Update app.py

app.py

@@ -4,7 +4,7 @@ BIST Value Intelligence v3 — Compact Value & Intrinsic Valuation Platform
 Data integrity > model complexity. Intrinsic value > momentum. Margin of safety > prediction.
 
 Veri etiketleri:  [R] raporlanan   [D] türetilen   [A] kullanıcı varsayımı
-UYARI: yfinance verisi point-in-time DEĞİLDİR; backtest için kullanılamaz.
+UYARI: yfinance verisi point-in-time DEĞİLDİR; Backtest sekmesi yalnızca DENEYSEL/göstergedir (bkz. sınırlamalar).
 """
 
 import logging
@@ -128,6 +128,14 @@ def norm_sym(t: str) -> str:
     return t if t.endswith(".IS") else t + ".IS"
 
 
+def owner_earnings(ni, da, capex, dwc):
+    """OE = NI + D&A − bakım capex + ΔİSermayesi; bakım capex = min(toplam capex, D&A) [D tahmin]. Eksik girdi → None."""
+    if None in (ni, da, capex, dwc):
+        return None, None
+    maint = min(capex, da)
+    return ni + da - maint + dwc, dict(ni=ni, da=da, capex_total=capex, maint_est=maint, dwc=dwc)
+
+
 def mk_params(infl, rw, rtg, rg, pt, cv) -> Dict[str, float]:
     return dict(infl=infl / 100, rw=rw / 100, rtg=rtg / 100, rg=rg / 100, pt=pt / 100, conv=cv / 100)
 
@@ -288,12 +296,8 @@ def fetch(symbol: str, force: bool = False) -> Optional[Dict[str, Any]]:
     net_debt = (s["debt"][0] - s["cash"][0]) if (s["debt"][0] is not None and s["cash"][0] is not None) else None
     fcf0, int0 = s["fcf"][0], s["interest"][0]
     fcff = (fcf0 + int0 * (1 - tr)) if (fcf0 is not None and int0 is not None) else None  # unlevered -> net debt bridge
-    oe, oe_parts = None, None
     ni0, da0, cx0, wc0 = s["ni"][0], s["da"][0], s["capex"][0], s["dwc"][0]
-    if None not in (ni0, da0, cx0, wc0):
-        maint = min(cx0, da0)  # [D] estimate: maintenance capex ~ min(total capex, D&A)
-        oe = ni0 + da0 - maint + wc0
-        oe_parts = dict(ni=ni0, da=da0, capex_total=cx0, maint_est=maint, dwc=wc0)
+    oe, oe_parts = owner_earnings(ni0, da0, cx0, wc0)  # bakım capex = min(capex, D&A) [D tahmin]
     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"
@@ -310,7 +314,7 @@ def fetch(symbol: str, force: bool = False) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         "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,
-        "oe_parts": oe_parts, "ev": ev, "sust_roe": sust_roe,
+        "oe_yield": div(oe, mcap) if unit_ok else None, "oe_parts": oe_parts, "ev": ev, "sust_roe": sust_roe,
         "pe": price / eps if eps and eps > 0 else None,
         "fpe": num(info.get("forwardPE")) if (num(info.get("forwardPE")) or 0) > 0 else None,
         "pb": price / bvps if bvps and bvps > 0 else None,
@@ -626,7 +630,7 @@ def analyze(d, P, med, probs=(0.25, 0.5, 0.25)):
         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),
-               (lin(d["earn_yield"], 0, 0.25), 1)]
+               (lin(d["oe_yield"], -0.02, 0.12), 1), (lin(d["earn_yield"], 0, 0.25), 1)]
     if bank:
         qi = [(lin(rroe, -0.1, 0.2), 4), (lin(q["roa"], 0, 0.03), 2), (lin(q["ni_cv"], 2, 0.3), 2),
               (lin(d["dy"], 0, 0.08), 1), (lin(rni, -0.2, 0.3), 1)]
@@ -693,6 +697,7 @@ def scan_row(A):
     d, q = A["d"], A["q"]
     sc, n, _ = A["pio"]
     e = A["exp"]
+    oe_v = A["methods"].get("Owner Earnings", (None, ""))[0]
     return {
         "Ticker": d["sym"], "Segment": d["seg"], "Sector": d["sector"], "Price": round(d["price"], 2),
         "Composite": None if A["composite"] is None else round(A["composite"], 1),
@@ -702,6 +707,9 @@ def scan_row(A):
         "ROE %": None if q["roe"] is None else round(q["roe"] * 100, 1),
         "ROIC %": None if q["roic"] is None else round(q["roic"] * 100, 1),
         "FCF Yield %": None if d["fcf_yield"] is None else round(d["fcf_yield"] * 100, 1),
+        "OE Yield %": None if d["oe_yield"] is None else round(d["oe_yield"] * 100, 1),
+        "OE Value": None if oe_v is None else round(oe_v, 2),
+        "OE MoS %": None if oe_v is None else round((oe_v - d["price"]) / oe_v * 100, 1),
         "Piotroski": f"{sc}/{n} (cov {n}/9)" if n else "N/A",
         "Risk": None if A["risk"] is None else round(A["risk"], 0),
         "Exp Return % (nom, incl div)": None if not e else round(e["total"] * 100, 1),
@@ -756,6 +764,8 @@ def md_report(A, P):
     L.append("\n| Yöntem | Değer/hisse | Not |\n|---|---|---|")
     for k, (v, n) in A["methods"].items():
         L.append(f"| {k} | {fm(v)} | {n} |")
+    if d["oe"] is not None:
+        L.append(f"\n**Owner Earnings [D]:** {fm(d['oe'], 0)} · OE Yield {fp(d['oe_yield'])}")
     if d["flags"]:
         L.append("\n**⚠️ Veri bayrakları:** " + "; ".join(d["flags"]))
     L.append("\n*Intrinsic = mevcut yöntemlerin medyanı. Skorlar evren içi göreceli, açıklanabilir heuristiklerdir.*")
@@ -810,16 +820,255 @@ def self_test() -> str:
     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")
+    oe, _ = owner_earnings(100, 50, 80, -10)
+    chk("OE: NI100 + DA50 − min(capex80, DA50) + ΔWC(−10) = 90", oe == 90)
+    chk("OE: eksik girdi → None (0 değil)", owner_earnings(100, None, 80, 0)[0] is None)
+    pr = [dict(end=pd.Timestamp("2023-12-31"), oe=1, fcf=1, ni=1, shares=1)]
+    chk("Backtest: tablo dönem sonu+gecikmeden önce kullanılmaz (look-ahead yok)",
+        pick_period(pr, pd.Timestamp("2024-02-15"), 90) is None and pick_period(pr, pd.Timestamp("2024-04-15"), 90) is not None)
+    chk("Backtest: >550 gün eski tablo reddedilir", pick_period(pr, pd.Timestamp("2025-09-01"), 90) is None)
+    st = bt_stats(pd.Series([100, 110, 121], index=pd.to_datetime(["2020-01-01", "2021-01-01", "2022-01-01"])))
+    chk("Backtest: 100→121 / 2 yıl → CAGR≈10%", st is not None and abs(st["cagr"] - 0.10) < 0.005)
+    st2 = bt_stats(pd.Series([100, 80, 90], index=pd.to_datetime(["2020-01-01", "2020-06-01", "2021-01-01"])))
+    chk("Backtest: max drawdown −20%", st2 is not None and abs(st2["mdd"] + 0.2) < 1e-9)
     return "\n".join(res)
 
 
+# ============================================================================
+# BACKTEST (DENEYSEL, OE odaklı) — point-in-time DEĞİL, yalnızca gösterge
+# ============================================================================
+BT_DEFAULT_LAG = 90     # yıllık tablo, dönem sonu + N gün sonra "yayınlanmış" sayılır
+BT_MAX_AGE = 550        # dönem sonu üzerinden bu kadar gün geçmiş tablo kullanılmaz
+BT_SIGS = {"OE": "OE Yield (top N)", "FCF": "FCF Yield (top N)", "NI": "Kazanç Getirisi (top N)"}
+
+
+def stmt_at(df, names, date):
+    """Tabloda tam o dönem sonu sütununu bul (kolon sırasına güvenme)."""
+    if df is None or getattr(df, "empty", True):
+        return None
+    cols = [pd.Timestamp(c).normalize() for c in df.columns]
+    try:
+        i = cols.index(pd.Timestamp(date).normalize())
+    except ValueError:
+        return None
+    return stmt(df, names, i)
+
+
+def _naive_index(s):
+    s = s[~s.index.duplicated(keep="last")].sort_index()
+    s.index = pd.DatetimeIndex(s.index).tz_localize(None).normalize()
+    return s
+
+
+def fetch_bt(symbol: str, force: bool = False) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    key = f"bt_{symbol}"
+    if not force:
+        c = _cget(key)
+        if c is not None:
+            return c
+    try:
+        t = yf.Ticker(symbol)
+        info = t.info or {}
+        fin, bs, cf = t.financials, t.balance_sheet, t.cashflow
+        h = t.history(period="max", auto_adjust=False)
+        try:
+            spl = t.splits
+        except Exception:
+            spl = None
+    except Exception as e:
+        logger.warning("%s bt fetch failed: %s", symbol, e)
+        return None
+    if h is None or h.empty or fin is None or fin.empty or "Close" not in h:
+        return None
+    close = _naive_index(h["Close"].dropna())             # split-ayarlı, temettü-ayarsız → piyasa değeri için
+    adj = _naive_index(h["Adj Close"].dropna()) if "Adj Close" in h else close  # toplam getiri için
+    if spl is not None and len(spl):
+        spl = _naive_index(spl)
+    fc, cur = info.get("financialCurrency"), info.get("currency")
+    unit_ok = (fc is None) or (cur is None) or (fc == cur)
+    seg = segment_of(info.get("industry") or "", symbol.replace(".IS", ""))
+    shares_now = num(info.get("sharesOutstanding"))
+    periods = []
+    for c in fin.columns:
+        end = pd.Timestamp(c).normalize()
+        ni = stmt_at(fin, STMT["ni"][0], end)
+        da, cx, wc = (stmt_at(cf, STMT[k][0], end) for k in ("da", "capex", "dwc"))
+        cx = abs(cx) if cx is not None else None
+        cfo, fcf = stmt_at(cf, STMT["cfo"][0], end), stmt_at(cf, STMT["fcf"][0], end)
+        if fcf is None and cfo is not None and cx is not None:
+            fcf = cfo - cx
+        oe, _ = owner_earnings(ni, da, cx, wc)
+        sh = stmt_at(bs, STMT["shares"][0], end)
+        if sh is not None and spl is not None and len(spl):
+            sh *= float(spl[spl.index > end].prod())       # bedelsiz/bölünme sonrası hisse sayısına getir (fiyat serisiyle tutarlı)
+        elif sh is None:
+            sh = shares_now                                 # fallback: güncel hisse sayısı (güncel split-ayarlı fiyatla tutarlı)
+        periods.append(dict(end=end, oe=oe, fcf=fcf, ni=ni, shares=sh))
+    periods.sort(key=lambda p: p["end"])
+    d = dict(sym=symbol.replace(".IS", ""), seg=seg, unit_ok=unit_ok, periods=periods, close=close, adj=adj)
+    _cset(key, d)
+    return d
+
+
+def pick_period(periods, date, lag):
+    """Look-ahead koruması: yalnızca (dönem sonu + lag) <= tarih olan ve çok eski olmayan en güncel tablo."""
+    best = None
+    for p in periods:
+        if p["end"] + pd.Timedelta(days=lag) <= date and (date - p["end"]).days <= BT_MAX_AGE:
+            if best is None or p["end"] > best["end"]:
+                best = p
+    return best
+
+
+def px_asof(s, date, tol=10):
+    i = s.index.searchsorted(date, side="right") - 1
+    if i < 0 or (date - s.index[i]).days > tol:
+        return None
+    return float(s.iloc[i])
+
+
+def bt_signals(bd, date, lag):
+    p = pick_period(bd["periods"], date, lag)
+    if p is None or not bd["unit_ok"] or not p["shares"] or p["shares"] <= 0:
+        return None
+    c = px_asof(bd["close"], date)
+    if c is None or c <= 0:
+        return None
+    mc = c * p["shares"]
+    return {"OE": div(p["oe"], mc), "FCF": div(p["fcf"], mc), "NI": div(p["ni"], mc), "end": p["end"]}
+
+
+def bt_stats(curve):
+    c = curve.dropna()
+    if len(c) < 3:
+        return None
+    yrs = (c.index[-1] - c.index[0]).days / 365.25
+    tot = c.iloc[-1] / c.iloc[0] - 1
+    cagr = (1 + tot) ** (1 / yrs) - 1 if yrs >= 0.25 and tot > -1 else None
+    vol = float(c.pct_change().dropna().std() * np.sqrt(252))
+    mdd = float((c / c.cummax() - 1).min())
+    return dict(total=tot, cagr=cagr, vol=vol, mdd=mdd, rv=(cagr / vol) if (cagr is not None and vol > 0) else None)
+
+
+def run_backtest(syms, step_m, top_n, lag, cost_bps, progress):
+    data, failed = {}, []
+    for i, s in enumerate(syms):
+        progress((i + 1) / len(syms), desc=f"Fetching {s}")
+        was = _cget(f"bt_{s}") is not None
+        bd = fetch_bt(s)
+        if bd is None:
+            failed.append(s.replace(".IS", ""))
+        elif bd["seg"] == "Industrial":      # OE banka/sigorta/GYO için anlamlı değil
+            data[s] = bd
+        if not was:
+            time.sleep(REQUEST_DELAY_SEC)
+    ends = [p["end"] for bd in data.values() for p in bd["periods"]]
+    if not ends:
+        return None, None, None, "⚠️ Backtest için yeterli veri çekilemedi."
+    T = max(bd["close"].index[-1] for bd in data.values())
+    start = (min(ends) + pd.Timedelta(days=lag)).replace(day=1)
+    dates = [d for d in pd.date_range(start, T, freq=pd.DateOffset(months=int(step_m))) if d < T]
+    keys = list(BT_SIGS) + ["EW"]
+    equity, hold, segs, per_ret = {k: 100.0 for k in keys}, {k: [] for k in keys}, {k: [] for k in keys}, {k: [] for k in keys}
+    started, n_reb, first_date, n_hold = False, 0, None, []
+    for j, D in enumerate(dates):
+        D1 = dates[j + 1] if j + 1 < len(dates) else T
+        sig = {s: bt_signals(bd, D, lag) for s, bd in data.items()}
+        sig = {s: v for s, v in sig.items() if v is not None}
+        n_oe = sum(1 for v in sig.values() if v["OE"] is not None)
+        if not started:
+            if n_oe < max(10, top_n):
+                continue
+            started, first_date = True, D
+        n_reb += 1
+        for k in keys:
+            if k == "EW":
+                new_h = [s for s, v in sig.items() if v["OE"] is not None]
+            else:
+                rk = sorted(((v[k], s) for s, v in sig.items() if v[k] is not None and v[k] > 0), reverse=True)
+                new_h = [s for _, s in rk[:top_n]] if len(rk) >= 3 else hold[k]
+            rels = []
+            for s in new_h:
+                a = data[s]["adj"]
+                a0 = px_asof(a, D)
+                seg = a[(a.index > D) & (a.index <= D1)]
+                if a0 is None or seg.empty:
+                    continue
+                rels.append(seg / a0)
+            old = hold[k]
+            turn = (1 - len(set(new_h) & set(old)) / max(len(new_h), 1)) if old else 1.0
+            equity[k] *= 1 - cost_bps / 1e4 * (turn * 2 if old else 1)
+            hold[k] = new_h
+            if not rels:
+                continue
+            path = pd.concat(rels, axis=1).sort_index().ffill().fillna(1.0).mean(axis=1)
+            per_ret[k].append(float(path.iloc[-1] - 1))
+            segs[k].append(path * equity[k])
+            equity[k] = float(segs[k][-1].iloc[-1])
+            if k == "OE":
+                n_hold.append(len(rels))
+    if not started or not segs["OE"]:
+        return None, None, None, ("⚠️ Yeterli sinyal yok: yfinance yıllık tablo geçmişi kısa/eksik olduğundan "
+                                  "en az 10 hissede OE hesaplanabilen bir başlangıç tarihi bulunamadı.")
+    curves = {}
+    for k in keys:
+        if segs[k]:
+            s = pd.concat(segs[k])
+            curves[k] = pd.concat([pd.Series({first_date: 100.0}), s[~s.index.duplicated(keep="last")]]).sort_index()
+    try:  # benchmark: BIST100
+        hb = _naive_index(yf.Ticker("XU100.IS").history(start=(first_date - pd.Timedelta(days=10)).strftime("%Y-%m-%d"))["Close"].dropna())
+        b0 = px_asof(hb, first_date)
+        if b0:
+            curves["XU100"] = hb[hb.index >= first_date] / b0 * 100
+    except Exception as e:
+        logger.warning("XU100 fetch failed: %s", e)
+    names = {**BT_SIGS, "EW": "Evren eşit ağırlık (OE verisi olan)", "XU100": "BIST100 (XU100)"}
+    fig = go.Figure()
+    for k, c in curves.items():
+        fig.add_trace(go.Scatter(x=c.index, y=c.values, mode="lines", name=names[k],
+                                 line=dict(width=3 if k == "OE" else 1.5, dash="dot" if k in ("EW", "XU100") else "solid")))
+    fig.update_layout(title="Kümülatif değer (başlangıç=100, nominal TRY, toplam getiri)", template="plotly_white", height=420,
+                      margin=dict(l=10, r=10, t=40, b=10), legend=dict(orientation="h", y=-0.15))
+    rows = []
+    for k, c in curves.items():
+        st = bt_stats(c)
+        if st:
+            rows.append({"Strateji": names[k], "Toplam %": round(st["total"] * 100, 1),
+                         "CAGR %": None if st["cagr"] is None else round(st["cagr"] * 100, 1),
+                         "Vol % (yıllık)": round(st["vol"] * 100, 1), "Max DD %": round(st["mdd"] * 100, 1),
+                         "CAGR/Vol": None if st["rv"] is None else round(st["rv"], 2)})
+    stats = pd.DataFrame(rows)
+    pairs = list(zip(per_ret["OE"], per_ret["EW"]))
+    hit = (sum(1 for a, b in pairs if a > b) / len(pairs)) if pairs else None
+    # güncel OE sepeti (bugünkü sinyal)
+    cur = {s: bt_signals(bd, T, lag) for s, bd in data.items()}
+    cur = {s: v for s, v in cur.items() if v and v["OE"] is not None and v["OE"] > 0}
+    top = sorted(cur.items(), key=lambda kv: kv[1]["OE"], reverse=True)[:top_n]
+    picks = pd.DataFrame([{"Ticker": data[s]["sym"], "OE Yield %": round(v["OE"] * 100, 1),
+                           "FCF Yield %": None if v["FCF"] is None else round(v["FCF"] * 100, 1),
+                           "Kazanç Get. %": None if v["NI"] is None else round(v["NI"] * 100, 1),
+                           "Tablo dönemi": v["end"].date().isoformat()} for s, v in top])
+    msg = (f"✅ {len(data)} sanayi hissesi · {n_reb} rebalans ({first_date.date()} → {T.date()}) · ort. {np.mean(n_hold):.0f} hisse/sepet · "
+           f"OE sepeti, evren eşit ağırlığı {('%' + format(hit * 100, '.0f') + ' dönemde geçti') if hit is not None else 'N/A'} "
+           f"({len(pairs)} dönem)." + (f" ⚠️ Çekilemeyen ({len(failed)}): " + ", ".join(failed) if failed else ""))
+    return fig, stats, picks, msg
+
+
+BT_NOTES = """**⚠️ Deneysel — sonuçlar yatırım kararı için kullanılamaz.**
+- **Dönem kısa:** yfinance yalnızca ~4 yıllık yıllık tablo verir → backtest ~3 yıl; istatistiksel olarak anlamsızdır.
+- **Look-ahead kısmen önlenir:** tablo, dönem sonu + gecikme (varsayılan 90 gün) sonra kullanılır; gerçek yayın tarihi bilinmez, yeniden düzenlemeler (TMS 29 dahil) yansımaz.
+- **Survivorship bias:** evren bugünün hisse listesi; çıkmış/sönmüş hisseler yok.
+- **Hisse sayısı:** dönem sonu bilanço hisse sayısı × sonraki bölünme/bedelsiz çarpanı; sermaye artırımları/geri alımlar tam yakalanmaz.
+- Banka/sigorta/GYO hariç (OE anlamlı değil). Getiriler nominal TRY, temettü dahil (Adj Close); maliyet tek yön bps, eşit ağırlık, buy-and-hold dönem içi."""
+
+
 # ============================================================================
 # GRADIO UI
 # ============================================================================
 
 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. "
+        gr.Markdown("# BIST Value Intelligence v3\n**⚠️ yfinance verisi point-in-time değildir; Backtest sekmesi yalnızca deneyseldir/göstergedir. "
                     "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):
@@ -844,7 +1093,7 @@ def build_ui():
                     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():
-                    f_sort = gr.Dropdown(["Composite", "MoS %", "P/E", "P/B", "ROE %", "ROIC %", "FCF Yield %", "Risk",
+                    f_sort = gr.Dropdown(["Composite", "MoS %", "P/E", "P/B", "ROE %", "ROIC %", "FCF Yield %", "OE Yield %", "OE MoS %", "Risk",
                                           "Exp Return % (nom, incl div)", "Real Exp Return %", "Coverage %"],
                                          value="Composite", label="Sırala")
                     f_desc = gr.Checkbox(label="Azalan", value=True)
@@ -913,7 +1162,7 @@ def build_ui():
                     if d["oe_parts"]:
                         o = d["oe_parts"]
                         L.append(f"**Owner Earnings [D]:** NI {fm(o['ni'], 0)} + D&A {fm(o['da'], 0)} − bakım capex (tahmin=min(capex, D&A)) "
-                                 f"{fm(o['maint_est'], 0)} + ΔİS sermayesi {fm(o['dwc'], 0)} = **{fm(d['oe'], 0)}** (toplam capex {fm(o['capex_total'], 0)})")
+                                 f"{fm(o['maint_est'], 0)} + ΔİS sermayesi {fm(o['dwc'], 0)} = **{fm(d['oe'], 0)}** (toplam capex {fm(o['capex_total'], 0)}) · OE Yield {fp(d['oe_yield'])}")
                     L.append("\n| Yöntem | Değer | Not |\n|---|---|---|")
                     for k, (v, n) in A["methods"].items():
                         L.append(f"| {k} | {fm(v)} | {n} |")
@@ -1101,6 +1350,28 @@ def build_ui():
 
                 b8.click(dq, None, [md8, tb8])
 
+            with gr.Tab("📈 Backtest (OE, deneysel)"):
+                gr.Markdown(BT_NOTES)
+                with gr.Row():
+                    bt_top = gr.Slider(5, 30, 10, step=1, label="Sepet büyüklüğü (top N)")
+                    bt_step = gr.Dropdown([3, 6, 12], value=3, label="Rebalans (ay)")
+                    bt_lag = gr.Slider(30, 180, BT_DEFAULT_LAG, step=15, label="Yayın gecikmesi (gün)")
+                with gr.Row():
+                    bt_cost = gr.Slider(0, 100, 20, step=5, label="İşlem maliyeti (bps, tek yön)")
+                    bt_n = gr.Slider(20, len(BIST_UNIVERSE), len(BIST_UNIVERSE), step=1, label="Evren: ilk N hisse (az = hızlı)")
+                    bt_btn = gr.Button("Backtest çalıştır", variant="primary")
+                bt_msg = gr.Markdown()
+                bt_plot = gr.Plot()
+                bt_stats_df = gr.Dataframe(interactive=False, label="Performans")
+                gr.Markdown("**Güncel OE sepeti** (bugünkü sinyal; öneri değildir)")
+                bt_picks = gr.Dataframe(interactive=False)
+
+                def do_bt(top, step, lag, cost, n, progress=gr.Progress()):
+                    fig, stats, picks, msg = run_backtest(BIST_UNIVERSE[: int(n)], int(step), int(top), int(lag), float(cost), progress)
+                    return msg, fig, stats, picks
+
+                bt_btn.click(do_bt, [bt_top, bt_step, bt_lag, bt_cost, bt_n], [bt_msg, bt_plot, bt_stats_df, bt_picks])
+
             with gr.Tab("📐 Methodology"):
                 gr.Markdown(METHODOLOGY)
                 b9 = gr.Button("Run self-test (synthetic data)")
@@ -1112,7 +1383,7 @@ 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**.
-- **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.
+- **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. **OE Yield** = OE / piyasa değeri; sanayi segmentinde Valuation skoruna (ağırlık 1) dahildir, taramada OE Yield / OE Value / OE MoS sütunları vardır.
 - **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.
 - **Relative:** sektör medyanı (en az 5 geçerli peer) P/E, P/B, EV/EBITDA → hisse başına değer.
@@ -1133,7 +1404,7 @@ Composite = ağırlıklı ortalama (mevcut bileşenler üzerinden yeniden normal
 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.
+- yfinance point-in-time değildir; Backtest sekmesi deneyseldir (≈3 yıl, survivorship bias, tahmini yayın gecikmesi) ve kanıt değil göstergedir. 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).
 - Sektör/segment sınıflaması Yahoo `industry` alanına dayanır; peer sayısı <5 ise medyan hesaplanmaz.