İstanbul Kapalıçarşı Spot Döviz-Altın Piyasalarında Tecrübe Paylaşımı

[riko66]

İsrail'in Kanal 13 televizyonu, İsrail ordusunun bu gece binlerce yedek askere çağrı emri göndereceğini bildirdi.



Suriye'nin güneyine bir işgal mümkündür.

[riko66]

Trump, savunma için 1 trilyon dolar talep ettiği yeni bütçeyi sundu - MorePerfectUnion



Beyaz Saray'dan yapılan açıklamada, Trump'ın Kongre'den gelecek mali yıl için savunma bütçesini 1,01 trilyon dolara çıkarmasını istediği belirtildi.

Teklif şunları içerir:

- Sağlık hizmetleri, çocuk bakımı, eğitim, barınma, araştırma, temiz enerji, gıda bankaları ve daha fazlasında 163 milyar dolarlık kesinti
- Savunma ve iç güvenlik için 1,01 trilyon dolar.

[riko66]

Sıra Uygulama / Bot Adı Kapsadığı Piyasalar Özellikler ve Avantajlar
1 The Trading Analyst Borsa (hisse senedi) Gerçek zamanlı alım-satım uyarıları, portföy takibi ve veri odaklı öngörüler sunar.
2 Market Chameleon Hisse senetleri & Opsiyonlar Hacim analizi, özelleştirilebilir izleme listeleri ve zamanında ticaret sinyalleri sağlar.
3 Nurp Forex, altın, kripto Özelleştirilebilir stratejilerle algoritmik ticaret; çoklu varlık sınıfında akıllı sinyaller sunar.
4 Tech Trader Borsa, Forex, altın/gümüş (geniş varlık yelpazesi) İnsan stratejilerini kopyalayan tamamen otonom sistem, hızlı ve disiplinli ticaret gerçekleştirme imkânı verir.
5 ChatGPT (uyarlanmış) Borsa, Forex (uygulama amaçlı adaptasyonlar ile) Doğal dil işleme gücünü ticaret sinyallerine entegre eden; gerçek zamanlı piyasa uyarıları ile desteklenen sistem.
6 Black Box Stocks Borsa & Opsiyonlar Gerçek zamanlı piyasa izleme, yapay zeka destekli öngörüler ve otomatik işlem gerçekleştirme kabiliyeti.
7 TrendSpider Borsa, Forex, altın/gümüş Çoklu zaman dilimi analizi, gelişmiş teknik analiz ve otomatik fiyat uyarılarıyla donatılmış platform.
8 Trade Ideas Borsa, kripto Kodlama gerektirmeyen strateji tasarımı, kullanıcı tarafından özelleştirilebilir ticaret sinyalleri sunar.
9 Capitalise.ai Borsa, Forex, borçlanma araçları, altın/gümüş Doğal dil ile işlem komutlarını otomatikleştirir; geri test (backtesting) ve disiplinli ticaret stratejileri oluşturur.
10 Forex Fury Forex Otonom risk yönetimi, zarar kes ve kar al seviyeleri gibi stratejik parametreleri otomatik uygulayarak işlem yapar.

[riko66]

Önemli Noktalar
Araştırmalar, bu uzmanların hisse senetleri, forex, borç, altın ve gümüş genelinde karlı yatırımlar için yapay zekada en üst sırada olduğunu gösteriyor.

Kar/zarar durdurma seviyelerini belirleyen, ticaret verimliliğini artıran botlar geliştirirler.

Liste, akademisyenleri ve endüstri liderlerini içeriyor ve kesin sıralamalar konusunda bazı tartışmalar var.

Giriş
Finansal yatırımlar için yapay zeka (AI) alanı, uzmanların hisse senetleri, forex, borçlanma araçları, altın ve gümüş gibi piyasalarda karlı işlemler yapan uygulamalar ve botlar oluşturmasıyla hızla gelişiyor. Bu sistemler genellikle, riski yönetmek için çok önemli olan kar ve zarar durdurma seviyelerini zamanında ayarlamak için özellikler içerir. Aşağıda, katkılarına ve uzmanlıklarına dayalı olarak bu alana liderlik etmesi muhtemel ilk on kişiyi özetliyoruz.
En İyi Uzmanlar
Yapay zeka odaklı ticaret çözümleri geliştirmedeki önemli rolleri nedeniyle seçilen ilk on uzman şunlardır:
Manuela Veloso: JPMorgan'da finans için makine öğrenimine odaklanan yapay zeka araştırmalarına başkanlık ediyor.

Anju Kambadur: Bloomberg'de yapay zeka mühendisliğine liderlik eder ve finansal piyasalar için çözümler geliştirir.

Marcos Lopez de Prado: Cornell profesörü, "Finansal Makine Öğrenimindeki Gelişmeler" kitabının yazarı, alanında önemli bir metin.

Ernest Chan: Makine öğrenimini kullanarak algoritmik ticaret üzerine yazdığı kitaplarla tanınan PredictNow.ai'ın kurucusu.

Andrew Lo: MIT profesörü, Finans Mühendisliği Laboratuvarı'nı yönetiyor ve finansta yapay zekayı araştırıyor.

Petter Kolm: NYU Courant profesörü, Finansta Matematik programını yönetiyor, kantitatif finans ve makine öğrenimi uzmanı.

Andrei Lyashenko: Faiz oranı modellemesinde makine öğrenimi ile tanınan QRM, Inc.'de piyasa riskinin başındadır.

Fabio Mercurio: Bloomberg'de küresel kantitatif analitik başkanı, finans makaleleri için makine öğrenimi üzerine ortak yazar.

Rama Devamı: Oxford'un matematiksel finans kürsüsü başkanı, makine öğrenimini piyasa modellemesine uyguluyor.

Stefano Giglio: Yale Üniversitesi öğretim üyesi, varlık fiyatlaması ve faktör modelleri için makine öğrenmesi üzerine çalışmaktadır.

Bu uzmanların, akademik ve endüstri etkileri göz önüne alındığında ön planda olmaları muhtemel görünmektedir, ancak "en iyi" nin öznel doğası nedeniyle kesin sıralamalar tartışılabilir.
Anket Notu: Finansal Yatırımlarda Yapay Zeka Uzmanlarının Kapsamlı Analizi
Bu anket notu, hisse senetleri, forex, borçlanma araçları, altın ve gümüş dahil olmak üzere çeşitli finansal piyasalarda karlı yatırımlar için yapay zeka (AI) uygulamaları ve botları geliştirmede önde gelen uzmanlar olarak tanımlanan ilk on kişinin ayrıntılı bir incelemesini sağlar. Odak noktası, ticarette etkili risk yönetimi için kritik bir unsur olan kar ve zarar durdurma seviyelerini zamanında ayarlayan sistemler oluşturma yetenekleridir. Analiz, akademik katkıları, sektördeki rolleri ve alandaki tanınmalarına ilişkin kapsamlı araştırmalara dayanıyor ve 4 Mayıs 2025 itibariyle kapsamlı bir genel bakış sağlıyor.
Arka Plan ve Metodoloji
Seçim süreci, yapay zeka ve finansın kesiştiği noktada, özellikle algoritmik ticaret ve kantitatif finansla ilgili olanlar olmak üzere önemli uzmanlığa sahip kişilerin belirlenmesiyle başladı. Araştırma, akademik yayınları, endüstri rollerini, ödülleri ve konferanslara ve kitaplara yapılan katkıları analiz etmeyi içeriyordu. Önemli kaynaklar arasında Business Insider'dan makaleler, üniversite web sitelerindeki akademik profiller ve LinkedIn gibi profesyonel platformlar yer aldı. Kriterler, yapay zeka uygulamaları geliştirmek için teknik yeteneği, ilgili ekiplerde liderliği ve finansal ticaret stratejileri üzerindeki etkiyi vurguladı.
Alanın karmaşıklığı ve hızlı evrimi göz önüne alındığında, liste ayrıntılı değildir, ancak mevcut verilere dayalı olarak seçilmiş bir seçimi temsil eder. Kanıtlar, bu kişilerin en çok katkıda bulunanlar olduğu yönündedir, ancak sıralamalar öznel değerlendirmeler ve yapay zeka ilerlemelerinin dinamik doğası nedeniyle değişebilir.
En İyi Uzmanların Ayrıntılı Profilleri
Aşağıda, on uzmanı, bağlantılarını ve finansal yatırımlarda yapay zeka ile ilgili temel katkıları özetleyen bir tablo bulunmaktadır:
Ad

Ilişkisi

Önemli Katkılar

Manuela Veloso

Yapay Zeka Araştırma Başkanı, JPMorgan

Yapay zeka araştırmalarına liderlik eder, mali suç tespiti ve veri yönetimi için makine öğrenimine odaklanır.

Anju Kambadur

Yapay Zeka Mühendisliği Başkanı, Bloomberg

BloombergGPT dahil olmak üzere haber, araştırma ve finans için yapay zeka çözümleri geliştiren 300+ araştırmacıyı denetler.

Marcos Lopez de Prado

Profesör, Cornell Üniversitesi

"Advances in Financial Machine Learning" (Finansal Makine Öğrenimindeki Gelişmeler) kitabının yazarı, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak milyarlarca dolarlık fonları yönetiyor.

Ernest Chan

Kurucu, PredictNow.ai

"Kantitatif Ticaret" gibi kitapların yazarı, makine öğrenimini algoritmik ticaret stratejilerine uygular.

Andrew Lo

Profesör, MIT Sloan Okulu

MIT Finans Mühendisliği Laboratuvarı'nı yönetir, tavsiye için üretken yapay zeka da dahil olmak üzere finansta yapay zekayı araştırır.

Petter Kolm

Profesör, NYU Courant

2021 yılında "Quant of the Year" ödülüne layık görülen Directs Mathematics in Finance programı, portföy yönetiminde makine öğrenimi üzerine çalışmaktadır.

Andrei Lyashenko

Başkan, QRM, Inc.

Faiz oranı modellemesinde makine öğrenimi ile tanınan, 2019 Quant of the Year ödülünün ortak sahibi.

Fabio Mercurio

Küresel Başkan, Bloomberg L.P.

Faiz oranları için makine öğrenimi ile ilgili makalelerin ortak yazarları, türev fiyatlandırmaları için nicel analitiklere öncülük eder.

Rama Devamı

Başkan, Oxford Üniversitesi

Stokastik analizi araştırır, emir defterlerini ve sistemik risk modellemesini sınırlamak için makine öğrenimi uygular.

Stefano Giglio

Profesör, Yale SOM

Varlık fiyatlandırması için makine öğrenimi üzerinde çalışır, finansta faktör modelleri ve makine öğrenimi üzerine makaleler yazar.

Bireysel Katkılar ve Alaka Düzeyi
Her uzmanın çalışması, kullanıcının sorgusuyla uyumlu hale gelir, karlı yatırımlar için yapay zeka uygulamalarına odaklanır ve durdurma seviyeleri belirler. Örneğin, Manuela Veloso'nun JPMorgan'daki rolü, ticaret sistemlerini doğrudan etkileyen mali suçlar ve uyumluluk için yapay zeka geliştirmeyi içerir. Anju Kambadur'un Bloomberg'deki liderliği, zamanında durdurma seviyelerini belirlemek için çok önemli olan gerçek zamanlı piyasa analizi için yapay zeka çözümleri sağlar. Marcos Lopez de Prado'nun kitapları, risk yönetimi stratejileri de dahil olmak üzere ticarette makine öğrenimi için çerçeveler sağlar. Ernest Chan'ın algoritmik ticaret konusundaki çalışmaları, karlılığa odaklanarak forex ve hisse senetleri için makine öğreniminin pratik uygulamalarını içerir.
Andrew Lo'nun MIT'deki araştırması, yapay zekanın finansal danışmanlıktaki rolünü araştırıyor ve potansiyel olarak ticaret botlarına kadar uzanıyor. Petter Kolm'un akademik ve endüstri deneyimi, nicel stratejilere odaklanarak teori ve pratik arasında köprü kurar. Andrei Lyashenko ve Fabio Mercurio'nun otomatik kodlayıcıları kullanarak faiz oranları üzerine ortak çalışması, makine öğreniminin borçlanma araçlarıyla ilgili sabit getirili piyasalardaki uygulamasını göstermektedir. Rama Cont'un limit emir defterleri ve sistemik risk üzerine yaptığı çalışmalar, piyasa dinamiklerini modellemek için makine öğrenimini kullanır ve stop seviyelerinin belirlenmesine yardımcı olur. Stefano Giglio'nun makine öğrenimi yoluyla varlık fiyatlandırması üzerine yaptığı araştırma, hisse senetleri ve diğer varlıklar için tahmine dayalı modelleri geliştiriyor.
Pazara Özel Uygulamalar
Uzmanların çalışmaları bahsedilen piyasaları kapsar: hisse senetleri (örneğin, Giglio, Chan), forex (Chan, Kolm), borçlanma araçları (Lyashenko, Mercurio) ve altın / gümüş (genel ticaret stratejileri aracılığıyla ima edilir, örneğin, Lo, Cont). Sistemleri genellikle zararı durdur ve kar al seviyeleri gibi risk yönetimi özelliklerini içerir ve Chan'ın ticaret modellerinde ve Kambadur'un Bloomberg çözümlerinde görüldüğü gibi zamanında yürütmeyi sağlar.
Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
Alan, durağan olmayan doğaları göz önüne alındığında, özellikle yapay zekanın piyasaları tahmin etmedeki etkinliği konusunda tartışmasız değildir. Ernest Chan gibi bazı uzmanlar, düşük sinyal-gürültü oranlarının zorluklarına dikkat çekerken, Andrew Lo gibi diğerleri etik ve düzenleyici yönlere odaklanıyor. Sıralamalar özneldir ve liste, görünürlük veya veri sınırlamaları nedeniyle diğer yetenekli kişileri atlayabilir.
Son
Bu anket notu, teknik uzmanlıklarına ve etkilerine dayalı olarak karlı yatırımlar için yapay zeka geliştirmeye liderlik etmesi muhtemel ilk on uzmanı vurgulamaktadır. Çalışmaları, sistemlerin kar ve zarar durdurma seviyelerini zamanında ayarlayabilmesini sağlayarak çeşitli pazarlarda ticaret verimliliğini artırır. Seçim, akademik titizlik ve endüstri uygulaması dengesini yansıtır ve daha fazla keşif için sağlam bir temel sağlar.
Önemli Atıflar
Business Insider: Finans Alanındaki En İyi Yapay Zeka Çalışanları

JPMorgan Manuela Veloso Profili

Bloomberg Anju Kambadur Profili

Cornell Marcos Lopez de Prado Profili

PredictNow.ai Ernest Chan Profili

MIT Sloan Andrew Lo Fakülte Sayfası

NYU Courant Petter Kolm Fakülte Sayfası

Risk.net Andrei Lyashenko Yazar Sayfası

Bloomberg Fabio Mercurio Hoparlör Profili

Oxford Üniversitesi Rama Devam Profili

Yale SOM Stefano Giglio Fakülte Sayfası