Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Alım Satım: Hangi Nesil Yapay Zeka Aracı Daha İyi?

LLM araçları, ortaya çıktıkları günden beri yapay zekâ tabanlı hisse senedi işlemlerinde kullanılmaktadır. ¹

Yapay zekâ tabanlı hisse senedi alım satımı için 14 adet üretken yapay zekâ modelini test ettim ve bu modellerin verilen bilgiler kullanılarak 132 hisse senedinin fiyat değişimlerini tahmin etme yeteneklerini değerlendirdim. Sonuçlar şunu gösteriyor ki:

• ChatGPT 5 Thinking modeli ve Gemini 2.5 Pro modeli en iyi performansı gösterdi.
• ChatGPT ve Gemini'nin güncel modelleri, eski modellere göre daha kötü performans gösteriyor.
• Çok fazla veri sağlandığında başarı oranı düşer.

Yapay zekâ destekli araçların performansı

Mevcut sürümler

Referans ölçütüne ilişkin daha ayrıntılı bilgi için, hisse senedi alım satım referans ölçütü metodolojisi bölümünü okuyunuz.

GPT 5.4 Anlık

GPT 5.4 Instant %69'luk bir başarı oranına ulaşıyor. Model, esas olarak firma karlılığına odaklanıyor ve bunu birincil sinyal olarak kullanıyor.

• Olumsuz etiketleme mantığı : Ölen kişinin merkezi ve aktif bir rol üstlendiği (özellikle CEO/başkan), firmanın karlı/sağlıklı göründüğü, aile kontrolünün yüksek olduğu ve olayın önemli bir süreklilik veya halefiyet riski içerdiği durumlarda daha olasıdır.
• Olumlu etiketleme mantığı : Kârlılığın daha zayıf göründüğü ve/veya kaldıraç oranının daha yüksek olduğu durumlarda daha olasıdır; bu nedenle olay, özellikle aile içinde miras devri için derinlik mevcut gibi göründüğünde, bir yönetim yeniden yapılanması veya toparlanma katalizörü olarak yorumlanabilir.
• Tarafsız etiket mantığı : Rolün operasyonel/törensel olmaktan ziyade olumsuz yönde etkili olduğu, karşıt güçlerin baskın olduğu veya bilgilerin kısa vadede önemli bir tepkiyi güçlü bir şekilde desteklemediği durumlarda kullanılır.

GPT 5.4 Düşünme modeli

GPT 5.4 Düşünme modeli, sınırlı girdilerle %64 başarı oranı elde eder. Kârlılığı ve aile mülkiyetini bir araya getirir.

• Olumsuz etiket mantığı : Ayrılan aile üyesinin merkezi bir operasyonel rolü olduğunda, karlılık sağlam göründüğünde ve aile etkisi anlamlı olduğunda daha olasıdır.
• Olumlu etiket mantığı : Ayrılan aile üyesinin merkezi bir rolü olduğu ancak firmanın daha zayıf veya daha fazla borçlu göründüğü durumlarda daha olasıdır; bu nedenle piyasa değişimi memnuniyetle karşılayabilir.
• Tarafsız etiket mantığı : Rolün fahri/daha az operasyonel olduğu, firmanın değişikliği absorbe edebilecek kadar büyük olduğu veya firmanın sinyallerinin karışık olduğu durumlarda daha olasıdır.

DeepSeek V3.2 (Anlık ve Derin Düşünme)

DeepSeek V3.2, Deep Think ile ve Deep Think olmadan %58'lik bir başarı oranı göstermektedir. Bu oran, ölen kişinin rolüne ve firmanın performansına bağlıdır.

Olumsuz tepki (-1): Piyasa, bir aksaklık bekliyor.

• Yüksek bağımlılık: Eğer vefat eden kişi kurucu veya uzun süredir görevde olan aktif bir CEO/Yönetim Kurulu Başkanı ise, kaybı önemli bir liderlik boşluğu yaratır.
• Düşük aile sahipliği: Daha düşük sahiplik, kriz sonrası şirketi istikrara kavuşturmak için ailenin daha az "risk alması" anlamına gelebilir.

Olumlu tepki (+1): Piyasa iyileşme bekliyor.

• Rahatlama: Ölüm, olumsuz bir durumu çözüyor. Bu durum genellikle, firmanın uzun süredir liderlik yapan birinin yönetiminde kötü performans gösterdiği (negatif net gelir veya öz sermaye karlılığı) durumlarda ortaya çıkar. Piyasa yeni bir başlangıca bahis oynar.
• Yerleşik halefiyet: Eğer vefat eden kişi çalışmıyorsa (workD=0) veya emekli bir başkan ise, halefinin göreve başlamış olması muhtemeldir.
• Yüksek aile sahipliği oranı: Yüksek aile sahipliği oranı genellikle değerin korunmasına ve sorunsuz bir geçişin sağlanmasına yönelik bir taahhüdün işaretidir.

Tarafsız tepki (0): Olay fiyatlandırılmıştır veya önemsizdir.

• Kritik olmayan rol: Eğer vefat eden kişi yönetim kurulu üyesi değilse veya günlük operasyonlarda yer almayan emekli bir kişiyse.
• Kademeli geçiş: Ölüm ani değilse ve firma büyükse (çok sayıda çalışan/varlık), geçişi aksama olmadan yönetmek için sistemler muhtemelen mevcuttur.

İkizler 3 Düşüncesi

İkizler 3 Düşünme türünün doğruluk oranı %53'tür. Bunun ardındaki karar mekanizması şu şekildedir:

• Önemli Derecede Olumlu (1) : Bu firmalar aile liderliği altında düşük performans gösterdi ($ROA < 2,5%$). Piyasa, çekirdek bir aile yöneticisinin (CEO veya Yönetim Kurulu Başkanı) ayrılışını, profesyonelleşme veya çok ihtiyaç duyulan stratejik bir dönüşümün sinyali olarak görüyor.
• Önemli Derecede Olumsuz : Bu firmalar, ana liderlerinin yönetiminde olağanüstü yüksek performans gösteren firmalardı (ROA > %12). Ayrılmaları, stratejik insan sermayesi ve vizyoner liderlik açısından önemli bir kayıp anlamına geliyor.
• Önemsiz : Bu kategori, ortalama performans gösteren firmalar veya ayrılan kişinin fahri, onursal veya ikincil bir görevde (örneğin, Başkan Yardımcısı, Yönetim Kurulu Üyesi) bulunduğu, ayrılığın günlük operasyonlar üzerinde minimum etkiye sahip olduğu veya "fiyatlandırılmış" olduğu firmalar için geçerlidir.

Gemini 3 Flash

GPT 5.4 Instant %54'lük bir başarı oranına ulaşıyor. Tahminler, aile şirketlerinin devrine ilişkin iki rakip piyasa teorisine dayanmaktadır:

• Kilit kişi teorisi (-1) : Olağanüstü yüksek karlılığa sahip firmalarda (ROA > %10), piyasa genellikle lideri bir "yıldız" veya vizyoner olarak görür. Onların ayrılması stratejik yetenek boşluğu yaratır ve bu da negatif anormal getirilere yol açar.
• Profesyonelleşme/yerleşme teorisi (+1) : Düşük performans gösteren firmalarda (ROA < %3) veya yüksek aile sahipliğine sahip firmalarda, bir aile yöneticisinin ayrılması genellikle "yeni kan" veya profesyonel yönetimin devreye girmesi ve pozitif anormal getiriler elde edilmesi için bir fırsat olarak görülür.
• İstikrar/tarafsızlık (0) : Orta düzeyde performans gösteren veya liderin aktif olmayan/fahri bir rol üstlendiği (örneğin, Emekli, Fahri Başkan) firmalar için, bu olay genellikle "fiyatlandırılmış" veya operasyonel olarak önemsiz kabul edilir.

Claude Sonnet 4.2

Claude Sonnet 4.2'nin kıyaslama testindeki doğruluk oranı %48'dir. Model, aile şirketlerindeki liderlik geçişlerine ilişkin olay çalışması teorisinden türetilen 6 boyutta her firmayı puanlandırır:

1. Rolün Önemi (en önemli)

Vefat edenin konumu, satışın piyasaya ne kadar bilgi aktardığını belirler:

• Onursal/Emekli Üyelikler (+0,4): Bu kişiler operasyonel görevlerinden çekilmişlerdir. Duyuru düşük sürprizli olup genellikle önceden duyurulur → piyasa tepkisi hafif pozitif veya nötrdür.
• Aktif CEO/Başkan (−0.6): Kilit adam riski en yüksek seviyede. Piyasalar, görevi kimin devralacağı ve stratejinin değişip değişmeyeceği konusundaki belirsizliği fiyatlandırıyor.
• Başkan Yardımcısı/Başkan (−0,25): Orta düzeyde endişe, ancak şirket tek bir yöneticiye daha az bağımlı.
• Yönetim kurulu üyesi/Direktör (+0,1): İcra yetkisi gerektirmeyen; minimum operasyonel aksama.

2. ROA Sinyali

• Negatif ROA (+1,2): Varlıkların negatif getiri sağladığı bir yöneticinin ayrılması → piyasa bu ayrılışı bir rahatlama olarak algılıyor. Bu, en güçlü pozitif etkendir.
• p25'in altında (ROA < 1.8%) (+0.5): Performansı düşük firma, ayrılış yine de memnuniyetle karşılanır.
• Sayfa 75'in üzerinde (ROA > %9,6) (−0,6): Yüksek ROA'ya sahip bir firmanın önemli bir yöneticisini kaybetmesi, piyasanın bu getirilerin mimarını kaybedebileceğinin sinyalini verir.

3. Net Gelir / EBITDA

• Net zarar (+0,6) ve negatif EBITDA (+0,5), ROA'dan bağımsız olarak sıkıntı giderme sinyalini güçlendiriyor.

4. ROE (en üst çeyrek, -0,3)

ROA'nın orta düzeyde olduğu durumlarda bile, en yüksek ROE çeyreğinde (>%19,3) yer alan firmalar, piyasanın olumsuz olarak fiyatlandırdığı, son derece etkili bir sermaye tahsis edicisine sahip olarak görülmektedir.

5. Aile Mülkiyeti

• ≥%75 (+0,45): Yüksek aile kontrolü, mirasın neredeyse kesinlikle aile içinde ve önceden planlanmış olduğu anlamına gelir. Belirsizliği azaltır.
• %50-74 (+0,20): Çoğunluğu ailelerden oluşuyor, istikrarlı ancak biraz daha az kesin.
• <%30 (−0,25): Dağınık mülkiyet, halefin kimliği konusunda şüphe uyandırıyor.

6. Kaldıraç

• >0,70 (+0,40): Liderinin ayrılmasıyla yüksek kaldıraçlı firmalar potansiyel stratejik yeniden yapılanmaya işaret eder; piyasalar bunu olumlu olarak değerlendirebilir (zor durumdan çıkış).
• Sayfa 75'in üzerinde (>0,36) (+0,20): Yüksek borç seviyesi gözlemlendi.

Puan ≥ 0,90 → Anlamlı derecede pozitif olarak etiketle

Puan ≤ −0,70 → Anlamlı derecede negatif olarak etiketle

Aksi takdirde → Etiket Önemsiz

Eski modeller

GPT 5 Düşünme modeli

ChatGPT 5'in Düşünme modeli, test edilen araçlar arasında %74'lük başarı oranıyla en yüksek doğruluğu sunmaktadır. Bu araç, fiyat değişimini iki göstergeye dayanarak tahmin etmektedir:

Liderlik yoğunlaşma endeksi (LCI) → daha yüksek = önemli negatif CAR olasılığı daha yüksek

• LCI = 0.40·z(rol_önemi) + 0.30·z(aile_kontrolü) + 0.20·z(finansal_güç) − 0.10·z(boyut)
  • Rol önemi: Vefat edenlerin hiyerarşik ağırlığı (CEO > başkan > yönetim kurulu başkanı > başkan yardımcısı).
  • aile_kontrolü: aile sahipliği (% oy hakkı).
  • Finansal güç: ROE ve ROA'nın (karlılığın) bileşimi.
  • boyut: ln(varlıklar).
• Sezgisel Tahmin : Piyasalar, sıkı kontrol altında tutulan, karlı ancak nispeten küçük bir firmada son derece önemli bir aile üyesinin ölümü durumunda daha fazla aksama bekler.
• Karar : LCI örneklemdeki en üst %30'luk dilimde yer alıyorsa ve Yenileme Endeksi'nin ≥ 0,5 z-birim üzerinde ise, önemli ölçüde Negatif olarak etiketleyin.

Yenilenme potansiyeli endeksi (RPI) → daha yüksek = önemli pozitif CAR olasılığı daha yüksek

• RPI = 0,40·(−z(finansal_güç)) + 0,25·z(kaldıraç) − 0,20·z(aile_kontrolü) − 0,10·z(büyüklük) + 0,05·z(likidite_stresi)
  • Kaldıraç: (uzun vadeli + kısa vadeli borç) / öz sermaye.
  • aile_kontrolü: aile sahipliği (% oy hakkı).
  • likidite stresi: borçlar / varlıklar.
  • finansal_güç: ROE ve ROA'nın bileşimi.
  • boyut: ln(varlıklar).

• Sezgisel Bakış : Karlılığı düşük, borç baskısı altında olan, aile egemenliği az olan ve likidite sıkıntısı çeken firmalar, piyasanın yönetim değişikliği veya yeni liderlik olasılığını olumlu karşıladığını görebilir.
• Karar : RPI, örneklemin en üst %30'unda yer alıyorsa ve LCI'nin ≥ 0,5 z-birimi üzerindeyse, "Önemli ölçüde Pozitif" olarak etiketleyin.

Gemini 2.5 Pro modeli

Gemini 2.5 Pro, hisse senedi fiyat değişimlerinin %71'ini doğru tahmin ediyor. Bu model, aktif yatırımcıların kararlarını firmanın kırılganlığına ve yenilenme potansiyeline göre verdiğini öne sürüyor.

Hassasiyet endeksi (VI) → daha yüksek = önemli negatif CAR olasılığı daha yüksek

• VI = 0.40·z(aile_kontrolü) + 0.35·(-z(finansal_güç)) + 0.20·z(kaldıraç) – 0.05·z(büyüklük)
  • aile_kontrolü : Aile sahipliği (% oy hakları).
  • financial_strength : ROE ve ROA'nın bileşik z-skoru.
  • Kaldıraç : Uzun vadeli borç / öz sermaye.
  • Boyut : Toplam varlıkların doğal logaritması (ln(varlık)).
• Sezgisel Açıklama : Piyasa, kilit bir liderin ölümüyle oluşan güç boşluğu nedeniyle hisseyi cezalandırır. Bu risk, yüksek borçlu, kârsız ve aile egemenliğindeki firmalarda en yüksektir; bu firmalar, büyük şirketlerin dayanıklılığına ve derin yönetim yapısına sahip değildir. Yüksek aile kontrolü, zayıf finansal sağlık ve yüksek kaldıraç, yatırımcı belirsizliği için güçlü bir karışım oluşturur.
• Karar : Bir firmanın VI puanı örneklemdeki en üst %5'lik dilimdeyse, "Önemli Ölçüde Olumsuz" olarak etiketleyin.

Dönüşüm katalizörü endeksi (TCI) → daha yüksek = önemli pozitif dönüşüm olasılığı daha yüksek

• TCI = 0,50·(-z(finansal_güç)) + 0,25·z(aile_kontrolü) – 0,15·z(kaldıraç) – 0,10·z(büyüklük)
  • financial_strength : ROE ve ROA'nın bileşik z-skoru.
  • aile_kontrolü : Aile sahipliği (% oy hakları).
  • Kaldıraç : Uzun vadeli borç / öz sermaye.
  • Boyut : Toplam varlıkların doğal logaritması (ln(varlık)).
• Sezgisel Yaklaşım : Piyasa, ölümün yenilenme fırsatı olarak algılandığı durumlarda olumlu tepki verir. Bu durum, düşük performans gösteren ancak mali açıdan istikrarlı bir şirkette köklü bir aile liderinin vefat etmesiyle ortaya çıkar. Piyasa, liderlikteki bir değişikliğin strateji ve operasyonları iyileştirerek değer yaratacağını ve şirketi potansiyel bir toparlanma öyküsü veya devralma hedefi haline getireceğini öngörür.
• Karar : Bir firmanın TCI puanı örneklemdeki en üst %5'lik dilimde yer alıyorsa ve VI puanının en az 0,5 z-birimi üzerindeyse, "Önemli Ölçüde Olumlu" olarak etiketleyin.

GPT 5 Pro modeli

GPT 5 Pro'nun benim kıyaslama testimde doğruluk oranı %56'dır. GenAI aracı, iki göstergeye dayanarak tahminlerde bulunur:

Kilit kişi risk endeksi (KPRI) → daha yüksek = önemli negatif CAR olasılığı daha yüksek

• KPRI = 0,40·z(sahiplik) + 0,30·z(kaldıraç) − 0,20·z(büyüklük) + 0,10·z(karlılık)
• Sezgisel yaklaşım : Daha az sermayeye sahip, daha yüksek kaldıraç kullanan, daha küçük ve halihazırda karlı olan firmalar, bir aile üyesinin ölümü durumunda daha yüksek algılanan kilit personel riskiyle karşı karşıya kalırlar.
• Karar : KPRI örneklemin en üst %30'unda yer alıyorsa ve TPI'nin ≥ 0,5 z-birimi üzerindeyse, önemli ölçüde negatif olarak etiketleyin.

Dönüşüm potansiyeli endeksi (TPI) → daha yüksek = önemli pozitif dönüşüm olasılığı daha yüksek

• TPI = 0,40·(−z(karlılık)) + 0,20·z(kaldıraç) − 0,20·z(sahiplik) − 0,10·z(büyüklük) + 0,10·z(AP/varlıklar)
• Sezgisel tahmin : Zayıf performans + bir miktar finansal baskı, ancak aile kontrolünün azalması piyasaların liderlik değişikliğini memnuniyetle karşılamasını sağlayabilir.
• Karar : TPI en üst %30'luk dilimdeyse ve KPRI'nin ≥ 0,5 z-birim üzerindeyse, önemli ölçüde pozitif olarak etiketleyin.

GPT 4o

Bu eski ChatGPT modeli, vefat eden kişinin firmadaki rolüne, ailenin sahiplik oranına, firma büyüklüğüne ve finansal kaldıraç oranına dayalı yapay zeka algoritmaları kullanmaktadır. Model, olayların CAR'ını şu şekilde tahmin eder:

Önemli derecede olumsuz , eğer

• Vefat eden kişi CEO/Başkan'dı.
• Aile sahipliği oranı yüksek (%70'in üzerinde) ve vefat eden kişi liderlik pozisyonundaydı.
• Daha küçük veya daha az çeşitlendirilmiş firmalar (düşük varlık/gelir)
• Yüksek kaldıraç: uzun vadeli veya kısa vadeli borç > varlıklar

Önemli ölçüde olumlu , eğer

• Vefat eden kişinin önemsiz bir rolü vardı (örneğin, yönetim kurulu üyesi veya başkan yardımcısı).
• Şirketin performansı düşüktü (örneğin, negatif öz sermaye karlılığı veya varlık karlılığı), piyasalar bunu olumlu olarak görebilir.
• Ailenin düşük kontrolü (<30%)

Önemli bir değişiklik yok , eğer

• Güçlü finansal yapıya sahip orta ve büyük ölçekli firmalar
• Vefat eden kişi aktif liderlik görevinde değildi.
• Düşük ila orta düzeyde aile sahipliği (%30–60)

Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4, aile liderliğinin ölümünün ardından hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin etmede %46'lık bir doğruluk oranına ulaşmaktadır. Bu model, liderlik devri riskini şirket dayanıklılığı faktörlerine karşı ağırlıklandıran çok faktörlü bir puanlama sistemi kullanmaktadır.

Ardıllık bozulma puanı (SDS) → daha yüksek = önemli derecede olumsuz CAR olasılığı daha yüksek

• SDS = 0.30·z(pozisyon_ağırlığı) + 0.25·z(aile_sahipliği) + 0.20·(-z(finansal_performans)) + 0.15·z(borç_yükü) – 0.10·z(firma_ölçeği)
  • position_weight : CEO = 3, Yönetim Kurulu Başkanı = 2,5, Başkan = 2, Başkan Yardımcısı = 1, Yönetim Kurulu = 0,5 olan hiyerarşik puanlama.
  • aile_sahipliği : Ailenin oy kontrolü yüzdesi
  • finansal_performans : ROE ve ROA z-skorlarının bileşik puanı
  • borç yükü : Uzun vadeli borç/varlık oranı
  • firm_scale : Organizasyonel derinliğin göstergesi olarak çalışan sayısı
• Sezgisel Bakış : Piyasalar, kritik bir liderlik boşluğunun, yoğunlaşmış aile kontrolü ve zayıf kurumsal dirençle birleştiği durumlarda en olumsuz tepkiyi verir. Aile egemenliğindeki bir firmada CEO veya Yönetim Kurulu Başkanı'nın ölümü, özellikle firmanın belirsizliği atlatacak mali güce veya sürekliliği sağlayacak organizasyonel derinliğe sahip olmaması durumunda, anında bir halefiyet krizi yaratır. Yüksek borç, geçiş döneminde stratejik esnekliği kısıtlayarak bu kırılganlığı daha da artırır.
• Karar : SDS, örneklemin en üst %36'lık dilimindeyse (puan ≤ -3,0) "Önemli Ölçüde Olumsuz" olarak etiketleyin.

Yönetişim yenilenme endeksi (GRI) → daha yüksek = önemli pozitif CAR olasılığı daha yüksek

• GRI = 0,35·(-z(finansal_performans)) + 0,25·z(kurumsal_kalite) – 0,20·z(aile_sahipliği) + 0,15·z(piyasa_gelişimi) – 0,05·z(pozisyon_ağırlığı)
  • finansal performans : Bileşik ROE/ROA zayıflık puanı
  • kurumsal_kalite : Firma büyüklüğü ve sektör istikrarı göstergeleri
  • aile_sahipliği : Aile kontrolünün yoğunlaşması (tersine çevrilmiş)
  • pazar_gelişimi : Ülke bazlı pazar verimliliği göstergesi
  • position_weight : Liderlik pozisyonunun önemi (tersine çevrilmiş)
• Sezgisel Açıklama : Piyasalar, dağınık sahiplik yapılarına sahip, düşük performans gösteren firmalarda liderlik değişikliği olduğunda değer yaratımını öngörür. Ölüm, potansiyel yerleşiklik etkilerini ortadan kaldırırken, toparlanma için gerekli kurumsal yetenekleri korur. Bu durum, profesyonel yönetim devrinin daha kolay sağlandığı ve yönetişim mekanizmalarının daha güçlü olduğu gelişmiş piyasalarda özellikle belirgindir.
• Karar : GRI puanı örneklemin en üst %17'lik dilimindeyse (puan ≥ 1,5) ve SDS'yi en az 2,0 puan aşıyorsa, "Önemli Ölçüde Olumlu" olarak etiketleyin.

DeepSeek

Bu üretken yapay zeka aracı, uzman sezgisel analizini kullanarak standart finansal olay incelemesi ölçütlerinde yaklaşık %65'lik bir doğruluk oranı elde etmektedir. Kararın özü, üç temel faktörün ağırlıklarının değerlendirilmesine dayanmaktadır:

Ölen kişinin rolü

• Yönetim Kurulu Başkanı/CEO/Başkan: Potansiyel olumsuz etkisi yüksek olduğu gerekçesiyle derhal işaretlendi.
• Emekli/Onursal Üye/Başkan Yardımcısı: Ağırlıkları önemli ölçüde daha düşüktür ve genellikle "Önemli Bir Değişiklik Yok" tahminine yol açar.
• Önemsiz roller: Zayıf bir sinyal olarak değerlendirilir.

Finansal sağlık

• Net gelir ve ROE/ROA: Negatif net gelir veya düşük getiri, önemli bir rolle birleştiğinde tahmini genellikle "Negatif"e doğru itiyordu. Rol önemsiz ise, "Pozitif" anlamına gelebilirdi.
• Uzun vadeli/Kısa vadeli borç: Yüksek borç seviyeleri, kilit rollere sahip firmalar için algılanan riski artırdı.

Aile şirketi

• Yüksek Sahiplik Oranı (>%60) + Kilit Rol: "Negatif" tahmini (yerleşik liderlik, halefiyet belirsizliği) önemli ölçüde güçlendirdi.
• Düşük Sahiplik Oranı (<%30) + Zayıf Performans: "Olumlu" tahmini güçlendirdi (dışarıdan gelenlerin değişimi zorlaması daha kolay).

Gemini 2.5 Flash modeli

Gemini 2.5 Flash, tahminlerin olay incelemesi ve kurumsal yönetim literatürüne dayanarak yapıldığını ve %23 doğruluk oranı sunduğunu belirtiyor. Model, olay bazlı kurumsal riskleri (CAR) şu varsayımlara göre etiketliyor:

• Önemli Olumsuz Yön: Aile sahipliği oranı nispeten yüksek (>%30) ve vefat eden kişi kritik bir pozisyonda (CEO veya Yönetim Kurulu Başkanı) bulunuyordu.
• Önemli Bir Değişiklik Yok: Aile sahipliği yüzdesi nispeten düşük (<%30) veya firma büyük ve güçlü bir kurumsal yapıya sahip görünüyor.
• Önemli Olumlu: Bu senaryo genellikle yöneticinin performansı düşük olduğunda veya şirketin geleceği için bir engel olduğuna inanıldığında ortaya çıkar. Bu tür bir tahminde bulunmak için sağlanan verilerde yeterli bilgi bulunmamaktadır. Bu nedenle, tüm tahminler "Önemli Olumsuz" veya "Önemli Bir Değişiklik Yok" olarak etiketlenmiştir.

Kapsamlı girdilerle model doğruluğu

İkinci turda daha fazla bilgi sağlandığında modelin performansı değişir:

• DeepSeek V3.2 Deep Think (%64) ve Gemini 3 Thinking (%62) en fazla gelişme gösteriyor.
• GPT 5.4 modelleri, sınırlı duruma kıyasla karışık sonuçlar ve biraz daha düşük doğruluk göstermektedir.
• Claude Sonnet 4.2'nin daha da gerilemesi, daha karmaşık girdileri işleme konusunda zorluk yaşandığını gösteriyor.

Ek veriler eklendiğinde, birden fazla sinyali entegre edebilen modeller gelişir. Bununla birlikte, daha basit modeller, ek bilgileri etkili bir şekilde önceliklendiremedikleri için doğruluklarını kaybedebilirler.

Yapay zekâ tabanlı hisse senedi alım satım kıyaslama metodolojisi

Teşvik

Bu kıyaslama, üretken yapay zeka araçlarının, verilen şirket temel verilerine dayanarak, beklenmedik bir olaya karşı borsa tepkilerini tahmin edebilme yeteneğini değerlendirir. Kurulum, Tanyeri & Alp (2023) ve Arslan & Tanyeri-Günsur (2025)'ten alınan verilere dayanmaktadır: ² , ³

Her bir yapay zeka aracı, ilk turda şirket düzeyindeki bilgilere ilişkin bir anlık görüntü alır:

Finansal bilgiler

• Varlık boyutu
• Öz sermaye büyüklüğü
• Faiz, vergi, amortisman ve yıpranma payı öncesi kazanç (EBITDA)
• Net gelir
• Yıllık gelir
• Uzun ve kısa vadeli borçlar
• Ödenebilir hesaplar
• Öz sermaye karlılığı (ROE)
• Varlık karlılığı (ROA)

Diğer bilgiler

• Aile mülkiyeti
• Merkez ofisin ve borsa listesinin bulunduğu ülke
• Çalışan sayısı
• Sektör/endüstri

Şirket adı veya diğer tanımlayıcı bilgiler verilmemiştir.

İkinci turda , aşağıdaki bilgiler ek olarak verilmektedir:

• Ölen kişinin ölüm anında çalışıyor olup olmadığı
• Şirketin kurucusundan sonraki nesil
• ölen kişinin kurucu olup olmadığı
• merhumun firmadaki görev süresi
• Ölen kişinin ölüm anındaki yaşı
• Ölen kişinin ani bir ölüm mü yoksa bir hastalık sonucu ölüm mü olduğu fark etmeksizin.
• Ölen kişinin sahip olduğu çocuk sayısı
• Ölen kişinin kız çocuklarının sayısı
• Ölen kişinin erkek çocuk sayısı
• ölen kişinin sahip olduğu partner sayısı

Ana soru

Yukarıdaki bilgiler ışığında, her bir yapay zeka çözümünden 132 firmanın 3 günlük kümülatif anormal getirilerinin (CAR) nasıl olacağını tahmin etmesi istenmektedir:

• Son derece olumlu
• Önemli ölçüde negatif
• Önemli değil

CAR, finansal piyasaların olaya nasıl tepki verdiğini ölçer. Pozitif bir CAR, hisse senedi yatırımcılarının olayı değer artırıcı olarak algıladığını, negatif bir CAR değer düşürücü olarak algıladığını ve önemsiz bir CAR ise nötr olarak algıladığını gösterir.

Örnekleme

Veri seti, 24 ülkede halka açık olarak işlem gören 109 aile şirketinde meydana gelen 132 ölüm olayını içermektedir. Tüm şirketler, en büyük 500 aile şirketi arasında yer almaktadır.

Performans ölçümü

Bu kıyaslama ölçütü, hisse senedi fiyatlarının önceki teknik analizine dayanmaktadır. Her firma için 3 günlük CAR hesaplanmış ve şu şekilde kategorize edilmiştir:

• Son derece olumlu
• Önemli ölçüde negatif
• Önemli değil

Yapay zekâ tahminleri, geçmişteki CAR değerleriyle karşılaştırılır. Doğruluk, her bir üretken yapay zekâ çözümünün yaptığı doğru tahminlerin yüzdesi olarak ölçülür.

SSS'ler

Referans Linkleri

1.

ScienceDirect

2.

The value of shareholder rights in family firms: Global evidence from a death in the family - Tanyeri Günsür - 2023 - Corporate Governance: An International Review - Wiley Online Library

3.

ScienceDirect

4.

Artificial Intelligence Can Make Markets More Efficient—and More Volatile

Ezgi Arslan, PhD.

Sektör Analisti

Takip Et

Ezgi, işletme yönetimi alanında finans uzmanlığıyla doktora derecesine sahip olup AIMultiple'da Endüstri Analisti olarak görev yapmaktadır. Sürdürülebilirlik, anket ve duygu analizi, finansta yapay zeka ajan uygulamaları, yanıt motoru optimizasyonu, güvenlik duvarı yönetimi ve tedarik teknolojileri alanlarındaki uzmanlığıyla teknoloji ve iş dünyasının kesiştiği noktada araştırmalar ve içgörüler geliştirmektedir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder