Sosyal Medya ve NLP ile
Piyasa Duyarlılığının Ölçülmesi

Twitter gibi platformlardan alınan verilerle yatırımcı duyarlılığını analiz etmek ve finansal piyasa tahminlerinde bulunmak için Doğal Dil İşleme tekniklerinin kapsamlı bir incelemesi.

Finansal veri analizi için Twitter platformu kullanımını gösteren temsili görsel

Piyasa Tahmini

Sosyal medya duyarlılığı analizi ile hisse senedi, kripto para ve forex piyasalarında tahminlerde bulunma

NLP Modelleri

VADER, BERT, FinBERT ve GPT gibi gelişmiş doğal dil işleme modellerinin uygulanması

Risk Yönetimi

Gerçek zamanlı duyarlılık analizi ile riskleri belirleme ve yönetme stratejileri

1. Giriş: Piyasa Duyarlılığı ve NLP'nin Önemi

1.1 Piyasa Duyarlılığı Kavramı

Piyasa duyarlılığı, yatırımcıların belirli bir finansal varlık, sektör veya genel piyasa hakkındaki genel tutumunu ve beklentilerini ifade eder. Bu duyarlılık, genellikle "boğa" (olumlu, fiyatların yükseleceği beklentisi) veya "ayı" (olumsuz, fiyatların düşeceği beklentisi) terimleriyle tanımlanır ve yatırımcıların kolektif psikolojisini yansıtır [250].

Piyasa duyarlılığının doğru bir şekilde ölçülmesi ve anlaşılması, yatırımcıların ve finansal kuruluşların daha bilinçli kararlar almasına, riskleri daha iyi yönetmesine ve potansiyel piyasa hareketlerini öngörmesine yardımcı olabilir. Örneğin, bir hisse senedi veya para birimi hakkındaki olumlu duyarlılık, fiyatların artma olasılığını gösterebilirken, olumsuz duyarlılık düşüş eğilimine işaret edebilir [226], [236].

1.2 Sosyal Medyanın Rolü

Sosyal medya platformları, özellikle Twitter, piyasa duyarlılığını ölçmek için giderek daha önemli bir veri kaynağı haline gelmiştir. Milyonlarca kullanıcının gerçek zamanlı olarak düşüncelerini, yorumlarını ve haberleri paylaştığı bu platformlar, yatırımcıların ve tüketicilerin genel ruh halini yansıtan zengin bir metin verisi sunar [226], [241].

Twitter gibi platformlardan toplanan veriler, NLP teknikleri kullanılarak analiz edildiğinde, piyasa katılımcılarının belirli bir hisse senedi, kripto para birimi veya ekonomik olay hakkındaki duygularını (olumlu, olumsuz, nötr) nicelendirmek mümkün olur.

1.3 NLP Teknolojilerinin Uygulanması

Doğal Dil İşleme (NLP), insan dilini anlamak, yorumlamak ve üretmek için bilgisayarları ve insan dilleri arasındaki etkileşimi sağlayan bir yapay zeka alt alanıdır. Piyasa duyarlılığı analizinde, NLP teknikleri, Twitter gibi sosyal medya platformlarından ve haber kaynaklarından elde edilen büyük miktardaki yapılandırılmamış metin verilerini işlemek ve bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için kullanılır [222], [235].

NLP, metinlerdeki duyguları (pozitif, negatif, nötr), vurguları, hatta ironi ve alaycılığı tespit etmeye olanak tanır. Bu, geleneksel finansal analiz yöntemlerinin gözden kaçırabileceği nüansları yakalamak için önemlidir.

2. Kullanılan Teknik Yöntemler

2.1 Veri Toplama ve Ön İşleme Süreçleri

Piyasa duyarlılığını ölçmek için NLP kullanıldığında, ilk adım ilgili verilerin toplanmasıdır. Bu veriler genellikle Twitter, Reddit gibi sosyal medya platformlarından, finansal haber sitelerinden, bloglardan, forumlardan ve şirket haber bültenleri gibi kaynaklardan elde edilir [226], [253]. Veri toplama, genellikle bu platformların API'leri (Application Programming Interfaces) kullanılarak veya web kazıma (web scraping) teknikleriyle gerçekleştirilir.

Veri Ön İşleme Adımları:

Temizleme (Cleansing): Metinden URL'lerin, HTML etiketlerinin, hashtag'lerin, kullanıcı adlarının, emojilerin ve gereksiz boşlukların temizlenmesi [262]
Küçük Harfe Dönüştürme (Lowercasing): Tüm kelimelerin küçük harfe dönüştürülmesi, veri tutarlılığını artırır [262]
Tokenizasyon (Tokenization): Metinlerin, NLP modelleri tarafından işlenebilecek daha küçük birimlere ayrılması işlemi [273]
Durak Kelime Kaldırma (Stop Word Removal): "is", "has", "and", "to" gibi sık kullanılan ancak anlamsal açıdan az katkı sağlayan kelimelerin çıkarılması [262]
Kök Bulma veya Köküne İndirgeme: Kelimelerin köklerine veya temel biçimlerine indirgenmesi işlemi [274]

2.2 Duygu Analizi Teknikleri ve Modelleri

Duygu analizi (Sentiment Analysis), metinlerde ifade edilen duygu, görüş veya tutumu belirlemeye yönelik NLP tekniklerinin kullanımıdır. Piyasa duyarlılığı analizinde, duygu analizi genellikle metinleri pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırmayı ve bazen de duygu yoğunluğunu nicelendirmeyi amaçlar [235].

Sözlük Tabanlı Yaklaşımlar

Bu yöntemler, önceden tanımlanmış bir duygu sözlüğü (lexicon) kullanır. Bu sözlükler, kelimelere duygu puanları atar.

VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), özellikle sosyal medya metinleri için tasarlanmış popüler bir sözlük tabanlı araçtır [229], [230].

Makine Öğrenmesi Tabanlı

Bu yöntemler, etiketlenmiş bir veri kümesi kullanarak bir sınıflandırıcı eğitir. Özellik çıkarımı için TF-IDF veya kelime gömme teknikleri kullanılır.

Naive Bayes, Lojistik Regresyon, SVM ve Karar Ağaçları gibi algoritmalar kullanılır [247], [258].

Derin Öğrenme Tabanlı

Son yıllarda, özellikle büyük veri kümeleri üzerinde, derin öğrenme modelleri duygu analizinde önemli başarılar elde etmiştir.

LSTM, CNN, BERT, RoBERTa, FinBERT gibi modeller kullanılır [222], [235].

Hibrit Modeller

Bazen, farklı model türlerinin güçlü yönlerini birleştirmek için hibrit yaklaşımlar kullanılır.

Örneğin, bir CNN ile bir LSTM'nin birleştirilmesi veya sözlük tabanlı özelliklerin makine öğrenmesi modellerine eklenmesi [219], [221].

2.3 NLP Modelleri ve Yaklaşımları

Piyasa duyarlılığını analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için çeşitli Doğal Dil İşleme (NLP) modelleri ve yaklaşımları kullanılmaktadır. Geleneksel makine öğrenmesi modelleri (Naive Bayes, Lojistik Regresyon, SVM gibi) genellikle elle seçilmiş özellikler ile birlikte kullanılır [35], [39].

Transformer Modelleri ve Büyük Dil Modelleri

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Google tarafından 2018'de geliştirilen ve metin anlama konusunda devrim niteliğinde bir modeldir. Bir çalışmada %97.35 doğruluk oranına ulaşarak LSTM ve SVM gibi eski modelleri geride bırakmıştır [5].

FinBERT: BERT modelinin finansal metinler üzerinde özel olarak eğitilmiş bir versiyonudur. Finansal raporlar, kazanç açıklamaları, analist yorumları gibi alana özgü dil yapıları ve terimlerle eğitilmiştir [247], [281].

FinGPT: Finans sektörü için açık kaynaklı bir büyük dil modelidir [284], [285].

CryptoBERT: Kripto para birimleriyle ilgili sosyal medya gönderilerinin dilini ve duyarlılığını analiz etmek üzere özel olarak eğitilmiş bir modeldir [18].

3. Uygulama Alanları

3.1 Finansal Piyasalar ve Varlık Sınıfları

Hisse Senedi Piyasası

Twitter, StockTwits gibi platformlardan elde edilen veriler kullanılarak belirli şirketlerin hisse senetlerinin gelecekteki performansını tahmin etme [34], [35].

Kripto Para Piyasası

Bitcoin, Ethereum gibi kripto paraların fiyat hareketleri, Twitter ve Reddit'teki tartışmalardan elde edilen duygu göstergeleri kullanılarak tahmin edilmektedir [41], [62].

Forex (Döviz) Piyasası

Merkez bankası açıklamaları, ekonomik haberler ve sosyal medya yorumlarının duyarlılık analizi, döviz kurlarındaki hareketleri tahmin etmek için kullanılabilir.

3.2 Coğrafi Kapsam ve Piyasalar

Piyasa duyarlılığı analizi için NLP ve sosyal medya verilerinin kullanımı, küresel bir uygulama alanına sahiptir. Araştırmalar ve ticari uygulamalar, dünyanın farklı bölgelerindeki ve farklı büyüklükteki piyasalarda gerçekleştirilmektedir.

Önemli Coğrafyalar

ABD Piyasaları: NYSE, NASDAQ
Avrupa Piyasaları: Londra, Frankfurt Borsaları
Asya Piyasaları: Tokyo, Şanghay, Hindistan Borsaları

Çok Dilli Analiz

Farklı coğrafyalardaki piyasa analizleri, yerel dillerdeki (Japonca, Çince, Hintçe) sosyal medya verileri ve haber kaynaklarının işlenmesini gerektirir. Kripto para piyasaları ise doğası gereği küreseldir ve çok dilli veri içerir.

3.3 Gerçek Zamanlı Analiz ve Uygulamalar

Finansal piyasaların dinamik ve hızlı değişen doğası, gerçek zamanlı piyasa duyarlılığı analizini büyük önem taşır hale getirmektedir. Yatırımcılar ve finansal kuruluşlar, piyasadaki ani duygu değişimlerini anında tespit edebilmek ve buna göre hızlı kararlar alabilmek isterler.

Gerçek Zamanlı Analiz Uygulamaları

Yüksek Frekanslı Ticaret (HFT)

Mikrosaniyeler içinde duygu değişimlerini tespit ederek otomatik ticaret stratejilerini besleme

Algoritmik Ticaret

Duygu sinyallerine dayalı olarak otomatik alım-satım kararları verme

Risk Yönetimi

Anlık duygu değişimlerini izleyerek risk maruziyetini yönetme

Erken Uyarı Sistemleri

Piyasa çalkantılarını öngörerek önlem alma

4. Mevcut Araştırmalar ve Çalışmalar

4.1 Akademik Araştırmalar ve Bilimsel Makaleler

Akademik araştırmalar, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenmesi tekniklerinin finansal piyasa duyarlılığını analiz etmek ve tahmin etmek için kullanımına odaklanmaktadır. Bu alandaki çalışmalar, genellikle sosyal medya platformlarından (özellikle Twitter), haber kaynaklarından ve finansal raporlardan elde edilen metin verilerini kullanarak yatırımcı duyarlılığını ölçmeyi amaçlamaktadır.

Önemli Araştırma Bulguları

NLP modellerinin geleneksel tekniklere kıyasla marjinal bir iyileşme sağladığı, ancak veri setinin özelliklerine bağlı olarak bu iyileşmenin değişebileceği belirtilmektedir [330]
Çin'deki Harbin Teknoloji Enstitüsü'ndeki araştırmacılar, HGM-GIF adlı yeni bir model geliştirmiştir [332]
Büyük dil modellerinin (LLaMA 3.2) İngilizce ve İspanyolca finansal raporlarda nedensellik tespitinde etkin olduğu gösterilmiştir [328]

Yeni Veri Setleri ve Kıyaslamalar

FinNLI: Çeşitli finansal metinler için 21.304 çift içeren bir kıyaslama veri seti [347]
FinMTEB: Çince ve İngilizce olmak üzere 64 alana özgü veri setini kapsayan kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi [348]
Fin-E5: e5-Mistral-7B-Instruct modelinin finansal bir uyarlaması [348]

4.2 Endüstriyel Uygulamalar ve Ticari Ürünler

Piyasa duyarlılığı analizi için NLP tabanlı çözümler, finans endüstrisinde giderek daha fazla benimsenmekte ve ticari ürünler haline gelmektedir. Bu ürünler, genellikle yatırım firmaları, bankalar ve bireysel yatırımcılar tarafından piyasa eğilimlerini tahmin etmek, riskleri yönetmek ve daha bilinçli yatırım kararları almak için kullanılmaktadır.

Bloomberg

Terminal hizmetine entegre ettiği duygu analizi aracı ile çeşitli varlıklar için gerçek zamanlı duygu skorları sunmaktadır [340], [342].

RavenPack

NLP'yi kullanarak haber ve sosyal medyadan yapılandırılmamış verileri analiz eder ve piyasa eğilimlerini belirlemeyi amaçlar [340], [342].

Finansal Suçla Mücadele

Yeni nesil NLP, şüpheli işlemleri, dolandırıcılık girişimlerini ve diğer yasa dışı faaliyetleri belirlemek için kullanılmaktadır [329].

4.3 Açık Kaynak Projeler ve Araçlar

Piyasa duyarlılığı analizi için NLP uygulamaları, önemli sayıda açık kaynak proje ve araç tarafından desteklenmektedir. Bu projeler, araştırmacılara ve geliştiricilere duygu analizi modelleri oluşturmak, veri setlerine erişmek ve farklı NLP tekniklerini denemek için bir temel sağlar.

Popüler Açık Kaynak Projeler

GitHub Projeleri

Stock-Market-Sentiment-Analysis-NLP-GloVe-TensorFlow: Hisse senedi piyasası haber makalelerinin duygusunu analiz etmek için GloVe gömmelerini ve TensorFlow/Keras kullanır [322]
StockSight: Elasticsearch, Twitter, haber başlıkları, NLP ve Python'da duygu analizi kullanarak hisse senedi piyasası analizörü [324]
FinGPT: Finansal NLP görevleri için açık kaynaklı büyük dil modelleri ve veri setleri sağlamayı amaçlayan bir girişim [284], [285]

Platformlar ve Kütüphaneler

Hugging Face: Önceden eğitilmiş çok sayıda NLP modeline (BERT, RoBERTa, GPT vb. dahil) erişim sağlar
Python Kütüphaneleri: Transformers, Tokenizers, NLTK, Pandas, NumPy, Scikit-learn

5. Karşılaşılan Zorluklar ve Sınırlamalar

5.1 Veriye İlişkin Zorluklar

Sosyal medyadan, özellikle de Twitter gibi platformlardan elde edilen veriler, piyasa duyarlılığı analizi için kullanılmadan önce önemli ön işleme adımları gerektirir. Bu veriler genellikle gürültülü, yapılandırılmamış ve çeşitli önyargılar içerebilir.

Veri Gürültüsü

Twitter verilerinde sıkça karşılaşılan URL'ler, kullanıcı adları, özel karakterler ve gereksiz boşluklar gibi unsurlar, duygu analizi modellerinin performansını düşürebilir [296].

Örneğin, bir tweet'teki "great" kelimesi olumlu bir duygu ifade ederken, "not great" ifadesi tam tersi bir anlam taşır; ancak basit modeller bu nüansları kaçırabilir.

Sahte İncelemeler ve Yanlış Bilgi

Özellikle piyasa manipülasyonu amacıyla oluşturulan bot hesapları ve içerikleri, piyasa duyarlılığı analizini ciddi şekilde baltalayan unsurlardır [290].

Bu tür manipülasyonları tespit etmek ve filtrelemek oldukça zordur, çünkü botlar giderek daha sofistike hale gelmektedir.

Veri Kalitesi ve Miktarı

NLP modelleri, özellikle de derin öğrenme modelleri, etkili bir şekilde çalışmak için genellikle büyük miktarlarda temiz ve iyi yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyar [312].

Ancak, finansal kurumlar veya araştırmacılar, belirli ürünler veya müşteriler hakkında yeterli miktarda veriye sahip olmayabilir.

Dilin Dinamik Doğası

Aynı ifade, farklı bağlamlarda tamamen farklı anlamlara gelebilir. Özellikle sosyal medyada kullanılan dil, kısaltmalar, argo, emojiler ve sürekli evrim halindeki internet jargonu ile doludur [376].

Doğal Dil İşleme (NLP) araçlarının, bu tür nüansları ve bağlamsal anlamları sürekli ve tutarlı bir şekilde doğru yorumlaması oldukça zordur.

5.2 Model ve Yöntem Sınırlamaları

NLP modelleri ve duygu analizi teknikleri, insan dilinin karmaşıklığını tam olarak yakalamakta ve piyasa duyarlılığını yüksek doğrulukla ölçmekte çeşitli sınırlamalarla karşılaşmaktadır.

Bağlam Eksikliği

Bağlam eksikliği, duygu analizinin en temel zorluklarından biridir [290]. Aynı kelime veya ifade, farklı bağlamlarda tamamen zıt anlamlar taşıyabilir. Duygu analizi modelleri, özellikle de sözlük tabanlı veya daha basit makine öğrenmesi modelleri, bu tür nüansları anlamakta zorlanır.

Örnek: "This stock is sick!" ifadesi bağlama göre olumlu (harika) veya olumsuz (kötü) anlam taşıyabilir.

İroni ve Alaycılık (Sarcasm)

İroni ve alay, duygu analizi sistemleri için büyük bir engel teşkil eder [290]. İroni ve alay, genellikle söylenenin tam tersi bir anlam taşır ve bu anlamı çıkarmak için tonlama, mimikler veya derin bağlamsal anlayış gerekir ki bunlar metin tabanlı iletişimde genellikle eksiktir.

Dil Modellerinin Sınırları

Genel amaçlı Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), finansal metinlerin özelliklerini yakalamada yetersiz kalabilir. Finansal metinler, özel terminoloji, kısaltmalar, sayısal veriler ve karmaşık bağlamlar içerir. Genel LLM'ler, bu alana özgü nüansları anlamakta zorlanabilir [187].

Bir araştırma, şirket özelliklerinin (pazar değeri gibi) FinBERT gibi modellerde önyargıya yol açabileceğini, büyük şirketlerin daha olumlu sınıflandırılma eğiliminde olduğunu göstermiştir [152].

Transformer Modellerinin Sınırlamaları

Yüksek Hesaplama Maliyeti

BERT ve türevleri gibi transformer modellerinin eğitimi ve kullanımı, özellikle de büyük ölçekli modeller için yüksek hesaplama maliyeti gerektirir [316], [317].

Kara Kutu Problemi

Bu modellerin "kara kutu" doğası, karar verme süreçlerinin anlaşılmasını ve yorumlanmasını zorlaştırır [313], [319].

Nötr Duygu Sınıflandırma

Transformer modelleri bazen nötr duygu sınıflandırmada zorluk yaşayabilir, belirsiz ifadeleri etkili bir şekilde ayırt edemeyebilir [316].

5.3 Etik ve Gizlilik Konuları

Sosyal medya verileri kullanılarak yapılan piyasa duyarlılığı analizlerinde, veri gizliliği ve etik konular önemli zorluklar olarak karşımıza çıkmaktadır.

Veri Gizliliği ve Yasal Uyum

Özellikle kişisel verilerin toplanması, işlenmesi ve depolanması süreçlerinde, GDPR (Genel Veri Koruma Tüzüğü) ve CCPA (California Tüketici Gizlilik Yasası) gibi düzenlemelere uyum sağlamak kritik önem taşır [424], [427].

Bu düzenlemeler, kullanıcıların verileri üzerindeki haklarını güçlendirmekte ve veri işleyen kuruluşlara önemli yükümlülükler getirmektedir.

AI Modellerinde Önyargı (Bias)

AI modellerinin eğitiminde kullanılan veri setlerinde var olabilecek önyargılar, duygu analizi sonuçlarını çarpıtabilecek önemli bir etik sorundur [424], [430].

Eğer eğitim verileri belirli demografik grupları, kültürel ifadeleri veya dil kullanımlarını yeterince temsil etmiyorsa veya bu verilerde sistematik önyargılar bulunuyorsa, geliştirilen AI modelleri de bu önyargıları öğrenerek hatalı veya adil olmayan sonuçlar üretebilir.

Model Şeffaflığı ve Açıklanabilir AI (XAI)

"Kara kutu" olarak adlandırılan, iç işleyişi anlaşılması zor modeller, özellikle finans gibi yüksek riskli alanlarda güven sorunu yaratabilir [430], [434].

Bu nedenle, açıklanabilir AI (Explainable AI - XAI) tekniklerinin kullanımı, model kararlarının gerekçelendirilmesi ve güvenin artırılması açısından önemlidir [421], [431].

Yasal Düzenlemeler ve Etik Kurallar

Finansal piyasalarda AI ve NLP kullanımına ilişkin yasal düzenlemeler ve etik kurallar giderek daha da önem kazanmaktadır. Avrupa Birliği'nin öncülük ettiği AI Yasası (AI Act), AI uygulamalarını risk seviyelerine göre sınıflandırmakta ve yüksek riskli uygulamalar için katı uyum gereklilikleri getirmektedir [427].

Finansal kuruluşlar, AI uygulamalarını geliştirirken ve kullanırken, bu yasal çerçevelere uyum sağlamak zorundadır.

6. Sonuç ve Geleceğe Bakış

6.1 Mevcut Durumun Özeti

Sosyal medya ve NLP tabanlı piyasa duyarlılığı analizi, finansal piyasalar da önemli bir araştırma ve uygulama alanı haline gelmiştir. Mevcut durumda, Twitter gibi platformlardan elde edilen büyük miktardaki metin verisi, VADER gibi sözlük tabanlı yöntemlerden BERT, FinBERT ve GPT gibi gelişmiş derin öğrenme modellerine kadar çeşitli NLP teknikleri kullanılarak analiz edilmektedir.

Mevcut Durumun Temel Özellikleri

Başarılar

Yüksek doğruluklu duygu analizi modelleri geliştirildi
Gerçek zamanlı analiz sistemleri kuruldu
Finansal alana özgü modeller (FinBERT, CryptoBERT) oluşturuldu
Ticari uygulamalar ve açık kaynak projeler yaygınlaştı

Devam Eden Zorluklar

Veri gürültüsü ve kalite sorunları
Dilin karmaşıklığı (ironi, argo, bağlamsal anlam)
Model önyargıları ve şeffaflık eksikliği
Etik ve gizlilik sorunları

6.2 Gelecek Trendler ve Beklentiler

Piyasa duyarlılığı analizinde NLP ve sosyal medya kullanımının geleceğine ilişkin birkaç önemli trend ve beklenti bulunmaktadır.

Büyük Dil Modelleri ve Üretken AI

GPT-4, Gemini gibi modeller, daha karmaşık finansal metinleri anlama, bağlamsal nüansları yakalama ve hatta duyarlılık analizi sonuçlarını yorumlayarak raporlar üretme konusunda daha yetenekli hale gelecektir.

Beklenen Etki: Daha doğru ve bağlamsal analiz yeteneği

Multimodal Analiz

Metinsel verilerin yanı sıra, görsel veriler (haberlerdeki grafikler, sosyal medyadaki görseller), sesli veriler (şirket toplantıları, röportajlar) ve sayısal piyasa verilerinin bir arada analiz edilmesi, daha zengin ve doğru duyarlılık göstergeleri sağlayacaktır.

Beklenen Etki: Daha kapsamlı piyasa analizi

Açıklanabilir AI (XAI)

Modellerin karar verme süreçlerinin şeffaflığının artırılması, önyargıların azaltılması ve etik ilkelere uyumun sağlanması, finansal kuruluşların ve yatırımcıların bu teknolojilere olan güvenini artıracaktır.

Beklenen Etki: Daha güvenilir ve şeffaf analiz sistemleri

Kişiselleştirilmiş Duyarlılık Göstergeleri

Yatırımcıların bireysel ihtiyaçlarına ve risk profillerine uygun, anlık duyarlılık bilgisi sunan sistemler önem kazanacaktır.

Beklenen Etki: Bireyselleştirilmiş yatırım stratejileri

Geleceğin Teknolojileri

Gizlilik Koruyan Teknolojiler

Federated learning, diferansiyel gizlilik gibi yöntemler, kullanıcı verilerinin gizliliğini korurken analiz yapmaya olanak tanıyacak

Gerçek Zamanlı Analiz

Mikrosaniyeler içinde duygu değişimlerini tespit eden ultra düşük gecikmeli sistemler

Çok Dilli ve Kültürel Analiz

Farklı kültürlerdeki duygu ifadelerini anlayabilen küresel modeller

Piyasa Duyarlılığı Analiz Süreci

flowchart TD A["Veri Toplama
Twitter, Reddit, Haberler"] --> B["Veri Ön İşleme
Temizleme, Tokenizasyon, Normalizasyon"] B --> C["Duygu Analizi Modelleri"] C --> D["Sözlük Tabanlı
VADER, SentiWordNet"] C --> E["Makine Öğrenmesi
SVM, Lojistik Regresyon"] C --> F["Derin Öğrenme
BERT, FinBERT, LSTM"] D --> G["Duygu Skorları"] E --> G F --> G G --> H["Analiz ve Yorumlama"] H --> I["Piyasa Tahmini
Hisse Senetleri, Kripto, Forex"] H --> J["Risk Yönetimi"] H --> K["Algoritmik Ticaret"] style A fill:#dbeafe,stroke:#1e3a8a,stroke-width:3px,color:#1e3a8a style B fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,stroke-width:3px,color:#92400e style C fill:#d1fae5,stroke:#10b981,stroke-width:3px,color:#065f46 style D fill:#fce7f3,stroke:#ec4899,stroke-width:3px,color:#be185d style E fill:#fce7f3,stroke:#ec4899,stroke-width:3px,color:#be185d style F fill:#fce7f3,stroke:#ec4899,stroke-width:3px,color:#be185d style G fill:#f3e8ff,stroke:#8b5cf6,stroke-width:3px,color:#6b21a8 style H fill:#ecfdf5,stroke:#10b981,stroke-width:3px,color:#065f46 style I fill:#fffbeb,stroke:#f59e0b,stroke-width:3px,color:#92400e style J fill:#fffbeb,stroke:#f59e0b,stroke-width:3px,color:#92400e style K fill:#fffbeb,stroke:#f59e0b,stroke-width:3px,color:#92400e