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

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

Yapay zeka tabanlı hisse senedi ticareti için 14 üretken yapay zeka modelini test ettim, verilen bilgileri kullanarak 132 hisse senedinin fiyat değişikliklerini tahmin etme yeteneklerini değerlendirmek üzere. Sonuçlar şunu gösteriyor:

• ChatGPT 5 Thinking modeli ve Gemini 2.5 Pro modeli en iyi performansı sergiledi.
• ChatGPT'nin ve Gemini'nin güncel modelleri, eski modellere göre daha kötü performans sergiliyor.
• Ek veri sağlandığında başarı oranı düşüyor.

Yapay Zeka Destekli Araçların Performansı

Karşılaştırma testi hakkında daha fazla ayrıntı için hisse senedi ticareti karşılaştırma metodolojisi bölümünü okuyun.

Güncel Sürümler

GPT 5.5 Instant

Etiketler, aile şirketleri olay çalışmalarında piyasa tepkileriyle yaygın olarak ilişkilendirilen faktörler kullanılarak atandı:

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

Claude Opus 4.8 Medium

Temel mantık, tepkiyi yönlendiren iki karşıt güç:  

(+) Yerleşiklikten kurtulma: Yerleşik/düşük performanslı bir yöneticinin ölümü, kontrol piyasasını harekete geçirebilir ve yeniden yapılanma umutlarını artırabilir.

(-) Kayıp insan sermayesi: Değer katan bir sahip-yöneticinin ölümü, yenisi zor bulunan beceriyi yok eder ve halefiyet riski yaratır.  

(0) Sürpriz yok: Törensel/emekli unvanlar, salt yönetim kurulu rolleri veya hafif/dengeleyici durumlar önemli bir tepki yaratmaz.

Karar kuralları:

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

DeepSeek V3.2 (Instant & Deep Think)

DeepSeek V3.2, Deep Think olsun ya da olmasın, %58 başarı oranı gösteriyor. Vefat eden kişinin rolüne ve şirket performansına dayanır.

Olumsuz tepki (-1): Piyasa bozulma bekler.

• Yüksek bağımlılık: Vefat eden kişi kurucu veya uzun süreli aktif (çalışan) bir CEO/Yönetim Kurulu Başkanı ise, kayıpları önemli bir liderlik boşluğu yaratır.
• Düşük aile mülkiyeti: Daha düşük sahiplik, ailenin kriz sonrası şirketi istikrara kavuşturma konusunda daha az "çıkarı" olduğu anlamına gelebilir.

Olumlu tepki (+1): Piyasa iyileşme bekler.

• Rahatlama: Ölüm olumsuz bir durumu çözer. Bu genellikle firma, uzun süreli bir liderin yönetiminde kötü performans gösteriyorsa (negatif net gelir veya ROE) gerçekleşir. Piyasa yeni bir başlangıca oynar.
• Yerleşik halefiyet: Vefat eden kişi çalışmayan (workD=0) veya emekli bir yönetim kurulu başkanı ise, halefin hazır olması muhtemeldir.
• Yüksek aile mülkiyeti: Yüksek aile mülkiyeti genellikle değeri koruma ve sorunsuz bir geçiş sağlama taahhüdüne işaret eder.

Nötr tepki (0): Olay fiyatlanmıştır veya alakasızdır.

• Kritik olmayan rol: Vefat eden kişi, günlük operasyonlara dahil olmayan bir icracı olmayan yönetim kurulu üyesi veya emekli bir figür ise.
• Kademeli geçiş: Ölüm ani değilse ve firma büyükse (yüksek çalışan/varlık), geçişi sorunsuz yönetecek sistemlerin olması muhtemeldir.

Gemini 3.1 Pro

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

1. Önemli Ölçüde Negatif (-1) (Özet: “Kilit yetenek kaybı”)
   • Koşul: Vefat eden kişi kritik bir yönetici rolündeydi (CEO, Yönetim Kurulu Başkanı, Başkan) VE firma son derece kârlıydı (örn. ROE > 10% veya ROA > 5%).
   • Neden: Son derece etkili bir aile liderinin ani ölümü, temel bir vizyoner ve değer yaratıcısını ortadan kaldırır. Bu, ciddi bir halefiyet ve operasyonel belirsizliğe yol açarak paniğe ve olumsuz piyasa tepkilerine neden olur.
2. Önemli Ölçüde Pozitif (1) (Özet: “Yerleşiklikten kurtulma”)
   • Koşul: Firma olaydan önce tarihsel olarak düşük performans gösteriyordu (Negatif Net Gelir, ROA < 0 veya ROE < 0).
   • Neden: Aile şirketlerinde, kötü performans gösteren kurucular veya yöneticiler genellikle aile bağları nedeniyle kovulmaktan korunurlar (yerleşiklik). Vefatları, piyasa tarafından genellikle profesyonelleşme, yeniden yapılanma ve yeni yönetim için bir katalizör olarak olumlu karşılanır.
3. Anlamlı Değil (0) (Özet: “Rutin halefiyet”)
   • Koşul: Firma ortalama, ılımlı bir finansal performansa sahipti VEYA vefat eden kişi icracı olmayan/onursal/danışmanlık rolündeydi (örn. yönetim kurulu üyesi, onursal başkan).
   • Neden: Aşırı yüksek veya düşük performans olmadan veya rol günlük operasyonlar için kritik değilse, piyasa ölümü firmanın gelecekteki nakit akışlarını önemli ölçüde değiştirmeyen rutin bir halefiyet olayı olarak görür.

Eski Modeller

GPT 5.4 Instant

GPT 5.4 Instant, %69 başarı oranına ulaşıyor. Model, esas olarak firma kârlılığına odaklanır ve bunu birincil sinyal olarak kullanır.

• Negatif etiket mantığı: Vefat eden kişinin merkezi aktif bir rolü (özellikle CEO/başkan) üstlenmesi, firmanın kârlı/sağlıklı görünmesi, aile kontrolünün yüksek olması ve olayın anlamlı bir süreklilik veya halefiyet riski ima etmesi durumunda daha olasıdır.
• Pozitif etiket mantığı: Kârlılık daha zayıf göründüğünde ve/veya kaldıraç daha yüksek olduğunda, böylece olay bir yönetişim sıfırlaması veya yeniden yapılanma 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 ulaşıyor. Kârlılık ve aile sahipliğini birleştiriyor.

• Negatif etiket mantığı: Ayrılan aile üyesinin merkezi bir operasyonel rolü olması, kârlılığın sağlam görünmesi ve aile etkisinin anlamlı olması durumunda daha olasıdır.
• Pozitif etiket mantığı: Ayrılan aile üyesinin merkezi bir rolü olması, ancak firmanın daha zayıf veya daha kaldıraçlı görünmesi ve piyasanın değişimi memnuniyetle karşılaması durumunda daha olasıdır.
• Nötr etiket mantığı: Rolün onursal / daha az operasyonel olması, firmanın değişimi absorbe edecek kadar büyük olması veya firma sinyallerinin karışık olması durumunda daha olasıdır.

Gemini 3 Thinking

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

• Anlamlı Pozitif (1): Bu firmalar aile liderliği altında düşük performans gösterdi ($ROA < 2.5\%$). Piyasa, temel bir aile yöneticisinin (CEO veya Yönetim Kurulu Başkanı) ayrılışını profesyonelleşme veya gerekli stratejik yeniden yapılanma için bir sinyal olarak görür.
• Anlamlı Negatif: Bu firmalar temel liderleri altında olağanüstü yüksek performans gösteriyordu ($ROA > 12\%$). Liderin ayrılışı, stratejik insan sermayesi ve vizyoner liderliğin önemli bir kaybını temsil eder.
• Anlamlı Değil: Bu kategori, ortalama performansa sahip veya ayrılan kişinin onursal, emeritus veya ikincil bir rol (ör. Başkan Yardımcısı, Yönetim Kurulu Üyesi) üstlendiği, ayrılışın günlük operasyonlar üzerinde minimum etkisi olduğunu veya "fiyatlandığını" gösteren firmalar için geçerlidir.

Gemini 3 Flash

GPT 5.4 Instant, %54 başarı oranına ulaşıyor. Tahminler, aile şirketi halefiyeti ile 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. Liderin ayrılışı stratejik yetenek boşluğu yaratarak negatif anormal getirilere yol açar.
• Profesyonelleşme/yerleşiklik teorisi (+1): Düşük performans gösteren firmalarda ($ROA < 3\%$) veya yüksek aile sahipliği olanlarda, bir aile yöneticisinin ayrılışı genellikle "yeni kan" veya profesyonel yönetimin devreye girmesi için bir fırsat olarak görülür ve pozitif anormal getirilere yol açar.
• İstikrar/tarafsızlık (0): Orta düzeyde performansa sahip veya liderin aktif olmayan/onursal bir rol üstlendiği firmalar için (örn. Emeritus, Onursal Başkan), olay genellikle "fiyatlanmış" veya operasyonel olarak önemsiz kabul edilir.

Claude Sonnet 4.2

Claude Sonnet 4.2'nin karşılaştırmadaki doğruluk oranı %48'dir. Model, her firmayı aile şirketi liderlik geçişlerine ilişkin olay çalışması teorisinden türetilen 6 boyut üzerinden puanlar:

1. Rol Önemi (en önemli)

Vefat eden kişinin konumu, ayrılışın piyasaya ne kadar bilgi aktardığını belirler:

• Onursal/Emeritus roller (+0.4): Bu kişiler operasyonel olarak geri adım atmıştır. Duyuru düşük sürprizli, genellikle önceden iletilmiştir → piyasa tepkisi hafif pozitif veya nötrdür.
• Aktif CEO/Yönetim Kurulu Başkanı (−0.6): Kilit adam riski en yüksektir. Piyasa, kimin devralacağı ve stratejinin değişip değişmeyeceği konusunda belirsizlik fiyatlar.
• Başkan Yardımcısı/Başkan (−0.25): Orta düzeyde endişe, ancak firma tek bir yöneticiye daha az bağımlıdır.
• Yönetim kurulu üyesi/Direktör (+0.1): İcracı olmayan; minimum operasyonel aksama.

2. ROA Sinyali

• Negatif ROA (+1.2): Gözetimi altında varlıkların negatif getiri sağladığı bir yöneticinin ayrılışı → piyasa çıkışı rahatlama olarak okur. Bu, en güçlü pozitif sürücüdür.
• p25'in altı (ROA < 1.8%) (+0.5): Düşük performanslı firma, ayrılış hala memnuniyetle karşılanır.
• p75'in üstü (ROA > 9.6%) (−0.6): Yüksek ROA'lı bir firmanın kilit bir yöneticiyi kaybetmesi, piyasanın bu getirilerin mimarını kaybedebileceğine işaret eder.

3. Net Gelir / EBITDA

• Net zarar (+0.6) ve negatif EBITDA (+0.5), ROA'dan bağımsız olarak sıkıntıdan kurtulma sinyalini pekiştirir.

4. ROE (en üst çeyrek, −0.3)

ROA ılımlı olsa bile, en üst ROE çeyreğindeki (>19.3%) firmaların son derece etkili bir sermaye dağıtıcısına sahip olduğu düşünülür — ki bu kayıp piyasa tarafından olumsuz fiyatlanır.

5. Aile Mülkiyeti

• ≥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 halefin kimliği konusunda şüphe yaratır.

6. Kaldıraç

• >0.70 (+0.40): Ayrılan bir lidere sahip yüksek kaldıraçlı firmalar potansiyel stratejik sıfırlamaya işaret eder; piyasa bunu olumlu görebilir (sıkıntıdan çıkış).
• p75'in üstü (>0.36) (+0.20): Yüksek borç not edilir.

Puan ≥ 0.90 → Etiket Anlamlı Pozitif

Puan ≤ −0.70 → Etiket Anlamlı Negatif

Aksi takdirde → Etiket Anlamlı Değil

GPT 5 Thinking modeli

ChatGPT 5'in Thinking modeli, test edilen araçlar arasında en yüksek doğruluğu %74 başarı oranıyla sunuyor. Araç, fiyat değişimini iki göstergeye dayanarak tahmin ediyor:

Liderlik yoğunlaşma endeksi (LCI) → daha yüksek = anlamlı negatif 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: vefat edenin hiyerarşik ağırlığı (CEO > başkan > yönetim kurulu başkanı > başkan yardımcısı).
  • family_control: aile sahipliği (oylama haklarının %'si).
  • financial_strength: ROE ve ROA'nın bileşimi (kârlılık).
  • size: ln(varlıklar).
• Sezgi: Sıkı bir şekilde tutulan, kârlı ancak nispeten daha küçük bir firmada son derece merkezi bir aile üyesi öldüğünde piyasalar daha fazla bozulma bekler.
• Karar: LCI, örneklemin en üst %30'unda ve Yenilenme Endeksi'nin ≥ 0.5 z-birimi üzerindeyse Anlamlı Negatif olarak etiketle.

Yenilenme potansiyeli endeksi (RPI) → daha yüksek = anlamlı pozitif 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 (oylama haklarının %'si).
  • liquidity_stress: ticari borçlar / varlıklar.
  • financial_strength: ROE ve ROA'nın bileşimi.
  • size: ln(varlıklar).

• Sezgi: Zayıf kârlılık, bir miktar borç baskısı, daha düşük aile hâkimiyeti ve likidite sıkıntısı olan firmalarda piyasa, yönetişim değişikliği veya yeni liderlik olasılığını memnuniyetle karşılayabilir.
• Karar: RPI, örneklemin en üst %30'unda ve LCI'nin ≥ 0.5 z-birimi üzerindeyse Anlamlı Pozitif olarak etiketle.

Gemini 2.5 Pro modeli

Gemini 2.5 Pro, hisse senedi fiyat değişikliklerinin %71'ini doğru tahmin ediyor. Bu model, aktif yatırımcıların firma kırılganlığı ve potansiyel yenilenme fırsatına göre karar verdiğini öne sürüyor.

Kırılganlık endeksi (VI) → daha yüksek = anlamlı negatif 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 (oylama haklarının %'si).
  • financial_strength: ROE ve ROA'nın bileşik z-puanı.
  • leverage: Uzun vadeli borç / öz sermaye.
  • size: Toplam varlıkların doğal logaritması (ln(varlık)).
• Sezgi: Piyasa, kilit bir liderin ölümü bir güç boşluğu yarattığında hisse senedini cezalandırır. Bu risk en çok, yüksek borçlu, kârsız ve aile hâkimiyetindeki, büyük şirketlerin dayanıklılığına ve derin yönetim yapısına sahip olmayan firmalarda yüksektir. Yüksek aile kontrolü, zayıf finansal sağlık ve yüksek kaldıracın birleşimi yatırımcı belirsizliği için güçlü bir karışım oluşturur.
• Karar: Bir firmanın VI puanı örneklemin en üst %5'inde ise Anlamlı Negatif olarak etiketle.

Yeniden yapılanma katalizörü endeksi (TCI) → daha yüksek = anlamlı pozitif 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'nın bileşik z-puanı.
  • family_control: Aile sahipliği (oylama haklarının %'si).
  • 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, düşük performans gösteren ancak finansal olarak istikrarlı bir şirkette yerleşik bir aile lideri vefat ettiğinde gerçekleşir. Piyasa, liderlik değişikliğinin strateji ve operasyonları iyileştirerek değeri ortaya çıkaracağını, firmayı potansiyel bir yeniden yapılanma hikâyesi veya devralma hedefi haline getireceğini tahmin eder.
• Karar: Bir firmanın TCI puanı örneklemin en üst %5'inde ise ve VI puanının en az 0.5 z-birimi üzerindeyse Anlamlı Pozitif olarak etiketle.

GPT 5 Pro modeli

Benim karşılaştırmamda GPT 5 Pro'nun doğruluk oranı %56'dır. GenAI aracı, iki göstergeye dayanarak tahminler yapar:

Kilit kişi risk endeksi (KPRI) → daha yüksek = anlamlı negatif CAR daha olası

• KPRI = 0.40·z(ownership) + 0.30·z(leverage) − 0.20·z(size) + 0.10·z(profitability)
• Sezgi: sıkı tutulan, daha kaldıraçlı, daha küçük ve şu anda kârlı olan firmalar, bir aile üyesinin ölümünde daha yüksek algılanan kilit kişi riskiyle karşı karşıyadır.
• Karar: KPRI, örneklemin en üst %30'unda ve TPI'nin ≥ 0.5 z-birimi üzerindeyse Anlamlı Negatif olarak etiketle.

Yeniden yapılanma potansiyeli endeksi (TPI) → daha yüksek = anlamlı pozitif 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 daha düşük aile kontrolü piyasaların liderlik değişikliğini memnuniyetle karşılamasına neden olabilir.
• Karar: TPI, en üst %30'da ve KPRI'nin ≥ 0.5 z-birimi üzerindeyse Anlamlı Pozitif olarak etiketle.

GPT 4o

Bu eski ChatGPT modeli, vefat eden kişinin firmadaki rolü, ailenin sahipliği, firma büyüklüğü ve finansal kaldıraca dayalı yapay zeka algoritmaları kullanır. Model, olayların CAR'ını şu şekilde tahmin eder:

Anlamlı Negatif, eğer:

• Vefat eden CEO/Yönetim Kurulu Başkanı ise
• Yüksek aile sahipliği (>70%) ve vefat eden liderlik rolü üstleniyorsa
• Daha küçük veya daha az çeşitlendirilmiş firmalar (düşük varlık/gelir)
• Yüksek kaldıraç: uzun vadeli borç veya kısa vadeli borç > varlıklar

Anlamlı Pozitif, eğer:

• Vefat edenin küçük bir rolü varsa (ör. yönetim kurulu üyesi veya başkan yardımcısı)
• Şirket düşük performans gösteriyorsa (ör. negatif ROE veya ROA), piyasalar bunu olumlu görebilir
• Düşük aile kontrolü (<30%)

Anlamlı Değişiklik Yok, eğer:

• Güçlü finansallara sahip orta ila büyük firmalar
• Vefat eden aktif liderlikte değilse
• Düşük ila orta aile sahipliği (30%–60%)

Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4, aile liderliğindeki ölümlerin ardından 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 bozulma puanı (SDS) → daha yüksek = anlamlı negatif 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: CEO = 3, Yönetim Kurulu Başkanı = 2.5, Başkan = 2, Başkan Yardımcısı = 1, Yönetim Kurulu = 0.5 olacak şekilde hiyerarşik puanlama
  • family_ownership: Aile oy kontrol yüzdesi
  • financial_performance: ROE ve ROA z-puanlarının bileşik puanı
  • debt_burden: Uzun vadeli borcun varlıklara oranı
  • firm_scale: Organizasyonel derinlik için proxy olarak çalışan sayısı
• Sezgi: Piyasalar en olumsuz, kritik bir liderlik boşluğu yoğunlaşmış aile kontrolü ve zayıf kurumsal dayanıklılıkla birleştiğinde tepki verir. Aile hâkimiyetindeki bir firmada CEO veya Yönetim Kurulu Başkanının ölümü, özellikle firma belirsizliği göğüsleyecek finansal güce veya sürekliliği sağlayacak organizasyonel derinliğe sahip değilse, ani bir halefiyet krizi yaratır. Yüksek borç, geçiş döneminde stratejik esnekliği kısıtlayarak bu kırılganlığı artırır.
• Karar: SDS, örneklemin en üst %36'sında ise (puan ≤ -3.0) Anlamlı Negatif olarak etiketle.

Yönetişim yenilenme endeksi (GRI) → daha yüksek = anlamlı pozitif 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 zayıflığının bileşik puanı
  • institutional_quality: Firma büyüklüğü ve sektör istikrar göstergeleri
  • family_ownership: Aile kontrol yoğunlaşması (tersine çevrilmiş)
  • market_development: Ülke bazlı piyasa etkinliği proxy
  • position_weight: Liderlik pozisyonunun önemi (tersine çevrilmiş)
• Sezgi: Piyasalar, liderlik değişikliği dağınık sahiplik yapısına sahip düşük performanslı firmalarda gerçekleştiğinde değer yaratılmasını bekler. Ölüm, yeniden yapılanma için gereken kurumsal yetenekleri korurken olası yerleşiklik etkilerini ortadan kaldırır. Bu durum, profesyonel yönetim halefiyetinin daha hazır olduğu ve yönetişim mekanizmalarının daha güçlü olduğu gelişmiş piyasalarda özellikle belirgindir.
• Karar: GRI puanı örneklemin en üst %17'sinde ise (puan ≥ 1.5) ve SDS'yi en az 2.0 puan aşıyorsa Anlamlı Pozitif olarak etiketle.

DeepSeek

Bu üretken yapay zeka aracı, uzman sezgisel analiz kullanarak standart finansal olay çalışması karşılaştırmalarında tahmini ~%65 doğruluk oranına ulaşır. Kararın özü, üç temel faktörün değerlendirilmesine dayanır:

Vefat edenin rolü

• Yönetim Kurulu Başkanı/CEO/Başkan: Yüksek potansiyel olumsuz etki için hemen işaretlenir.
• Emeritus/Onursal/Başkan Yardımcısı: Önemli ölçüde daha az ağırlık verilir, genellikle “Anlamlı Değişiklik Yok” tahminine yol açar.
• Küçük Roller: Zayıf bir sinyal olarak ele alınır.

Finansal sağlık

• Net gelir ve ROE/ROA: Kilit bir rolle eşleşen negatif net gelir veya düşük getiriler genellikle tahmini “Negatif”e iter. Rol küçükse, “Pozitif” önerebilir.
• Uzun vadeli/Kısa vadeli borç: Yüksek borç seviyeleri, kilit rollere sahip firmalar için algılanan riski artırdı.

Aile sahipliği

• Yüksek Sahiplik (>60%) + Kilit Rol: “Negatif” tahminini güçlü bir şekilde artırdı (yerleşik liderlik, halefiyet belirsizliği).
• Düşük Sahiplik (<30%) + Düşük Performans: “Pozitif” tahminini artırdı (dışarıdan gelenlerin değişikliği zorlaması daha kolay).

Gemini 2.5 Flash modeli

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

• Anlamlı Negatif: Aile sahipliği yüzdesi nispeten yüksektir (>30%) ve vefat eden kritik bir pozisyondaydı (CEO veya Yönetim Kurulu Başkanı).
• Anlamlı Değişiklik Yok: Aile sahipliği yüzdesi nispeten düşüktür (<30%) veya firma büyüktür ve güçlü bir kurumsal yapıya sahip görünür.
• Anlamlı Pozitif: Bu senaryo genellikle yöneticinin performansı kötü olduğunda veya şirketin geleceği için bir engel olarak görüldüğünde ortaya çıkar. Sağlanan verilerde böyle bir tahmin yapmak için yeterli bilgi yoktur. Bu nedenle, tüm tahminler ya “Anlamlı Negatif” ya da “Anlamlı Değişiklik Yok” olarak etiketlenmiştir.

Geniş 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 gelişme gösteriyor.
• GPT 5.4 modelleri, karışık sonuçlar gösteriyor ve sınırlı duruma göre biraz daha düşük doğruluk sergiliyor.
• Claude Sonnet 4.2, GPT 5.5 Instant ve Gemini 3.1 Pro daha da düşüş gösteriyor; bu da daha karmaşık girdileri işlemede zorluk yaşadıklarını düşündürüyor.

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

Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Ticareti Karşılaştırma Metodolojisi

Yönlendirme

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

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

Finansal bilgiler

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

Diğer bilgiler

• Aile sahiplik payı
• Genel merkez ve hisse senedi işlem gördüğü ülke
• Çalışan sayısı
• Sektör/endüstri

Firma adı veya diğer tanımlayıcı bilgiler sağlanmaz.

İkinci turda, aşağıdaki bilgiler ek olarak eklenir:

• vefat edenin ölüm anında çalışıp çalışmadığı
• vefat edenin firmanın kurucusundan sonraki jenerasyonu
• vefat edenin kurucu olup olmadığı
• vefat edenin firmadaki görev süresi
• vefat edenin ölüm anındaki yaşı
• vefat edenin ani mi yoksa bir hastalık sonucu mu öldüğü
• vefat edenin sahip olduğu çocuk sayısı
• vefat edenin sahip olduğu kız çocuk sayısı
• vefat edenin sahip olduğu erkek çocuk sayısı
• vefat edenin sahip olduğu partner sayısı

Ana soru

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

• Anlamlı Pozitif
• Anlamlı Negatif
• Anlamlı Değil

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

Örnekleme

Veri seti, 24 ülkedeki 109 halka açık aile şirketinde 132 ölüm olayını içerir. Tüm firmalar en büyük 500 aile şirketi arasında yer alır.

Performans ölçümü

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

• Anlamlı Pozitif
• Anlamlı Negatif
• Anlamlı 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 Örneği
• Etmen Tabanlı Yapay Zeka Finans Karşılaştırması: FinRobot vs FinRL vs FinGPT
• Yatırımcılar için En İyi Yapay Zeka Finansal Araştırma Platformları

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 Ticareti: 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.

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. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder