İçeriğe geçmek için "Enter"a basın

Yapay Zeka Borsaları Ele Geçirir Mi?

Al işte, Neuralink falan derken, beynimize takla attıracak bir düşünce lunaparkı mevzusu daha… E malum, Yapay Zeka gibi konulardan bahis açılınca, her birimizin beyni, hayal dünyamızın yer çekimsiz ortamına girivermiş gibi oluyor. Dürüst olmak gerekirse Yapay Zeka kavramı ve onun üzerinden yapılacak düşünce gezintileri, benim zihnimin de en çok eğlendiği aktiviteler arasında yer alıyor.

Esasında “Borsayı kim yönetiyor?” sorusu bile çoğu kişi için komplo teorilerinin dolu dizgin at koşturabileceği bir saha teşkil ediyor. Ne de olsa hiçbirimiz piyasalara yenilmeyi hazmedemiyoruz. Hal böyle olunca da, piyasadaki kayıplarımızı “bizim karar mekanizmalarımızı” ya da “analiz yöntemlerimizi” dışarıda bırakacak bir gerekçeye bağlama ihtiyacı hasıl oluyor. İşte tam burada da, başarısızlığı bir dış sebebe yansıtabilmemize yarayan alanlar bulabilmek kullanışlı ve rahatlatıcı bir unsur olsa gerek. Zira bu alanlar sayesinde, başarısızlığın o isli lekesini benliğimizden atabileceğimiz savunma mekanizmaları kendimize kurabiliyoruz.

Ama biz bugün farklı bir şey yapalım ve desteksiz komplo teorileri ve büyük fütüristik sıçrayışlar yerine, spekülasyona son derece açık sayılabilecek bu zeminin tüm kayganlığına rağmen, olabildiğince ayakları yere basar bir şekilde ve yere düşmemeye gayret göstererek yürümeye çalışalım.

Ne dersiniz, sizce de Yapay Zeka borsayı sahiden ele geçirebilir mi?

Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka kavramını aranızda duymayan var mı?.. Hiç ama hiç sanmıyorum.

Peki ama Yapay Zeka denilince aklınıza ilk ne geliyor? Makine melezi insansıların dünyayı ele geçirmesi temalı Hollywood filmleri?.. Yoksa müteveffa Stephen Hawking’in bir gün insanlığın sonunu getireceği yönünde uyarıda bulunduğu ve nasıl bir şey olduğunu gözünüzde tam olarak canlandıramadığınız hilkat garibesi benzeri varlıklar mı?

Esasında bu kadar popüler bir terim olan Yapay Zeka, biz insanların zekasına özgü olarak düşündüğümüz entelektüel faaliyetleri yapabilen bilgisayar ya da bilgisayar yönetimindeki robotların sahip olduğu zekayı tanımlayan bir üst tanımlama. Ve Yapay Zeka içeren algoritmalar aslında bizim çoktandır karşılaştığımız ve dolayısıyla alışık olduğumuz bir şey. Hem baksanıza, etrafımız yapay zekayla dolu…

Bununla birlikte klasik manadaki Yapay Zeka sistemlerinin bir garip olduğunu da eklemek gerek; zira bunlar gider Kasparov gibi adama satrançta havlu attırır, sonra gelir bir de bakarsınız ki üç yaşındaki çocuğun yapacağı işin altından kalkamaz. Niye yapamaz? Çünkü bizim beynimizle aynı mimariye sahip değildir de o yüzden.

Haydi sizi biraz gençlik yıllarıma götüreyim. O yıllarda oynamaktan en çok zevk aldığım bilgisayar oyunlarının başında Red Alert 2 isimli strateji oyunu gelirdi. Oyunda bildiğiniz tank tüfek benzeri silahlar kullanarak diğer ülkelerle savaşıyordunuz. Oyunu isterseniz çok oyunculu şekilde arkadaşlarınıza karşı oynayabiliyordunuz, isterseniz de bilgisayara karşı. Ben çoğunlukla bilgisayara karşı oynuyordum. Bilgisayara dediysem, işte Yapay Zeka’ya karşı. Zaten hikayeyi de Yapay Zeka’ya örnek verebilmek için anlattım.

Oyunda kendimi geliştire geliştire, oyunun içerdiği bazı coğrafyalarda, hem de en zor haliyle üstelik, 7 ülkeye karşı tek başıma oynayarak Yapay zekayı alt edebiliyordum. Fakat sorun şuydu: Ben her seferinde hemen hemen aynı stratejiyle kazanıyordum ve bilgisayar da her seferinde aynı stratejiyle kaybediyordu. Bu da demek oluyordu ki, oyundaki yapay zeka, makine öğrenmesi algoritması içermiyordu.

İşte meselenin püf noktası da burada saklı aslında; çünkü Yapay Zeka kavramıyla, makine öğrenmesi ve derin öğrenme süreçleri arasında farklar var. Fakat biz her birini doğrudan Yapay Zeka terimiyle ifade ediyoruz. Oysa yukarıda örnek olarak kullandığım oyun örneğinde olduğu gibi, her yazılım makine öğrenmesi ya da derin öğrenme gibi Yapay Zeka’nın daha üst düzey algoritmik mimarilerini içermez.

Örneğin Google’da “Yapay Zeka” diye bir arama yapmak istiyorsunuz fakat yanlışlıkla “Yamay Zeka” diye yazdınız. Bildiğiniz gibi Google bunu hemen “Yapay Zeka” olarak düzeltiyor. Herhangi bir yazılımda “Yamay Zeka” yazıldığında ona “Yapay Zeka” olarak düzeltme önerisi ver komutunu algoritmanıza ekleyebilirsiniz ve bu görece basit bir kodlamadır. Fakat aynı algoritma, örneğin “Yanay Zeka” yazıldığında herhangi bir öneride bulunmayacaktır. Çünkü bu tür Yapay Zeka herhangi bir makine öğrenmesi içermeyen hard-coded dediğimiz yapıda bir algoritmayla yazılmıştır.

“Ama Google böyle mi yapıyor?” derseniz, cevap hayır. Google, RankBrain isimli makine öğrenimi tabanlı bir algoritma kullanıyor. Diğer bir ifadeyle bu sisteme neyi nasıl düzelteceğini klasik yazılımlarda olduğu gibi siz söylemiyorsunuz. Çünkü algoritma sizin yaptığınız her yanlışından kendine ders çıkarabiliyor, diğer bir ifadeyle otodidaktik yolla kendini eğitebiliyor.

Makine öğrenmesinin bir ileri düzeyi diyebileceğimiz Yapay Zeka türü ise derin öğrenme algoritmalarıdır. İşte medeniyetimiz için kimileri tarafından tehlike olarak görülen Yapay Zeka da, bu derin öğrenme dediğimiz yapay sinir ağlarından oluşturulan sistemlerden başkası değil. Çünkü bu sistemlerin mimari yapısı, biz insanların beyin yapısından ilham alınarak geliştirilir.

O zaman sizi yeri gelmişken AlphaGo denilen programla tanıştırayım. AlphaGo, Google’a ait DeepMind şirketi tarafından geliştirilen Evrişim Sinir Ağı (CNN) mimarili bir derin öğrenme algoritması. Bu ne mi yaptı? Müthiş bir şey! Lee Sedol isimli Güney Koreli Go şampiyonunu yendi. Yetmedi Çinli şampiyon Kı Cie ağabeyi de yendi. Üstelik stratejiyi karşısındakine göre kendi kendine belirledi. Diğer bir ifadeyle bu algoritmada, karşındaki şu hamleyi yaparsa sen de şu hamleyi yap türünden adımlar yoktu.

Bir Olay…

Tarih: 6 Mayıs 2010, Yer: New York

Avrupa’da yaşanan borç krizinden dolayı piyasalar güne gergin başlamıştı. Yerel saatle öğleden sonra 2 sularında beklenmedik bir şey oldu: Dow Jones endeksi (DJIA) yarım saatten kısa bir sürede %10’a yakın değer kaybetti, fakat endeks sonrasında yine kısa sürede kendini toparladı. Ardından bu olay finans tarihine “ani çöküş” olarak geçti. Tüm finans çevreleri olaya büyük bir şaşkınlıkla şahit oldu. Herkes bu şok düşüşün nedenini hakkında fikir yürüttü, fakat hiç kimse bu büyük kabusun sebebini tam olarak çözemedi.

ABD Sermaye Piyasası Kurulu (SEC) konuyla ilgili bir araştırma yürüttü. Hadisenin sebebi, bir bilgisayar satış algoritmasının saat 14.32’de 4,1
milyar dolar tutarındaki 75.000 adet vadeli işlem sözleşmesini satmak üzere piyasa otomatik olarak emir göndermesiydi.

Yapay Zeka Borsayı Ele Mi Geçiriyor?

Halihazırda ABD’deki işlemlerin %60’lık bir kısmını algoritmalar yapıyor, yani robotlar. Oranın Avrupa’da %40, Çin ve Hindistan’ın da dahil olduğu Asya bölgesinde ise %32 olduğu tahmin ediliyor. Ülkemizde ise bu oran %15 civarı. Bunların birçoğunu da yüksek frekanslı işlem denilen işlemler oluşturuyor, ki bunlar belirlenen bir alım-satım strateji doğrultusunda saniyenin milyonda birine varan hızlarda işlem yapabilen robotları ifade ediyor. Dahası belirli bir strateji geriye doğru test edebiliyor. Ayrıca hiçbir robotun sizin benim gibi duygularının olmadığını söylemeye ise, sanırım gerek yok.

Görüleceği üzere mevcut durumda dahi algoritmalar piyasalarda oldukça ağırlık kazanmış durumda. Elbette ne kadar iyi bir analist olursak olalım, özellikle hız konusunda algoritmik trader’lar ile yarışamayacağımız ortada. Dahası bizler, yaşadıkça tecrübe kazanıyoruz ve doğrusu bu da çok hızlı olmuyor. Ama robotlar belirli parametreler üzerinden bizden çok daha çabuk tecrübe edinebiliyor.

Bu arada algoritmik trade her zaman çok karmaşık bir algoritmaya dayanmak zorunda değil. Örneğin Foreks’te kullanılan Stop ve Limit emirleri benzeri emirler de yapısı gereği algoritmiktir; çünkü fiyat şuraya düşerse al, çıkarsa sat türünden bir tetikleyici komut içerir. Fakat bu bahsettiğimiz robotlar bünyelerinde çok daha spesifik kodlama barındırırlar ve al-sat komutunu birçok parametreyi göz önüne alarak verebilirler. Elbette bunlar yatırımcının belirlediği bir strateji olmalıdır.

Madem stratejiyi yatırımcı belirliyor, öyleyse işlemi robot yapmış ya da yatırımcı kendisi yapmış ne fark eder? Hem bu robotlar da, bilgisayar oyunlarındaki Yapay Zeka gibi hep aynı stratejiyi kullandığına göre piyasalar karşısında gün gelip de çuvallamaz mı?

İki soru da gayet yerinde… Daha önce de değindiğimiz gibi robotların en önemli avantajları hızlı olmaları; hem hızlı işlem yapıyorlar, hem de sizin kodladığınız parametreler çerçevesinde hiçbir şeyi gözden kaçırmıyorlar. Diğer taraftan bir stratejinin geçmişe dönük olarak başarı oranını ölçebiliyor, ki bu da çok önemli. Fakat tam da soruda olduğu gibi, piyasanın değişen koşulları ve davranışları karşısında bu robotlar piyasaya yenilebilirler ya da en azından başarı oranları düşebilir. Peki ya derin öğrenme kullanan bir Yapay Zeka algoritması kullanılır ise, o zaman neler olabilir?

Borsada Derin Öğrenme Algoritmaları

Derin öğrenme modelleriyle kodlanmış bir sisteme siz veri sunun, sonrasında daha çok ve daha çok veri… O da sürekli artan veriler sayesinde daha iyi öğrensin. Sonra da gitsin Güney Kore’de, Çin’de Go şampiyonlarını yensin, arabayı sizden iyi kullansın, parmak izinizi tespit etsin, yüzünüzü tanısın, hatanızı düzeltsin, size izlemek isteyeceğiniz film ya da dinlemek isteyeceğiniz müzik önersin. Böyle bir sistemin borsayı elleri cebinde uzaktan izleyeceğini sanmıyorsunuz herhalde. İzlemiyor da zaten, çünkü şu anda dahi dünyanın herhangi bir yerinde fiyat tahmini yapmaya çalışıyor.

Şimdi size tekrarlayan sinir ağları Recurrent Neural Network (RNN) derin öğrenme modeli üzerinden yapılmış bir çalışmadan bahsedeyim. “Neden RNN? derseniz, bu derin öğrenme modelinin zaman serileri gibi sıralı veri içeren yerlerde iyi sonuçlar verdiği biliniyor. Çalışmada veri seti olarak 40 yıl ait 1 günlük ve 5 günlük borsa fiyatları kullanılmış ve yine LSTM, GRU, BLSTM gibi farklı RNN mimarileri üzerinden testler yapılmış.

Sonuçta ise, 5 günlük girdiler ile eğitilen BLSTM %63,54’lük bir yönsel doğruluk oranı ile 10 günün sonunda %13,47 kâr getirdiği görülmüş. Doğrusu hiç ama hiç de hafife alınabilecek bir sonuç değil.

Yapay Zeka Gelecekteki Fiyatları Tahmin Edebilir Mi?

Yapılmış çalışmadan da gördük ki, edebiliyor. Üstelik bu konuda yapılmış yalnızca tek bir çalışmayı ele aldık, daha yapılmış yüzlerce çalışma var. Bundan da ötesi bunu pratikte kullanan birçok yatırımcı olduğuna da şüphe yok.

Derin öğrenme modeliyle çalışan bir Yapay Zeka ile sıradan, hatta profesyonel bir yatırımcının bile baş edebilmesi açıkçası göze pek de kolay görünmüyor. Fakat hiç şüphesiz sıradan bir yatırımcının bu tarz sistemleri kullanabilmesi şimdilik çok rastlanacak bir durum da değil.

Peki bir gün bu Yapay Zeka gelir gelir, öyle bir hale gelir ki, fiyatları %100 bir isabetle tespit edebilir mi? İşte bu mümkün değil, çünkü borsalar kaotik yapıda oluşumlar. Dolayısıyla borsanın yarınını hiç hatasız öngörebilmek, sadece borsayı değil, yarın olacak birçok bilinmezi de bilebilmeyi gerektiriyor.

Ama bundan ötesi, borsada yarını kesin bir suretle bilmek, kendi içinde de paradoksa sebep olur. Örneğin yarının fiyatı bilinirse, yarının fiyatı belirli bir indirgeme oranıyla bugünün fiyatı haline gelir. O zaman yeni yarının fiyatı ne olacak? Dahası indirgeme oranı bile bir fiyatlamadır: Risksiz varlığın fiyatlaması.

Bu arada konuyu %100’lük başarı gibi marjinal bir örnek üzerine, hem biraz beyin jimnastiği yapalım ve hem de borsanın kaotik yapısının gizemini ortaya koyabileyim diye çektim. Yoksa borsada başarı için %100 başarıya ne dün gerek duyuldu, ne yarın duyulacak.

Sağlıcakla.


Yorumlar kapatıldı.

Yapay Zeka Borsaları Ele Geçirir Mi?

Al işte, Neuralink falan derken, beynimize takla attıracak bir düşünce lunaparkı mevzusu daha… E malum, Yapay Zeka gibi konulardan bahis açılınca, her birimizin beyni, hayal dünyamızın yer çekimsiz ortamına girivermiş gibi oluyor. Dürüst olmak gerekirse Yapay Zeka kavramı ve onun üzerinden yapılacak düşünce gezintileri, benim zihnimin de en çok eğlendiği aktiviteler arasında yer alıyor.

Esasında “Borsayı kim yönetiyor?” sorusu bile çoğu kişi için komplo teorilerinin dolu dizgin at koşturabileceği bir saha teşkil ediyor. Ne de olsa hiçbirimiz piyasalara yenilmeyi hazmedemiyoruz. Hal böyle olunca da, piyasadaki kayıplarımızı “bizim karar mekanizmalarımızı” ya da “analiz yöntemlerimizi” dışarıda bırakacak bir gerekçeye bağlama ihtiyacı hasıl oluyor. İşte tam burada da, başarısızlığı bir dış sebebe yansıtabilmemize yarayan alanlar bulabilmek kullanışlı ve rahatlatıcı bir unsur olsa gerek. Zira bu alanlar sayesinde, başarısızlığın o isli lekesini benliğimizden atabileceğimiz savunma mekanizmaları kendimize kurabiliyoruz.

Ama biz bugün farklı bir şey yapalım ve desteksiz komplo teorileri ve büyük fütüristik sıçrayışlar yerine, spekülasyona son derece açık sayılabilecek bu zeminin tüm kayganlığına rağmen, olabildiğince ayakları yere basar bir şekilde ve yere düşmemeye gayret göstererek yürümeye çalışalım.

Ne dersiniz, sizce de Yapay Zeka borsayı sahiden ele geçirebilir mi?

Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka kavramını aranızda duymayan var mı?.. Hiç ama hiç sanmıyorum.

Peki ama Yapay Zeka denilince aklınıza ilk ne geliyor? Makine melezi insansıların dünyayı ele geçirmesi temalı Hollywood filmleri?.. Yoksa müteveffa Stephen Hawking’in bir gün insanlığın sonunu getireceği yönünde uyarıda bulunduğu ve nasıl bir şey olduğunu gözünüzde tam olarak canlandıramadığınız hilkat garibesi benzeri varlıklar mı?

Esasında bu kadar popüler bir terim olan Yapay Zeka, biz insanların zekasına özgü olarak düşündüğümüz entelektüel faaliyetleri yapabilen bilgisayar ya da bilgisayar yönetimindeki robotların sahip olduğu zekayı tanımlayan bir üst tanımlama. Ve Yapay Zeka içeren algoritmalar aslında bizim çoktandır karşılaştığımız ve dolayısıyla alışık olduğumuz bir şey. Hem baksanıza, etrafımız yapay zekayla dolu…

Bununla birlikte klasik manadaki Yapay Zeka sistemlerinin bir garip olduğunu da eklemek gerek; zira bunlar gider Kasparov gibi adama satrançta havlu attırır, sonra gelir bir de bakarsınız ki üç yaşındaki çocuğun yapacağı işin altından kalkamaz. Niye yapamaz? Çünkü bizim beynimizle aynı mimariye sahip değildir de o yüzden.

Haydi sizi biraz gençlik yıllarıma götüreyim. O yıllarda oynamaktan en çok zevk aldığım bilgisayar oyunlarının başında Red Alert 2 isimli strateji oyunu gelirdi. Oyunda bildiğiniz tank tüfek benzeri silahlar kullanarak diğer ülkelerle savaşıyordunuz. Oyunu isterseniz çok oyunculu şekilde arkadaşlarınıza karşı oynayabiliyordunuz, isterseniz de bilgisayara karşı. Ben çoğunlukla bilgisayara karşı oynuyordum. Bilgisayara dediysem, işte Yapay Zeka’ya karşı. Zaten hikayeyi de Yapay Zeka’ya örnek verebilmek için anlattım.

Oyunda kendimi geliştire geliştire, oyunun içerdiği bazı coğrafyalarda, hem de en zor haliyle üstelik, 7 ülkeye karşı tek başıma oynayarak Yapay zekayı alt edebiliyordum. Fakat sorun şuydu: Ben her seferinde hemen hemen aynı stratejiyle kazanıyordum ve bilgisayar da her seferinde aynı stratejiyle kaybediyordu. Bu da demek oluyordu ki, oyundaki yapay zeka, makine öğrenmesi algoritması içermiyordu.

İşte meselenin püf noktası da burada saklı aslında; çünkü Yapay Zeka kavramıyla, makine öğrenmesi ve derin öğrenme süreçleri arasında farklar var. Fakat biz her birini doğrudan Yapay Zeka terimiyle ifade ediyoruz. Oysa yukarıda örnek olarak kullandığım oyun örneğinde olduğu gibi, her yazılım makine öğrenmesi ya da derin öğrenme gibi Yapay Zeka’nın daha üst düzey algoritmik mimarilerini içermez.

Örneğin Google’da “Yapay Zeka” diye bir arama yapmak istiyorsunuz fakat yanlışlıkla “Yamay Zeka” diye yazdınız. Bildiğiniz gibi Google bunu hemen “Yapay Zeka” olarak düzeltiyor. Herhangi bir yazılımda “Yamay Zeka” yazıldığında ona “Yapay Zeka” olarak düzeltme önerisi ver komutunu algoritmanıza ekleyebilirsiniz ve bu görece basit bir kodlamadır. Fakat aynı algoritma, örneğin “Yanay Zeka” yazıldığında herhangi bir öneride bulunmayacaktır. Çünkü bu tür Yapay Zeka herhangi bir makine öğrenmesi içermeyen hard-coded dediğimiz yapıda bir algoritmayla yazılmıştır.

“Ama Google böyle mi yapıyor?” derseniz, cevap hayır. Google, RankBrain isimli makine öğrenimi tabanlı bir algoritma kullanıyor. Diğer bir ifadeyle bu sisteme neyi nasıl düzelteceğini klasik yazılımlarda olduğu gibi siz söylemiyorsunuz. Çünkü algoritma sizin yaptığınız her yanlışından kendine ders çıkarabiliyor, diğer bir ifadeyle otodidaktik yolla kendini eğitebiliyor.

Makine öğrenmesinin bir ileri düzeyi diyebileceğimiz Yapay Zeka türü ise derin öğrenme algoritmalarıdır. İşte medeniyetimiz için kimileri tarafından tehlike olarak görülen Yapay Zeka da, bu derin öğrenme dediğimiz yapay sinir ağlarından oluşturulan sistemlerden başkası değil. Çünkü bu sistemlerin mimari yapısı, biz insanların beyin yapısından ilham alınarak geliştirilir.

O zaman sizi yeri gelmişken AlphaGo denilen programla tanıştırayım. AlphaGo, Google’a ait DeepMind şirketi tarafından geliştirilen Evrişim Sinir Ağı (CNN) mimarili bir derin öğrenme algoritması. Bu ne mi yaptı? Müthiş bir şey! Lee Sedol isimli Güney Koreli Go şampiyonunu yendi. Yetmedi Çinli şampiyon Kı Cie ağabeyi de yendi. Üstelik stratejiyi karşısındakine göre kendi kendine belirledi. Diğer bir ifadeyle bu algoritmada, karşındaki şu hamleyi yaparsa sen de şu hamleyi yap türünden adımlar yoktu.

Bir Olay…

Tarih: 6 Mayıs 2010, Yer: New York

Avrupa’da yaşanan borç krizinden dolayı piyasalar güne gergin başlamıştı. Yerel saatle öğleden sonra 2 sularında beklenmedik bir şey oldu: Dow Jones endeksi (DJIA) yarım saatten kısa bir sürede %10’a yakın değer kaybetti, fakat endeks sonrasında yine kısa sürede kendini toparladı. Ardından bu olay finans tarihine “ani çöküş” olarak geçti. Tüm finans çevreleri olaya büyük bir şaşkınlıkla şahit oldu. Herkes bu şok düşüşün nedenini hakkında fikir yürüttü, fakat hiç kimse bu büyük kabusun sebebini tam olarak çözemedi.

ABD Sermaye Piyasası Kurulu (SEC) konuyla ilgili bir araştırma yürüttü. Hadisenin sebebi, bir bilgisayar satış algoritmasının saat 14.32’de 4,1
milyar dolar tutarındaki 75.000 adet vadeli işlem sözleşmesini satmak üzere piyasa otomatik olarak emir göndermesiydi.

Yapay Zeka Borsayı Ele Mi Geçiriyor?

Halihazırda ABD’deki işlemlerin %60’lık bir kısmını algoritmalar yapıyor, yani robotlar. Oranın Avrupa’da %40, Çin ve Hindistan’ın da dahil olduğu Asya bölgesinde ise %32 olduğu tahmin ediliyor. Ülkemizde ise bu oran %15 civarı. Bunların birçoğunu da yüksek frekanslı işlem denilen işlemler oluşturuyor, ki bunlar belirlenen bir alım-satım strateji doğrultusunda saniyenin milyonda birine varan hızlarda işlem yapabilen robotları ifade ediyor. Dahası belirli bir strateji geriye doğru test edebiliyor. Ayrıca hiçbir robotun sizin benim gibi duygularının olmadığını söylemeye ise, sanırım gerek yok.

Görüleceği üzere mevcut durumda dahi algoritmalar piyasalarda oldukça ağırlık kazanmış durumda. Elbette ne kadar iyi bir analist olursak olalım, özellikle hız konusunda algoritmik trader’lar ile yarışamayacağımız ortada. Dahası bizler, yaşadıkça tecrübe kazanıyoruz ve doğrusu bu da çok hızlı olmuyor. Ama robotlar belirli parametreler üzerinden bizden çok daha çabuk tecrübe edinebiliyor.

Bu arada algoritmik trade her zaman çok karmaşık bir algoritmaya dayanmak zorunda değil. Örneğin Foreks’te kullanılan Stop ve Limit emirleri benzeri emirler de yapısı gereği algoritmiktir; çünkü fiyat şuraya düşerse al, çıkarsa sat türünden bir tetikleyici komut içerir. Fakat bu bahsettiğimiz robotlar bünyelerinde çok daha spesifik kodlama barındırırlar ve al-sat komutunu birçok parametreyi göz önüne alarak verebilirler. Elbette bunlar yatırımcının belirlediği bir strateji olmalıdır.

Madem stratejiyi yatırımcı belirliyor, öyleyse işlemi robot yapmış ya da yatırımcı kendisi yapmış ne fark eder? Hem bu robotlar da, bilgisayar oyunlarındaki Yapay Zeka gibi hep aynı stratejiyi kullandığına göre piyasalar karşısında gün gelip de çuvallamaz mı?

İki soru da gayet yerinde… Daha önce de değindiğimiz gibi robotların en önemli avantajları hızlı olmaları; hem hızlı işlem yapıyorlar, hem de sizin kodladığınız parametreler çerçevesinde hiçbir şeyi gözden kaçırmıyorlar. Diğer taraftan bir stratejinin geçmişe dönük olarak başarı oranını ölçebiliyor, ki bu da çok önemli. Fakat tam da soruda olduğu gibi, piyasanın değişen koşulları ve davranışları karşısında bu robotlar piyasaya yenilebilirler ya da en azından başarı oranları düşebilir. Peki ya derin öğrenme kullanan bir Yapay Zeka algoritması kullanılır ise, o zaman neler olabilir?

Borsada Derin Öğrenme Algoritmaları

Derin öğrenme modelleriyle kodlanmış bir sisteme siz veri sunun, sonrasında daha çok ve daha çok veri… O da sürekli artan veriler sayesinde daha iyi öğrensin. Sonra da gitsin Güney Kore’de, Çin’de Go şampiyonlarını yensin, arabayı sizden iyi kullansın, parmak izinizi tespit etsin, yüzünüzü tanısın, hatanızı düzeltsin, size izlemek isteyeceğiniz film ya da dinlemek isteyeceğiniz müzik önersin. Böyle bir sistemin borsayı elleri cebinde uzaktan izleyeceğini sanmıyorsunuz herhalde. İzlemiyor da zaten, çünkü şu anda dahi dünyanın herhangi bir yerinde fiyat tahmini yapmaya çalışıyor.

Şimdi size tekrarlayan sinir ağları Recurrent Neural Network (RNN) derin öğrenme modeli üzerinden yapılmış bir çalışmadan bahsedeyim. “Neden RNN? derseniz, bu derin öğrenme modelinin zaman serileri gibi sıralı veri içeren yerlerde iyi sonuçlar verdiği biliniyor. Çalışmada veri seti olarak 40 yıl ait 1 günlük ve 5 günlük borsa fiyatları kullanılmış ve yine LSTM, GRU, BLSTM gibi farklı RNN mimarileri üzerinden testler yapılmış.

Sonuçta ise, 5 günlük girdiler ile eğitilen BLSTM %63,54’lük bir yönsel doğruluk oranı ile 10 günün sonunda %13,47 kâr getirdiği görülmüş. Doğrusu hiç ama hiç de hafife alınabilecek bir sonuç değil.

Yapay Zeka Gelecekteki Fiyatları Tahmin Edebilir Mi?

Yapılmış çalışmadan da gördük ki, edebiliyor. Üstelik bu konuda yapılmış yalnızca tek bir çalışmayı ele aldık, daha yapılmış yüzlerce çalışma var. Bundan da ötesi bunu pratikte kullanan birçok yatırımcı olduğuna da şüphe yok.

Derin öğrenme modeliyle çalışan bir Yapay Zeka ile sıradan, hatta profesyonel bir yatırımcının bile baş edebilmesi açıkçası göze pek de kolay görünmüyor. Fakat hiç şüphesiz sıradan bir yatırımcının bu tarz sistemleri kullanabilmesi şimdilik çok rastlanacak bir durum da değil.

Peki bir gün bu Yapay Zeka gelir gelir, öyle bir hale gelir ki, fiyatları %100 bir isabetle tespit edebilir mi? İşte bu mümkün değil, çünkü borsalar kaotik yapıda oluşumlar. Dolayısıyla borsanın yarınını hiç hatasız öngörebilmek, sadece borsayı değil, yarın olacak birçok bilinmezi de bilebilmeyi gerektiriyor.

Ama bundan ötesi, borsada yarını kesin bir suretle bilmek, kendi içinde de paradoksa sebep olur. Örneğin yarının fiyatı bilinirse, yarının fiyatı belirli bir indirgeme oranıyla bugünün fiyatı haline gelir. O zaman yeni yarının fiyatı ne olacak? Dahası indirgeme oranı bile bir fiyatlamadır: Risksiz varlığın fiyatlaması.

Bu arada konuyu %100’lük başarı gibi marjinal bir örnek üzerine, hem biraz beyin jimnastiği yapalım ve hem de borsanın kaotik yapısının gizemini ortaya koyabileyim diye çektim. Yoksa borsada başarı için %100 başarıya ne dün gerek duyuldu, ne yarın duyulacak.

Sağlıcakla.


Yorumlar kapatıldı.

Mission News Theme by Compete Themes.