önce M. AKÇA tarafından yazılmıştır. Veri Bilimi İnsanı Nasıl Zengin Eder?

Veri Bilimi İnsanı Nasıl Zengin Eder?

() Veri Bilimi İnsanı Nasıl Zengin Eder?

Bugün sizinle Moneyball postundaki gibi gerçek bir başarı hikayesi paylaşacağım.

Londrada eski bir bilim adamı olan Devid Harding şimdilerde Londra milyarderleri arasında sayılıyor. Eski bilim adamı yeni milyarder bu yatırımcı matematik sayesinde milyonlar kazanmanın sırrını çözdüğüne inanıyor.

Ticaret kararlarının temeli olarak bilimsel araştırmayı kullanan sayısal yatırım stratejilerini oluşturmak heyecan verici ve bu işin nirvanası olsa gerek.

Devid Harding, veriler sayesinde para kazanma konusunda çok başarılı. Veri analizi ve algoritmalar üzerine kurduğu Winton Capital Management adında bir şirketi var. Bu şirket şehrin finans çevrelerine neredeyse 30 yıldır hizmet ediyor.

Devid Harding Cambridge’li bir fen bilimleri mezunu. Cambridge’de yaşadığı disiplin ve düzenle iş dünyasında da karşılaşacağını umuyormuş. Ama iş dünyasına girdiğinde görmüş ki bilim dünyası ile iş dünyası bambaşka alanlar. Hiç birşey beklediği gibi çıkmamış. İş dünyasında karşılaştığı herşey o ya da bu şekilde başlangıçta kaotikmiş.

Devid Harding’in iş dünyasına girdiği dönemde alım satım işlemleri o veya bu şekilde içgüdüsel olarak gerçekleştiriliyormuş. Bu nedenle borsada kenarda durup fiyatları izlerken bu fiyatların grafiklerini çıkarmaya başlamış ve farketmişki iniş ve çıkışların da belli bir sistemi var. David Harding matematiği devreye sokmaya karar vermiş. Değişimleri tahmin edebileceğini ve para kazanabileceğini umut etmiş.

O zamanlar Finansal Teoriye göre buradaki iniş ve çıkışlar tamamiyle raslantısaldı ve kimse ne kadar zeki ve öngörülü olursa olsun bunları tahmin edemezdi. Yani bu yöntemlerle piyasayı alt edemeyeceği söyleniyordu. Bütün veri madencileri gibi Harding’in de iki şeye ihtiyacı vardı: Bol miktarda veri ve şablonları tesbit edecek bilgisayar algoritmaları.

1980 ortalarında bilgisayarların yaygın hale gelmesi ile birlikte veri fiyatları da ucuzlamıştı. Harding, analiz için gerekli aletleri toplamak zorundaydı.

Bir röportajında  “Hayatımın o aşamasında bilgisayar programlayabiliyor ve verileri derleyerek çıkarımlar yapabiliyordum” diyor.

“Bunlar benim için çocuk oyuncağı gibi şeylerdi. Ve başkalarının bunu daha önce yapmamış olmalarına şaşırıyordum. Normal şartlar altında. Ortalıkta milyarlarca para dönerken aklı başında mantıklı insanların bu tip işlemleri akıl edip uygulamış olmaları beklenirdi.” şeklinde devam ediyor.

Devid Hardingin yıllarca önce kurduğu şirket bugun milyonlarca poundluk veri birikimine sahip bir envantere sahip. Harding artık şehirdeki tek bilim insanı değil. Sadece kendi şirketi yüzün üzerinde bilimsel eğitim almış veri avcısını istihdam ediyor. Aralarında astrofizikçiler, kozmologlar, matematikçiler ve meteorologlar da var. Bu kişilere quant adı veriliyor.

Kurduğu şirket,”Elinizde yeterli veri varsa ve bunu doğru okuyabiliyorsanız, kimsenin farketmediği trendleri yakalayabilirsiniz” inanışında yükseliyordu.

Analizcileri ile birlikte alınan ve satılan herşeyden şablon üretmeye çalışıyorlar. Örneğin kahveden bile. Kışın daha fazla kahve tüketiliyordur. Ya da hafta içi. Bu tarz çıkarımlar çok zeka gerektirmeyen çıkarımlardır. Asıl önemli olan bu bilgiden yola çıkarak başka çıkarımlarda bulunmaktır.

Süreç veri toplayarak, kahve fiyatları ile ilintili her türlü bilgiyi derlemekle başlıyor. Duyamayacağınız ve göremeyeceğiniz tarz veriler, bu verileri yorumlayıp kararlar almak için özel gereçlere ihtiyacınız var. Bu gereçler gözünüz ya da kulağınız değil modern bilgisayarlardır. Ardından algoritmalar, kahve fiyatlarındaki düşüş ve yükselişler ile diğer veriler arasındaki bağlantıları taramaya başlarlar.

Müşteri Talebi

Kahve Çekirdeği Hasat Miktarı

Kahve Üreticisi Ülkelerin Ekonomik Güçleri

Para Bilimlerinin Durumları

gibi veriler mercek altına alınabilir.

Bir süre sonra giriş veri setlerinde küçük sinyaller belirmeye başlar. Ve bu sinyaller kahve alıp satmak için uygun zamanları size işaret eder. Yapılan şey, insanlardan duyulanları, arkadaş duyumlarını v.s. dikkate almak yerine dünyadaki bütün bilgisayarlardaki verileri okumak ve bu verileri etkin bilimsel yöntemlerle analiz etmek ve burdan rasyonel sonuçlar ulaşmaktır. Önemli olan bütün bu çalışmalarda yalnızca ve yalnızca bilimselliğe önem vermektir. Buna matematik biliminin sosyal yönü denebilir. Ama sonuçta yine de bilimdir.

Piyasa ile ilgili veri toplarken, geçmişe uzanmayı da ihmal etmiyorlar.

  • 1910 lara ait günlük metal fiyatları,
  • Ortaçağa kadar uzanan yiyecek fiyatları,
  • ve 1690’lardaki Londra borsasındaki değerler…

Hepsi kayıt altında. Her gün dünyanın çeşitli ülkelerindeki 28 bin şirketten akmaya devam eden veriler de cabası. 24 saat boyunca ticaret yaptığımız tüm sektörlerden veri akışı devam ediyor. Son baktığımda 40 bin TB‘lık bir veri biriktirmiştik ki, bu verilerin hacmi toplamda 70 milyon incile denk geliyor.

Amaç bu 40 bin TB’lık veri içinden fiyat artış ve düşüşlerini açıklamaya yönelik şablonlar bulmak. Fiyat değişimlerini kesin ve net olarak belirlemeye de gerek yok. Başarı oranı ortalamanın biraz üstünde olsun yeter. Karar Teorisi’nin temelinde yer alan şu prensip firmaya para kazandırıyor:  “Yazı tura attığınızda yazı gelme ihtimalini %52 ye %53 e çıkarabilirseniz, o zaman yatırım alanında ilerleme kaydedersiniz.”

Verilere daha yakından bakmalısınız, o zaman gariplikler de ortaya çıkar. Kaynaklarınız varsa ve yeterli yatırımları yapabiliyorsanız en ufak bir sapmayı tesbit etmek bile büyük kar getirebilir. Son 20 yıl içersinde bu yaklaşımın David Harding için hayli cömert sonuçları oldu.

Harding bu başarısını şu şekilde özetlemeyi tercih ediyor:

“Hiç bir zaman rahatlamış bir şekilde arkama yaslanıp işte iddialarımı kanıtladım demedim. Diyemezsiniz de.. ama yıllar içersinde fikirlerim başarılı oldu ve şirketimi büyüttüm. Bu bana büyük bir gurur ve mutluluk veriyor.

Finans dünyasında Veri şablonları sürekli değişiklik arzetmekte, hiç bir zaman tek bir cevap yok. Her gün her saniye fikirleriniz sınanıyor ve bazen yanıldığınızı görüyorsunuz. Bu da bir nimet çünkü bu sayede alçak gönüllü kalmayı başarabiliyorsunuz. İnsanın ayaklarının yere basa bilmesi için bazen kaybetmesi de gerekir. Alçak gönüllülük bilimsel başarıya ulaşmanın da başlıca etkenlerinde biridir. Bence pek çok başarılı bilim insanının alçak gönüllü kimseleler olduğunu söylemek pekala mümkündür.”

Veriler sayesinde bir şeyler başarma potansiyeli gerçekten harika.

Kendisi ile ilgili detaylı bilgiye bu linkten ulaşılabilir:

https://en.wikipedia.org/wiki/David_Harding_(financier)