Update app.py

app.py

@@ -35,6 +35,7 @@ VP_MODES = ["Kapalı", "Onay filtresi (POC / Value Area)", "KNN özelliği + ona
 GANN_MODES = ["Kapalı", "Onay filtresi (Gann Box %50)"]
 SMC_MODES = ["Kapalı", "Onay filtresi (SMC yapı yönü)", "Sadece SMC (yapı kırılımı girişi)"]
 SMC_SRC = ["Swing yapı", "Internal yapı"]
+SMC_OBF = ["Atr", "Cumulative Mean Range"]
 GANN_LEVELS = [0.0, 0.236, 0.382, 0.5, 0.618, 0.786, 1.0]
 GANN_FAN = [(8, "8x1"), (4, "4x1"), (3, "3x1"), (2, "2x1"), (1, "1x1"),
             (1/2, "1x2"), (1/3, "1x3"), (1/4, "1x4"), (1/8, "1x8")]
@@ -155,6 +156,18 @@ def ut_bot(df, key=1.0, period=10):
 
 
 # ------------------------------------------- Smart Money Concepts (LuxAlgo) Python portu
+def mtf_prev_levels(df):
+    """Önceki gün / hafta / ay high-low (tamamlanmış dönem; ileriye bakma yok), mum bazında dizi."""
+    out = {}
+    for key, rule in (("d", "D"), ("w", "W"), ("m", "M")):
+        per = df.index.to_period(rule)
+        hi = df.High.groupby(per).max().shift(1)
+        lo = df.Low.groupby(per).min().shift(1)
+        out["p"+key+"h"] = hi.reindex(per).to_numpy(float)
+        out["p"+key+"l"] = lo.reindex(per).to_numpy(float)
+    return out
+
+
 def _smc_pivots(h, l, size):
     """Pine leg(size) mantığı: pivotlar `size` mum sonra doğrulanır (ileriye bakma yok).
     Dönüş: {doğrulama_mumu: [("H"|"L", seviye, pivot_mumu)]}"""
@@ -176,14 +189,20 @@ def _smc_pivots(h, l, size):
     return out
 
 
-def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5):
+def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5,
+                confluence=False, ob_filter="Atr"):
     """LuxAlgo 'Smart Money Concepts' göstergesinin Python portu: swing/internal yapı (BOS, CHoCH),
     order block, EQH/EQL, Fair Value Gap, premium/discount ve strong/weak high-low.
     Pine kaynağından birebir değil; her mum yalnızca kendisine kadarki veriyi kullanır."""
     n = len(df)
     o, h, l, c = (df[k].to_numpy(float) for k in ("Open", "High", "Low", "Close"))
     atr = calc_atr(df, 200).to_numpy(float)
-    hv = (h-l) >= 2*atr                       # yüksek volatilite mumları: OB için high/low yer değiştirir
+    pc_ = np.r_[c[0], c[:-1]]
+    tr_ = np.maximum(h-l, np.maximum(np.abs(h-pc_), np.abs(l-pc_)))
+    vm = (np.cumsum(tr_)/np.arange(1, n+1)) if ob_filter == "Cumulative Mean Range" else atr
+    hv = (h-l) >= 2*vm                        # yüksek volatilite mumları: OB için high/low yer değiştirir
+    bull_bar = (h-np.maximum(c, o)) > np.minimum(c, o-l) if confluence else np.ones(n, bool)
+    bear_bar = (h-np.minimum(c, o)) > np.maximum(c, o-l) if confluence else np.ones(n, bool)
     ph, pl = np.where(hv, l, h), np.where(hv, h, l)
     swing_len = int(min(max(swing_len, 3), max(n//4, 3)))
     int_len = int(min(max(int_len, 2), swing_len))
@@ -198,6 +217,13 @@ def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5):
     st = it = 0
     top, bot = h[0], l[0]
     events, obs, points, eqs, fvgs = [], [], [], [], []
+    act = []
+    ob_sup_a, ob_res_a = np.full(n, np.nan), np.full(n, np.nan)
+    def _new_ob(d):
+        obs.append(d)
+        act.append(d)
+        if len(act) > 60:
+            act.pop(0)
     prev_hi = prev_lo = np.nan
     eq_h = eq_l = None
     dsum = 0.0
@@ -228,15 +254,16 @@ def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5):
                     eqs.append(("EQL", eq_l[1], eq_l[0], bi, lvl, i))
                 eq_l = (lvl, bi)
         # --- order block mitigasyonu (High/Low)
-        for ob in obs:
+        for ob in act:
             if ob["on"] and ((ob["bull"] and l[i] < ob["lo"]) or (not ob["bull"] and h[i] > ob["hi"])):
                 ob["on"] = False
+        act[:] = [o_ for o_ in act if o_["on"]]
         # --- yapı kırılımları
         if i > 0:
             for internal, hp, lp in ((True, ih, il), (False, sh, sl_)):
                 tr = it if internal else st
-                extra_u = (not internal) or (ih["lvl"] != sh["lvl"])
-                extra_d = (not internal) or (il["lvl"] != sl_["lvl"])
+                extra_u = (not internal) or (ih["lvl"] != sh["lvl"] and bool(bull_bar[i]))
+                extra_d = (not internal) or (il["lvl"] != sl_["lvl"] and bool(bear_bar[i]))
                 if (np.isfinite(hp["lvl"]) and not hp["crossed"] and c[i] > hp["lvl"] >= c[i-1]
                         and extra_u):
                     events.append({"i": i, "kind": "CHoCH" if tr == -1 else "BOS", "bull": True,
@@ -245,7 +272,7 @@ def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5):
                     seg = pl[hp["idx"]:i]
                     if len(seg):
                         j = hp["idx"] + int(np.argmin(seg))
-                        obs.append({"bull": True, "internal": internal, "hi": float(ph[j]),
+                        _new_ob({"bull": True, "internal": internal, "hi": float(ph[j]),
                                     "lo": float(pl[j]), "idx": j, "on": True})
                     if internal:
                         it = 1
@@ -259,7 +286,7 @@ def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5):
                     seg = ph[lp["idx"]:i]
                     if len(seg):
                         j = lp["idx"] + int(np.argmax(seg))
-                        obs.append({"bull": False, "internal": internal, "hi": float(ph[j]),
+                        _new_ob({"bull": False, "internal": internal, "hi": float(ph[j]),
                                     "lo": float(pl[j]), "idx": j, "on": True})
                     if internal:
                         it = -1
@@ -269,6 +296,8 @@ def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5):
         top, bot = max(top, h[i]), min(bot, l[i])
         top_a[i], bot_a[i] = top, bot
         swh_a[i], swl_a[i] = sh["lvl"], sl_["lvl"]
+        ob_sup_a[i] = max((o_["lo"] for o_ in act if o_["bull"] and o_["lo"] < c[i]), default=np.nan)
+        ob_res_a[i] = min((o_["hi"] for o_ in act if (not o_["bull"]) and o_["hi"] > c[i]), default=np.nan)
         # --- Fair Value Gap
         if i >= 2:
             delta = (c[i-1]-o[i-1])/(o[i-1]*100) if o[i-1] else 0.0
@@ -283,7 +312,7 @@ def smc_analyze(df, swing_len=50, int_len=5, eq_len=3, eq_thr=0.1, ob_keep=5):
                 fvgs.append({"bull": False, "top": float(l[i-2]), "bot": float(h[i]), "idx": i-1, "on": True})
     live = lambda internal, bull: [o_ for o_ in obs if o_["on"] and o_["internal"] == internal
                                    and o_["bull"] == bull][-int(ob_keep):]
-    return {"swing_trend": s_tr, "internal_trend": i_tr, "top": top_a, "bot": bot_a, "sw_hi": swh_a, "sw_lo": swl_a,
+    return {"swing_trend": s_tr, "internal_trend": i_tr, "top": top_a, "bot": bot_a, "sw_hi": swh_a, "sw_lo": swl_a, "ob_sup": ob_sup_a, "ob_res": ob_res_a, **mtf_prev_levels(df),
             "events": events, "points": points, "eq": eqs,
             "obs": live(True, True)+live(True, False)+live(False, True)+live(False, False),
             "fvg": [g for g in fvgs if g["on"]][-8:], "strong_high": st == -1, "strong_low": st == 1}
@@ -334,6 +363,16 @@ def add_smc_traces(fig, S, index, last_n=150, kw=None):
                                      textposition="top center" if kd == "H" else "bottom center",
                                      textfont=dict(size=9, color="#475569"), showlegend=False,
                                      hoverinfo="skip"), **kw)
+    if S.get("show_mtf"):
+        for k_, nm_ in (("pdh", "PDH"), ("pdl", "PDL"), ("pwh", "PWH"), ("pwl", "PWL"),
+                        ("pmh", "PMH"), ("pml", "PML")):
+            y_ = S[k_][-1]
+            if np.isfinite(y_):
+                fig.add_trace(go.Scatter(x=[index[w0], index[-1]], y=[y_, y_], mode="lines+text",
+                                         text=["", nm_], textposition="top left",
+                                         line=dict(width=1, dash="dashdot", color="#0ea5e9"),
+                                         textfont=dict(size=9, color="#0ea5e9"), showlegend=False,
+                                         hoverinfo="skip"), **kw)
     top, bot = float(S["top"][-1]), float(S["bot"][-1])
     if np.isfinite(top) and np.isfinite(bot) and top > bot:
         x0 = index[max(0, n-35)]
@@ -983,7 +1022,8 @@ def run_engine(ticker, period, horizon, side_mode, equity, min_risk, max_risk,
                ldc_use_vol, ldc_use_regime, ldc_use_adx, ldc_kernel, ldc_exact,
                combo_mode, combo_votes, ind_tpsl, tpsl_smin, tpsl_smax, tpsl_minrr,
                gann_mode, gann_lb, gann_fan_on, gann_ext_on, gann_rev,
-               smc_mode, smc_src, smc_swing_len, smc_int_len, smc_zone, smc_draw):
+               smc_mode, smc_src, smc_swing_len, smc_int_len, smc_zone, smc_draw,
+               smc_conf, smc_obf, smc_lvl):
     try:
         ticker = str(ticker).strip().upper()
         h = int(horizon)
@@ -1014,7 +1054,11 @@ def run_engine(ticker, period, horizon, side_mode, equity, min_risk, max_risk,
         GB = gann_box(df, int(gann_lb), bool(gann_rev))
         smc_on = smc_mode != SMC_MODES[0]
         smc_only = smc_mode == SMC_MODES[2]
-        SM = smc_analyze(df, int(smc_swing_len), int(smc_int_len)) if (smc_on or smc_draw) else None
+        SM = smc_analyze(df, int(smc_swing_len), int(smc_int_len), confluence=bool(smc_conf),
+                         ob_filter=smc_obf) if (smc_on or smc_draw) else None
+        smc_lvl_on = bool(smc_lvl) and SM is not None and smc_on
+        if SM is not None:
+            SM["show_mtf"] = bool(smc_lvl)
         smc_arr = np.zeros(len(df), dtype=int)
         if SM is not None:
             smc_arr = (SM["swing_trend"] if smc_src == SMC_SRC[0] else SM["internal_trend"]).copy()
@@ -1107,10 +1151,16 @@ def run_engine(ticker, period, horizon, side_mode, equity, min_risk, max_risk,
             cap_of = lambda d: np.where(d >= 1.0*a_, d, np.inf)
             lv_l = [st_line, ut_stop, vpl] + ([SM["sw_lo"]] if (smc_only and SM is not None) else [])
             lv_s = [st_line, ut_stop, vph] + ([SM["sw_hi"]] if (smc_only and SM is not None) else [])
+            cap_l, cap_s = [vpo, vph], [vpo, vpl]
+            if smc_lvl_on:   # Order Block + önceki D/W/M high-low: SL referansı ve TP sınırı
+                lv_l += [SM["ob_sup"], SM["pdl"], SM["pwl"], SM["pml"]]
+                lv_s += [SM["ob_res"], SM["pdh"], SM["pwh"], SM["pmh"]]
+                cap_l += [SM["ob_res"], SM["pdh"], SM["pwh"], SM["pmh"]]
+                cap_s += [SM["ob_sup"], SM["pdl"], SM["pwl"], SM["pml"]]
             A["ind_sd"] = {1: sd_of(nearest(lv_l, 1)),
                            -1: sd_of(nearest(lv_s, -1))}
-            A["ind_cap"] = {1: cap_of(nearest([vpo, vph], -1)),
-                            -1: cap_of(nearest([vpo, vpl], 1))}
+            A["ind_cap"] = {1: cap_of(nearest(cap_l, -1)),
+                            -1: cap_of(nearest(cap_s, 1))}
 
         # --- K seçimi, kalibrasyon, güncel olasılık
         best_k, k_scores = tune_k(dev_X, dev_y, h)
@@ -1262,6 +1312,10 @@ def run_engine(ticker, period, horizon, side_mode, equity, min_risk, max_risk,
             cands = {"Supertrend": float(st_line[-1]), "UT trailing stop": float(ut_stop[-1]),
                      "VP " + ("VAL" if side == 1 else "VAH"):
                          float((vp.val if side == 1 else vp.vah).iloc[-1])}
+            if smc_lvl_on:
+                kk_ = ("ob_sup", "pdl", "pwl", "pml") if side == 1 else ("ob_res", "pdh", "pwh", "pmh")
+                for k_, nm_ in zip(kk_, ("SMC OB", "Önceki gün", "Önceki hafta", "Önceki ay")):
+                    cands[nm_] = float(SM[k_][-1])
             if smc_only and SM is not None:
                 cands["SMC swing " + ("low" if side == 1 else "high")] = float(SM["sw_lo" if side == 1 else "sw_hi"][-1])
             valid = {k_: side*(cl_-v_) for k_, v_ in cands.items() if np.isfinite(v_) and side*(cl_-v_) > 0}
@@ -1394,9 +1448,15 @@ def run_engine(ticker, period, horizon, side_mode, equity, min_risk, max_risk,
                 ("Strong/Weak High · Low", f"{'Strong' if SM['strong_high'] else 'Weak'} {fmt_p(tp_)} · "
                                            f"{'Strong' if SM['strong_low'] else 'Weak'} {fmt_p(bt_)}"),
                 ("Aktif swing OB (bull)", ob_txt(True)), ("Aktif swing OB (bear)", ob_txt(False)),
+                ("Önceki gün H / L", f"{fmt_p(SM['pdh'][-1])} / {fmt_p(SM['pdl'][-1])}"),
+                ("Önceki hafta H / L", f"{fmt_p(SM['pwh'][-1])} / {fmt_p(SM['pwl'][-1])}"),
+                ("Önceki ay H / L", f"{fmt_p(SM['pmh'][-1])} / {fmt_p(SM['pml'][-1])}"),
                 ("Açık FVG sayısı", len(SM["fvg"])), ("SMC yön onayı", dname[smc_now])])
             smc_note = (f"Swing {int(smc_swing_len)} · internal {int(smc_int_len)} mum"
                         + (" · premium/discount kapısı açık" if smc_zone else "")
+                        + (" · internal confluence filtresi" if smc_conf else "")
+                        + f" · OB filtresi: {smc_obf}"
+                        + (" · OB + önceki D/W/M seviyeleri SL/TP'de" if smc_lvl_on else "")
                         + (" · Mod Kapalı: yalnızca bilgi/grafik." if not smc_on else "") + ".")
         else:
             smc_md, smc_note = "_Mod kapalı._", ""
@@ -1439,7 +1499,7 @@ def run_engine(ticker, period, horizon, side_mode, equity, min_risk, max_risk,
             tpsl_note = (f"SL: en yakın invalidasyon seviyesi — **{sl_name}** (+0,1 ATR tampon, "
                          f"{float(tpsl_smin):g}–{float(tpsl_smax):g} ATR aralığına sıkıştırılır). "
                          f"TP: {rr:.2f}R katı"
-                         + (", önündeki Value Area/POC seviyesinde sınırlandı" if capped else "")
+                         + (", önündeki VA/POC/SMC OB/MTF seviyesinde sınırlandı" if capped else "")
                          + ". Optimize edilen tek parametre R katıdır.\n\n")
         else:
             tp_title, tpsl_note = "optimize", ""
@@ -1559,7 +1619,7 @@ def run_engine(ticker, period, horizon, side_mode, equity, min_risk, max_risk,
             "seri korelasyonunu ve rejim değişimini tam modellemez. Pozisyon hesabı spot miktar "
             "varsayar; CFD lot sözleşmesi, spread, funding, swap, komisyon, minimum lot, marjin ve "
             "broker fiyatı farklı olabilir. Gap ve kayma kaybı planlanan riskin üstüne çıkarabilir. "
-            "Supertrend ve UT Bot, TradingView formüllerinin Python portudur; ATR başlangıcı ve veri kaynağı yüzünden TV değerlerinden küçük sapmalar olabilir. Birleşik sinyal; ST+UT, Lorentzian ve Volume Profile oylarının birleşimidir. İndikatör bazlı TP/SL, en yakın ST/UT/VP seviyesini invalidasyon sayar ve ATR aralığına sıkıştırır. Lorentzian Classification, jdehorty'nin TradingView göstergesinin Python portudur (ANN komşu seçimi, filtreler ve kernel regresyon); Pine kaynağıyla birebir aynı sonuç vermeyebilir ve yalnızca günlük mumda çalışır. Volume Profile, günlük OHLCV'den (her mumun hacmi high–low aralığına eşit dağıtılarak) yaklaşık hesaplanır; TradingView VPVR'nin alt-zaman dilimi verisiyle birebir aynı olmaz. Gann Box, Zeiierman göstergesinin açıklamasına göre yazılmış bir Python portudur (Pine kaynağı birebir alınmadı); kutu son N mumun en yüksek/en düşük noktasından kurulur, Gann Fan 1x1 köşegeni ve katlarıyla çizilir, Gann Curves/Angles eklenmedi. Onay filtresi, kapanışın kutu %50 çizgisine göre konumuna bakar ve geçmişe bakan (kayan) pencere kullanır. SMC, LuxAlgo göstergesinin açıklamasına göre yazılmış bir Python portudur (Pine kaynağı birebir değil): swing/internal yapı, BOS/CHoCH, order block (high/low mitigasyonu), EQH/EQL, FVG ve premium/discount hesaplanır; MTF önceki high/low ve mum boyama yoktur. Sadece SMC modunda işlemler yalnızca seçilen yapıdaki (swing/internal) BOS/CHoCH kırılım mumunda, kırılım yönünde açılır; SL en yakın ST/UT/VP/SMC swing seviyesinden, TP R katından türetilir; diğer sinyal modları devre dışıdır. Pivotlar pencere kadar mum sonra doğrulanır, bu yüzden sinyal geç gelir. SMC kavramlarının istatistiksel geçerliliği kanıtlı değildir; OOS sonuçlarıyla doğrulayın. Canlı hesap öncesi paper trading ve broker bazlı doğrulama zorunludur."
+            "Supertrend ve UT Bot, TradingView formüllerinin Python portudur; ATR başlangıcı ve veri kaynağı yüzünden TV değerlerinden küçük sapmalar olabilir. Birleşik sinyal; ST+UT, Lorentzian ve Volume Profile oylarının birleşimidir. İndikatör bazlı TP/SL, en yakın ST/UT/VP seviyesini invalidasyon sayar ve ATR aralığına sıkıştırır. Lorentzian Classification, jdehorty'nin TradingView göstergesinin Python portudur (ANN komşu seçimi, filtreler ve kernel regresyon); Pine kaynağıyla birebir aynı sonuç vermeyebilir ve yalnızca günlük mumda çalışır. Volume Profile, günlük OHLCV'den (her mumun hacmi high–low aralığına eşit dağıtılarak) yaklaşık hesaplanır; TradingView VPVR'nin alt-zaman dilimi verisiyle birebir aynı olmaz. Gann Box, Zeiierman göstergesinin açıklamasına göre yazılmış bir Python portudur (Pine kaynağı birebir alınmadı); kutu son N mumun en yüksek/en düşük noktasından kurulur, Gann Fan 1x1 köşegeni ve katlarıyla çizilir, Gann Curves/Angles eklenmedi. Onay filtresi, kapanışın kutu %50 çizgisine göre konumuna bakar ve geçmişe bakan (kayan) pencere kullanır. SMC, LuxAlgo göstergesinin açıklamasına göre yazılmış bir Python portudur (Pine kaynağı birebir değil): swing/internal yapı, BOS/CHoCH, order block (high/low mitigasyonu), EQH/EQL, FVG ve premium/discount hesaplanır; mum boyama yoktur; internal confluence ve OB filtresi, Pine formüllerinin hafızadan yazılmış karşılığıdır. OB ve önceki gün/hafta/ay high-low seviyeleri, «TP/SL'i indikatörlerden türet» açıkken en yakın seviye SL referansı ve TP sınırı olarak backtest'e girer. Sadece SMC modunda işlemler yalnızca seçilen yapıdaki (swing/internal) BOS/CHoCH kırılım mumunda, kırılım yönünde açılır; SL en yakın ST/UT/VP/SMC swing seviyesinden, TP R katından türetilir; diğer sinyal modları devre dışıdır. Pivotlar pencere kadar mum sonra doğrulanır, bu yüzden sinyal geç gelir. SMC kavramlarının istatistiksel geçerliliği kanıtlı değildir; OOS sonuçlarıyla doğrulayın. Canlı hesap öncesi paper trading ve broker bazlı doğrulama zorunludur."
         )
         return (report, prob_figure(p_down, p_flat, p_up), price_fig, eq_fig, pf_fig, mc_fig,
                 top_df, csv_path, disclaimer)
@@ -1648,6 +1708,10 @@ with gr.Blocks(title=APP_TITLE, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
             smc_int_len = gr.Slider(3, 15, value=5, step=1, label="SMC internal yapı uzunluğu")
             smc_zone = gr.Checkbox(value=False, label="Premium/Discount kapısı (long=discount, short=premium)")
             smc_draw = gr.Checkbox(value=True, label="SMC katmanlarını grafikte göster")
+        with gr.Row():
+            smc_conf = gr.Checkbox(value=False, label="Internal confluence filtresi (zayıf kırılımları ele)")
+            smc_obf = gr.Radio(SMC_OBF, value=SMC_OBF[0], label="Order Block volatilite filtresi")
+            smc_lvl = gr.Checkbox(value=True, label="SMC seviyeleri TP/SL'de kullan (Order Block + önceki gün/hafta/ay H-L)")
         with gr.Row():
             skip_overlap = gr.Checkbox(value=False, label="Açık pozisyon varken yeni sinyali atla (tek pozisyon)")
             whole_units = gr.Checkbox(value=False, label="Miktarı tam sayıya yuvarla (hisse)")
@@ -1681,7 +1745,8 @@ with gr.Blocks(title=APP_TITLE, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
                 ldc_use_vol, ldc_use_regime, ldc_use_adx, ldc_kernel, ldc_exact,
                 combo_mode, combo_votes, ind_tpsl, tpsl_smin, tpsl_smax, tpsl_minrr,
                 gann_mode, gann_lb, gann_fan_on, gann_ext_on, gann_rev,
-                smc_mode, smc_src, smc_swing_len, smc_int_len, smc_zone, smc_draw],
+                smc_mode, smc_src, smc_swing_len, smc_int_len, smc_zone, smc_draw,
+                smc_conf, smc_obf, smc_lvl],
         outputs=[output, prob_plot, chart, equity_plot, pf_plot, mc_plot, optimization,
                  csv_file, disclaimer],
     )