Makine Mandası: Ajansal Alım Satım Sistemleri İnsan Fon Yöneticilerinin Yerini Alabilir mi?

Yapay zekanın fon yönetimini dönüştürüp dönüştürmeyeceği artık tartışılmıyor. Zaten dönüştürdü. Şu anda düzinelerce firma ve milyarlarca dolar gerçek sermaye ile test edilen asıl soru, sektörde "ajansal" (agentic) sistemler olarak bilinen yeni nesil otonom yapay zeka sistemlerinin (kendi alt hedeflerini belirleyebilen, bilgi toplayabilen ve sürekli insan yönlendirmesi olmadan harekete geçebilen sistemler) insan fon yöneticisini nihayetinde gereksiz kılıp kılmayacağıdır.

Savunucular, cevabın apaçık olduğunu ileri sürüyor. Şüpheciler ise savunucuların gerçek bir kriz döneminde hiç para yönetmediğini söylüyor. Her iki pozisyon da ciddi bir incelemeyi hak ediyor.

"Ajansal" Pratikte Ne Anlama Geliyor?

Terimin tanımlanması gerekiyor, çünkü finansal teknoloji pazarlamasında o kadar geniş kullanılıyor ki hiçbir anlam ifade etmeme riski taşıyor. En kesin kullanımıyla, ajansal bir alım satım sistemi geleneksel algoritmik alım satımın ötesinde bir özerklik derecesiyle çalışan sistemdir. Geleneksel bir algoritmik sistem önceden programlanmış kurallara uyar: bir hisse senedi hareketli ortalamanın altına düşerse sat; bir getiri farkı belirli bir eşiği aşarsa al. Kuralları insanlar belirler. Sistem bunları uygular.

Buna karşılık ajansal bir sistem, kendi ara hedeflerini formüle edecek şekilde tasarlanmıştır. Üst düzey bir yetki verildiğinde (bu kısıtlamalar dahilinde riske göre düzeltilmiş getiriyi maksimize et), sistem hangi verileri toplayacağını, hangi analizleri yapacağını, hangi işlemleri gerçekleştireceğini ve kendi varsayımlarını ne zaman gözden geçireceğini belirleyebilir. İnsan hedefi ve risk parametrelerini belirler. Gerisini makine yapar.

Bu ayrım önemlidir, çünkü portföy yönetiminde teknolojinin rolünde niteliksel bir değişimi temsil etmektedir. Algoritmik alım satım yirmi yıldır yaygın olarak kullanılıyor. Sistemin yatırım kararlarını sadece uygulamak yerine bizzat verdiği ajansal portföy yönetimi, eğer işe yararsa, insan karar vericisini tamamen devre dışı bırakacak adımdır.

Bu Sistemleri Zaten Kuran Firmalar

Otonom alım satım sistemlerine en yoğun yatırım yapan firmalar, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, ajansal sistemlerin dayandığı altyapıyı onlarca yıldır inşa eden kantitatif hedge fonlarıdır.

Matematikçi Jim Simons tarafından kurulan Renaissance Technologies, 1990'lardan bu yana Medallion Fonu'nu asgari düzeyde insan müdahalesiyle işletmektedir. Dışarıdan yatırımcılara kapalı olan ve firma çalışanlarının kişisel sermayesini yöneten fon, Gregory Zuckerman'ın "The Man Who Solved the Market" kitabında derlenen kamuya açık bilgilere göre 30 yıllık bir dönemde ücretler öncesi yıllık ortalama yaklaşık %66 getiri elde etmiştir. Medallion'ın yaklaşımı, mevcut nesil büyük dil modelleri ve pekiştirmeli öğrenme ajanlarından önce gelmiş olsa da, sistematik ve veriye dayalı alım satımın takdire dayalı yönetimi tutarlı biçimde geride bırakabileceğinin kavramsal kanıtını oluşturmuştur.

En son kamuya açık bildirimlerine göre yaklaşık 60 milyar dolar varlık yöneten New York merkezli kantitatif firma Two Sigma, ajansal yapay zekaya yaptığı yatırım konusunda en açık sözlü firmalardan biri olmuştur. Firmanın araştırma birimi, bildirildiğine göre 14 dilde bilgileri çapraz referanslayarak birden fazla varlık sınıfı ve veri türünde otonom olarak alım satım sinyalleri tespit edebilen makine öğrenmesi sistemleri üzerine çalışmalar yayımlamıştır. Kamuya açık bildirimler ve firmanın kendi açıklamaları, yapay zeka güdümlü süreçlerin artık yatırım kararlarının büyük çoğunluğunda rol oynadığını göstermektedir.

Londra borsasında işlem gören hedge fon yöneticisi Man Group, AHL bölümünün makine öğrenmesi kapasitesine önemli yatırımlar yapmıştır. Yaklaşık 55 milyar dolar yöneten Man AHL, insan müdahalesine gerek kalmadan değişen piyasa koşullarına yanıt olarak alım satım stratejilerini uyarlayabilen pekiştirmeli öğrenme ajanlarının kullanımını kamuoyu ile paylaşmıştır. Firmanın araştırma ekibi, insanın rolünün karar vermekten karar veren sistemleri tasarlamaya doğru kayacağı bir geleceği açıkça dile getirmiştir.

Bilgisayar bilimci David Shaw tarafından kurulan DE Shaw & Co., yaklaşık 60 milyar dolar yönetmekte olup uzun süredir hesaplama bilimi ile finansal piyasaların kesişim noktasında faaliyet göstermektedir. Firmanın sistematik stratejileri, kamuya açık tanımlara göre alım satım fırsatlarını tespit etme ve işlem gerçekleştirmede önemli ölçüde özerklikle çalışan tescilli modellere dayanmaktadır.

Yönetilen varlıklar bazında dünyanın en büyük hedge fonu olan Bridgewater Associates, yatırım karar alma sürecini sistematize etme hedeflerini kamuoyu ile paylaşmıştır. Ray Dalio'nun "ilkeler" çerçevesi her zaman, kısmen, insan karar verme sürecini sistematik olarak takip edilebilecek kurallara kodlama girişimiydi. Firmanın yapay zeka ve makine öğrenmesine yaptığı daha yakın tarihli yatırımlar (kamuya açık beyanlar ve medya raporlarında belgelenen), bu hedefin gerçek anlamda otonom portföy yönetimine doğru genişletilmesini temsil etmektedir.

Makinelerin Lehine Argümanlar

Ajansal alım satım sistemleri lehine iyimser tez, her biri akademik araştırma ve sektör verileriyle iyi belgelenmiş, insan karar vericilere karşı birkaç yapısal avantaja dayanmaktadır.

Veri işleme kapasitesi. Ne kadar yetenekli olursa olsun bir insan fon yöneticisi günde sınırlı sayıda kazanç raporu, düzenleyici bildirim ve araştırma notu okuyabilir. Ajansal bir sistem ise kamuya açık bildirimlerin, haber akışlarının, uydu görüntülerinin, nakliye verilerinin, kredi kartı işlem toplamlarının ve sosyal medya duyarlılığının tamamını her piyasada eş zamanlı olarak işleyebilir. Bilgi avantajı marjinal değil; kategoriktir.

Zaman kapsamı. İnsanlar uyur. Piyasalar uyumaz; özellikle döviz, kripto para ve emtia vadeli işlemlerinin kesintisiz işlem gördüğü bir dünyada. Ajansal bir sistem, piyasa gelişmelerini günün her saati izler ve bunlara yanıt verir; ne kadar iyi kadrolanmış olursa olsun bir insan ekibinin tam olarak kapatamayacağı olay-tepki arasındaki boşluğu ortadan kaldırır.

Duygusal disiplin. Kahneman ve Tversky'den bu yana davranışsal finans literatürü, insan yatırım performansını düşüren bilişsel önyargıları kapsamlı biçimde belgelemiştir: kayıptan kaçınma, çıpalama, yakın zaman önyargısı, aşırı güven. Ajansal bir sistem satışta paniklemez, bir pozisyona bağlanmaz ve alış fiyatına çıpalanmaz. Dünyanın mevcut durumunu işler ve buna göre hareket eder.

İşlem hızı. Gecikmeye en duyarlı stratejilerde yapay zeka sistemleri nanosaniyeler içinde işlem gerçekleştirir. Hızın daha az kritik olduğu uzun vadeli stratejilerde bile, yeni bilgilere yanıt olarak yüzlerce pozisyondaki bir portföyü anında yeniden dengeleyebilme kapasitesi, manuel süreçlere karşı önemli bir avantaj oluşturmaktadır.

Maliyet. Ölçek büyüdükçe ajansal bir sistem, deneyimli portföy yöneticileri, analistler ve alım satım uzmanlarından oluşan bir ekipten daha ucuza işletilir. Performans eşdeğer veya üstünse, maliyet avantajı zamanla daha düşük yönetim ücretleri aracılığıyla bileşik büyür; bu da maliyetleri düşürme baskısı altındaki her kurumsal yatırımcı için önemli bir husus olarak öne çıkar.

İnsanların Lehine Argümanlar

Aleyhte argümanlar teknoloji sektörü haberlerinde daha seyrek dile getirilir, ancak güçlüdür.

Rejim değişiklikleri ve gerçek yenilik. Ne kadar gelişmiş olursa olsun her yapay zeka sistemi tarihsel verilerle eğitilir. Finansal piyasalardaki en önemli olaylar, tanımı gereği yakın tarihsel emsali olmayanlardır: 2008 küresel finans krizi, Mart 2020 COVID likidite olayı, 2022 İngiltere emeklilik fonları LDI krizi. Tarihsel verilerdeki örüntüleri tespit etmek için optimize edilmiş bir sistem, örüntülerin bozulduğu anda tam da başarısız olabilir. İnsan fon yöneticileri, özellikle birden fazla piyasa döngüsü deneyimi olanlar, mevcut yapay zeka sistemlerinin canlı piyasalarda henüz kanıtlayamadığı gerçek anlamda yeni durumlar hakkında muhakeme yapma kapasitesi sunar.

Korelasyonlu başarısızlık. En başarılı ajansal sistemler benzer stratejilere yakınsarsa (çünkü benzer verilerle eğitilmişler ve benzer hedefler için optimize edilmişlerdir), kolektif davranışları piyasa istikrarsızlığını azaltmak yerine artırabilir. Ağustos 2007'deki "quant depremi", birden fazla kantitatif fonun eş zamanlı olarak benzer pozisyonları tasfiye ederek zincirleme bir satış dalgasına yol açtığı olay, bu risk için tarihsel bir emsal sunmaktadır. Ajansal sistemlerin yaygın benimsenmesi aynı olgunun daha uç bir versiyonunu yaratabilir.

Kara kutu riski ve hesap verebilirlik. Ajansal bir sistem önemli kayıplara yol açan bir karar verdiğinde, bu kararı neden verdiği sorusu her zaman cevaplanabilir değildir. En gelişmiş yapay sinir ağı mimarileri bile tasarımcıları tarafından tam olarak yorumlanabilir değildir. Mütevelli yükümlülükleri olan kurumsal yatırımcılar ve piyasa denetiminden sorumlu düzenleyiciler için bir kararı açıklayamama yalnızca bir rahatsızlık değil; bir yönetişim sorunudur.

Düzenleyici belirsizlik. Dünya genelinde finansal düzenleyiciler, doğrudan insan gözetimi olmaksızın yatırım kararları veren otonom alım satım sistemleri için henüz net çerçeveler oluşturmamıştır. Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası, SEC'in yatırım danışmanlığında yapay zeka kullanımına ilişkin önerilen kuralları ve diğer yetki alanlarındaki benzer girişimler hâlâ erken aşamadadır. Tüm yatırım sürecini ajansal sistemler üzerine kuran bir firma, gelecekteki düzenlemelerin işletim modelinde köklü değişiklikler gerektirebileceği riskiyle karşı karşıyadır.

Sayısallaştırmanın sınırları. Kredi analizi, kurumsal yönetim değerlendirmesi ve jeopolitik risk değerlendirmesindeki en önemli faktörlerin bazıları sayısallaştırmaya direnir. Bir Türk kurumsal ihraççıyı değerlendiren fon yöneticisi, yönetim kalitesini, düzenleyici uygulamanın güvenilirliğini ve sektörü etkileyen siyasi dinamikleri, bir eğitim veri setine kodlanması güç bağlamsal bilgiye dayanan şekillerde tartabilir. Ajansal sistemlerin bu tür yargıyı eninde sonunda taklit edip edemeyeceği, yoksa bunun kalıcı bir insani avantaj mı olduğu gerçekten belirsizdir.

Mevcut Rakamlar

Henüz erken olsa da benimseme verileri dikkat çekicidir. Bir KPMG tahminine göre ajansal yapay zekaya küresel harcama 2025 yılında yaklaşık 50 milyar dolara ulaşmıştır. Birden fazla sektör kaynağınca alıntılanan bir anket, finans ekiplerinin %44'ünün 2026 sonuna kadar ajansal yapay zeka sistemlerini devreye almayı planladığını göstermektedir; 2025 başında yaklaşık %6 olan orana kıyasla altı katlık bir artış. Son Y Combinator gruplarında, özellikle yatırımla ilgili kategorilerde, ajansal yapay zeka girişimlerine doğru belirgin bir kayış gözlenmiştir. Bir finansal hizmetler yöneticisi, kuruluşlarının canlı ortamda 60 ajana sahip olduğunu ve 2026 sonuna kadar 200 daha devreye almayı planladığını kamuoyu ile paylaşmıştır.

Karşıt veriler de dikkate alınmaya değerdir. Teknoloji araştırma firması Gartner, ajansal yapay zeka projelerinin önemli bir bölümünün iptal riskiyle karşı karşıya olduğu uyarısında bulunmuş; bunu artan maliyetler, belirsiz ticari değer ve yetersiz risk kontrolleriyle gerekçelendirmiştir. Finansal teknolojide hedef ile uygulama arasındaki uçurum yeni bir olgu değildir ve finansta yapay zekanın tarihi, vaat edilenin altında kalan birkaç önceki coşku dalgasını içermektedir.

Türkiye Boyutu

Türkiye'nin fon yönetimi sektörü için ajansal devrim büyük ölçüde teorik olmaya devam etmektedir; ancak tamamen değil. Ülkenin kantitatif finans mezunları, bu sistemleri kuran küresel firmalara zaten önemli bir yetenek kaynağı oluşturmaktadır. Boğaziçi, ODTÜ ve Bilkent, diğerlerinin yanı sıra Two Sigma, Citadel ve DE Shaw'ın mühendislik ve araştırma ekiplerinde yer alan mezunlar yetiştirmektedir. Yetenek hattı neredeyse tamamen dışarıya doğru akmaktadır.

Yurt içinde Türkiye'nin varlık yönetimi sektörü ağırlıklı olarak takdire dayalı yönetim anlayışıyla çalışmaya devam etmektedir. Mevcut kantitatif yaklaşımlar (Arıkan Portföy gibi firmaların kullandığı kurallara dayalı dağılım modelleri gibi), öncü firmaların devreye aldığı seviyelerin oldukça altında bir gelişmişlikte faaliyet göstermektedir. Engeller yapısaldır: sınırlı veri altyapısı, Türk hisse senetleri ve sabit gelir araçlarında görece küçük bir yatırım evreni ve otonom alım satım sistemlerini henüz ele almamış bir düzenleyici çerçeve.

Türk fon yöneticileri için daha acil soru, ajansal sistemlerin yerlerini alıp almayacağı değil, bu tür sistemleri kullanan küresel firmaların giderek aynı sermaye için rekabet edip etmeyeceği olabilir. Uluslararası kurumsal yatırımcılar üstün riske göre düzeltilmiş getiri vaat eden yapay zeka güdümlü stratejilere erişim kazandıkça, yerli yöneticiler üzerindeki ücretlerini ve insan güdümlü süreçlerini haklı çıkarma baskısı, bu teknolojileri benimseseler de benimsemeseler de artacaktır.

Açık Soru

Yatırım yönetimi sektörü, onu dönüştürmesi beklenen teknolojiler açısından hiçbir zaman kıtlık çekmemiştir. Kantitatif taramanın temel analiz ihtiyacını ortadan kaldıracağı söylenmişti. Akıllı beta'nın aktif yönetim ihtiyacını bitireceği öngörülmüştü. Robo-danışmanların finansal danışmanlara olan gereksinimi yok edeceği iddia edilmişti. Her seferinde teknoloji gerçek bir değer sundu, ancak savunucularının öngördüğü yok oluş senaryosunu gerçekleştirmedi. Yerleşik oyuncular uyum sağladı, teknoloji kendi seviyesini buldu ve sektör onu özümsedi.

Ajansal yapay zeka aynı kalıbı izleyebilir; insan karar verme sürecini ikame etmek yerine güçlendiren etkili bir araç haline gelebilir. Ya da bu sefer farklı olabilir; finansal piyasalarda başka hiçbir bağlamda olmadığı kadar ağır anlam taşıyan bir ifade.

Soruyu çözecek veriler henüz mevcut değildir. Ajansal sistemler kuran firmalar, otonom stratejileriyle henüz gerçek bir finansal krizden geçmemiştir. Performans geçmişleri kısadır. Düzenleyici çerçeveler eksiktir. Teknoloji hızla gelişmektedir, ama sınırlarının anlaşılması da öyle.

Açık olan şudur: deney devam etmektedir; dünyanın en sofistike yatırımcıları tarafından finanse edilen, en yetenekli teknoloji uzmanları tarafından yürütülen ve gerçek sermayeyle anlamlı ölçekte işletilen bir deney. Bu deneyin sonuçları, insan fon yöneticisinin vazgeçilmez mi kaldığını, isteğe bağlı mı hale geldiğini yoksa nihayetinde gereksiz mi kılındığını belirleyecektir.

Cevap henüz bilinmiyor. Soru hiç bu kadar kritik olmamıştı.