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

LLM araçları, ortaya çıkışlarından bu yana yapay zeka tabanlı hisse senedi alım satımında kullanılmaktadır.¹

Yapay zeka tabanlı hisse senedi alım satımı için 14 üretken yapay zeka model'ini test ederek, sağlanan bilgileri kullanarak 132 hisse senedinin fiyat değişikliklerini tahmin etme becerilerini değerlendirdim. Sonuçlar şunu göstermektedir:

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

Yapay zeka destekli araçların performansı

Kıyaslama hakkında daha fazla ayrıntı için hisse senedi alım satım kıyaslama metodolojisi bölümünü okuyun.

Güncel sürümler

GPT 5.5 Instant

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

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

Claude Opus 4.8 Medium

Temel mantık: Tepkiyi iki karşıt güç yönlendirir:  

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

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

(0) Sürpriz yok: Törensel/emekli unvanlar, salt yönetim kurulu rolleri veya etkisiz/telafi edici durumlar önemli bir tepki oluşturmaz.

Karar kuralları:

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

DeepSeek V3.2 (Instant & Deep Think)

DeepSeek V3.2, Deep Think ile ve olmadan %58 başarı oranı göstermektedir. Ölen kişinin rolüne ve şirket performansına dayanır.

Olumsuz tepki (-1): Piyasa aksama bekler.

• Yüksek bağımlılık: Ölen kişi, uzun bir görev süresine sahip kurucu veya aktif (çalışan) CEO/Başkan ise kaybı önemli bir liderlik boşluğu yaratır.
• Düşük aile mülkiyeti: Düşük mülkiyet, kriz sonrası şirketi istikrara kavuşturmak için ailenin “oyuna daha az dahil olması” anlamına gelebilir.

Olumlu tepki (+1): Piyasa iyileşme bekler.

• Rahatlama: Ölüm, olumsuz bir durumu çözüme kavuşturur. Bu genellikle, uzun süredir liderlik yapan bir kişi altında şirket kötü performans gösteriyorsa (negatif net kâr veya ROE) gerçekleşir. Piyasa yeni bir başlangıca oynar.
• Yerleşik halefiyet: Ölen kişi çalışmıyorsa (workD=0) veya emekli başkansa, halef büyük ihtimalle hazırdır.
• Yüksek aile mülkiyeti: Yüksek aile mülkiyeti genellikle değeri koruma ve sorunsuz bir geçiş sağlama taahhüdüne işaret eder.

Nötr tepki (0): Olay fiyatlanmıştır veya önemsizdir.

• Kritik olmayan rol: Ölen kişi icracı olmayan yönetim kurulu üyesi veya günlük operasyonlara dahil olmayan emekli bir figür ise.
• Kademeli geçiş: Ölüm ani değilse ve şirket büyükse (yüksek çalışan/varlık), geçişi aksama olmadan yönetecek sistemler muhtemelen mevcuttur.

Gemini 3.1 Pro

132 firmayı 1, -1 veya 0 olarak sınıflandırmak için kullanılan finansal çerçeve aşağıdadır:

1. Önemli Derecede Olumsuz (-1) (Özet: “Kilit yeteneğin kaybı”)
   • Koşul: Ölen kişi kritik bir yönetici rolüne sahipti (CEO, Başkan, Başkan proxy) VE şirket oldukça kârlıydı (örn. ROE > %10 veya ROA > %5).
   • Neden: Son derece etkili bir aile liderinin ani ölümü, temel bir vizyoner ve değer üreticisini ortadan kaldırır. Bu, ciddi halefiyet ve operasyonel belirsizlik getirerek panik ve olumsuz piyasa tepkilerine yol açar.
2. Önemli Derecede Olumlu (1) (Özet: “Yerleşiklikten kurtulma”)
   • Koşul: Şirket, olaydan önce tarihsel olarak düşük performans sergilemiştir (Negatif Net Kâr, ROA < 0 veya ROE < 0).
   • Neden: Aile şirketlerinde, kötü performans gösteren kurucular veya yöneticiler, aile bağları nedeniyle genellikle kovulmaktan korunurlar (yerleşiklik). Vefatları, piyasa tarafından profesyonelleşme, yeniden yapılanma ve yeni yönetim için bir katalizör olarak olumlu görülür.
3. Önemli Değil (0) (Özet: “Rutin halefiyet”)
   • Koşul: Şirket ortalama, ılımlı bir finansal performansa sahiptir VEYA ölen kişi icracı olmayan/onursal/danışmanlık rolüne sahiptir (örn. yönetim kurulu üyesi, onursal başkan).
   • Neden: Aşırı iyi veya kötü performans olmazsa veya rol günlük operasyonlar için kritik değilse, piyasa ölümü, şirketin 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 ulaşır. Model, birincil sinyal olarak esas olarak şirket kârlılığına odaklanır.

• Olumsuz etiket mantığı: Ölen kişi merkezi bir aktif role sahip olduğunda (özellikle CEO/başkan), şirket 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 göründüğünde ve/veya kaldıraç daha yüksek olduğunda, böylece 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 geldiğinde veya bilgiler kısa vadeli önemli bir tepkiyi güçlü bir şekilde desteklemediğinde kullanılır.

GPT 5.4 Thinking model

GPT 5.4 Thinking, sınırlı girdilerle %64 başarı oranına ulaşır. Kârlılık ve aile mülkiyetini 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 şirket daha zayıf veya daha kaldıraçlı göründüğünde, böylece piyasa değişimi memnuniyetle karşılayabildiğinde daha olasıdır.
• Nötr etiket mantığı: Rol onursal / daha az operasyonel olduğunda, şirket değişimi kaldırabilecek kadar büyük olduğunda veya şirket 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 sergilemiştir ($ROA < %2.5$). Piyasa, çekirdek bir aile yöneticisinin (CEO veya Başkan) ayrılmasını profesyonelleşme veya gerekli stratejik bir dönüşüm sinyali olarak görür.
• Önemli Derecede Olumsuz: Bu firmalar, çekirdek liderleri altında istisnai derecede yüksek performans sergilemiştir ($ROA > %12$). Ayrılmaları, stratejik beşeri sermayenin ve vizyoner liderliğin önemli bir kaybını temsil eder.
• Önemli Değil: Bu kategori, ortalama performansa sahip firmaları veya ayrılan kişinin onursal, emeritus veya ikincil bir role (örn. Başkan Yardımcısı, Yönetim Kurulu Üyesi) sahip olduğu durumları kapsar. Bu, ayrılmanın günlük operasyonlar üzerinde asgari etkiye sahip olduğunu veya “fiyatlandığını” gösterir.

Gemini 3 Flash

GPT 5.4 Instant %54 başarı oranına ulaşır. Tahminler, aile şirketi halefiyetine ilişkin 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. Ayrılmaları stratejik yetenek boşluğu yaratarak olumsuz anormal getirilere yol açar.
• Profesyonelleşme/yerleşiklik teorisi (+1): Düşük performanslı firmalarda ($ROA < %3$) veya yüksek aile mülkiyetine sahip olanlarda, bir aile yöneticisinin ayrılması genellikle “yeni kan” veya profesyonel yönetimin devreye girmesi için bir fırsat olarak görülür ve olumlu anormal getirilere yol açar.
• İstikrar/tarafsızlık (0): Orta düzey performansa sahip firmalar için veya liderin aktif olmayan/onursal bir rol üstlendiği durumlarda (örn. Emeritus, Onursal Başkan), olay genellikle “fiyatlanmış” veya operasyonel olarak önemsiz kabul edilir.

Claude Sonnet 4.2

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

1. Rol Önemi (en önemli)

Ölen kişinin pozisyonu, ayrılmanın piyasaya ne kadar bilgi ilettiğini belirler:

• Onursal/Emeritus roller (+0.4): Bu kişiler operasyonel olarak geri çekilmiştir. Duyuru düşük sürpriz içerir, genellikle önceden iletilmiştir → piyasa tepkisi hafif olumlu veya nötrdür.
• Aktif CEO/Başkan (−0.6): Kilit adam riski en yüksektir. Piyasalar, kimin devralacağı ve stratejinin değişip değişmeyeceği konusunda belirsizliği fiyatlar.
• VP/Başkan (−0.25): Orta düzey endişe, ancak şirket tek bir yöneticiye daha az bağımlıdır.
• Yönetim kurulu üyesi/Direktör (+0.1): İcra dışı; asgari operasyonel aksama.

2. ROA Sinyali

• Negatif ROA (+1.2): Gözetimi altında varlıkların negatif getiri sağladığı ayrılan bir yönetici → piyasa çıkışı rahatlama olarak okur. Bu, en güçlü olumlu etkendir.
• p25 altı (ROA < %1.8) (+0.5): Düşük performanslı şirket, ayrılma yine de memnuniyetle karşılanır.
• p75 üstü (ROA > %9.6) (−0.6): Yüksek ROA'lı bir şirketin kilit bir yöneticiyi kaybetmesi, piyasanın o getirilerin mimarını kaybedebileceğine işaret eder.

3. Net Kâr / FAVÖK

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

4. ROE (en üst çeyrek, −0.3)

ROA'nın ılımlı olduğu yerlerde bile, en üst ROE çeyreğindeki firmalar (>%19.3) son derece etkili bir sermaye tahsiscisine sahip olarak görülür — ki piyasa kaybını olumsuz fiyatlar.

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 mülkiyet, halefin kimliği konusunda şüphe uyandırır.

6. Kaldıraç

• >0.70 (+0.40): Ayrılan bir liderle yüksek kaldıraçlı firmalar potansiyel stratejik sıfırlama sinyali verir; piyasalar olumlu görebilir (sıkıntıdan çıkış).
• p75 üstü (>0.36) (+0.20): Yüksek borç not edilmiştir.

Puan ≥ 0.90 → Etiket: Önemli derecede olumlu

Puan ≤ −0.70 → Etiket: Önemli derecede olumsuz

Aksi takdirde → Etiket: Önemli değil

GPT 5 Thinking model

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

Liderlik Yoğunlaşma Endeksi (LCI) → daha yüksek = daha olası önemli negatif CAR

• LCI = 0.40·z(rol_önemi) + 0.30·z(aile_kontrolü) + 0.20·z(finansal_güç) − 0.10·z(büyüklük)
  • rol_önemi: Ölen kişinin hiyerarşik ağırlığı (CEO > başkan > başkan proxy > başkan yardımcısı).
  • aile_kontrolü: Aile mülkiyeti (oy haklarının yüzdesi).
  • finansal_güç: ROE ve ROA bileşimi (kârlılık).
  • büyüklük: ln(varlıklar).
• Temel Düşünce: Piyasalar, yüksek derecede merkezi bir aile üyesinin sıkı kontrol edilen, kârlı ama nispeten daha küçük bir firmada ölmesi durumunda daha fazla aksama bekler.
• Karar: LCI, örneklemin en üst %30’unda ve Yenilenme Endeksi’nin en az 0.5 z-birimi üzerindeyse Önemli Derecede Olumsuz olarak etiketle.

Yenilenme Potansiyeli Endeksi (RPI) → daha yüksek = daha olası önemli pozitif CAR

• 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) / özkaynak.
  • aile_kontrolü: Aile mülkiyeti (oy haklarının yüzdesi).
  • likidite_stresi: ticari borç / varlıklar.
  • finansal_güç: ROE ve ROA bileşimi.
  • büyüklük: ln(varlıklar).

• Temel Düşünce: Zayıf kârlılığa, bir miktar borç baskısına, düşük aile hakimiyetine ve likidite sıkıntısına sahip firmalarda piyasa, yönetişim değişikliği veya yeni liderlik olasılığını memnuniyetle karşılayabilir.
• Karar: RPI, örneklemin en üst %30’unda ve LCI’nın 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 eder. Bu model, aktif yatırımcıların şirket kırılganlığı ve yenilenme potansiyeli fırsatına göre karar verdiğini öne sürer.

Kırılganlık Endeksi (VI) → daha yüksek = daha olası önemli negatif CAR

• VI = 0.40·z(aile_kontrolü) + 0.35·(-z(finansal_güç)) + 0.20·z(kaldıraç) – 0.05·z(büyüklük)
  • aile_kontrolü: Aile mülkiyeti (oy haklarının yüzdesi).
  • finansal_güç: ROE ve ROA’nın bileşik z-puanı.
  • kaldıraç: Uzun vadeli borç / özkaynak.
  • büyüklük: Toplam varlıkların doğal logaritması (ln(varlık)).
• Temel Düşünce: Piyasa, kilit bir liderin ölümü bir güç boşluğu yarattığında hisseyi cezalandırır. Bu risk, büyük şirketlerin dayanıklılığından ve derin yönetim yapısından yoksun, yüksek borçlu, kârsız ve aile egemen firmalarda en 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’indeyse Önemli Derecede Olumsuz olarak etiketle.

Dönüşüm Katalizörü Endeksi (TCI) → daha yüksek = daha olası önemli pozitif CAR

• TCI = 0.50·(-z(finansal_güç)) + 0.25·z(aile_kontrolü) – 0.15·z(kaldıraç) – 0.10·z(büyüklük)
  • finansal_güç: ROE ve ROA’nın bileşik z-puanı.
  • aile_kontrolü: Aile mülkiyeti (oy haklarının yüzdesi).
  • kaldıraç: Uzun vadeli borç / özkaynak.
  • büyüklük: Toplam varlıkların doğal logaritması (ln(varlık)).
• Temel Düşünce: Piyasa, ölüm yenilenme için bir fırsat olarak algılandığında olumlu tepki verir. Bu, düşük performanslı ancak finansal olarak istikrarlı bir şirkette yerleşik bir aile lideri vefat ettiğinde gerçekleşir. Piyasa, liderlik değişikliğinin strateji ve operasyonları iyileştirerek değer yaratacağını ve şirketi potansiyel bir dönüşüm hikayesi veya satın alma hedefi haline getireceğini öngörür.
• Karar: Bir firmanın TCI puanı örneklemin en üst %5’indeyse ve VI puanından en az 0.5 z-birimi yukarıdaysa Önemli Derecede Olumlu olarak etiketle.

GPT 5 Pro modeli

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

Kilit Kişi Risk Endeksi (KPRI) → daha yüksek = daha olası önemli negatif CAR

• KPRI = 0.40·z(sahiplik) + 0.30·z(kaldıraç) − 0.20·z(büyüklük) + 0.10·z(kârlılık)
• Temel Düşünce: Sıkı kontrol edilen, daha kaldıraçlı, daha küçük ve halihazırda kârlı olan firmalar, bir aile üyesinin ölümünde daha yüksek algılanan kilit kişi riski ile karşı karşıyadır.
• Karar: KPRI örneklemin en üst %30’unda ve DPE’nin en az 0.5 z-birimi üzerindeyse Önemli Derecede Olumsuz olarak etiketle.

Dönüşüm Potansiyeli Endeksi (TPI) → daha yüksek = daha olası önemli pozitif CAR

• TPI = 0.40·(−z(kârlılık)) + 0.20·z(kaldıraç) − 0.20·z(sahiplik) − 0.10·z(büyüklük) + 0.10·z(TB/varlıklar)
• Temel Düşünce: Zayıf performans + bir miktar finansal baskı, ancak düşük aile kontrolü, piyasaların liderlik değişikliğini memnuniyetle karşılamasını sağlayabilir.
• Karar: DPE örneklemin en üst %30’unda ve KPRI’nın en az 0.5 z-birimi üzerindeyse Önemli Derecede Olumlu olarak etiketle.

GPT 4o

Bu eski ChatGPT modeli, ölen kişinin firmadaki rolü, aile mülkiyeti, şirket büyüklüğü ve finansal kaldıraç temelinde yapay zeka algoritmaları kullanır. Model, olayların CAR’ını şu şekilde tahmin eder:

Önemli derecede olumsuz, eğer

• Ölen kişi CEO/Başkan ise
• Yüksek aile mülkiyeti (>%70) VE ölen kişi liderlik rolüne sahipse
• Daha küçük veya daha az çeşitlendirilmiş firmalar (düşük varlıklar/gelir)
• Yüksek kaldıraç: uzun vadeli borç veya kısa vadeli borç > varlıklar

Önemli derecede olumlu, eğer

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

Önemli bir değişiklik yok, eğer

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

Claude Sonnet 4

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

Halefiyet Kesinti Puanı (SDS) → daha yüksek = daha olası önemli negatif CAR

• SDS = 0.30·z(pozisyon_ağırlığı) + 0.25·z(aile_mülkiyeti) + 0.20·(-z(finansal_performans)) + 0.15·z(borç_yükü) – 0.10·z(şirket_ölçeği)
  • pozisyon_ağırlığı: CEO = 3, Başkan = 2.5, Başkan proxy = 2, VP = 1, Yönetim Kurulu = 0.5 şeklinde hiyerarşik puanlama
  • aile_mülkiyeti: Aile oy kontrol yüzdesi
  • finansal_performans: ROE ve ROA z-puanlarının bileşik puanı
  • borç_yükü: Uzun vadeli borcun varlıklara oranı
  • şirket_ölçeği: Organizasyonel derinlik için proxy olarak çalışan sayısı
• Temel Düşünce: Piyasalar, kritik bir liderlik boşluğu yoğun aile kontrolü ve zayıf kurumsal dayanıklılıkla birleştiğinde en olumsuz tepkiyi verir. Aile egemen bir firmada CEO veya Başkanın ölümü, özellikle şirket belirsizliği atlatacak finansal güçten veya sürekliliği sağlayacak organizasyonel derinlikten yoksunsa acil bir halefiyet krizi yaratır. Yüksek borç, geçiş döneminde stratejik esnekliği kısıtlayarak bu kırılganlığı artırır.
• Karar: SDS örneklemin en üst %36’sındaysa (puan ≤ -3.0) Önemli Derecede Olumsuz olarak etiketle.

Yönetişim Yenilenme Endeksi (GRI) → daha yüksek = daha olası önemli pozitif CAR

• GRI = 0.35·(-z(finansal_performans)) + 0.25·z(kurumsal_kalite) – 0.20·z(aile_mülkiyeti) + 0.15·z(piyasa_gelişmişliği) – 0.05·z(pozisyon_ağırlığı)
  • finansal_performans: Bileşik ROE/ROA zayıflık puanı
  • kurumsal_kalite: Şirket büyüklüğü ve sektör istikrar göstergeleri
  • aile_mülkiyeti: Aile kontrol yoğunluğu (ters çevrilmiş)
  • piyasa_gelişmişliği: Ülke bazlı piyasa etkinliği proxy
  • pozisyon_ağırlığı: Liderlik pozisyonunun önemi (ters çevrilmiş)
• Temel Düşünce: Piyasalar, liderlik değişikliği dağınık mülkiyet yapısına sahip düşük performanslı firmalarda gerçekleştiğinde değer yaratılacağını öngörür. Ölüm, dönüşüm için gereken kurumsal yetenekleri korurken olası yerleşiklik etkilerini ortadan kaldırır. Bu, özellikle profesyonel yönetim halefiyetinin daha kolay temin edilebildiği ve yönetişim mekanizmalarının daha güçlü olduğu gelişmiş piyasalarda belirgindir.
• Karar: GRI puanı örneklemin en üst %17’sindeyse (puan ≥ 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 kıyaslamalarında tahmini ~%65 doğruluk oranı elde ederek uzman sezgisel analiz kullanır. Kararın özü, üç temel faktörün değerlendirme ağırlığına dayanır:

Ölen kişinin rolü

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

Finansal sağlık

• Net kâr ve ROE/ROA: Negatif net kâr veya düşük getiriler, kilit bir rolle eşleştirildiğinde genellikle tahmini “Olumsuz”a iter. Rol küçükse, “Olumlu”ya işaret edebilir.
• Uzun vadeli/Kısa vadeli borç: Yüksek borç seviyeleri, kilit rollere sahip firmalar için algılanan riski artırır.

Aile mülkiyeti

• Yüksek Mülkiyet (>%60) + Kilit Rol: “Olumsuz” tahminini (yerleşik liderlik, halefiyet belirsizliği) güçlü şekilde pekiştirir.
• Düşük Mülkiyet (<%30) + Zayıf Performans: “Olumlu” tahminini (dışarıdakilerin değişimi zorlamasının daha kolay olması) pekiştirir.

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:

• Önemli Derecede Olumsuz: Aile mülkiyet yüzdesi nispeten yüksek (>%30) ve ölen kişi kritik bir pozisyona (CEO veya Başkan) sahip.
• Önemli Değişiklik Yok: Aile mülkiyet yüzdesi nispeten düşük (<%30) veya şirket büyük ve güçlü bir kurumsal yapıya sahip görünüyor.
• Önemli Derecede Olumlu: Bu senaryo tipik olarak yöneticinin performansı zayıf olduğunda veya şirketin geleceğine engel olduğuna inanıldığında ortaya çıkar. Sağlanan verilerde böyle bir tahmin yapmak için yeterli bilgi yoktur. Bu nedenle, tüm tahminler ya “Önemli Derecede Olumsuz” ya da “Önemli 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 sergiler.
• Claude Sonnet 4.2, GPT 5.5 Instant ve Gemini 3.1 Pro daha da gerileyerek daha karmaşık girdilerle başa çıkmakta zorlandıklarını gösterir.

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

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

Yapay zeka tabanlı hisse senedi alım satım kıyaslama metodolojisi

Yönlendirme

Kıyaslama, üretken yapay zeka araçlarının, verilen şirket temellerine dayanarak hisse senedi piyasalarının beklenmedik bir olaya tepkisini tahmin edip edemeyeceğini değerlendirir. Kurulum, Tanyeri & Alp (2023) ve Arslan & Tanyeri-Günsur (2025) verilerine dayanmaktadır:² ,³

Her yapay zeka aracı, ilk tur için firma düzeyinde bilgilerin bir özetini alır:

Finansal bilgiler

• Varlık büyüklüğü
• Özkaynak büyüklüğü
• Faiz, vergi, amortisman öncesi kazanç (FAVÖK)
• Net kâr
• Yıllık gelir
• Uzun ve kısa vadeli borçlar
• Ticari borçlar
• Özkaynak kârlılığı (ROE)
• Aktif kârlılığı (ROA)

Diğer bilgiler

• Aile mülkiyet payı
• Genel merkez ülkesi ve borsa kote ülkesi
• Çalışan sayısı
• Sektör/endüstri

Hiçbir şirket adı veya başka tanımlayıcı verilmez.

İkinci turda aşağıdaki bilgiler ek olarak verilir:

• 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 sahip olduğu partner sayısı

Ana soru

Yukarıdaki bilgiler ışığında, her yapay zeka çözümünden 132 firmanın 3 günlük kümülatif anormal getirilerinin (CAR) şunlardan 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, negatif bir CAR değer azaltıcı, anlamsız bir CAR ise nötr olarak algıladığını gösterir.

Örneklem

Veri seti, 24 ülkede halka açık 109 aile şirketindeki 132 ölüm olayını içermektedir. Tüm firmalar en büyük 500 aile şirketi arasında yer almaktadır.

Performans ölçümü

Kıyaslama, 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 üretken yapay zeka çözümü tarafından yapılan doğru tahminlerin yüzdesi olarak ölçülür.

İleri okumalar

• Yatırım için En İyi 10 Alternatif Veri Kullanım Alanı
• Ajan Yapay Zeka Finans Kıyaslaması: 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 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.

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