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

Tek ve zorlu bir tahmin görevinde 20 üretken yapay zeka modelini test ettim: beklenmedik bir olayın ardından 132 hisse senedinin 3 günlük kümülatif anormal getirisini (CAR), yalnızca prompt'ta verilen 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 olmuyor.

Yapay zeka destekli araçların performansı

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

Modeller nasıl akıl yürüttü

Her model, bir aile yöneticisi öldüğünde ne olduğuna ilişkin aynı iki güçlü açıklamada birleşti:

• İnsan sermayesi kaybı: Eğer ölen kişi getirileri üreten kişiyse, ölüm firmanın hızla yerini dolduramayacağı bir şeyi yok eder. Negatif CAR.
• Yerleşik yönetim rahatlaması: Firma, aile kontrolünün görevden alınamaz kıldığı bir yönetici altında düşük performans gösteriyorsa, ölüm kurumsal kontrol piyasasının yapamadığını yapar. Pozitif CAR.

Modelleri ayıran şey çerçeve değildir. Onları ayıran; eşikleri nereye koydukları, hangi değişkenin beraberliği bozduğu ve bir vakayı ne kadar kolay nötr kategoriye bıraktıklarıdır. Aşağıdaki bölümler yalnızca bu farklılıkları kaydeder.

Güncel sürümler

GPT 5.5 Instant

Önce ölen kişinin rolünü sıralar (CEO başkanın, başkan da fahri unvanların üstünde), ardından sahiplik yoğunlaşmasını, ROE/ROA'yı, kaldıracı ve genel yönetim geçişi etkilerini okur.

Bu, kümede eşik, ağırlık veya tahkim sırası yayımlamayan tek modeldir.

DeepSeek V3.2 (Instant & Deep Think)

Genişletilmiş muhakeme olsun veya olmasın puanlar aynıdır.

DeepSeek aile sahipliğini çoğu modelin tersine okur: yüksek sahiplik, sorunsuz bir geçişe bağlılık sinyali verir ve pozitif veya nötr yöne iter; oysa diğer modeller aynı yoğunlaşmayı veraset riski olarak okur.

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

Claude Fable 5.1

Model, yönetici ölümü literatüründen iki karşıt etkiyi tarttı:

• kilit bir karar vericiyi kaybetmek (negatif)
• yerleşik bir kontrolörü devre dışı bırakmak (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 finansal verileri eksik vakalara 0 atadı.

Claude Opus 5 High

Kârlılığı birincil eksen olarak alır ve ardından çarpmalı modülatörler uygular: rol (görevdeki CEO ×1.20'den emeritus ×0.30'a kadar), %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 koşullandırır: devralmaların mümkün olduğu yargı bölgelerinde %75 üzeri +0.40, verasetin hanedana dayalı olduğu yerlerde ise −0.50'dir ve ülkeye göre ayrı bir yatırımcı koruması düzeltmesi uygular.
• İki katı kısıt uygular: ham varlık, gelir ve borç rakamları 24 para birimi arasında karşılaştırılamaz oldukları için atılır; yalnızca oranlar ve çalışan sayıları kalır; ayrıca +1 için medyan altı kârlılık gerekir, çünkü düşük performans yoksa ölümün hafifleteceği bir şey de yoktur.

Claude Fable 5

Önce rol ve yönetici ölümü olay çalışması literatürüne dayandığı konusunda açıktır. Herhangi bir 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 birleşen çok yüksek sahiplik durumunda +1'e döner. Aktif başkan dalı, kıyaslama içinde bir modelin iki gücün daha büyük olanı seçmek yerine birbirini götürdüğünü açıkça söylediği tek yerdir: denetleyici bir roldeki ortalama performans 0 olarak puanlanır çünkü kaybedilen yönetim sorumluluğu ile yönetişim iyileşmesi birbirini dengeler.

Gemini 3.1 Pro

Mevcut modeller arasındaki en gevşek eşik seti.

Bir kritik rol artı ROE > %10 veya ROA > %5 −1 verir; önceki herhangi bir 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 model ve mutlak eşikler yerine bir marj şartıyla göreli sıraya göre 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)

Yönlü bir etiket yalnızca bir endeks örneklemin en üst %30'inde yer aldığında ve diğerini en az 0.5 z-birimi farkla geçtiğinde verilir. Bu marj şartı, varsayılanı 0'da tutan şeydir ve bu model ile altındakiler arasındaki en net yapısal farktır.

Gemini 2.5 Pro

Aynı iki endeksli mimari, çok daha katı bir kapıyla: örneklemin en üst %5'i, en üst %30 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 yoğunlaşması tek başına bir yön seçemez, beraberliği kârlılık bozar. Pozitif etiket ayrıca TCI'nin VI'yı 0.5 z-birimi aşmasını gerektirir.

GPT 5.4 Instant

Kârlılığı birincil sinyal olarak kullanır ve hiçbir eşik yayımlamaz. Ölen kişinin sağlıklı, sıkı şekilde elde tutulan bir firmada merkezi bir operasyonel rolü varsa negatif; kârlılık daha zayıf veya kaldıraç daha yüksekse ve aile veraset derinliği mevcut görünüyorsa pozitif; rol törenselse veya sinyaller birbirini dengeliyorsa nötrdür.

GPT 5.4 Thinking

5.4 Instant ile aynı girdiler, tek bir yapısal farkla: rolün merkeziliği her iki yönde de gerekir; bu nedenle çevresel bir rol hiçbir şekilde yönlü etiket üretemez. Firma büyüklüğü de tek başına nötr sonuç verir; değişimi sindirebilecek kadar büyük bir firma, performansından bağımsız olarak 0 olarak puanlanır.

Claude Opus 4.8 Medium

Temel mantık: İki karşıt güç tepkiyi yönlendirir:

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

(-) Kaybedilen insan sermayesi: Değer katan bir sahip-yöneticinin ölümü, yerini doldurması zor beceriyi yok eder ve veraset riski yaratır.

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

Karar kuralları:

• Emeritus/fahri -> 0 (geri çekildi).
• Yönetim kurulu üyesi/direktör, kârlı -> 0; zarar eden -> +1 (sarsılma).
• 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 (denetim tamponu).
• Orta / eksik sinyal / bilinmeyen rol -> 0.

GPT 5 Pro

Yine iki endeks, ancak rolden değil sahiplik ve kaldıraçtan oluşturulur; rol hiçbir formülde yer almaz.

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

Gemini 3 Thinking

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

Claude Sonnet 4.2

Yayımlanmış ağırlıkları ve mutlak eşikleri olan 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. Yalnızca negatif ROA +1.2 değerindedir ve net zarar ile negatif EBITDA sırasıyla +0.6 ve +0.5 daha eklerken, mevcut en büyük rol cezası olan aktif CEO veya başkan yalnızca −0.6'dır.

Dolayısıyla finansal sıkıntı, ölen kişinin kimliğini geçersiz kılabilir; kümedeki başka hiçbir model buna izin vermez.

GPT 4o

Koşullar bir tahkim sırası olmadan listelenir; bu nedenle iki kuralı sağlayan vakaların tanımlı bir çözümü yoktur. Ayrıca çevresel roller konusunda alandan ayrılır: bir yönetim kurulu üyesi veya VP +1 olarak puanlanır; burada neredeyse her

Claude Sonnet 4.6

GPT 5 Thinking kalıbında iki z-skoru endeksi: rolü, sahipliği, performansı, borcu ve çalışan sayısını ağırlıklandıran bir veraset kesintisi skoru ile performans zayıflığını, sahiplik dağılımını ve kurumsal kaliteyi ağırlıklandıran bir yönetişim yenilenme endeksi.

Bunu genel merkez alanından yapan tek modeldir. Pozitif etiket, yenilenme endeksinin kesinti skorunu sabit bir puan farkıyla aşmasını gerektirir.

DeepSeek V3

V3.2'nin daha sonra rafine ettiği üç faktörlü yapı — rol, finansal sağlık ve sahiplik — ancak sahipliği istikrar sağlayıcı olarak okumadan. Yüksek sahiplik artı kilit bir rol, negatif tahmini güçlendirir. Ayrıca belirtmeye değer: model kendi doğruluğunu yaklaşık %65 olarak tahmin etti; bu, gerçek puanının iki katından fazladır.

Gemini 2.5 Flash

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

Kapsamlı girdiyle model doğruluğu

İkinci tur, aynı 132 vakaya on kişi düzeyinde alan ekler: ölen kişinin hâlâ çalışıp çalışmadığı, kurucudan sonraki nesil, kurucu durumu, görev süresi, ölüm yaşı, ani ölüm ve hastalık karşılaştırması ile çocukların ve partnerlerin dört sayısı.

Toplam etki neredeyse sıfırdır. Bu 13 modeldeki ortalama doğruluk %54,8'den %55,2'ye çıkar. Ortalamanın gizlediği şey, bireysel yanıtlardaki geniş dağılımdır:

• Claude Fable 5 en çok kazanır; 16 puan alır ve ek bilgilerin kendisini grubun alt sıralarından ilk dörde taşıdığı tek modeldir. Birinci turdaki mantığı neredeyse tamamen iş unvanına ve kârlılığa dayanıyordu; ikinci tur alanları, bu ağacın eksik olduğu şeyleri tam olarak sağlar: kişinin hâlâ çalışıp çalışmadığı ve ölümün ani olup olmadığı.
• Gemini 3.1 Pro (+10) ve Gemini 3 Thinking (+9) de önemli ölçüde iyileşir; DeepSeek V3.2 Deep Think (+6) da öyle.
• GPT 5.4 Instant 17 puan kaybeder; bu, her iki yöndeki en büyük harekettir. Claude Sonnet 4.2 (−7) ve GPT 5.4 Thinking (−6) da düşer.
• İkinci turdaki en iyi puan (%64), aynı gruptaki birinci tur en iyi puanından (%69) daha düşüktür. Daha fazla bilgi tavanı yükseltmedi; aralığı sıkıştırdı.

Yapay zeka tabanlı hisse senedi alım satımı kıyaslama metodolojisi

Prompting

Kıyaslama, üretken yapay zeka araçlarının beklenmedik bir olaya piyasa tepkilerini, verilen şirket temellerine dayanarak tahmin edip edemediğini değerlendirir. Kurulum, Tanyeri & Alp (2023)² ve Arslan & Tanyeri-Günsur (2026):³ verilerine dayanır.

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

Finansal bilgiler

• Varlık büyüklüğü
• Özkaynak büyüklüğü
• Faiz, vergi, amortisman 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 borsa kotasyonunun ülkesi
• Çalışan sayısı
• Sektör/endüstri

Firma adı veya başka tanımlayıcı bilgiler 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 ani mi yoksa bir hastalık sonrası mı öldüğü
• ölen kişinin çocuk sayısı
• ölen kişinin kız çocuk sayısı
• ölen kişinin erkek çocuk sayısı
• ölen kişinin partner sayısı

Ana soru

Yukarıdaki bilgiler verildiğinde, 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, negatif CAR değer azaltıcı, önemsiz CAR ise nötr olarak algıladığını gösterir.

Örnekleme

Veri seti, 24 ülkede yer alan 109 halka açık aile firmasındaki 132 ölüm olayını içerir. Tüm firmalar en büyük 500 aile firması arasında yer alır.

Performans ölçümü

Kıyaslama, 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 tarihsel 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

• Agentic AI Finans Kıyaslaması: FinRobot vs FinRL vs FinGPT
• Yatırımcılar İçin En İyi Yapay Zeka Finansal Araştırma Platformları
• AI VC Benchmark: 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{phd2026,
  author = {PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Yapay Zeka Tabanlı Hisse Senedi Alım Satımı: 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

1 güncelleme

1. 202625 Mar

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

Referans Linkleri

1.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4872189

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