Mean-Reversion: Aşırı Satışta Alma Stratejisi

Mean-reversion'ı ilk uyguladığımda sonuçlar muhteşem geldi. Backtest kazanıyor, sinyal mantıklı görünüyor, her düşüşte alıp toparlamayı bekliyorsun. Sonra gerçek bir bear market gördüm. "Ucuz" gördüğüm şey daha da ucuz oldu, sonra daha da. Mean-reversion stratejisinin asıl dersi teknik değil, psikolojik: ortalamaya dönmesi garantisi yok, zamanlama belirsiz.

Ortalamaya Dönüş Mantığı

Mean-reversion şu varsayıma dayanır: fiyatlar ortalamalarından sapınca geri dönme eğilimi gösterir. Bu strateji trend following ile tam zıttır. Yanlış rejimdeki doğru strateji yanlış stratejiden daha tehlikeli — çünkü mantıklı geliyor.

BIST'te mean-reversion için en elverişli koşul: ekonomik istikrar dönemleri ve sektör rotasyonu.

Bollinger Bands + RSI Kombinasyonu

Bollinger Bands fiyatın standart sapma bazlı bantlar dışına çıktığında aşırılık sinyali verir. Ama Bollinger alt bandı tek başına güvenilmez. Güçlü bir düşüş trendinde fiyat alt bandın altında günlerce yürüyebilir.

RSI burada ikinci filtre görevi görüyor. RSI 30 altına indiğinde oversold koşul güçleniyor.

Python Kodu

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def bollinger_rsi_strateji(df, bb_period=20, bb_std=2, rsi_period=14, rsi_esik=35):
    df = df.copy()

    df["BB_Orta"]  = df["Close"].rolling(bb_period).mean()
    df["BB_Std"]   = df["Close"].rolling(bb_period).std()
    df["BB_Ust"]   = df["BB_Orta"] + bb_std * df["BB_Std"]
    df["BB_Alt"]   = df["BB_Orta"] - bb_std * df["BB_Std"]
    df["BB_B"]     = (df["Close"] - df["BB_Alt"]) / (df["BB_Ust"] - df["BB_Alt"])

    delta  = df["Close"].diff()
    gain   = delta.clip(lower=0).rolling(rsi_period).mean()
    loss   = (-delta.clip(upper=0)).rolling(rsi_period).mean()
    df["RSI"] = 100 - (100 / (1 + gain / loss))

    df["AL"] = (df["BB_B"] < 0.05) & (df["RSI"] < rsi_esik)
    df["SAT"] = df["Close"] >= df["BB_Orta"]

    return df

ticker = "EREGL.IS"
df = yf.download(ticker, start="2021-01-01", end="2025-01-01", progress=False)
df.columns = df.columns.droplevel(1) if isinstance(df.columns, pd.MultiIndex) else df.columns

df = bollinger_rsi_strateji(df)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 9), sharex=True)

ax1.plot(df["Close"],   color="black",  linewidth=0.8, label="Kapanış")
ax1.plot(df["BB_Orta"], color="blue",   linewidth=1,   label="BB Orta (SMA20)", linestyle="--")
ax1.plot(df["BB_Ust"],  color="gray",   linewidth=0.8, label="BB Üst")
ax1.plot(df["BB_Alt"],  color="gray",   linewidth=0.8, label="BB Alt")
ax1.fill_between(df.index, df["BB_Alt"], df["BB_Ust"], alpha=0.05, color="blue")

al_gunleri  = df[df["AL"]]
ax1.scatter(al_gunleri.index, al_gunleri["Close"], marker="^", color="green", s=100, zorder=5, label="AL")
ax1.set_title(f"{ticker} — Bollinger + RSI Mean-Reversion")
ax1.legend(fontsize=8); ax1.grid(alpha=0.3)

ax2.plot(df["RSI"], color="purple", linewidth=1)
ax2.axhline(35, color="green", linestyle="--", alpha=0.7, label="RSI Eşiği (35)")
ax2.fill_between(df.index, 0, 35, alpha=0.1, color="green")
ax2.set_ylabel("RSI"); ax2.legend(); ax2.grid(alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

Backtest Sonuçları

EREGL.IS ve SISE.IS ortalaması, 2021-2024, günlük veri, %0,15 komisyon dahil:

Metrik	Değer
Toplam Getiri	%48.6
Buy & Hold Getiri	%41.2
Sharpe Oranı	0.94
Max Drawdown	%-26.4
Win Rate	%61
İşlem Sayısı	31
Profit Factor	1.44

Bu sonuçlar geçmiş performansı gösterir, gelecek getiri garantisi vermez.

Stratejinin Çalışmadığı Yer: Trend Dönemleri

Bu strateji için en büyük risk trend dönemlerine girmiş hisseye mean-reversion uygulamak. Bunun için rejim filtresi şart. Ben basit bir kural kullanıyorum: XU100'ün 200 günlük SMA'sının üzerinde olduğu dönemlerde mean-reversion sistemini aktif tutuyorum. Altına indiğinde sistemi durduruyorum.

Sonuç

• Bollinger + RSI kombinasyonu oversold sinyalleri için güçlü başlangıç noktası.
• Strateji yatay ve hafif dalgalı piyasalarda iyi çalışır; güçlü trend dönemlerinde kapatılmalı.
• Max drawdown kontrol altına almak için rejim filtresi eklenmeli.
• Tek hisseye değil, bir sepete uygulamak volatiliteyi düşürür.

Bu yazıdaki analizler ve kodlar eğitim amaçlıdır; yatırım tavsiyesi değildir.