📈 AI Trading Assistant

An AI-powered market analysis app — built with Python, PySide6 & FastAPI — that charts gold, forex, crypto, stocks and indices, and adds a Groq LLM technical verdict (bullish / bearish / neutral) on top. Ships as both a desktop app and a web dashboard, fully bilingual (Turkish/English).

Python, PySide6 ve FastAPI ile geliştirilmiş, yapay zeka destekli bir piyasa analiz uygulaması — altın, döviz, kripto, hisse ve endeksleri grafikler, üzerine bir Groq LLM'in teknik yorumunu (yükseliş / düşüş / nötr) ekler. Hem masaüstü uygulaması hem web dashboard'u olarak çalışır, tamamen Türkçe/İngilizce iki dillidir.

🌐 English • 🇹🇷 Türkçe

---

🌐 English

---

📖 About

AI Trading Assistant is an app that analyzes the price action of gold, forex pairs, cryptocurrencies, stocks and indices through a modern, dark-themed interface. Every asset is charted as a candlestick chart with SMA20/SMA50 overlays and a volume panel; on top of that, the app computes a set of technical indicators (RSI, MACD, Bollinger Bands, support/resistance) and sends them to a Groq-hosted LLM (core/ai_analyst.py), which acts as a technical analyst — returning a bullish/bearish/neutral verdict, a confidence score, a written rationale, key support/resistance levels and a risk note. The app runs either as a native desktop window (PySide6) or as a web dashboard (FastAPI + vanilla JS) — a launcher screen lets you pick either, and both share the exact same analysis engine. The entire UI, including the AI output, is bilingual and switches instantly between Turkish and English.

✨ Features

Free, keyless market data (core/data_fetcher.py)

• Pulls OHLCV candles and live quotes from Yahoo Finance via yfinance — no API key, no rate-limit hassle
• 31 default assets across 5 categories: Commodities (Gold, Silver, Platinum, WTI, Brent, Natural Gas), Forex (EUR/USD, GBP/USD, USD/TRY, USD/JPY, USD/CHF, AUD/USD, USD/CAD, EUR/TRY), Crypto (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB, ADA, AVAX), Stocks (AAPL, MSFT, GOOGL, AMZN, TSLA, NVDA) and Indices (S&P 500, Nasdaq 100, Dow Jones)
• 5 timeframes (15m / 1H / 4H / 1D / 1W) — 4H and 1W candles are resampled locally from 1H/1D data

Technical analysis engine (core/indicators.py)

• RSI(14), MACD (with signal-line crossover), SMA20/SMA50 trend detection, Bollinger Bands, and support/resistance from recent swing highs/lows — computed with ta + pandas

AI market analyst (core/ai_analyst.py)

• Sends the computed indicator snapshot (not raw price history) to a Groq model and asks it to act as a technical analyst, not a financial advisor
• Returns a structured verdict — BULLISH / BEARISH / NEUTRAL, a 0-100 confidence score, a short written summary, bullet-point reasoning, support/resistance levels and a one-line risk note — localized in whichever UI language is active
• Every analysis is saved to a local history log (core/history.py), shared between the desktop app and the web dashboard

Two front-ends, one engine

• Desktop app (ui/) — a PySide6 window with a categorized watchlist sidebar, a matplotlib candlestick chart, and an AI analysis panel
• Web dashboard (web/) — a FastAPI backend serving a dependency-free HTML/CSS/JS single-page app with its own hand-rolled <canvas> candlestick renderer (no charting library, no Node.js build step)
• launcher.py — the recommended entry point: a small chooser screen that lets you start either the desktop window or the web dashboard (opens your browser automatically)

Bilingual by design (i18n.py)

• Every label, button, status message and AI-generated verdict is looked up through a shared TR/EN string table
• One click switches the whole app (desktop or web) instantly, no restart needed

🛠️ Tech Stack

• Python 3 — core language
• PySide6 (Qt) — native desktop GUI
• FastAPI + Uvicorn — web backend for the browser dashboard
• HTML / CSS / vanilla JS — web front-end, zero build step
• yfinance — free, keyless market data (Yahoo Finance)
• pandas + ta — OHLCV handling and technical indicators (RSI, MACD, Bollinger, SMA/EMA)
• matplotlib — candlestick + volume charts in the desktop app
• Groq API — LLM-based technical analysis verdicts
• python-dotenv — loads the Groq API key from environment variables

📸 Screenshots

Watchlist sidebar, candlestick chart with SMA20/50 + volume, and the AI market analysis panel — all in English.

⚙️ How it works

• launcher.py — the main entry point; shows the "Desktop App / Web Dashboard" chooser screen and starts whichever you pick
• desktop_app.py — launches the PySide6 window directly, skipping the chooser
• config.py — the watchlist, timeframes, categories and language constants shared by both front-ends
• i18n.py — the flat TR/EN string table, looked up through t(key, lang)
• core/ — the shared, UI-agnostic engine:
  • data_fetcher.py — yfinance OHLCV & quote fetching
  • indicators.py — RSI/MACD/SMA/Bollinger/support-resistance calculations
  • ai_analyst.py — builds the Groq prompt and parses its JSON verdict
  • history.py — persists past analyses to disk
• ui/ — the PySide6 desktop interface (sidebar, chart widget, analysis panel, theme, background workers)
• web/ — the FastAPI backend (server.py) and the static HTML/CSS/JS dashboard (static/)

Secrets (the Groq API key) are read from environment variables via python-dotenv — see Usage below.

📁 Project Structure

AI-Trading-Assistant/
├── launcher.py          # Entry point - Desktop/Web chooser screen
├── desktop_app.py        # Direct desktop app entry (skips the chooser)
├── config.py               # Watchlist, timeframes, categories, language constants
├── i18n.py                  # TR/EN UI string table
├── core/
│   ├── data_fetcher.py       # yfinance OHLCV & price fetching
│   ├── indicators.py          # RSI, MACD, SMA/EMA, Bollinger, support/resistance
│   ├── ai_analyst.py           # Groq prompt building & response parsing
│   └── history.py               # Analysis history persistence
├── ui/                             # PySide6 desktop interface
│   ├── main_window.py
│   ├── sidebar.py
│   ├── chart_widget.py
│   ├── analysis_panel.py
│   ├── widgets.py
│   ├── theme.py
│   ├── language.py
│   └── workers.py
├── web/                             # FastAPI web interface
│   ├── server.py
│   └── static/
│       ├── index.html
│       ├── style.css
│       └── app.js
├── img/                               # Screenshots used in this README
├── .env.example                        # Template for GROQ_API_KEY
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── LICENSE
└── README.md

🚀 Usage

1. Clone the repository

   git clone https://github.com/<your-username>/AI-Trading-Assistant.git
   cd AI-Trading-Assistant

2. Create a virtual environment and install dependencies (Python 3.10+ recommended)

   python -m venv .venv
   .venv\Scripts\activate        # Windows
   pip install -r requirements.txt

3. Copy .env.example to .env and set your own free Groq API key from console.groq.com:

   copy .env.example .env

   No other API key is needed — market data is fetched for free from Yahoo Finance.

4. Run it

   python launcher.py

   Pick Desktop App or Web Dashboard from the chooser screen. In the app, pick an asset from the sidebar, choose a timeframe, and click "Analyze".

   To skip the chooser and always open the desktop window: python desktop_app.py

🤝 Contributing

1. Fork the repository
2. Create a new branch
3. Commit your changes
4. Push the branch
5. Open a pull request

📝 License

This project is licensed under the MIT License.

🇹🇷 Türkçe

---

📖 Hakkında

AI Trading Assistant, altın, döviz paritesi, kripto para, hisse senedi ve endekslerin fiyat hareketlerini modern, koyu temalı bir arayüz üzerinden analiz eden bir uygulamadır. Her varlık, SMA20/SMA50 çizgileri ve hacim paneli içeren bir mum grafiği olarak çizilir; bunun üzerine uygulama bir dizi teknik indikatör (RSI, MACD, Bollinger Bantları, destek/direnç) hesaplar ve bunları bir Groq LLM'e (core/ai_analyst.py) gönderir — model bir teknik analist gibi davranarak yükseliş/düşüş/nötr kararı, bir güven skoru, yazılı bir gerekçe, temel destek/direnç seviyeleri ve bir risk notu üretir. Uygulama ister yerel bir masaüstü penceresi (PySide6) ister bir web dashboard'u (FastAPI + düz JS) olarak çalışır — bir başlangıç seçim ekranı ikisinden birini seçmenizi sağlar ve ikisi de tamamen aynı analiz motorunu paylaşır. AI çıktısı dahil arayüzün tamamı iki dillidir ve Türkçe/İngilizce arasında anında geçiş yapar.

✨ Özellikler

Ücretsiz, API anahtarı gerektirmeyen piyasa verisi (core/data_fetcher.py)

• yfinance üzerinden Yahoo Finance'ten OHLCV mumları ve anlık fiyatlar çekilir — API anahtarı yok, kredi/rate-limit derdi yok
• 5 kategoride 31 varsayılan varlık: Emtia (Altın, Gümüş, Platin, WTI, Brent, Doğalgaz), Forex (EUR/USD, GBP/USD, USD/TRY, USD/JPY, USD/CHF, AUD/USD, USD/CAD, EUR/TRY), Kripto (BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE, BNB, ADA, AVAX), Hisse Senedi (AAPL, MSFT, GOOGL, AMZN, TSLA, NVDA) ve Endeks (S&P 500, Nasdaq 100, Dow Jones)
• 5 zaman aralığı (15D / 1S / 4S / 1G / 1H) — 4 saatlik ve haftalık mumlar 1 saatlik/günlük veriden yerel olarak yeniden örneklenir

Teknik analiz motoru (core/indicators.py)

• RSI(14), MACD (sinyal çizgisi kesişimiyle), SMA20/SMA50 trend tespiti, Bollinger Bantları ve son tepe/dip noktalarından destek/direnç — ta + pandas ile hesaplanır

AI piyasa analisti (core/ai_analyst.py)

• Hesaplanan indikatör özetini (ham fiyat geçmişini değil) bir Groq modeline gönderir ve modelden bir finansal danışman değil bir teknik analist gibi davranmasını ister
• Yapılandırılmış bir karar döndürür — YÜKSELİŞ / DÜŞÜŞ / NÖTR, 0-100 arası güven skoru, kısa yazılı özet, madde madde gerekçe, destek/direnç seviyeleri ve tek satırlık risk notu — aktif arayüz diline göre yerelleştirilmiş olarak
• Her analiz, masaüstü uygulaması ile web dashboard'u arasında paylaşılan yerel bir geçmiş kaydına (core/history.py) kaydedilir

İki arayüz, tek motor

• Masaüstü uygulaması (ui/) — kategorilere ayrılmış bir izleme listesi kenar çubuğu, bir matplotlib mum grafiği ve bir AI analiz paneli içeren PySide6 penceresi
• Web dashboard'u (web/) — bağımlılıksız bir HTML/CSS/JS tek sayfa uygulaması sunan bir FastAPI backend'i, kendi elle yazılmış <canvas> mum grafiği çizicisiyle (harici grafik kütüphanesi yok, Node.js build adımı yok)
• launcher.py — önerilen başlangıç noktası: masaüstü penceresini mi yoksa web dashboard'unu mu (tarayıcınızı otomatik açar) başlatacağınızı seçtiren küçük bir seçim ekranı

Tasarımdan gelen iki dillilik (i18n.py)

• Her etiket, buton, durum mesajı ve AI tarafından üretilen karar, ortak bir TR/EN metin tablosundan okunur
• Tek bir tıkla tüm uygulama (masaüstü veya web) anında dil değiştirir, yeniden başlatma gerekmez

🛠️ Kullanılan Teknolojiler

• Python 3 — ana dil
• PySide6 (Qt) — yerel masaüstü arayüzü
• FastAPI + Uvicorn — tarayıcı dashboard'u için web backend'i
• HTML / CSS / düz JS — web arayüzü, sıfır build adımı
• yfinance — ücretsiz, API anahtarsız piyasa verisi (Yahoo Finance)
• pandas + ta — OHLCV işleme ve teknik indikatörler (RSI, MACD, Bollinger, SMA/EMA)
• matplotlib — masaüstü uygulamasında mum + hacim grafikleri
• Groq API — LLM tabanlı teknik analiz kararları
• python-dotenv — Groq API anahtarını ortam değişkenlerinden yükler

📸 Ekran Görüntüleri

İzleme listesi kenar çubuğu, SMA20/50 çizgili mum grafiği ve hacim paneli, ve AI piyasa analiz paneli — hepsi Türkçe.

⚙️ Nasıl Çalışıyor

• launcher.py — ana giriş noktası; "Masaüstü Programı / Web Arayüzü" seçim ekranını gösterir ve seçileni başlatır
• desktop_app.py — seçim ekranını atlayıp doğrudan PySide6 penceresini açar
• config.py — her iki arayüz tarafından paylaşılan izleme listesi, zaman aralıkları, kategoriler ve dil sabitleri
• i18n.py — t(key, lang) üzerinden okunan düz TR/EN metin tablosu
• core/ — arayüzden bağımsız, paylaşılan motor:
  • data_fetcher.py — yfinance OHLCV ve fiyat çekme
  • indicators.py — RSI/MACD/SMA/Bollinger/destek-direnç hesaplamaları
  • ai_analyst.py — Groq prompt'unu oluşturur ve JSON kararını ayrıştırır
  • history.py — geçmiş analizleri diske kaydeder
• ui/ — PySide6 masaüstü arayüzü (kenar çubuğu, grafik bileşeni, analiz paneli, tema, arka plan işçileri)
• web/ — FastAPI backend'i (server.py) ve statik HTML/CSS/JS dashboard'u (static/)

Gizli bilgiler (Groq API anahtarı) python-dotenv ile ortam değişkenlerinden okunur — aşağıdaki Kullanım bölümüne bakın.

📁 Proje Yapısı

AI-Trading-Assistant/
├── launcher.py          # Giriş noktası - Masaüstü/Web seçim ekranı
├── desktop_app.py        # Doğrudan masaüstü girişi (seçim ekranını atlar)
├── config.py               # İzleme listesi, zaman aralıkları, kategoriler, dil sabitleri
├── i18n.py                  # TR/EN arayüz metin tablosu
├── core/
│   ├── data_fetcher.py       # yfinance OHLCV ve fiyat çekme
│   ├── indicators.py          # RSI, MACD, SMA/EMA, Bollinger, destek/direnç
│   ├── ai_analyst.py           # Groq prompt oluşturma & yanıt ayrıştırma
│   └── history.py               # Analiz geçmişi kalıcılığı
├── ui/                             # PySide6 masaüstü arayüzü
│   ├── main_window.py
│   ├── sidebar.py
│   ├── chart_widget.py
│   ├── analysis_panel.py
│   ├── widgets.py
│   ├── theme.py
│   ├── language.py
│   └── workers.py
├── web/                             # FastAPI web arayüzü
│   ├── server.py
│   └── static/
│       ├── index.html
│       ├── style.css
│       └── app.js
├── img/                               # Bu README'de kullanılan ekran görüntüleri
├── .env.example                        # GROQ_API_KEY için şablon
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── LICENSE
└── README.md

🚀 Kullanım

1. Depoyu klonlayın

   git clone https://github.com/<kullanici-adiniz>/AI-Trading-Assistant.git
   cd AI-Trading-Assistant

2. Sanal ortam oluşturup bağımlılıkları kurun (Python 3.10+ önerilir)

   python -m venv .venv
   .venv\Scripts\activate        # Windows
   pip install -r requirements.txt

3. .env.example dosyasını .env olarak kopyalayıp console.groq.com üzerinden aldığınız ücretsiz Groq API anahtarınızı girin:

   copy .env.example .env

   Başka hiçbir API anahtarına gerek yok — piyasa verisi Yahoo Finance'ten ücretsiz çekilir.

4. Çalıştırın

   python launcher.py

   Seçim ekranından Masaüstü Programı veya Web Arayüzü'nü seçin. Uygulamada kenar çubuğundan bir varlık seçin, bir zaman aralığı belirleyin ve "Analiz Et" butonuna tıklayın.

   Seçim ekranını atlayıp her zaman masaüstü penceresini açmak için: python desktop_app.py

🤝 Katkıda Bulunma

1. Projeyi fork'layın
2. Yeni bir branch oluşturun
3. Değişikliklerinizi commit edin
4. Branch'i push edin
5. Pull request oluşturun

📝 Lisans

Bu proje MIT Lisansı ile lisanslanmıştır.