Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Alım Satımı: Hangi Üretken Yapay Zeka Aracı Daha İyi

LLM araçları, ortaya çıktıklarından beri yapay zeka tabanlı hisse senedi alım satımında kullanılmaktadır.¹

Verilen bilgileri kullanarak 132 hissenin fiyat değişikliklerini tahmin etme yeteneklerini değerlendirmek için yapay zeka tabanlı hisse senedi alım satımına yönelik 14 üretken yapay zeka modelini test ettim. Sonuçlar gösteriyor ki

• ChatGPT 5 Thinking modeli ve Gemini 2.5 Pro modeli en iyi performansı sergiledi.
• ChatGPT ve Gemini'nin güncel modelleri eski modellere göre daha kötü performans gösteriyor.
• Başarı oranı ek veri sağlandığında azalır.

Yapay Zeka Destekli Araçların Performansı

Karşılaştırma ölçütü hakkında daha fazla ayrıntı için hisse senedi alım satımı karşılaştırma metodolojisi bölümünü okuyun.

Güncel Sürümler

GPT 5.5 Instant

Etiketler, aile firması olay çalışmalarında piyasa tepkileriyle yaygın olarak ilişkilendirilen faktörler kullanılarak atanmıştır:

• Ayrılan yöneticinin önemi (CEO > Yönetim Kurulu Başkanı > onursal roller).
• Aile mülkiyet yoğunlaşması.
• Kârlılık (ROE, ROA).
• Finansal kaldıraç.
• Genel yönetişim-geçiş etkileri.

Claude Opus 4.8 Medium

Çekirdek mantık İki zıt güç tepkiyi yönlendirir:

(+) Yerleşiklikten kurtulma: Yerleşik/düşük performanslı bir içeriden kişinin ölümü, kontrol piyasasını harekete geçirip toparlanma umutlarını artırabilir.

(-) Kaybedilen beşeri sermaye: Değer katan bir sahip-yöneticinin ölümü, yeri doldurulamaz beceriyi yok eder ve halefiyet riski yaratır.

(0) Sürpriz yok: Törensel/emekli unvanlar, salt yönetim kurulu rolleri veya nötrleştirici etkiler önemli bir tepki oluşturmaz.

Karar kuralları:

• Emeritus/onursal -> 0 (geri çekilmiş).
• Yönetim kurulu üyesi/direktör, kârlı -> 0; zarar ediyorsa -> +1 (sallantı).
• Aktif yönetici + zarar/ROA<1 -> +1 (rahatlama/opsiyonellik).
• Aktif yönetici + güçlü (ROA>=medyan & ROE>=10 & NI>0) & sahiplik>=60% -> -1 (kayıp vekilharç).
• Aktif yönetici + güçlü ancak sahiplik<60% -> 0 (gözetim yastığı).
• Orta düzey / eksik sinyal / bilinmeyen rol -> 0.

DeepSeek V3.2 (Instant & Deep Think)

DeepSeek V3.2 Instant ve Deep Think ile %58 başarı oranı gösteriyor. Ölen kişinin rolüne ve firma performansına dayanıyor.

Negatif tepki (-1): Piyasa bozulma bekliyor.

• Yüksek bağımlılık: Ölen kişi kurucu veya uzun süreli görev yapmış aktif (çalışan) CEO/Yönetim Kurulu Başkanı ise, kaybı önemli bir liderlik boşluğu yaratır.
• Düşük aile sahipliği: Düşük sahiplik, kriz sonrası firmayı istikrara kavuşturmak için ailenin daha az “işin içinde” olduğu anlamına gelebilir.

Pozitif tepki (+1): Piyasa iyileşme bekliyor.

• Rahatlama: Ölüm olumsuz bir durumu çözer. Bu, firma uzun süredir kötü performans gösteriyorsa (negatif net gelir veya ROE) ve aynı lider uzun süredir görevdeyse sıklıkla ortaya çıkar. Piyasa taze bir başlangıca oynar.
• Kurulmuş halefiyet: Ölen kişi çalışmayan (workD=0) veya emekli bir başkan ise, halef muhtemelen hazırdır.
• Yüksek aile sahipliği: Yüksek aile sahipliği genellikle değeri koruma ve sorunsuz bir geçiş sağlama taahhüdünü işaret eder.

Nötr tepki (0): Olay fiyatlanmış veya önemsizdir.

• Kritik olmayan rol: Ölen kişi icracı olmayan bir yönetim kurulu üyesi veya emekli bir figürse ve günlük operasyonlara dahil değilse.
• Kademeli geçiş: Ölüm ani değilse ve firma büyükse (yüksek çalışan/varlık), aksamayı önleyecek sistemler muhtemelen mevcuttur.

Gemini 3.1 Pro

İşte 132 firmayı 1, -1 veya 0 olarak kategorize etmek için kullanılan finansal çerçeve:

1. Önemli Derecede Olumsuz (-1) (Özet: “Kilit yetenek kaybı”)
   • Koşul: Ölen kişi kritik bir üst düzey yönetici rolüne sahipti (CEO, Yönetim Kurulu Başkanı, Başkan) VE firma oldukça kârlıydı (örn. ROE > 10% veya ROA > 5%).
   • Sebep: Oldukça etkili bir aile liderinin ani ölümü, temel vizyoner ve değer yaratıcısını ortadan kaldırır. Bu, ciddi halefiyet ve operasyonel belirsizlik getirerek paniğe ve olumsuz piyasa tepkilerine yol açar.
2. Önemli Derecede Olumlu (1) (Özet: “Yerleşiklikten kurtulma”)
   • Koşul: Firma olaydan önce tarihsel olarak düşük performans gösteriyordu (Negatif Net Gelir, ROA < 0 veya ROE < 0).
   • Sebep: Aile firmalarında, kötü performans gösteren kurucular veya yöneticiler, aile bağları nedeniyle genellikle kovulmaktan korunur (yerleşiklik). Onların vefatı, profesyonelleşme, yeniden yapılanma ve yeni yönetim için bir katalizör olarak piyasa tarafından olumlu karşılanır.
3. Önemli Değil (0) (Özet: “Rutin halefiyet”)
   • Koşul: Firma ortalama, ılımlı finansal performansa sahipti VEYA ölen kişi icracı olmayan/onursal/danışma rolüne sahipti (örn. yönetim kurulu üyesi, onursal başkan).
   • Sebep: Aşırı yüksek performans veya düşük performans yoksa ya da rol günlük operasyonlar için kritik değilse, piyasa ölümü, firmanın gelecekteki nakit akışlarını önemli ölçüdeğiştirmeyen bir rutin halefiyet olayı olarak görür.

Eski Modeller

GPT 5.4 Instant

GPT 5.4 Instant %69 başarı oranına ulaşır. Model, ana sinyali olarak firma kârlılığına odaklanır.

• Olumsuz etiket mantığı: Ölen kişi merkezi aktif bir role sahip olduğunda (özellikle CEO/başkan), firma kârlı/sağlıklı göründüğünde, aile kontrolü yüksek olduğunda ve olay anlamlı bir süreklilik veya halefiyet riski ima ettiğinde daha olasıdır.
• Olumlu etiket mantığı: Kârlılık daha zayıf ve/veya kaldıraç daha yüksek olduğunda, olay bir yönetişim sıfırlaması veya toparlanma katalizörü olarak yorumlanabildiğinde, özellikle aile halefiyet derinliği mevcut göründüğünde daha olasıdır.
• Nötr etiket mantığı: Rol daha az operasyonel/törensel göründüğünde, dengeleyici güçler baskın olduğunda veya bilgiler kısa vadeli önemli bir tepkiyi güçlü bir şekilde desteklemediğinde kullanılır.

GPT 5.4 Thinking modeli

GPT 5.4 Thinking, sınırlı girdilerle %64 başarı oranına ulaşır. Kârlılık ve aile sahipliğini birleştirir.

• Olumsuz etiket mantığı: Ayrılan aile üyesi merkezi bir operasyonel role sahip olduğunda, kârlılık sağlam göründüğünde ve aile etkisi anlamlı olduğunda daha olasıdır.
• Olumlu etiket mantığı: Ayrılan aile üyesi merkezi bir role sahip olduğunda, ancak firma daha zayıf veya daha borçlu göründüğünde, bu durumda piyasa değişimi hoş karşılayabilir.
• Nötr etiket mantığı: Rol onursal/daha az operasyonel olduğunda, firma değişimi absorbe edecek kadar büyük olduğunda veya firma sinyalleri karışık olduğunda daha olasıdır.

Gemini 3 Thinking

Gemini 3 Thinking'in doğruluk oranı %53'tür. Arkasındaki karar mekanizması şöyledir:

• Önemli Derecede Olumlu (1): Bu firmalar aile liderliği altında düşük performans göstermiştir ($ROA < 2.5\%$). Piyasa, çekirdek bir aile yöneticisinin (CEO veya Yönetim Kurulu Başkanı) ayrılmasını profesyonelleşme veya gerekli stratejik dönüşüm için bir sinyal olarak görür.
• Önemli Derecede Olumsuz: Bu firmalar, çekirdek liderleri altında olağanüstü yüksek performans göstermiştir ($ROA > 12\%$). Onların ayrılışı, stratejik beşeri sermayenin ve vizyoner liderliğin önemli bir kaybını temsil eder.
• Önemli Değil: Bu kategori, ortalama performansa sahip veya ayrılan bireyin onursal, emeritus veya ikincil bir role (ör. Başkan Yardımcısı, Yönetim Kurulu Üyesi) sahip olduğu firmalar için geçerlidir; bu da ayrılışın günlük operasyonlar üzerinde minimum etkisi olduğunu veya “fiyatlandığını” gösterir.

Gemini 3 Flash

GPT 5.4 Instant %54 başarı oranına ulaşır. Tahminler, aile firması halefiyetiyle ilgili iki rakip piyasa teorisine dayanmaktadır:

• Kilit kişi teorisi (-1): Olağanüstü yüksek kârlılığa sahip firmalarda ($ROA > 10\%$), piyasa genellikle lideri bir “yıldız” veya vizyoner olarak görür. Onların ayrılışı, stratejik yetenek boşluğu yaratarak olumsuz anormal getirilere yol açar.
• Profesyonelleşme/yerleşiklik teorisi (+1): Düşük performans gösteren firmalarda ($ROA < 3\%$) veya yüksek aile sahipliğine sahip olanlarda, bir aile yöneticisinin ayrılışı genellikle “taze kan” veya profesyonel yönetimin devreye girmesi için bir fırsat olarak görülür ve olumlu anormal getirilere yol açar.
• İstikrar/nötrlük (0): Orta düzeyde performansa sahip veya liderin aktif olmayan/onursal bir role (örn. Emeritus, Onursal Başkan) sahip olduğu firmalarda, olay genellikle “fiyatlanmış” veya operasyonel olarak önemsiz kabul edilir.

Claude Sonnet 4.2

Claude Sonnet 4.2'nin karşılaştırma ölçütündeki doğruluk oranı %48'dir. Model, aile firması liderlik geçişleri üzerine olay çalışması teorisinden türetilen 6 boyutta her firmayı puanlar:

1. Rol Önemi (en önemli)

Ölen kişinin pozisyonu, ayrılışın piyasaya ne kadar bilgi aktardığını belirler:

• Onursal/Emeritus roller (+0.4): Bu kişiler operasyonel olarak geri çekilmiştir. Duyuru düşük sürpriz, genellikle önceden iletilmiş → piyasa tepkisi hafif olumlu veya nötrdür.
• Aktif CEO/Yönetim Kurulu Başkanı (−0.6): Kilit kişi riski en yüksektir. Piyasalar, kimin görevi devralacağı ve stratejinin değişip değişmeyeceği konusundaki belirsizliği fiyatlar.
• VP/Başkan (−0.25): Orta düzeyde endişe, ancak firma tek bir üst düzey yöneticiye daha az bağımlıdır.
• Yönetim Kurulu Üyesi/Direktör (+0.1): İcracı değil; minimum operasyonel aksama.

2. ROA Sinyali

• Negatif ROA (+1.2): Görevi sırasında varlıkları negatif getiri sağlayan ayrılan bir yönetici → piyasa çıkışı rahatlama olarak okur. Bu en güçlü pozitif etkendir.
• 25. persantilin altında (ROA < %1,8) (+0.5): Düşük performanslı firma, ayrılış hâlâ memnuniyetle karşılanır.
• 75. persantilin üzerinde (ROA > %9,6) (−0.6): Yüksek ROA'lı bir firmanın kilit bir yöneticiyi kaybetmesi, piyasanın o getirilerin mimarını kaybedebileceği sinyalini verir.

3. Net Gelir / FAVÖK

• Net zarar (+0.6) ve negatif FAVÖK (+0.5) ROA'dan bağımsız olarak sıkıntı-rahatlama sinyalini güçlendirir.

4. ROE (üst çeyrek, −0.3)

ROA'nın ılımlı olduğu durumlarda bile, en üst ROE çeyreğindeki firmalar (>%19,3) oldukça etkili bir sermaye tahsisçisine sahip olarak görülür ve piyasa kaybını olumsuz iskonto eder.

5. Aile Sahipliği

• ≥%75% (+0.45): Yüksek aile kontrolü, halefiyetin neredeyse kesinlikle aile içinde ve önceden planlanmış olduğu anlamına gelir. Belirsizliği azaltır.
• %50–%74% (+0.20): Çoğunluk aile, istikrarlı ancak biraz daha az kesin.
• <%30% (−0.25): Dağınık sahiplik, halef kimliği konusunda şüphe yaratır.

6. Kaldıraç

• >0.70 (+0.40): Yüksek kaldıraçlı firmalarda ayrılan lider, potansiyel stratejik sıfırlamanın sinyalini verir; piyasalar bunu olumlu görebilir (sıkıntı çıkışı).
• 75. persantilin üzerinde (>0.36) (+0.20): Artan borç not edilir.

Puan ≥ 0.90 → Etiket Önemli Derecede Olumlu

Puan ≤ −0.70 → Etiket Önemli Derecede Olumsuz

Aksi takdirde → Etiket Önemli Değil

GPT 5 Thinking modeli

ChatGPT 5'in Thinking modeli, test edilen araçlar arasında en yüksek doğruluğu sunarak %74 başarı oranına sahiptir. Araç, fiyat değişikliğini iki göstergeye dayanarak tahmin eder:

Liderlik yoğunlaşma endeksi (LCI) → daha yüksek = önemli ölçüde olumsuz CAR daha olası

• LCI = 0.40·z(role_importance) + 0.30·z(family_control) + 0.20·z(financial_strength) − 0.10·z(size)
  • role_importance: ölen kişinin hiyerarşik ağırlığı (CEO > başkan > yönetim kurulu başkanı > başkan yardımcısı).
  • family_control: aile sahipliği (oy haklarının yüzdesi).
  • financial_strength: ROE ve ROA bileşimi (kârlılık).
  • size: ln(varlıklar).
• Sezgi: Piyasalar, yüksek merkezî bir aile üyesinin sıkı sıkıya sahip olunan, kârlı, ancak nispeten daha küçük bir firmada ölmesi durumunda daha fazla aksama bekler.
• Karar: LCI örneklemin en üst %30%'unda ise ve Yenilenme Endeksi'nin en az 0.5 z-birimi üzerindeyse, Önemli Derecede Olumsuz olarak etiketle.

Yenilenme potansiyeli endeksi (RPI) → daha yüksek = önemli ölçüde olumlu CAR daha olası

• RPI = 0.40·(−z(financial_strength)) + 0.25·z(leverage) − 0.20·z(family_control) − 0.10·z(size) + 0.05·z(liquidity_stress)
  • leverage: (uzun vadeli + kısa vadeli borç) / öz sermaye.
  • family_control: aile sahipliği (oy haklarının yüzdesi).
  • liquidity_stress: ticari borçlar / varlıklar.
  • financial_strength: ROE ve ROA bileşimi.
  • size: ln(varlıklar).

• Sezgi: Zayıf kârlılığa, bir miktar borç baskısına, düşük aile hâkimiyetine ve likidite sıkıntısına sahip firmalar, piyasanın yönetişim değişikliği veya taze liderlik olasılığını hoş karşıladığını görebilir.
• Karar: RPI örneklemin en üst %30%'unda ise ve LCI'nin en az 0.5 z-birimi üzerindeyse, Önemli Derecede Olumlu olarak etiketle.

Gemini 2.5 Pro modeli

Gemini 2.5 Pro, hisse senedi fiyat değişikliklerinin %71'ini doğru tahmin ediyor. Bu model, aktif yatırımcıların kararlarını firma kırılganlığına ve potansiyel yenilenme fırsatına dayandırdığını öne sürüyor.

Kırılganlık endeksi (VI) → daha yüksek = önemli ölçüde olumsuz CAR daha olası

• VI = 0.40·z(family_control) + 0.35·(-z(financial_strength)) + 0.20·z(leverage) – 0.05·z(size)
  • family_control: Aile sahipliği (oy hakları yüzdesi).
  • financial_strength: ROE ve ROA bileşik z-skoru.
  • leverage: Uzun vadeli borç / öz sermaye.
  • size: Toplam varlıkların doğal logaritması (ln(varlık)).
• Sezgi: Piyasa, kilit bir liderin ölümü bir güç boşluğu yarattığında hisseyi cezalandırır. Bu risk en yüksek; yüksek borçlu, kârsız ve aile hâkimiyetindeki firmalarda, büyük şirketlerin dayanıklılığına ve derin yönetim yapısına sahip olmayan firmalarda görülür. Yüksek aile kontrolü, kötü finansal sağlık ve yüksek kaldıracın birleşimi, yatırımcı belirsizliği için güçlü bir karışım oluşturur.
• Karar: Bir firmanın VI skoru örneklemin en üst %5%'inde ise, Önemli Derecede Olumsuz olarak etiketle.

Dönüşüm katalizörü endeksi (TCI) → daha yüksek = önemli ölçüde olumlu CAR daha olası

• TCI = 0.50·(-z(financial_strength)) + 0.25·z(family_control) – 0.15·z(leverage) – 0.10·z(size)
  • financial_strength: ROE ve ROA bileşik z-skoru.
  • family_control: Aile sahipliği (oy hakları yüzdesi).
  • leverage: Uzun vadeli borç / öz sermaye.
  • size: Toplam varlıkların doğal logaritması (ln(varlık)).
• Sezgi: Piyasa, ölüm bir yenilenme fırsatı olarak algılandığında olumlu tepki verir. Bu, kötü performans gösteren ancak finansal olarak istikrarlı bir şirkette yerleşik bir aile liderinin vefatıyla gerçekleşir. Piyasa, liderlik değişikliğinin strateji ve operasyonları iyileştirerek değeri ortaya çıkaracağını, firmayı potansiyel bir dönüşüm hikayesi veya satın alma hedefi haline getireceğini öngörür.
• Karar: Bir firmanın TCI skoru örneklemin en üst %5%'inde ise ve VI skorundan en az 0.5 z-birimi yüksekse, Önemli Derecede Olumlu olarak etiketle.

GPT 5 Pro modeli

GPT 5 Pro'nun karşılaştırma ölçütümdeki doğruluk oranı %56'dır. Üretken yapay zeka aracı, tahminlerini iki göstergeye dayandırır:

Kilit kişi risk endeksi (KPRI) → daha yüksek = önemli ölçüde olumsuz CAR daha olası

• KPRI = 0.40·z(ownership) + 0.30·z(leverage) − 0.20·z(size) + 0.10·z(profitability)
• Sezgi: sıkı sıkıya sahip olunan, daha kaldıraçlı, daha küçük ve mevcut durumda kârlı firmalar, bir aile üyesinin ölümünde daha yüksek kilit kişi riskiyle karşı karşıya kalır.
• Karar: KPRI örneklemin en üst %30%'unda ise ve TPI'nin en az 0.5 z-birimi üzerindeyse, önemli ölçüde olumsuz olarak etiketle.

Dönüşüm potansiyeli endeksi (TPI) → daha yüksek = önemli ölçüde olumlu CAR daha olası

• TPI = 0.40·(−z(profitability)) + 0.20·z(leverage) − 0.20·z(ownership) − 0.10·z(size) + 0.10·z(AP/assets)
• Sezgi: zayıf performans + bir miktar finansal baskı, ancak düşük aile kontrolü piyasaların liderlik değişimini hoş karşılamasına neden olabilir.
• Karar: TPI en üst %30%'da ise ve KPRI'nin en az 0.5 z-birimi üzerindeyse, önemli ölçüde olumlu olarak etiketle.

GPT 4o

Bu eski ChatGPT modeli, ölen kişinin firmadaki rolüne, ailenin sahiplik oranına, firma büyüklüğüne ve finansal kaldıraca dayalı yapay zeka algoritmaları kullanır. Model, olayların CAR değerini şöyle tahmin eder:

Önemli ölçüde olumsuz, eğer

• Ölen CEO/Yönetim Kurulu Başkanı ise
• Yüksek aile sahipliği (>%70%) ve ölen kişi liderlik rolündeyse
• Daha küçük veya daha az çeşitlendirilmiş firmalar (düşük varlık/gelir)
• Yüksek kaldıraç: uzun vadeli borç veya kısa vadeli borç > varlıklar

Önemli ölçüde olumlu, eğer

• Ölen kişi küçük bir role sahipse (örn. yönetim kurulu üyesi veya VP)
• Şirket düşük performans gösteriyorsa (örn. negatif ROE veya ROA), piyasalar bunu olumlu görebilir
• Düşük aile kontrolü (<%30%)

Önemli bir değişiklik yok, eğer

• Güçlü finansallara sahip orta ve büyük ölçekli firmalar
• Ölen kişi aktif liderlikte değilse
• Düşük ila orta aile sahipliği (%30%–%60%)

Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4, aile liderlerinin ölümlerini takiben hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin etmede %46 doğruluk oranına ulaşır. Bu model, liderlik halefiyet riskini firma dayanıklılık faktörlerine karşı tartan çok faktörlü bir puanlama sistemi kullanır.

Halefiyet aksama skoru (SDS) → daha yüksek = önemli ölçüde olumsuz CAR daha olası

• SDS = 0.30·z(position_weight) + 0.25·z(family_ownership) + 0.20·(-z(financial_performance)) + 0.15·z(debt_burden) – 0.10·z(firm_scale)
  • position_weight: Hiyerarşik puanlama: CEO = 3, Yönetim Kurulu Başkanı = 2.5, Başkan = 2, VP = 1, Yönetim Kurulu Üyesi = 0.5
  • family_ownership: Aile oy kontrol yüzdesi
  • financial_performance: ROE ve ROA z-skorlarının bileşik puanı
  • debt_burden: Uzun vadeli borcun varlıklara oranı
  • firm_scale: Kurumsal derinlik için proxy olarak çalışan sayısı
• Sezgi: Piyasalar, kritik bir liderlik boşluğu, yoğun aile kontrolü ve zayıf kurumsal dayanıklılıkla birleştiğinde en olumsuz tepkiyi verir. Aile hâkimiyetindeki bir firmada CEO veya Yönetim Kurulu Başkanının ölümü, özellikle firma belirsizliği atlatacak finansal güce veya sürekliliği sağlayacak kurumsal derinliğe sahip değilse, acil bir halefiyet krizi yaratır. Yüksek borç, geçiş döneminde stratejik esnekliği kısıtlayarak bu kırılganlığı artırır.
• Karar: SDS örneklemin en üst %36%'sında ise (skor ≤ -3.0), Önemli Derecede Olumsuz olarak etiketle.

Yönetişim yenilenme endeksi (GRI) → daha yüksek = önemli ölçüde olumlu CAR daha olası

• GRI = 0.35·(-z(financial_performance)) + 0.25·z(institutional_quality) – 0.20·z(family_ownership) + 0.15·z(market_development) – 0.05·z(position_weight)
  • financial_performance: ROE/ROA zayıflık bileşik puanı
  • institutional_quality: Firma büyüklüğü ve sektör istikrarı göstergeleri
  • family_ownership: Aile kontrol yoğunluğu (ters çevrilmiş)
  • market_development: Ülke bazlı piyasa etkinliği proxy
  • position_weight: Liderlik pozisyonunun önemi (ters çevrilmiş)
• Sezgi: Piyasalar, düşük performans gösteren firmalarda dağınık sahiplik yapılarıyla liderlik değişikliği meydana geldiğinde değer yaratılacağını öngörür. Ölüm, potansiyel yerleşiklik etkilerini ortadan kaldırırken dönüşüm için gereken kurumsal yetenekleri korur. Bu, özellikle profesyonel yönetim halefiyetinin daha kolay bulunduğu ve yönetişim mekanizmalarının daha güçlü olduğu gelişmiş piyasalarda belirgindir.
• Karar: GRI skoru örneklemin en üst %17%'sinde ise (skor ≥ 1.5) ve SDS'yi en az 2.0 puan aşıyorsa, Önemli Derecede Olumlu olarak etiketle.

DeepSeek

Bu üretken yapay zeka aracı, standart finansal olay çalışması karşılaştırma ölçütlerinde tahmini ~%65 doğruluk oranına ulaşan uzman sezgisel analiz kullanır. Kararın özü, üç ana faktörün değerlendirilmesine dayanır:

Ölen kişinin rolü

• Yönetim Kurulu Başkanı/CEO/Başkan: Yüksek potansiyel olumsuz etki için derhal işaretlenir.
• Emeritus/Onursal/VP: Önemli ölçüde daha az ağırlıklandırılır, genellikle “Önemli Bir Değişiklik Yok” tahminine yol açar.
• Küçük Roller: Zayıf bir sinyal olarak değerlendirilir.

Finansal sağlık

• Net gelir ve ROE/ROA: Negatif net gelir veya düşük getiriler, kilit bir rol ile birleştiğinde genellikle tahmini “Olumsuz”a iter. Rol küçükse, “Olumlu”yu önerebilir.
• Uzun vadeli/Kısa vadeli borç: Yüksek borç seviyeleri, kilit rollere sahip firmalar için algılanan riski artırır.

Aile sahipliği

• Yüksek Sahiplik (>%60%) + Kilit Rol: “Olumsuz” tahminini güçlü bir şekilde pekiştirir (yerleşik liderlik, halefiyet belirsizliği).
• Düşük Sahiplik (<%30%) + Kötü Performans: “Olumlu” tahminini pekiştirir (dışarıdan birilerinin değişikliği zorlaması daha kolaydır).

Gemini 2.5 Flash modeli

Gemini 2.5 Flash, tahminlerin bir olay çalışması ve kurumsal yönetişim literatürüne dayandığını belirterek %23 doğruluk oranı sunar. Model, olay CAR'larını şu varsayımlara göre etiketler:

• Önemli Derecede Olumsuz: Aile sahiplik yüzdesi nispeten yüksek (>%30%) ve ölen kişi kritik bir pozisyona (CEO veya Yönetim Kurulu Başkanı) sahipti.
• Önemli Bir Değişiklik Yok: Aile sahiplik yüzdesi nispeten düşük (<%30%) veya firma büyük ve güçlü bir kurumsal yapıya sahip görünüyor.
• Önemli Derecede Olumlu: Bu senaryo tipik olarak yöneticinin performansı zayıf olduğunda veya şirketin geleceği için bir engel olarak görüldüğünde ortaya çıkar. Sağlanan verilerde böyle bir tahminde bulunmak için yeterli bilgi yoktur. Bu nedenle, tüm tahminler ya “Önemli Derecede Olumsuz” ya da “Önemli Bir Değişiklik Yok” olarak etiketlenmiştir.

Kapsamlı Girdi ile Model Doğruluğu

İkinci turda daha fazla bilgi sağlandığında model performansı değişir:

• DeepSeek V3.2 Deep Think (64%) ve Gemini 3 Thinking (62%) en çok iyileşme gösterir.
• GPT 5.4 modelleri karışık sonuçlar gösterir ve sınırlı duruma kıyasla biraz daha düşük doğruluk sunar.
• Claude Sonnet 4.2, GPT 5.5 Instant ve Gemini 3.1 Pro daha da geriler, bu da daha karmaşık girdileri işlemede zorluk çektiklerini düşündürür.

Ek veri eklendiğinde, birden fazla sinyali entegre edebilen modeller iyileşir. Ancak daha basit modeller, ek bilgileri etkin bir şekilde önceliklendiremedikleri için daha az doğru hale gelebilir.

Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Alım Satımı Karşılaştırma Metodolojisi

İstem Oluşturma

Karşılaştırma ölçütü, üretken yapay zeka araçlarının, verilen şirket temellerine dayanarak beklenmedik bir olaya piyasa tepkilerini tahmin edip edemeyeceğini değerlendirir. Kurulum, Tanyeri & Alp (2023) ve Arslan & Tanyeri-Günsur (2025) verilerine dayanmaktadır:² ,³

Her bir yapay zeka aracı, ilk tur için firma düzeyinde bilgiler içeren bir anlık görüntü alır:

Finansal Bilgiler

• Varlık büyüklüğü
• Öz sermaye büyüklüğü
• Faiz, vergi, amortisman öncesi kazanç (FAVÖK)
• Net gelir
• Yıllık gelir
• Uzun ve kısa vadeli borç
• Ticari borçlar
• Öz sermaye getirisi (ROE)
• Varlık getirisi (ROA)

Diğer Bilgiler

• Aile sahiplik payı
• Genel merkezin ve hisse senedi listesinin bulunduğu ülke
• Çalışan sayısı
• Sektör/endüstri

Firma adı veya başka tanımlayıcı bilgi verilmez.

İkinci turda, ek olarak şu bilgiler sağlanır:

• ölen kişinin ölüm anında çalışıp çalışmadığı
• ölen kişinin firmanın kurucusundan sonraki kuşağı
• ölen kişinin kurucu olup olmadığı
• ölen kişinin firmadaki görev süresi
• ölen kişinin ölüm anındaki yaşı
• ölen kişinin ani mi yoksa bir hastalık sonucu mu öldüğü
• ölen kişinin çocuk sayısı
• ölen kişinin kız çocuk sayısı
• ölen kişinin erkek çocuk sayısı
• ölen kişinin partner sayısı

Ana Soru

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

• Önemli derecede olumlu
• Önemli derecede olumsuz
• 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 azaltıcı olarak algıladığını; anlamsız bir CAR ise nötr olarak algıladığını gösterir.

Örneklem

Veri seti, 24 ülkedeki halka açık 109 aile firmasında meydana gelen 132 ölüm olayını içermektedir. Tüm firmalar, en büyük 500 aile firması arasında yer almaktadır.

Performans Ölçümü

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

• Önemli derecede olumlu
• Önemli derecede olumsuz
• Önemli değil

Yapay zeka tahminleri, tarihsel CAR değerleriyle karşılaştırılır. Doğruluk, her bir üretken yapay zeka çözümü tarafından yapılan doğru tahminlerin yüzdesi olarak ölçülür.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

İleri Okumalar

• Yatırım için En İyi 10 Alternatif Veri Kullanım Senaryosu
• Ajan Yapay Zeka Finans Karşılaştırması: FinRobot vs FinRL vs FinGPT
• Yatırımcılar için En İyi Yapay Zeka Finansal Araştırma Platformları
• Yapay Zeka GS Karşılaştırması: Gerçek Risk Sermayesi Görevlerinde 11 Yapay Zeka Ajanı

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{phd2026,
  author = {PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Alım Satımı: Hangi Üretken Yapay Zeka Aracı Daha İyi}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-based-stock-trading}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 30 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Page restricted | 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.

Page restricted | ScienceDirect

4.

Artificial Intelligence Can Make Markets More Efficient—and More Volatile

Ezgi Arslan, PhD.

Endüstri Analisti

Takip Et

Ezgi, finans alanında uzmanlaşarak İşletme alanında doktora derecesine sahiptir ve AIMultiple'da Endüstri Analisti olarak görev yapmaktadır. Teknoloji ve iş dünyasının kesişim noktasında araştırma ve içgörüleri yönlendirmekte olup sürdürülebilirlik, anket ve duygu analizi, finans alanında yapay zeka ajan uygulamaları, cevap motoru optimizasyonu, güvenlik duvarı yönetimi ve satın alma teknolojileri konularında uzmanlığa sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder