LLM Tabanlı Trading Botlarını Karşılaştırma: AI Ajanları, Teknikler ve Otomatik Trading'de Sonuçlar

Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) ve AI ajanlarının yükselişi, algoritmik trading dünyasını kökten değiştirdi. Bugün, gelişmiş AI mimarileriyle oluşturulan trading botları piyasa verilerini analiz edebiliyor, işlemleri gerçekleştirebiliyor ve portföyleri bağımsız şekilde güncelleyebiliyor. Ancak yeni projeler hızla ortaya çıkarken, bu LLM tabanlı botlar birbirlerine göre nasıl konumlanıyor? Hangi modeller ve teknikler en iyi sonuçları sunuyor ve AI trading’in geleceğini hangi yenilikler şekillendiriyor?

Bu yazıda, en önde gelen LLM tabanlı trading botlarını yan yana karşılaştırıyor, en etkili kalite artırma tekniklerini özetliyor ve gerçek dünyadaki sonuçları inceliyoruz. Ayrıca trading platformlarını chatbot ajanlarına bağlayan önde gelen açık kaynak projelere değiniyor ve FlowHunt’ın AI ile günlük otomatik portföy yönetimini nasıl mümkün kıldığını gösteriyoruz.

En İyi LLM-Tabanlı Trading Botları & Ajan Framework’leri (2025)

1. FinMem

• Model: Katmanlı hafıza ve karakter tasarımına sahip LLM tabanlı ajan (repo )
• Teknikler: Profilleme (ajan kişiliği), katmanlı hafıza (hiyerarşik bağlam tutma) ve karar verme modüllerini birleştirerek insana yakın muhakeme sağlar. Gelişmiş trading için algısal alanın ince ayarına izin verir.
• Sonuçlar: 2024 IJCAI FinLLM yarışmasında (hisse senedi trading) klasik algoritmik ajanları geride bırakmıştır. Kararların uyarlanabilirliği ve yorumlanabilirliği ile öne çıkar.
• Entegrasyon: Modüler Python framework—canlı piyasa verilerine bağlanabilir ve daha da genişletilebilir.

2. LLM_trader

• Model: Kripto piyasa analizi için çoklu model LLM mimarisi (repo )
• Teknikler: LLM’leri zincirleme düşünme, teknik analiz (20’den fazla gösterge) ve duygu analizi için kullanır. Güvenilirlik için yedek modeller ve düşük gecikme için akış işlemesi içerir.
• Sonuçlar: Gerçek zamanlı trading içgörüleri ve pozisyon yönetimi (otomatik stop-loss/take-profit dahil). Otomatik kripto trading için pratik faydası kanıtlanmıştır.
• Entegrasyon: Python tabanlı, çeşitli LLM sağlayıcıları ile kolayca yapılandırılabilir, Binance gibi borsalara bağlanabilir.

3. Freqtrade + FreqAI

• Model: FreqAI ML modülüne sahip Python trading botu, uyarlanabilir tahmin için
• Teknikler: ML modelleri (sınıflandırıcılar, regresörler, sinir ağları) eğitir, canlı verilerle yeniden eğitir ve strateji optimizasyonunu destekler. LLM veya transformer modelleri sinyal üretimi için entegre edilebilir.
• Sonuçlar: Geniş topluluk, çoklu borsalarda canlı trading geçmişi, zengin özellik seti.
• Entegrasyon: Modüler, canlı ve deneme tradingi destekler, açık kaynaklıdır.

4. AI-Hedge-Fund for Crypto (LLM tabanlı ajanlar)

• Model: Her biri piyasanın farklı yönlerinde uzmanlaşmış LLM ajanlarından oluşan topluluk (teknik, duygu, haber)
• Teknikler: LangChain benzeri ajan orkestrasyonu, çoklu ajan muhakemesi ve strateji birleştirme. Açıklanabilir işlemlere odaklanır.
• Sonuçlar: Oldukça deneysel; yenilikçi ajan işbirliğini gösterir fakat henüz üretimde kanıtlanmamıştır.
• Entegrasyon: Esnek, ileri düzey deneyler için tasarlanmıştır.

5. Jesse ve JesseGPT

• Model: GPT destekli asistanı olan Python backtesting ve trading motoru
• Teknikler: Kod üretimi, strateji optimizasyonu ve AI destekli hata ayıklama için LLM kullanır. Kullanıcılar stratejiler üzerinde hızlıca iterasyon yapabilir.
• Sonuçlar: Kullanıcı dostu, sağlam; özellikle yarı otomatik geliştirme için uygundur. Gerçek AI destekli trading elle entegre edilmelidir.
• Entegrasyon: Canlı trading destekler (ücretli eklenti), özel AI entegrasyonlarına açıktır.

6. Diğer Dikkate Değer Projeler

• TensorTrade: Modüler RL ortamlarıyla trading için pekiştirmeli öğrenme framework’ü. Araştırma için iyidir, canlı entegrasyon elle yapılmalıdır.
• Intelligent-Trading-Bot: Canlı trading sinyalleri için sürekli model yeniden eğitimiyle denetimli öğrenme.
• CryptoPredictions: Kripto fiyat verileri üzerinde ML modeli karşılaştırması ve backtesting için araç seti.
• AI-CryptoTrader: Göstergeler ve ML modellerini birleştiren toplu öğrenme botu, Binance üzerinde canlı çalışır.

AI Trading Kalitesini Artıran Temel Teknikler

• Katmanlı Hafıza & Profilleme: FinMem’de görüldüğü gibi, hiyerarşik hafıza kullanımı AI ajanlarının uzun vadeli bağlamı korumasını, işlem mantığının ve uyarlanabilirliğin artmasını sağlar.
• Zincirleme Düşünme Muhakemesi: LLM’ler kararlarını adım adım açıklayabilir; bu da AI çıktılarının daha şeffaf ve güvenilir olmasını sağlar.
• Sürekli Model Yeniden Eğitimi: Intelligent-Trading-Bot ve Freqtrade’in FreqAI modülü gibi botlar, model kaymasını önlemek ve piyasa değişikliklerine uyum sağlamak için yeni verilerle yeniden eğitilir.
• Çoklu Ajan İşbirliği: Bazı deneysel botlar, teknik, duygu ve haber analizi için birden fazla uzmanlaşmış LLM ajanı kullanarak daha bütüncül trading kararları alır.
• Özellik Mühendisliği & Toplu Yöntemler: Alanına özel özellikler eklemek ve birden fazla modeli (klasik ve derin öğrenme) birleştirmek sağlamlığı artırır.
• Yedekleme ve Yedeklilik: LLM_trader’da olduğu gibi, yedek modellerle güvenilir çalışmayı sağlamak.

Gerçek Dünya Sonuçları & Pratik Hususlar

• Performans: FinMem’in ajanı akademik trading yarışmalarında öne çıktı. Freqtrade ve Intelligent-Trading-Bot, canlı trading geçmişine sahip. Toplu ve sürekli yeniden eğitim yöntemleri, dalgalı piyasalarda dayanıklılık gösteriyor.
• Sınırlamalar: LLM tabanlı botlar dikkatli prompt mühendisliği ve risk yönetimi gerektirir. Yüksek frekanslı trading hâlâ çıkarım gecikmesi nedeniyle LLM dışı framework’lerle daha iyi yapılır.
• Açık Kaynak Erişimi: Çoğu proje açık kaynaklı ve genişletilebilir; kullanıcılar bunları hisse senetleri, kripto ve hatta geleneksel varlıklar için uyarlayabilir.

Trading Platformlarını Chatbotlara Bağlayan Lider Açık Kaynak Projeler

• FinMem-LLM-StockTrading (GitHub ): Performans Artırılmış LLM Trading Ajanı
• LLM_trader (GitHub ): Gerçek zamanlı kripto piyasa analizi için AI destekli LLM botu
• Freqtrade (GitHub ): ML/AI entegrasyonlu modüler trading botu
• AI-Hedge-Fund for Crypto: LLM tabanlı çoklu ajan trading framework’ü

FlowHunt: AI Trading & Günlük Portföy Güncellemeleri

FlowHunt, kullanıcıların AI dahil olmak üzere LLM tabanlı ajanlarla trading iş akışları oluşturmasını, otomatikleştirmesini ve takip etmesini sağlar. FlowHunt ile:

• Trading platformunuzu bağlayıp kod yazmadan işlem otomasyonu sağlayabilirsiniz
• Analiz, sinyal üretimi veya portföy yönetimi için LLM’leri entegre edebilirsiniz
• Günlük portföy güncellemeleri alıp otomatik olarak yeniden dengeleme yapabilirsiniz
• Hem kripto hem de geleneksel piyasalar için gelişmiş AI süreçlerinden yararlanabilirsiniz

FlowHunt’ın esnek mimarisi sayesinde en güncel açık kaynaklı trading ajanlarını deneyebilir veya kendi AI ve otomasyon iş akışlarınızı oluşturabilirsiniz—hem de günlük performans raporları ve uygulanabilir içgörülerle.

Sonuç

LLM tabanlı trading botları hızla gelişiyor; yeni ajan mimarileri ve teknikler, otomatik trading’in sınırlarını zorluyor. Katmanlı hafıza modellerinden çoklu ajan işbirliğine kadar en iyi projeler, hem akademik titizliği hem de gerçek dünya faydasını gösteriyor. FlowHunt’ın otomasyon ve AI entegrasyonu ile trader’lar ve kuantlar, en güncel çözümlerle portföylerini daha akıllı ve uyarlanabilir şekilde—günlük olarak—yönetebilir.

Hazır mısınız? FlowHunt’ın AI trading özelliklerini keşfedin ve portföyünüzü bugün otomatikleştirin.