app.py

import streamlit as st
import yfinance as yf
import pandas as pd
from datetime import date
from io import BytesIO
import plotly.graph_objects as go

st.set_page_config(page_title='Stock Chart')

# Hisse senetleri listesi
stocks = {
    'Tesla': 'TSLA',
    'Apple': 'AAPL',
    'Nvidia': 'NVDA',
    'Microsoft': 'MSFT'
}

# Kullanıcının hisse senedi seçmesi için selectbox
sembol = st.sidebar.selectbox("Select a Stock", options=list(stocks.keys()))
sembol_kodu = stocks[sembol]
st.title(f"{sembol} ({sembol_kodu}) Stock Chart")

start_date = st.sidebar.date_input('Start Date', value=date(2023, 1, 1))
end_date = st.sidebar.date_input('End Date', value=date.today())

# Tarih kontrolü
if start_date > end_date:
    st.error('Start date cannot be later than end date.')
else:
    # Veri çekme işlemi
    df = yf.download(sembol_kodu, start=start_date, end=end_date)
    
    if df.empty:
        st.warning('No data found for selected symbol and date range.')
    else:
        # Zaman dilimi bilgisini kaldırma
        df.index = df.index.tz_localize(None)
        
        # Veri çerçevesini gösterme
        st.subheader('Stock Data')
        st.write(df)
        
        
        
        
        
        # Mum (Candle) grafiği oluşturma
        st.subheader('Candlestick Chart')
        fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df.index,
                                           open=df['Open'],
                                           high=df['High'],
                                           low=df['Low'],
                                           close=df['Close'])])
        
        # Grafik düzenleme
        fig.update_layout(
            title=f'{sembol} Candlestick Chart',
            yaxis_title='Price',
            xaxis_title='Date',
            template='plotly_white'
        )
        
        # Grafiği gösterme
        st.plotly_chart(fig)
        
        
        
        st.subheader('Volume Price Chart')
        st.plotly_chart(df['Volume'])
        
        # Excel dosyasını indirme
        st.subheader('Stock Data Excel File')
        
        def to_excel(df):
            output = BytesIO()
            writer = pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter')
            df.to_excel(writer, index=True, sheet_name='Sheet1')
            writer.close()
            processed_data = output.getvalue()
            return processed_data
        
        excel_data = to_excel(df)
        st.download_button(
            label='Download as Excel',
            data=excel_data,
            file_name=f'{sembol_kodu}_data.xlsx',
            mime='application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet'
        )