Hürriyet veri analiz platformu arayüzünü gösteren gösterge paneli görseli
Yapay Zeka Destekli Karar Optimizasyonu

Büyük veri kümelerini gerçek zamanlı işleyen, riski ölçen ve kararı destekleyen analiz altyapısı

Hürriyet, finansal ve kurumsal veri akışlarını milisaniyeler içinde işleyerek örüntü tespiti, risk skorlaması ve strateji önerisi üretir. Her çıktı, geçmiş performans kayıtlarıyla birlikte raporlanır.

Canlı Sistem Özeti
İşlenen veri noktası / gün1.240.000+
Ortalama işlem gecikmesi38 ms
Aktif risk modeli6
Gerçek Zamanlı Analiz

Yapay zeka, büyük veri kümelerini akış halinde işler ve örüntüleri anlık olarak sınıflandırır

Sistem, piyasa verisi, işlem hacmi ve makro göstergeleri sürekli bir veri akışı olarak alır. Her kayıt, önceden eğitilmiş model katmanlarından geçirilerek anomali, korelasyon ve trend sinyali açısından değerlendirilir. İşlem gecikmesi, veri hacminden bağımsız olarak sabit tutulur.

  • Veri işleme mimarisiAkış tabanlı (stream)
  • Model güncelleme sıklığı15 dk
  • Desteklenen veri formatıJSON, CSV, FIX
  • Ortalama gecikme38 ms
  • Şifreleme standardıAES-256 / TLS 1.3
Canlı Veri Akışı — Örnek Kayıt
Enstrüman grubuEQ-TR-42
Örüntü güven skoru0.87
Volatilite endeksi21.4
Anomali bayrağıYok
İşlem zaman damgası14:22:07.038
Risk Yönetimi Çerçevesi

Tahmine dayalı modeller, veriyi dört aşamalı bir süreçle işleyerek risk skoru ve eyleme dönüştürülebilir öneri üretir

Süreç, ham veri girişinden strateji önerisine kadar izlenebilir ve denetlenebilir şekilde tasarlanmıştır.

01

Veri Girişi

Piyasa, portföy ve harici kaynaklardan gelen veriler doğrulanır, normalize edilir ve zaman damgasıyla kayıt altına alınır.

02

Örüntü Tanıma

Model katmanları, geçmiş verilerle eğitilmiş referans örüntülerle karşılaştırma yaparak istatistiksel sapmaları tespit eder.

03

Risk Skorlaması

Tespit edilen sinyaller, volatilite ve korelasyon verileriyle birleştirilerek 0-100 arasında bir risk skoruna dönüştürülür.

04

Eyleme Dönüşen Öneri

Skor eşik değerlerini aşan durumlar için pozisyon ayarlama veya izleme önerisi, gerekçesiyle birlikte raporlanır.

Şeffaflık ve Performans

Günlük raporlama ile geçmiş performans, düzeltme yapılmadan kayıt altına alınır

Aşağıdaki tablo, sistemin son beş işlem gününe ait örnek performans kaydını gösterir. Tüm veriler ilgili işlem gününün kapanışında sabitlenir.

Tarih Analiz Edilen Sinyal Ortalama Risk Skoru Gerçekleşen Getiri Sapma Oranı
12.03 2.140 41 +1,8% 0,6%
13.03 1.980 38 +0,9% 0,4%
14.03 2.310 52 -0,3% 0,9%
17.03 2.075 44 +1,2% 0,5%
18.03 2.202 47 +0,6% 0,3%

Geçmiş performans verileri, gelecekteki sonuçların bir göstergesi değildir. Tablo, sistemin metodolojisini ve raporlama disiplinini örneklemek amacıyla sunulmuştur; tüm kayıtlar ilgili işlem gününe ait ham verilerle birlikte arşivlenir.

Entegrasyon ve Ölçeklenebilirlik

Mevcut finansal ve kurumsal veri kaynaklarına doğrudan bağlanacak şekilde tasarlandı

Platform, veri hacmi arttıkça yatay olarak ölçeklenir; entegrasyon katmanı mevcut altyapıyı değiştirmeden çalışır.

40+

Desteklenen veri sağlayıcısı ve borsa API'si, standart kimlik doğrulama protokolleriyle bağlanır.

99,9%

Ölçülen sistem erişilebilirliği; bakım pencereleri önceden bildirilir ve durum sayfasından takip edilebilir.

<50ms

Kurumsal veri kaynaklarından gelen istekler için ölçülen ortalama API yanıt süresi.

API dokümantasyonuna erişim talebi →
Hakkımızda

Hürriyet, veri odaklı karar süreçlerini teknik disiplinle destekler

Ekip, finansal veri mühendisliği ve istatistiksel modelleme alanlarında çalışır. Platform, kara kutu yaklaşımından uzak durur; her risk skoru ve öneri, hangi veri noktalarına ve model parametrelerine dayandığı görünür şekilde sunulur.

Veri güvenliği, mimarinin merkezinde tutulur: tüm kayıtlar şifrelenir, erişim izinleri rol bazlı tanımlanır ve işlem logları denetim amaçlı saklanır.

Hürriyet ekip çalışma alanından veri analizi ve model geliştirme süreci
Metodoloji ve Güvenlik

Algoritmik yapı ve veri güvenliği hakkında sık sorulan sorular

Risk skorları hangi veri kaynaklarına dayanır?

Skorlar; fiyat hareketleri, işlem hacmi, volatilite göstergeleri ve kullanıcı tarafından tanımlanan portföy verilerinin birleştirilmesiyle hesaplanır. Kaynak ağırlıkları raporlarda belirtilir.

Modeller ne sıklıkla yeniden eğitilir?

Model katmanları 15 dakikalık aralıklarla güncellenir; yapısal model revizyonları ise çeyreklik periyotlarla test edilip devreye alınır.

Veriler nasıl saklanır ve korunur?

Tüm veri trafiği TLS 1.3 ile iletilir, depolanan kayıtlar AES-256 standardıyla şifrelenir. Erişim, rol bazlı yetkilendirme ile sınırlandırılır.

Performans raporları düzeltilebilir mi?

Hayır. Günlük kapanışta sabitlenen kayıtlar geriye dönük olarak değiştirilmez; düzeltme gerektiren durumlar ayrı bir notla belirtilir.

Platform hangi ölçekteki kurumlar için uygundur?

Bireysel algoritmik yatırımcılardan kurumsal portföy yönetimi ekiplerine kadar farklı veri hacimlerine göre ölçeklenecek şekilde yapılandırılmıştır.

Model mimarisi ve veri güvenliği protokolleri, teknik metodoloji dokümanında ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Metodoloji Dokümanını İste
Başlamaya Hazır Mısınız

Veri setinizi optimize edin veya demo hesabıyla sistemi test edin

Demo hesabı, gerçek veri akışının kısıtlı bir kopyasıyla çalışır; risk skorlaması ve raporlama modülleri tam kapasiteyle erişilebilir durumdadır.

Tüm sistemler operasyonel — son kontrol 12 dakika önce