Araştırmacılar, finansal piyasalardaki büyük düşüş ve yükselişleri 10 gün önceden tahmin edebilen ORCA adlı yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Sistem, geleneksel risk modellerinin aksine, farklı varlıklar arasındaki karmaşık ilişki ağlarını analiz ederek tahminlerde bulunuyor. ORCA, 24 farklı borsa enstrümanından elde edilen verileri spektral grafik teorisi ve rastgele matris teorisiyle işleyerek 206 boyutlu özellik vektörleri oluşturuyor. Bu yaklaşım, finansal piyasaların sadece oynaklık değil, aynı zamanda varlıklar arası korelasyon yapılarının da önemli bilgiler taşıdığı prensibine dayanıyor. Sistem, makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak kalibre edilmiş olasılık tahminleri sunuyor.

Araştırmacılar, çoklu yapay zeka ajanlarından oluşan MarketSenseAI sisteminin borsa performansını inceledi. Sistem, haber analizi, temel analiz, piyasa dinamikleri ve makroekonomik veriler üzerinde uzmanlaşmış dört farklı AI ajanını kullanıyor. S&P 500'de 19 aylık test döneminde sistem, aylık ortalama %2,18 getiri sağlayarak pasif yatırım stratejilerini %1,03 puan geride bıraktı. 10.000 rastgele portföy simülasyonunda %99,7'lik dilime yerleşen bu başarı istatistiksel olarak anlamlı bulundu. Araştırma, yapay zeka destekli yatırım önerilerinin tesadüften ziyade gerçek bir değer kattığını gösteren ilk kapsamlı portföy düzeyindeki doğrulama çalışması.

Princeton ve Columbia üniversitelerinden araştırmacılar, otomatik piyasa yapıcılarının (AMM) neden belirli matematiksel formüller kullandığını açıkladı. Uniswap'in xy=k formülü ve Balancer'ın ağırlıklı geometrik ortalaması gibi popüler tasarımların arkasındaki matematiksel nedenleri ilk kez teorik olarak kanıtladılar. Çalışma, geçerlilik değişmezliği, Pareto verimliliği ve birim değişmezliği olmak üzere üç temel aksiyomdan yola çıkarak bu formüllerin kaçınılmaz olduğunu gösteriyor. Araştırma, kripto para borsalarının çalışma prensiplerini anlamak ve gelecekteki AMM tasarımlarını optimize etmek için önemli bir teorik temel sağlıyor.

MIT araştırmacıları, büyük dil modeli tabanlı yapay zeka ajanlarının finansal piyasalarda nasıl davrandığını inceledikleri deneysel çalışmada çarpıcı sonuçlar elde etti. AI ajanları, tıpkı insanlar gibi davranışsal önyargılar sergiledi ve bireysel seviyedeki bu önyargılar piyasa düzeyinde balonlara yol açtı. Çalışma, AI'ların finansal karar verme süreçlerindeki rolünün artmasıyla birlikte piyasa dinamiklerinin nasıl değişebileceğine dair önemli ipuçları sunuyor. Araştırmacılar, belirli müdahalelerle AI davranışlarını kontrol edebileceklerini de gösterdi.

Araştırmacılar, borsa işlemlerinde devrim yaratabilecek yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. AlphaQuanter adlı bu sistem, büyük dil modellerini pekiştirmeli öğrenme ile birleştirerek otomatik borsa ticareti yapıyor. Geleneksel çok-ajanlı sistemlerin aksine, tek bir akıllı ajan kullanarak daha tutarlı ve verimli kararlar alabiliyor. Sistem, finansal araçları dinamik olarak kullanırken şeffaf bir karar verme süreci sunuyor. Kapsamlı deneyler, AlphaQuanter'ın finansal performans açısından en güncel yöntemleri geride bıraktığını gösterdi. Özellikle sistemin yorumlanabilir akıl yürütme yapısı, insan tüccarlara değerli içgörüler sağlayabiliyor.

Batı Balkan ülkelerinin borsalarının kurumsal entegrasyonu, para politikalarının etkinliğini nasıl artırabileceğini inceleyen yeni bir araştırma dikkat çekiyor. Bosna-Hersek, Kuzey Makedonya ve Sırbistan'ın sermaye piyasalarındaki mevcut bölünmüşlük, bu ülkelerin ekonomik potansiyelini sınırlıyor. Araştırmacılar, Baltık OMX birleşmesini referans alarak, hipotetik bir Batı Balkan borsa entegrasyonunun etkilerini simüle etti. Çalışma, borsa birleşmelerinin küçük ve açık ekonomilerde para politikalarının varlık fiyatları üzerindeki etkisini nasıl yeniden şekillendirdiğini ortaya koymayı hedefliyor. Bu tür entegrasyonların, piyasa değerlemelerinin parasal şoklara olan duyarlılığını değiştirerek, merkez bankalarının politika araçlarını daha etkili kullanabilmelerine olanak sağlayabileceği öne sürülüyor.

Araştırmacılar, finansal piyasaları yüksek doğrulukla simüle edebilen EvoMarket adlı yeni bir sistem geliştirdi. Bu simülatör, gerçek borsa mekanizmalarını taklit ederek piyasa stres testleri ve politika analizleri yapılmasını sağlıyor. Geleneksel simülatörlerden farklı olarak, çoklu varlık ticareti ve günler arası işlemleri destekleyebiliyor. Sistem, gerçek limit emir defterlerini taklit eden mikroyapı doğruluğu sunurken, piyasa açılış müzayedeleri ve fiyat limitleri gibi kurumsal mekanizmaları da içeriyor. Oracle rehberli öğrenme yaklaşımı sayesinde pahalı kalibrasyona ihtiyaç duymadan çalışabilen EvoMarket, finansal araştırmalar ve risk yönetimi için önemli bir araç olarak öne çıkıyor.

Çinli araştırmacılar, Shanghai Borsası endeks tahminlerinde devrim yaratabilecek yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. CTLNet adı verilen bu hibrit sistem, üç farklı derin öğrenme teknolojisini birleştireyor: konvolüsyonel sinir ağları (CNN), transformer mimarisi ve LSTM ağları. Model, geleneksel tek-teknoloji yaklaşımlarının aksine, her bir yöntemin güçlü yanlarını harmanlayarak finansal verilerdeki karmaşık kalıpları daha başarılı şekilde yakalıyor. Transformer'ın dikkat mekanizması uzun vadeli bağımlılıkları analiz ederken, CNN yerel kalıpları, LSTM ise zamansal dizilerdeki değişimleri işliyor. Yapılan karşılaştırmalı testlerde, CTLNet'in mevcut en gelişmiş modelleri geride bıraktığı görüldü. Bu gelişme, sadece Çin borsası için değil, global finansal piyasaların yapay zeka destekli analizi için önemli bir adım sayılıyor.

Ethereum blokzincirinde Maksimal Çıkarılabilir Değer (MEV) gelirlerinin nereden geldiği kritik bir soru. Araştırmacılar, merkezi ve merkeziyetsiz borsalar arası arbitrajların önceki teorik modellerde olduğundan çok daha büyük ölçekte gerçekleştiğini keşfetti. Geleneksel Black-Scholes modelinin sürekli fiyat hareketleri varsayımının yetersiz kaldığı ortaya çıktı. CEX-DEX arbitrajlarının büyük likidite havuzlarının toplam aktivitesi kadar işlem hacmi gerektirdiği ve MEV ile karşılaştırılabilir kârlar sağladığı belirlendi. Bu bulgular, Ethereum ekosisteminde MEV'in zararsız kaynaklardan geldiğine dair varsayımları sorguluyor.

Blockchain teknolojisinde kripto varlıklar artık bireylerden ziyade kurumsal organizasyonlar tarafından kontrol ediliyor. DAO hazineleri, konsorsiyum cüzdanları ve emanetçi borsalar çok taraflı yetkilendirme sistemleri kullanıyor ancak mevcut ödeme mekanizmaları hâlâ tek kullanıcılı cüzdanlara odaklanmış durumda. Araştırmacılar bu sorunu çözmek için DAO² adlı yeni bir çerçeve geliştirdi. Bu sistem, eşik kontrolüne sahip bir organizasyonun diğerine ödeme yapmasını sağlarken, alıcının kimliğini gizli tutma seçeneği de sunuyor. Sistem dağıtık anahtar türetme, gizli adres üretimi ve eşik imza teknolojilerini birleştirerek kurumsal blockchain transferleri için kapsamlı bir çözüm getiriyor.