BIST-Financial-Qwen-7B

Qwen KAP Turkish Financial Sentiment Model

BIST100 piyasası için özelleştirilmiş KAP (Kamuyu Aydınlatma Platformu) bildirimi analiz modeli.

Bu model, Qwen2.5-7B-Instruct üzerine iki aşamalı fine-tuning ile eğitilmiştir.

Model Bilgileri

Kullanım Alanları

• KAP bildirimlerinden sentiment analizi
• Hisse senedi haberlerinin değerlendirilmesi
• Volatilite tahmini
• İlişkili taraf işlemi tespiti
• Döviz etkisi analizi
• Bildirim kategorilendirmesi

İki Aşamalı Eğitim

Stage 1: Türkçe Finansal Sentiment

• Dataset: 161K Türkçe finansal haber (ituperceptron/turkish-financial-sentiment)
• Görev: 3 sınıflı sentiment (pozitif/nötr/negatif)
• Amaç: Modele Türkçe finansal dil ve terminoloji öğretmek

Stage 2: KAP Çok Boyutlu Analiz

• Dataset: 3.8K KAP bildirimi (GPT-4 etiketli) (furkanyllmz/kap-turkish-financial-sentiment)
• Görev: Multi-label JSON üretimi (sentiment, volatilite, kategori vb.)
• Amaç: KAP bildirimlerinden yapılandırılmış veri çıkarımı

Eğitim Parametreleri

• Fine-tuning: LoRA (Low-Rank Adaptation)
• Epochs: 3
• Learning Rate: 1e-5
• Batch Size: 4
• LoRA Rank: 64
• LoRA Alpha: 128

Dosyalar

MLX Format (macOS Apple Silicon)

├── config.json
├── model.safetensors
├── tokenizer.json
└── tokenizer_config.json

GGUF Format (Windows/Linux/Cross-platform)

└── gguf/
    └── qwen-kap-final-Q4_K_M.gguf (4.4 GB)

Kullanım

MLX ile (macOS)

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("MODEL_REPO_ID")

messages = [
    {"role": "system", "content": """Sen bir KAP uzmanısın. Verilen bildirimi analiz et ve JSON formatında sonuç üret:
{
  "sentiment": <-40 ile +40 arası>,
  "volatility": <0-5>,
  "is_related_party": <0/1>,
  "currency_impact": <0/1/2>,
  "category": "<KATEGORI>"
}"""},
    {"role": "user", "content": "ASELSAN, Savunma Sanayii Başkanlığı ile 500 milyon dolarlık yeni ihale sözleşmesi imzaladı."}
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=150)
print(response)

Transformers ile

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MODEL_REPO_ID")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MODEL_REPO_ID")

# ... aynı mesaj formatı

llama.cpp ile (GGUF)

./llama-cli -m qwen-kap-final-Q4_K_M.gguf \
  -p "<|im_start|>system
Sen bir KAP uzmanısın...<|im_end|>
<|im_start|>user
ASELSAN yeni ihale kazandı.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
" -n 150

Ollama ile

# Modelfile oluştur
echo 'FROM ./qwen-kap-final-Q4_K_M.gguf' > Modelfile
ollama create qwen-kap -f Modelfile
ollama run qwen-kap

LM Studio ile

1. GGUF dosyasını indir
2. LM Studio'da "My Models" → "Import" ile ekle
3. Chat arayüzünde kullan

Çıktı Formatı

Model JSON formatında çıktı üretir:

{
  "sentiment": 30,
  "volatility": 2,
  "is_related_party": 0,
  "currency_impact": 2,
  "category": "YATIRIM_SOZLESME"
}

Sentiment Değerleri

Volatilite Değerleri

Kategoriler

• GENEL_BILGI - Rutin bilgilendirmeler
• FINANSAL_RAPOR - Mali tablolar, kâr/zarar
• YATIRIM_SOZLESME - Yeni yatırım, sözleşme
• SERMAYE_TEMETTU - Temettü, sermaye artırımı
• KAR_PAYI_DAGITIM - Kâr payı dağıtımı

Sınırlamalar

• Model sadece Türkçe finansal metinler için optimize edilmiştir
• Yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz
• Gerçek zamanlı piyasa verisi içermez
• Tahminler %100 doğruluk garantisi vermez

Lisans

Apache 2.0

Teşekkürler

• ITU Perceptron - Stage 1 eğitimi için turkish-financial-sentiment dataseti
• Qwen Team - Base model

Katkıda Bulunanlar

• Furkan Yılmaz - (@furkanyllmz)
• Aleyna Taşdemir (@aleynatasdemir)

Referanslar

• Qwen2.5 Technical Report
• KAP - Kamuyu Aydınlatma Platformu

---

Not: Bu model araştırma ve kişisel QuantTrade algoritmalarına anlamlı feature ekleme amaçlıdır. Yatırım kararlarınızda profesyonel danışmanlık almanızı öneririz.