run Scanner", variant="primary", scale=2)
                     force = gr.Checkbox(label="Force refresh", value=False)
-                extra = gr.Textbox(label="Ek tickerlar (virgülle, örn: TRGYO,KONTR)", value="")
+                extra = gr.Textbox(label="Ek tickerlar (virgülle, örn: BRK-B,AAPL)", value="")
                 with gr.Row():
-                    f_seg = gr.Dropdown(["All", "Industrial", "Bank", "Insurance", "GYO"], value="All", label="Segment")
+                    f_seg = gr.Dropdown(["All", "Industrial", "Bank", "Insurance", "REIT"], value="All", label="Segment")
                     f_c = gr.Slider(0, 100, 0, step=5, label="Min composite")
                     f_m = gr.Slider(-100, 100, -100, step=5, label="Min MoS % (-100 = kapalı)")
                 with gr.Row():
@@ -1080,12 +1090,12 @@ def build_ui():
 
                 def dq(progress=gr.Progress()):
                     rows, failed = [], []
-                    for i, s in enumerate(BIST_UNIVERSE):
-                        progress((i + 1) / len(BIST_UNIVERSE), desc=f"Checking {s}")
+                    for i, s in enumerate(US_UNIVERSE):
+                        progress((i + 1) / len(US_UNIVERSE), desc=f"Checking {s}")
                         was = _cget(f"t_{s}") is not None
                         d = fetch(s)
                         if d is None:
-                            failed.append(s.replace(".IS", ""))
+                            failed.append(s)
                             continue
                         c = coverage(d)
                         rows.append({"Ticker": d["sym"], "Segment": d["seg"], "Coverage %": round(c * 100),
@@ -1111,10 +1121,10 @@ def build_ui():
 
 METHODOLOGY = """
 ### Değerleme mimarisi
-- **DCF (sanayi/GYO dışı):** FCFF = FCF + faiz×(1−vergi) (Yahoo FCF'si faiz sonrası olduğu için borç çift sayılmasın diye). 5 yıl, büyüme yıl-1'den terminale doğrusal sönümlenir; EV − net borç = özsermaye; / hisse. Girdi eksik, FCFF ≤ 0 veya iskonto ≤ terminal büyüme ise **hesaplanmaz**.
+- **DCF (sanayi/REIT dışı):** FCFF = FCF + faiz×(1−vergi) (Yahoo FCF'si faiz sonrası olduğu için borç çift sayılmasın diye). 5 yıl, büyüme yıl-1'den terminale doğrusal sönümlenir; EV − net borç = özsermaye; / hisse. Girdi eksik, FCFF ≤ 0 veya iskonto ≤ terminal büyüme ise **hesaplanmaz**.
 - **Owner Earnings:** NI + D&A − bakım capex + ΔİSermayesi. Bakım capex = min(toplam capex, D&A) **tahminidir**; veri eksikse yöntem kullanılmaz. Özsermaye nakit akışı olduğu için net borç düşülmez.
 - **Banka/Sigorta:** Gordon gerekçeli P/B = (sürdürülebilir ROE − g)/(COE − g) × defter değeri. FCF/EV-EBITDA kullanılmaz. Sermaye yeterliliği/aktif kalitesi Yahoo'da yok.
-- **GYO:** NAV vekili = defter değeri (ekspertiz NAV'ı yok), P/NAV. Doluluk verisi yok.
+- **REIT:** NAV vekili = defter değeri (ekspertiz NAV'ı yok), P/NAV. Doluluk verisi yok.
 - **Relative:** sektör medyanı (en az 5 geçerli peer) P/E, P/B, EV/EBITDA → hisse başına değer.
 - **Intrinsic = mevcut yöntemlerin medyanı.** MoS = (IV − fiyat)/IV.
 - **Reverse DCF:** fiyatı veren yıl-1 FCF büyümesi (bisection), iskonto oranı ±3 puan duyarlılığı.
@@ -1128,14 +1138,14 @@ Composite = ağırlıklı ortalama (mevcut bileşenler üzerinden yeniden normal
 | Sanayi | 35 | 30 | 20 | 15 |
 | Banka | 40 | 35 | 10 | 15 |
 | Sigorta | 40 | 30 | 15 | 15 |
-| GYO | 45 | 20 | 20 | 15 |
+| REIT | 45 | 20 | 20 | 15 |
 
 Risk (0-100): 10 bayrak (distress, kaldıraç, likidite, negatif FCF, kâr/marj bozulması, CFO-NI ayrışması, seyrelme, aşırı değerleme, veri güvenilirliği); yalnızca değerlendirilebilen bayrakların ağırlığı üzerinden hesaplanır. Piotroski 9 bileşenli; hesaplanamayan bileşen "N/A" olur ve skor `x/n` olarak gösterilir.
 
 ### Bilinen veri sınırlamaları
 - yfinance point-in-time değildir; backtest geçersizdir. Bilanço tarihleri ve kapsam hisseden hisseye değişir.
-- Yıllık tablolar gecikmelidir; TFRS/enflasyon muhasebesi (TMS 29) etkileri nominal rakamları çarpıtabilir.
-- Evren: gömülü liste + eklediğiniz tickerlar (tüm BIST listesi Yahoo'dan ücretsiz çekilemez).
+- Yıllık tablolar gecikmelidir; Yıllık tablolar GAAP/ADR farklarına ve tek seferlik kalemlere duyarlıdır; yabancı (ADR) şirketlerde para birimi uyuşmazlığı bayraklanır.
+- Evren: gömülü liste + eklediğiniz tickerlar (tüm ABD piyasası Yahoo'dan ücretsiz çekilemez).
 - Sektör/segment sınıflaması Yahoo `industry` alanına dayanır; peer sayısı <5 ise medyan hesaplanmaz.
 - Sonuçlar araştırma/eğitim amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.
 """