“Makul miktarda oynaklığı seviyoruz. İşimizde biraz aksiyon istiyoruz.”-Jim Simons<blockquote fr-original-style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(51, 126, 72); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px;" style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(51, 126, 72); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px; margin: 0px 0px 1em; border-left-style: solid; box-sizing: border-box;">“Borsacılık, en etkin teknolojiye sahip olmayı gerektirir... İşte bu sözden yola çıkarak 2013 yılında Nasdaq ile teknolojik ortaklık yapan Borsa İstanbul, devreye giren BISTECH ile yeni bir döneme adım attı. 1986 yılında tahta ile işlem yapılan Borsa İstanbul’da artık algoritmik işlemlerden yüksek frekanslı işlemlere kadar dünyanın en büyük borsalarında kullanılan yüksek teknoloji devrede. Seans kesintilerini en aza indirecek bu işlem sistemi Borsa İstanbul’u 100 mikro saniye altındaki emir işleme hızına çıkarıyor. Bu yeni dönüşüm programı sermaye piyasalarına daha profesyonel yatırımcının gelmesini de sağlayacak. Ayrıca bu program işlem hacimlerinde de ciddi bir artış getirecek. Yani artık bu teknoloji ile çağ atlayan sermaye piyasalarında ‘BISTECH’ öncesi ve sonrası diye ayrım yaşanacak.”</blockquote>Yukarıdaki paragraf, bir gazetenin finans portalında 28 Mart 2016 tarihinde yayımlanan “Borsa İstanbul’da BISTECH ile Yeni Dönem Başladı” başlıklı haberden.&nbsp;İddialı, umitvar, inanmış. Belki de sadece ısmarlama, bilinmez.Makine işlemleri son yılların en çok konuşulan, tartışılan konularından biri şüphesiz. Artık temel ve teknik analizden ziyade aracı kurum ve takas analizinin rağbet görmesinin baş müsebbibi. Hâl böyle olunca geçmişten gelişimi ve geleceğe dönüşümü üzerinde en çok kafa yorulması gereken hususlardan.Bu yazıda gelin, hep birlikte yatırımın algoritmasını irdeleyelim.Küreselde nasıl başladı, bizde ne oldu, bundan sonra nasıl olacak?&nbsp;Dost mu, düşman mı; her ikisi de mi yoksa hiçbiri değil mi?Quant Fund&nbsp;olarak adlandırılan algoritmik fonlar, teknoloji, matematik ve finansın karmaşık bir kesişimini temsil ediyorlar. Son birkaç on yıldaki gelişimleri, piyasaların işleyiş biçiminde devrim yarattı ve geleneksel muhakeme yetisine dayalı fon yönetimine önemli bir alternatif sundu.&nbsp;Algoritmik fonların kökleri, 20. yüzyılın ortalarında geliştirilen matematiksel finans modellerine dayanıyor. Harry Markowitz ve 1952 tarihli ünlü&nbsp;Modern Portföy Teorisi (MPT)&nbsp;makalesi gibi ekonomistlerin ve matematikçilerin çığır açan çalışmaları, yatırıma yönelik sayısal yaklaşımlar için bir temel oluşturdu. Markowitz, getiriyi maksimize ederken riski en aza indirmek için portföyü çeşitlendirme kavramını tanıtırken, esasen portföy optimizasyonunun doğuşunu müjdeledi.Finansal teorideki ilerlemenin bir diğer kilometre taşı ise William Sharpe tarafından 1960'larda geliştirilen Sermaye Varlık Fiyatlandırma Modeli (CAPM) ile konuldu. Riski, getiriyi ve oynaklığı sayısallaştıran bu modeller, ilk algoritmik stratejilerin teorisini yapılandırırken, tam otomatik olmasa da bilgisayarların işlemlere entegre edilmesi için temel oluşturdular.1970'ler ve 1980'lerde bilgisayarların finans piyasalarına girmesi, algoritmik işlemler için bir dönüm noktası oldu. İlk quant fonları, büyük veri kümelerini analiz etmek ve piyasa davranışındaki kalıpları belirlemek için bilgisayar modelleri kullanmaya başladılar. 1971'de Fischer Black ve Myron Scholes, daha karmaşık türev işlemlerin yolunu açan opsiyon fiyatlandırması için&nbsp;Black&amp;Scholes Modeli&nbsp;‘ni geliştirdiler. Black&amp;Scholes Modeli, traderlar tarafından yaygın olarak benimsenen ilk matematiksel modellerden biri haline geldi ve daha karmaşık algoritmik stratejiler için ortamı hazırladı.Bu dönemde Goldman Sachs ve Salomon Brothers gibi büyük yatırım şirketleri, bu stratejileri kullanacak ekipler oluşturmaya başladılar. Şirketler algoritmik stratejiler aracılığıyla elde edebilecekleri kâr potansiyelini fark ettikçe, işlemlerde algoritmaların kullanımı ivme kazandı. Ancak o zamanki hesaplama gücü, bu stratejilerin ölçeğini sınırlıyordu.1990'lar, daha güçlü bilgisayarların ortaya çıkması ve yüksek frekanslı verilerin kullanılabilir hale gelmesiyle algoritmik fonlar dünyasında önemli bir sıçramaya sahne oldu. Eski bir matematikçi ve kriptocu -şifre çözücü anlamında- olan Jim Simons, 1982'de tarihin en başarılı quant fonlarından birine ev sahipliği yapacak olan Renaissance Technologies’i kurdu. Şirketin amiral gemisi fonu Medallion, tamamen algoritmik işlem modelleriyle yönetilerek elde ettiği yüksek getirileriyle ünlü oldu. Renaissance Technologies, kantitatif stratejilerden yararlanmak isteyen diğer şirketler ve yatırımcılar için de bir rol model haline geldi.Simons ve Renaissance'daki ekibi, işlemlerde veri odaklı bir yaklaşımın öncülüğünü yaptılar. Piyasadaki küçük verimsizliklerden yararlanmak için istatistiksel arbitraj kullanan tescilli modeller oluşturdular. İnsan sezgisine veya makroekonomik tahminlere güvenmek yerine, şirketin algoritmaları, genellikle insanlara görünmez olan kalıpları belirlemek için çok miktarda tarihsel veriyi işledi. Renaissance'ın başarısı, algoritmaların getiri üretme gücünü gösterdi ve diğer şirketleri de aynısını yapmaya teşvik etti.2000'lerin başında&nbsp;Yüksek Frekanslı İşlemler (HFT)&nbsp;‘in yükselişiyle daha fazla dönüşüm yaşandı. HFT, bilgisayarların önceden belirlenmiş algoritmalara göre milisaniyeler içinde binlerce işlem gerçekleştirdiği en uç algoritmik işlem biçimini temsil etmeye başladı. Yürütme hızının artması, şirketlerin gecikmeyi azaltmak için sunucularını borsa sunucularına daha yakın yerleştirmelerine olanak tanıyan eş yerleştirme (kolokasyon) hizmetlerinin geliştirilmesi de dâhil olmak üzere teknolojideki ilerlemelerle mümkün oldu.Citadel ve Virtu Financial gibi HFT şirketleri, mikro saniyelik verimsizliklerden yararlanarak piyasada baskın oyuncular haline geldiler. Bu şirketler, algoritmaları yalnızca fiyat hareketlerini tahmin etmek için değil, aynı zamanda likiditeyi yönetmek için de kullandılar ve bu da onları piyasa altyapısının kritik birer parçası haline getirdi.&nbsp;HFT'nin patlaması, piyasaların işleyiş biçiminde dramatik bir değişime neden oldu. Artan likiditeye ve daha dar spreadlere katkıda bulundu ancak aynı zamanda piyasa istikrarı ve ani çöküş potansiyeli konusunda endişeleri artırdı.HFT ile ilişkili risklerin en akılda kalan örneklerinden biri 2010 yılında, Dow Jones Endeksi’nin birkaç dakika içinde yaklaşık 1,000 puan düştüğü ve kısa sürede toparlandığı&nbsp;Flash Crash&nbsp;ile yaşandı. Çöküşün kesin nedenleri hâlâ tartışılırken, algoritmik işlemler ve HFT'nin hızlı satış dalgasını şiddetlendirmede rol oynadığına inanılıyor. Bu olay, düzenleyicilerin algoritmik işlemleri olası olumsuzluklarına karşı korunma önlemlerine ihtiyaç olup olmadığı konusunda tartışmalara yol açtı.2010'lara gelindiğinde, algoritmik fonlar küresel finans piyasalarının ayrılmaz birer parçası haline gelmişti. Bilgisayarların gücü artmaya devam ettikçe, algoritmik stratejilerin kapsamı ve karmaşıklığı da genişledi. Makine öğrenimi ve yapay zekâ, algoritmaların daha uyarlanabilir hale gelmesi ve haber başlıkları, sosyal medya gönderileri ve uydu görüntüleri gibi yapılandırılmamış verileri işleyebilmesiyle daha büyük bir rol oynamaya başladı.(Haber başlıkları demişken, oyuncu Anne Hathaway ile ilgili çıkan “olumlu” haberlerin her seferinde Warren Buffett’ın şirketi Berkshire Hathaway hissesinde sebep olduğu anlık yükselişler, durumun vahametini gösterir cinsten sanırım.)Zaman geçtikçe ve oyundaki rolü arttıkça, geleneksel varlık yöneticileri de portföylerine algoritmik stratejileri entegre etmeye başladılar. Dünyanın en büyük varlık yöneticisi olan BlackRock, risk analitiği ve algoritmik işlem sistemlerini birleştiren&nbsp;Aladdin&nbsp;platformu aracılığıyla yatırım sürecinde giderek daha fazla algoritma kullandı. Bu hibrit model, insan denetimini algoritmik hassasiyetle harmanlayarak, ana akım varlık yönetiminde sayısal stratejilerin daha geniş bir şekilde kabul görmesini sağladı.Mevcut alanın rekabet ve yoğunlaşma nedeniyle dar gelmeye başladığını fark eden sermaye grupları, bu dönemde&nbsp;emerging markets&nbsp;ya da&nbsp;frontier markets&nbsp;diye tabir edilen, kısaca gelişmemiş yahut gelişmekte olan ülkelerin piyasalarını da radarlarına aldılar.Borsa İstanbul gibi.Borsa İstanbul, 2013 yılında “daha hızlı emir işleme ve gelişmiş şeffaflık sağlayan son teknoloji işlem platformu” olarak tanıttığı BISTECH'in devreye alınmasıyla bir dönüşüm başlattı. Bu dönüşüm, HFT fonlarının Türkiye pazarına girmesi için gerekli bir ön koşuldu.Borsa İstanbul'daki HFT firmaları, dakikalarca süren fiyat farklılıklarını tarayıp saniyeler içinde binlerce işlem gerçekleştirmek üzere tasarlanmış algoritmalar kullanmaya başladılar.HFT fonlarının Türkiye piyasasına girmesinin temelde üç başlıkta yatırımcılara faydası olacağı düşünülüyordu yahut anlatılıyordu.<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Artan likidite: HFT fonları genellikle likidite sağlayıcıları olarak işlev görür, bu da alış-satış farklarını azaltabilir ve daha sorunsuz fiyatlara olanak tanır. Artan likidite, büyük kurumsal yatırımcıların piyasayı önemli ölçüde hareket ettirmeden yani oynaklık yaratmadan pozisyonlara girip çıkmayı zor bulduğu Türkiye gibi gelişmekte olan bir pazar için faydalı olabilir.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Gelişmiş fiyat verimliliği: HFT'nin küçük fiyat farklılıklarından yararlanma yeteneği, menkul kıymetler arasında daha verimli fiyatlandırmaya katkıda bulunur. HFT firmaları verimsizlikleri düzeltmek için rekabet ederken, piyasa daha hızlı fiyat ayarlamalarından yararlanır ve bu da fiyatların bilgileri daha hızlı yansıtmasını sağlar.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Daha düşük işlem maliyetleri: Artan likidite ve daha dar spreadlerle, bireysel ve kurumsal yatırımcılar dâhil olmak üzere diğer piyasa katılımcılarının işlem maliyetleri azaltılabilir. Bu, Borsa İstanbul'a daha fazla yatırımcı çekmeye yardımcı olarak genel piyasa ekosistemini iyileştirebilir.</li></ul>Ancak faydalarının gerçekleşip gerçekleşmediği yahut genele ne kadar yayıldığı tartışması bir yana, tartışma götürmez zarar ve riskleri beraberinde getirdi.<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Artan piyasa oynaklığı: HFT, ani ve aşırı piyasa dalgalanmalarına katkıda bulunabilir. Tamamen otomatik ortamlarda, HFT algoritmaları piyasanın stresli dönemlerinde oynaklığı artırabilir. Hızlı bir dizi işlem, fiyatların toparlanmadan önce hızla düştüğü veya yükseldiği "ani çöküşlere" yol açabilir.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Haksız rekabet: HFT yatırımcıları, sunucularını borsanın altyapısına yakın bir yere yerleştirmelerine ve diğer yatırımcılara göre mikro saniyelerce avantaj elde etmelerine olanak tanıyan son teknoloji ve yüksek maliyetli kolokasyon hizmetlerine erişebilir. Bu hız avantajı, bireysel ve daha küçük kurumsal yatırımcılar için eşitsiz bir oyun alanı yaratabilir ve piyasa adaleti konusunda endişelere yol açabilir.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Düzenleyici zorluklar:&nbsp;HFT'nin hızlı gelişimi, Türkiye de dâhil olmak üzere birçok pazarda düzenleyici çerçeveyi geride bıraktı. Düzenleyicilerin HFT uygulamalarının piyasa manipülasyonuna yol açmamasını veya sistemik riskler yaratmamasını sağlaması gerekiyordu. HFT stratejilerinde şeffaflığı sağlamak ve fiyat doldurma veya katmanlama gibi uygulamaları izlemek, Borsa İstanbul ve düzenleyici muadilleri için önemli bir zorluktur.</li><li dir="ltr" fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Teknolojiye bağımlılık: Teknolojiye ve algoritmalara olan artan bağımlılık, piyasayı teknik aksaklıklara veya siber saldırılara karşı savunmasız hale getirebilir. Yüksek hızlı, otomatik bir ortamda, algoritmik programlamadaki küçük hatalar bile önemli finansal kayıplara neden olabilir veya piyasayı istikrarsızlaştırabilir.</li></ul>Bugün, algoritmik fonlar küresel olarak trilyonlarca doları yönetiyor ve etkileri büyümeye devam ediyor. Yapay zekâ ve büyük veri entegrasyonu, insan ile makinenin karar alma süreci arasındaki çizgiyi daha da bulanıklaştırıyor. Hedge fonlar ve varlık yöneticileri sürekli olarak yeni veri kaynakları arıyor ve rekabette önde kalmak için modellerini geliştiriyorlar.Algoritmik fonların geleceği muhtemelen yapay zekânın daha da derin entegrasyonunda ve daha hızlı ve daha karmaşık hesaplamalara olanak sağlayabilecek kuantum hesaplamanın potansiyel kullanımında yatıyor. Piyasalar daha otomatik hâle geldikçe, düzenleyiciler de bu teknolojilerin finansal sistemi istikrarsızlaştırmamasını sağlayacak önlemlerle daha yakından ilgilenmek zorunda kalıyor yahut ipin ucunu kaçırıyorlar.Öte yandan, daha fazla fon benzer modelleri benimsedikçe, çok fazla yatırımcının aynı stratejiyi izlemesi ile ani ve ciddi kayıplara yol açacak “kalabalıklaşma riski” artıyor.Yazıyı Jim Simons’tan bir alıntı ile başlatmıştım. Son noktayı da yine kendisi ile koyup, Mayıs ayında kaybettiğimiz efsane yatırımcıyı saygı ile anmış olayım.<blockquote fr-original-style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(51, 126, 72); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px;" style="color: rgb(9, 9, 9); border-color: rgb(51, 126, 72); border-width: 4px; font-style: italic; padding-left: 10px; margin: 0px 0px 1em; border-left-style: solid; box-sizing: border-box;">“Sonsuza kadar altın yumurtlayan kaz diye bir şey yoktur.”</blockquote>

EXANTE

Borsa İstanbul, 2013 yılında “daha hızlı emir işleme ve gelişmiş şeffaflık sağlayan son teknoloji işlem platformu” olarak tanıttığı BISTECH'in devreye alınmasıyla bir dönüşüm başlattı. Bu dönüşüm, HFT fonlarının Türkiye pazarına girmesi için gerekli bir ön koşuldu. Ancak faydalarının gerçekleşip gerçekleşmediği yahut genele ne kadar yayıldığı tartışması bir yana, tartışma götürmez zarar ve riskleri beraberinde getirdi.

BISTECH ile ilgili hikayeler