Yatırımcı.AI
Veri odaklı yatırım kararları alma konusunda bireysel yatırımcılara profesyonel araçlar sunan özgün bir platformdur. Makine öğrenmesi algoritmalarını Borsa İstanbul verileriyle harmanlayarak, yatırımcıların duygusal kararlardan ziyade rasyonel verilere dayalı bir portföy yönetimi yapmasını sağlar. Kullanıcı dostu arayüzü, karmaşık finansal verileri görselleştirerek anlaşılır kılar.
- Yapay zeka destekli hisse analizi
- Sharpe ve Sortino oranı hesaplamaları
- Performans simülasyon araçları

Yatırımcı.AI, akademik tasarım denetiminde 68/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (99) ve akıcılık (94); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (35) ve estetik (42).
Yatırımcı.AI, tarafından tasarlanan bu WealthTech & Robo-Advisor platformu olarak 68/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. Yatırımcı.AI, dijital platformlar arasında gelişim potansiyeli yüksek bir konumda yer almaktadır. WCAG 2.1 erişilebilirlik kriterleri ve Lighthouse performans metrikleri temel uyumluluğu sağlarken, kullanıcıların uzun vadeli memnuniyetini artıracak derinlikli iyileştirmeler için net fırsatlar mevcuttur.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mor lüks, yaratıcılık ve bilgeliği kodlar. Premium segmentte fark yaratan, seçici kullanıldığında güçlü statü göstergesi olan bir tonlamadır. (Birren, 1969)
Modern React framework (Next.js). SSR veya SSG ile sunuluyor.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
WealthTech & Robo-Advisor
Yatırımcı.AI bu kategoride 9 puan üzerinde — sektör ortalaması 59/100. En iyi %29 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

