---
license: apache-2.0
language:
- tr
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
tags:
- finance
- turkish
- sentiment-analysis
- kap
- stock-market
- mlx
- gguf
- qwen2
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
datasets:
- ituperceptron/turkish-financial-sentiment-256k
- furkanyllmz/kap-turkish-financial-sentiment
model-index:
- name: kap-turkish-financial-sentiment
  results: []
---

# 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

| Özellik | Değer |
|---------|-------|
| **Base Model** | Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct |
| **Parametre** | 7.6B |
| **Dil** | Türkçe |
| **Görev** | Finansal Sentiment Analizi |
| **Quantization** | 4-bit (MLX), Q4_K_M (GGUF) |
| **Context Length** | 32K tokens |

## 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](https://huggingface.co/datasets/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](https://huggingface.co/datasets/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)

```python
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

```python
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)

```bash
./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

```bash
# 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:

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

### Sentiment Değerleri
| Değer | Anlam |
|-------|-------|
| +40 | Çok Olumlu (devre kesici tavan) |
| +30 | Olumlu (kâr artışı, temettü, yeni sözleşme) |
| +20 | Hafif Olumlu |
| 0 | Nötr |
| -20 | Hafif Olumsuz (zarar açıklaması) |
| -40 | Çok Olumsuz (devre kesici taban) |

### Volatilite Değerleri
| Değer | Anlam |
|-------|-------|
| 0 | Düşük - rutin bilgilendirme |
| 1 | Normal |
| 2 | Orta |
| 3 | Yüksek |
| 5 | Çok Yüksek - devre kesici |

### 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](https://huggingface.co/datasets/ituperceptron/turkish-financial-sentiment-256k) dataseti
- **Qwen Team** - Base model

## Katkıda Bulunanlar

- **Furkan Yılmaz** - ([@furkanyllmz](https://huggingface.co/furkanyllmz))
- **Aleyna Taşdemir** ([@aleynatasdemir](https://huggingface.co/aleynatasdemir))

## Referanslar

- [Qwen2.5 Technical Report](https://arxiv.org/abs/2309.16609)
- [KAP - Kamuyu Aydınlatma Platformu](https://www.kap.org.tr/)

---

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