Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Ticareti: Hangi Üretken Yapay Zeka Aracı Daha İyi

LLM araçları, ortaya çıktıklarından bu yana yapay zeka tabanlı hisse senedi ticaretinde kullanılmaktadır.¹

Tek ve zorlu bir tahmin görevinde 20 üretken yapay zeka modelini test ettim: beklenmedik bir olay sonrasında 132 hissenin 3 günlük kümülatif anormal getirisini (CAR), yalnızca prompt içinde sağlanan firma düzeyindeki bilgileri kullanarak tahmin etmek.

• ChatGPT 5 Thinking (%74) modeli ve Gemini 2.5 Pro (%71) modeli en iyi performansı gösterdi.
• Daha fazla bilgi performansı artırmaya yardımcı olmaz.

Yapay Zeka Destekli Araçların Performansı

Benchmark hakkında daha fazla ayrıntı için hisse senedi ticareti benchmark metodolojisi bölümünü okuyun.

Modeller Nasıl Akıl Yürüttü

Her model, bir aile yöneticisi öldüğünde ne olduğuna ilişkin aynı iki kuvvet açıklamasında birleşti:

• İnsan sermayesi kaybı: Ölen kişi getirileri sağlıyorsa, ölüm firmanın hızla yerine koyamayacağı bir şeyi yok eder. Negatif CAR.
• Yerleşik yönetimden kurtulma rahatlaması: Firma, aile kontrolünün görevden alınamaz kıldığı bir yönetici altında düşük performans gösteriyorsa, ölüm kurumsal kontrol piyasasının yapamadığını yapar. Pozitif CAR.

Modelleri ayıran çerçeve değildir. Onları ayıran şey, eşikleri nerede belirledikleri, hangi değişkenin eşitliği bozduğu ve bir vakayı nötr kovaya ne kadar kolay bıraktıklarıdır. Aşağıdaki bölümler yalnızca bu farkları kaydeder.

Güncel Sürümler

GPT 5.5 Instant

Önce ölen kişinin rolünü sıralar (CEO başkanın üstünde, başkan fahri unvanların üstünde), ardından sahiplik yoğunluğunu, ROE/ROA'yı, kaldıracı ve genel yönetim-geçiş etkilerini değerlendirir.

Sette eşik, ağırlık veya hakem sırası yayımlamayan tek modeldir.

DeepSeek V3.2 (Instant & Deep Think)

Uzatılmış akıl yürütme olsa da olmasa da aynı puanlar.

DeepSeek, aile sahipliğini alandaki çoğu modelin tersi yönde yorumlar: yüksek sahiplik, sorunsuz bir geçişe bağlılığa işaret eder ve olumlu ya da nötr yöne iter; diğer modeller aynı yoğunlaşmayı halefiyet riski olarak okur.

Firma büyüklüğünü ve ani olmayan ölümü, geçiş mekanizmasının zaten var olduğuna dair kanıt olarak ele alır ve bu vakaları 0'a yönlendirir.

Claude Fable 5.1

Model, yönetici ölümü literatüründeki iki karşıt etkiyi tarttı:

• kilit bir karar vericinin kaybedilmesi (negatif)
• yerleşik bir kontrolörün görevden uzaklaştırılması (pozitif).

Yoğun aile kontrolüne sahip kârlı firmaların aktif CEO'larına ve başkanlarına −1; aile payının yüksek olduğu zarar eden veya durgun firmaların liderlerine +1; emekli yöneticilere, çevresel rollere, çok büyük firmalara ve finansalları eksik olan vakalara 0 atadı.

Claude Opus 5 High

Birincil eksen olarak kârlılığı alır ve ardından çarpımsal modülatörler uygular: rol (görevdeki CEO ×1.20 ile emeritus ×0.30 arasında), %55 üzerindeki kaldıraç (−0.80), 100.000 üzerindeki çalışan sayısı (×0.75) ve sektör (ilişki yoğun ×1.15, emtia ×0.80).

İki özellik ona özgüdür:

• Sahipliği yerel kontrol piyasasına bağlar: devralmaların mümkün olduğu bölgelerde %75 üzeri +0.40, halefiyetin hanedan tarzı olduğu yerlerde −0.50'dir ve ülkeye göre ayrı bir yatırımcı koruması düzeltmesi uygular.
• İki katı kısıt dayatır: ham varlık, gelir ve borç rakamları 24 para birimi arasında karşılaştırılamaz olduğu için atılır; geriye yalnızca oranlar ve çalışan sayıları kalır; ayrıca +1, medyan altı kârlılık gerektirir çünkü düşük performans yoksa ölümün hafifletecek bir şeyi yoktur.

Claude Fable 5

Önce rol ve yönetici ölümü olay çalışması literatürüne dayandığını açıkça belirtir. Herhangi bir şeyi puanlamadan önce 18 törensel vakayı sıfırlar; ardından çevresel rolleri tek bir istisna dışında 0 olarak ele alır: sahiplik ≥ %75 olduğunda aile yönetim kurulu koltuğu; burada ölüm kontrol bloğunu gevşetir.

Aktif CEO veya başkan varsayılan olarak −1 alır ve negatif net gelir veya ROE ya da vasat getirilerle eşleşen çok yüksek sahiplik durumunda +1'e döner. Aktif başkan dalı, benchmark'ta bir modelin iki kuvveti daha büyüğünü seçmek yerine birbirini götürdüğünü açıkça söylediği tek yerdir: denetim rolündeki ortalama performans 0 olarak puanlanır çünkü kaybedilen yönetim sorumluluğu ile yönetişim iyileşmesi birbirini dengeler.

Gemini 3.1 Pro

Güncel modeller arasındaki en gevşek eşik seti.

Bir kritik rol artı ROE > %10 veya ROA > %5 −1 verir; herhangi bir önceki düşük performans, negatif net gelir, ROA veya ROE +1 verir; diğer her şey 0'dır.

Her iki yönlü koşul da kolayca tetiklenir; bu nedenle nötr kategoriye çok az vaka kalır.

Eski Modeller

GPT 5 Thinking modeli

En isabetli modeldir ve mutlak eşikler yerine göreli sıraya göre bir marj şartıyla etiketleyen tek modeldir. İki sürekli z-skoru endeksi oluşturur:

• Liderlik yoğunlaşma endeksi (LCI), daha yüksek = önemli ölçüde negatif olma olasılığı daha yüksek: LCI = 0.40·z(role_importance) + 0.30·z(family_control) + 0.20·z(financial_strength) − 0.10·z(size)
• Yenilenme potansiyeli endeksi (RPI), daha yüksek = önemli ölçüde pozitif olma olasılığı daha yüksek: RPI = 0.40·(−z(financial_strength)) + 0.25·z(leverage) − 0.20·z(family_control) − 0.10·z(size) + 0.05·z(liquidity_stress)

Bir yön etiketi yalnızca bir endeks örneklemin en üst %30 diliminde olduğunda ve diğerini en az 0.5 z-birimi farkla geçtiğinde verilir. Varsayılanı 0'da tutan işte bu marj şartıdır ve bu model ile altındakiler arasındaki en net yapısal fark budur.

Gemini 2.5 Pro

Aynı iki endeksli mimari, çok daha katı bir kapıyla: örneklemin en üst %5'i, en üst %30'i yerine.

• Kırılganlık endeksi (VI): 0.40·z(family_control) + 0.35·(−z(financial_strength)) + 0.20·z(leverage) − 0.05·z(size)
• Dönüşüm katalizörü endeksi (TCI): 0.50·(−z(financial_strength)) + 0.25·z(family_control) − 0.15·z(leverage) − 0.10·z(size)

Aile kontrolü her iki endekse de pozitif işaretle girer; bu nedenle sahiplik yoğunluğu tek başına bir yön seçemez, eşitliği kârlılık bozar. Pozitif etiket ayrıca TCI'nin VI'yı 0.5 z-birimi aşmasını gerektirir.

GPT 5.4 Instant

Birincil sinyal olarak kârlılığı kullanır ve hiçbir eşik yayımlamaz. Ölen kişi sağlıklı, sıkı sahiplikli bir firmada merkezi operasyonel rol üstlenmişse negatif; kârlılık daha zayıf veya kaldıraç daha yüksekse ve aile halefiyet derinliği mevcutsa pozitif; rol törenselse veya sinyaller birbirini dengeliyorsa nötr.

GPT 5.4 Thinking

5.4 Instant ile aynı girdiler; tek yapısal fark: rolün merkezîliği her iki yönde de gereklidir, bu nedenle çevresel bir rol hiçbir yön etiketi üretemez. Firma büyüklüğü de tek başına nötr sonuç verir; değişimi massedecek kadar büyük bir firma, performansa bakılmaksızın 0 puanlanır.

Claude Opus 4.8 Medium

Temel mantık: İki karşıt kuvvet tepkiyi yönlendirir:

(+) Yerleşik yönetimden kurtulma rahatlaması: Yerleşik/düşük performans gösteren bir içeriden kişinin ölümü kontrol piyasasını harekete geçirebilir ve dönüşüm umutlarını artırabilir.

(-) Kaybedilen insan sermayesi: Değer katan sahip-yöneticinin ölümü, yerine konması zor beceriyi yok eder ve halefiyet riski yaratır.

(0) Sürpriz yok: Törensel/emekli unvanları, salt yönetim kurulu rolleri veya bastırılmış/birbirini dengeleyen vakalar önemli bir tepki üretmez.

Karar kuralları:

• Emeritus/fahri -> 0 (geri çekilmiş).
• Yönetim kurulu üyesi/direktör, kârlı -> 0; zarar eden -> +1 (sarsıntı).
• Aktif yönetici + zararlar/ROA<1 -> +1 (rahatlama/opsiyonellik).
• Aktif yönetici + güçlü (ROA>=medyan & ROE>=10 & NI>0) & sahiplik>=%60 -> -1 (kaybedilen yönetici).
• Aktif yönetici + güçlü ancak sahiplik<%60 -> 0 (gözetim tamponu).
• Orta / eksik sinyal / bilinmeyen rol -> 0.

GPT 5 Pro

Yine iki endeks, ancak rolden değil; her iki formülde de yer almayan sahiplik ve kaldıraçtan oluşturulur.

• Kilit kişi risk endeksi (KPRI): 0.40·z(ownership) + 0.30·z(leverage) − 0.20·z(size) + 0.10·z(profitability)
• Dönüşüm potansiyeli endeksi (TPI): 0.40·(−z(profitability)) + 0.20·z(leverage) − 0.20·z(ownership) − 0.10·z(size) + 0.10·z(AP/assets)

Kapılar GPT 5 Thinking'inkilerle aynıdır: en üst %30 artı 0.5 z-birimi marj. Endeksten rolü çıkarmak, ikisi arasındaki 18 puanlık farkın en olası kaynağıdır.

Gemini 3 Flash

İki kuvveti rakip teoriler olarak ifade eder ve açık ROA eşikleri belirler: %10 üzerinde lider bir yıldız olarak fiyatlanır ve ölüm −1'dir; %3 altında ölüm, profesyonel yönetim için bir açılım olarak okunur ve +1 puanlanır; 3–%10 bandı ve tüm aktif olmayan roller 0'dır.

Gemini 3 Thinking

Aynı kesim tasarımı daha da ayrıştırılmıştır: ROA %12 üzerinde −1, %2,5 altında +1; bu da nötr bandı Flash'ın yedi puanından neredeyse ona genişletir.

Claude Sonnet 4.6

Yayımlanmış ağırlıklara ve mutlak eşiklere sahip tek toplamsal puan sistemidir (≥ +0.90 → +1, ≤ −0.70 → −1).

Altı boyutu puanlar:

• rol belirginliği
• ROA
• net gelir ve EBITDA
• ROE
• aile sahipliği
• kaldıraç

Ağırlıklandırma bilinçli olarak asimetriktir. Tek başına negatif ROA +1.2 değerindedir; net zarar ve negatif EBITDA ayrıca +0.6 ve +0.5 ekler; mevcut en büyük rol cezası olan aktif CEO veya başkan ise yalnızca −0.6'dır.

Finansal sıkıntı bu nedenle ölen kişinin kimliğini geçersiz kılabilir; sette başka hiçbir model buna izin vermez.

GPT 4o

Koşullar bir hakem sırası olmadan listelenir; bu nedenle iki kuralı karşılayan vakaların tanımlanmış bir çözümü yoktur. Ayrıca çevresel roller konusunda alandan ayrılır: bir yönetim kurulu üyesi veya VP +1 puanlanır; oysa neredeyse her

DeepSeek V3

V3.2'nin daha sonra rafine ettiği rol, finansal sağlık ve sahiplik gibi üç faktörlü yapı; ancak sahipliği istikrar sağlayıcı olarak okuma yoktur. Yüksek sahiplik artı kilit rol, negatif tahmini güçlendirir. Ayrıca belirtmek gerekir: model kendi doğruluğunu yaklaşık %65 olarak tahmin etmiştir; bu, gerçek puanının iki katından fazladır.

Gemini 2.5 Flash

En düşük sonuç ve kendi kendine dayattığı tavana sahip tek model. Model, prompt'un pozitif vakaları belirlemek için yeterli bilgi içermediği sonucuna vardı ve hiç +1 etiketi yayımlamadı; böylece üç sınıflı bir sorunu ikiye indirip örneklemdeki her pozitif vakayı kaybetti.

Kapsamlı Girdi ile Model Doğruluğu

İkinci tur aynı 132 vakaya kişi düzeyinde on alan ekler: ölen kişinin hâlâ çalışıp çalışmadığı, kurucudan sonraki nesil, kurucu statüsü, görev süresi, ölüm yaşı, ani ölüm mü hastalık mı ve çocuklar ile partnerlere ilişkin dört sayı.

Toplam etki neredeyse sıfırdır. Bu 13 modelde ortalama doğruluk %54,8'den %55,2'ye yükselir. Ortalamanın gizlediği şey, bireysel tepkilerin geniş bir dağılımıdır:

• Claude Fable 5 en fazla kazanır, 16 puan ve ek bilgi onu grubun dibinden ilk dörde taşıyan tek modeldir. Birinci tur mantığı neredeyse tamamen iş unvanı ve kârlılığa dayanıyordu; ikinci tur alanları bu ağacın eksik olduğu şeyleri, yani kişinin hâlâ çalışıp çalışmadığını ve ölümün ani olup olmadığını tam olarak sağlar.
• Gemini 3.1 Pro (+10) ve Gemini 3 Thinking (+9) de önemli ölçüde iyileşir; DeepSeek V3.2 Deep Think (+6) da aynı şekilde iyileşir.
• GPT 5.4 Instant 17 puan kaybeder; bu her iki yöndeki en büyük harekettir. Claude Sonnet 4.6 (−7) ve GPT 5.4 Thinking (−6) de düşer.
• En iyi ikinci tur puanı (%64), aynı gruptaki en iyi birinci tur puanından (%69) daha düşüktür. Daha fazla bilgi tavanı yükseltmedi; aralığı daralttı.

Yapay zeka tabanlı hisse senedi ticareti benchmark metodolojisi

Prompting

Bu benchmark, üretken yapay zeka araçlarının verilen şirket temellerine dayanarak beklenmedik bir olaya borsa tepkilerini tahmin edip edemeyeceğini değerlendirir. Kurulum, Tanyeri & Alp (2023)² ve Arslan & Tanyeri-Günsur (2026):³

Her yapay zeka aracı, ilk tur için firma düzeyinde bir bilgi anlık görüntüsü alır:

Finansal Bilgiler

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

Diğer Bilgiler

• Aile sahiplik payı
• Genel merkezin ve hisse senedi listelemesinin ülkesi
• Çalışan sayısı
• Endüstri/sektör

Hiçbir firma adı veya başka tanımlayıcı verilmez.

İkinci turda ayrıca şu bilgiler eklenir:

• ölen kişinin ölüm anında çalışıp çalışmadığı
• ölen kişinin firmanın kurucusundan sonraki nesli
• ölen kişinin kurucu olup olmadığı
• ölen kişinin firmadaki görev süresi
• ölen kişinin ölüm anındaki yaşı
• ölen kişinin aniden mi yoksa bir hastalıktan sonra mı öldüğü
• ölen kişinin çocuk sayısı
• ölen kişinin kız çocuk sayısı
• ölen kişinin erkek çocuk sayısı
• ölen kişinin partner sayısı

Ana Soru

Yukarıdaki bilgilere dayanarak, her yapay zeka çözümünden 132 firmanın 3 günlük kümülatif anormal getirilerinin (CAR) şunlardan hangisi olacağını tahmin etmesi istenir:

• Önemli ölçüde pozitif
• Önemli ölçüde negatif
• Önemli değil

CAR, finansal piyasaların olaya nasıl tepki verdiğini ölçer. Pozitif CAR, hisse senedi yatırımcılarının olayı değer artırıcı olarak algıladığını; negatif CAR değer azaltıcı olarak algıladığını; anlamsız CAR ise nötr algıladığını gösterir.

Örnekleme

Dataset, 132 ölüm olayını, 109 halka açık aile firmasında, 24 ülkede içerir. Tüm firmalar en büyük 500 aile firması arasında yer alır.

Performans Ölçümü

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

• Önemli ölçüde pozitif
• Önemli ölçüde negatif
• Önemli değil

Yapay zeka tahminleri geçmiş CAR değerleriyle karşılaştırılır. Doğruluk, her üretken yapay zeka çözümünün yaptığı 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

Ek Okumalar

• Ajan Tabanlı Yapay Zeka Finans Benchmark'ı: FinRobot vs FinRL vs FinGPT
• Yatırımcılar İçin En İyi Yapay Zeka Finansal Araştırma Platformları
• Yapay Zeka VC Benchmark'ı: Gerçek Risk Sermayesi Görevlerinde Yapay Zeka Ajanları

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

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

@misc{arslan2026,
  author = {Arslan, Ezgi},
  title  = {{Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Ticareti: Hangi Üretken Yapay Zeka Aracı Daha İyi}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-based-stock-trading}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 3 Eylül 2026}
}

Değişiklik günlüğü

4 güncelleme

2026

1. 3 Eyl

   Test edilen üretken yapay zeka modellerine Claude Fable 5.1 eklendi.

2. 28 Ağu

   "Modeller nasıl akıl yürüttü" bölümü, iki güçlü CAR çerçevesini açıklayarak eklendi.

3. 10 Haz

   GPT 5.5 Instant, Claude Opus 4.8, DeepSeek V3.2 ve Gemini 3.1 Pro'yu kapsayan Güncel sürümler bölümü eklendi.

4. 25 Mar

   Mevcut versiyonlar bölümüne GPT 5.4 Instant ve GPT 5.4 Thinking modelleri eklendi.

Referans Linkleri

1.

Does Generative AI Facilitate Investor Trading? Early Evidence from ChatGPT Outages by Qiang Cheng, Pengkai Lin, Yue Zhao :: SSRN

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.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

4.

Artificial Intelligence Can Make Markets More Efficient—and More Volatile

Ezgi Arslan, PhD.

Sektör Analisti

Takip Et

Ezgi, işletme alanında finans uzmanlığı içeren bir doktora derecesine sahiptir ve AIMultiple'da Sektör Analisti olarak görev yapmaktadır. Teknoloji ve iş dünyasının kesişiminde araştırma ve içgörü çalışmalarını yürütür; uzmanlık alanları arasında sürdürülebilirlik, anket ve duygu analizi, finanstaki AI ajan uygulamaları, yanıt motoru optimizasyonu, güvenlik duvarı yönetimi ve satın alma teknolojileri yer alır.

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