Bu çalışma, makine öğrenmesinin akademik finans araştırmalarında yöntemsel bir araç olarak nasıl kullanıldığını incelemektedir. Çalışmada, bu yöntemlerin finansal analizin dört temel alanında nasıl uygulandığı ele alınmaktadır. Dijitalleşme, hesaplama gücü ve yapay zekâ teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte finansal faaliyetler önemli ölçüde değişmiştir. Önceden büyük ölçüde insan yargısına dayanan süreçler, giderek veri ve algoritmalar tarafından şekillendirilmeye başlamıştır. Bu değişim, algoritmaların finansal karar alma süreçlerinde ya bağımsız karar vericiler ya da insanlara yardımcı araçlar olarak konumlanmasına yol açmıştır.

Birinci alan, makine öğrenmesi modellerinin özellikle getiri, volatilite ve finansal risk tahmininde karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri ve yüksek boyutlu veri setlerini nasıl ele aldığını incelemektedir. Bulgular, bazı durumlarda bu modellerin geleneksel doğrusal yaklaşımlardan daha iyi sonuçlar ürettiğini göstermektedir.

İkinci alan, doğal dil işleme ve metin madenciliğinin piyasa beklentilerini, yatırımcı duyarlılığını ve belirsizliği ölçmedeki rolüne odaklanmaktadır. Bu yöntemler, finansal haberleri ve dijital içerikleri analiz ederek tahmin modellerine katkı sağlamaktadır.

Üçüncü alan, portföy optimizasyonu, risk dengelemesi ve algoritmik ticarette makine öğrenmesi uygulamalarını ele almaktadır. Burada tahmin ile anlık karar alma süreçlerinin birlikte ele alınması önem taşımaktadır.

Dördüncü alan ise anomali tespiti, dolandırıcılık analizi ve piyasa mikro yapısının incelenmesine yöneliktir. Erken aşamada olağandışı örüntülerin tespit edilmesi, risk yönetimi ve piyasa bütünlüğü açısından kritik görülmektedir.