Bir hisse senedi yatırım fonunun getirisini, halka açık bir bilgi olduğu için, diğer fon getirileri ile karşılaştırabiliriz. Peki piyasada alım/satım yapan tüm yatırımcıların performansı ile karşılaştırma yapmamız mümkün mü? Sonuçta geriye kalan yatırımcılar yatırım fonlarından çok daha başarılı olabilirler.

Bu serinin ilk yazısında yatırım stratejileri tasarımında makine öğrenmesinin kullanımını konu yapmıştık. Bu yazıda Makine öğrenmesinin (ML) yatırım endüstrisi içerisinde en yaygın kullanım alanlarından biri olan veri işleme amaçlı kullanımını ele alacağız. ML bugüne kadar yatırım süreçlerinde kullanılamayan birçok değerli veriye ulaşmanıza yardımcı oluyor.

Herhangi biri şu çıkarımı yapabilir: “Makine öğrenmesi (ML) insanları tanıyor, go/santrançta şampiyon olabiliyor, araba kullanmak gibi kompleks işleri başarabiliyorsa pekala bizim yerimize yatırımlarımızı da yönetebilir.” Ancak baştan söyleyebiliriz ki ML ile yatırım yapmayı öğrenmek yapısal olarak diğer problemlerden çok farklı özelliklere sahip. Bu nedenle ML ile doğru alım satım stratejilerini keşfetmek henüz tam çözülmemiş bir problem olarak karşımıza çıkıyor. Şimdi bunun nedenlerini daha detaylı inceleyelim.

Cep telefonu uygulamaları, arama motorları, bankacılık hizmetleri, öneri sistemleri, sosyal medya, otonom araçlar ve benzeri birçok alanda her geçen gün yeni bir yapay zeka uygulaması günlük hayatımıza giriyor. Peki yatırım dünyasında yapay zeka (AI) nasıl kullanılıyor ve nasıl faydalar sağlıyor? Bu soruya cevap verebilmek için konuyu bir yazı dizisi olarak inceleyeceğiz

Algoritma kelime anlamıyla bir sorunu çözmek veya belirlenmiş bir amaca ulaşmak için tasarlanan yola, takip edilen işlem basamaklarına verilen isimdir. Yatırım teknolojileri içerisinde oldukça geniş bir perspektifte çok farklı amaçlarla algoritmaların kullanılması kimi zaman ne işe yaradıklarını ve ne yaptıklarını anlamayı zorlaştırıyor. Bu yazıda robo-danışman sistemlerin algoritmalardan nasıl faydalandığını ve yatırımcılara nasıl avantaj sağladıklarından bahsedeceğiz.

Bugün yapacağımız 100.000TL yatırım ile 20 yıl sonra bugün etiket fiyatı 250.000TL olan bir ürünü satın alabiliriz. Bunun gerçekleşebilmesi için alım gücümüzün yıllık ortalama reel %5 artması gerekir. Aşağıdaki tablo bunun ulaşılabilir makul bir hedef olduğunu ama sadece faize koyarak bu hedefe ulaşmanın pek olası olmadığını gösteriyor.

Hesap hareketlerinden bakarak hesaplayabildiğimiz nominal getirinin satın alma gücümüzdeki “gerçek” artış olmadığını biliyoruz. Bunun için enflasyondan arındırılmış reel getiri hesabı yapmamız gerekir. Reel getiriyi genellikle nominal getiriden enflasyonu çıkartarak buluruz. Fakat bu işlem aslında hesaplamak istediğimiz reel getiri için yaklaşık bir değer verir. Doğru hesap için (getiri hesaplarında yapıldığı gibi) nominal getiri ile enflasyon arasındaki farka değil, aralarındaki yüzdelik orana bakılmalıdır. 

Son zamanlarda sıkça duymaya başladığımız robo-danışmanlık hizmetlerinin ne olduğu ve yatırımcılara nasıl fayda sağladığı yatırım profesyonelleri arasında bile tartışma konusu olabiliyor. Kimi zaman robo kelimesinin yerini hayal gücünün doldurması (piyasalarda hızlı işlem yaparak yapay zeka ile tüm fırsatları yakalayan ve sizi zengin eden akıllı algoritmalar v.b.) ise bu durumu daha da karmaşık hale getirebiliyor. Robo danışmanın gerçekte ne olduğunu ve ne olmadığına daha yakından bakalım.

Yüksek enflasyon nedeniyle (1) daha fazla (stopaj) vergi ödüyoruz ve (2) reel getiriyi muhtemelen yanlış hesaplıyoruz. Enflasyonun yükselmesiyle beraber ödediğimiz vergi artıyor bu da uzun vadeli getirilerimizi negatif yönde etkiliyor. Bu nedenle böyle bir ortamda yatırım araçlarını seçerken vergi koşullarını mutlaka göz önünde bulundurmalıyız.