"Yapay zeka işinizi elinizden almayacak, onu kullanan biri alacak."

Bu sözü mutlaka duymuşsunuzdur. "Teknik olarak doğru hissettirir ancak stratejik olarak tamamen işlevsizdir" diyor bir blog yazısında ve 8 yanılgıdan bahsediyor. Faydalı bir bakış açısı olabilir.

Başlayalım. Yanılgı 1: Otomasyon mu güçlendirme mi?

Yapay zekayı konuşurken konuyu genelde iki seçeneğe sıkıştırıyoruz: "Ya benim işimi otomatikleştirecek" ya da "beni güçlendirecek". İlk bakışta mantıklı ama stratejik olarak eksik. Çünkü bu ikilem dönüşümü görev seviyesine indiriyor ve büyük resmi kaçırıyor. Asıl değişen şey tek tek görevler değil, bütün sistemin çalışma mantığı.

Konteynerleşme örneğine bakalım. İntermodal konteynerler çıktığında sadece yük taşıma hızlanmadı. Ticaretin mantığı değişti. Bazı limanlar (örneğin Liverpool gibi) önemini kaybetti bazı limanlar (Singapur gibi) büyüdü. Limandaki işçinin asıl sorunu vinçlerin işini elinden alması değil; bir süre sonra çalıştığı limanın bizzat alakasız hale gelmesi oldu.

Yapay zeka da benzer bir kırılma yaratıyor. Görevleri optimize eden bir tool olmanın ötesinde işin değerinin nerede üretildiğini ve kim tarafından yakalandığını değiştiren bir sistem güncellemesi gibi çalışıyor. Bu yüzden "hangi aracı öğrenmeliyim?" sorusu kritik ama yeterli değil.

Finansal piyasalarda tahmin çalışması yapmak geçmişte bana heyecan verse de artık pek mantıklı gelmediği için bu tür işleri epey azalttım. Buna karşılık olasılık tabanlı tahmin çalışmaları hala hoşuma gidiyor. Onlardan birini; block bootstrap tabanlı çalışmamı aktarayım.


Konu tahmin olunca çoğu zaman tek bir en iyi sonucun peşine düşüyoruz. Örneğin, endeks nereye gider, kaç olur, yükselir mi düşer mi? Bu çalışma ise bu refleksi tersine çeviriyor ve tek bir değer söylemek yerine endeksin önümüzdeki günlerde izleyebileceği birden fazla yolu, yani farklı fiyat hikayelerini ele alıyor. Üstelik bunu da tamamen geçmiş fiyat hareketlerinden yola çıkarak, sezgisel ama sağlam bir senaryo üretim ve gruplaştırma mekanizmasıyla yapıyor.

William O'Neil'ın geliştirdiği CAN SLIM yöntemi yıllar boyunca piyasanın en güçlü hisselerini çok erken aşamalarda keşfetmek için kullanılan en etkili sistemlerden biri olarak kabul edilir.

Son iki yılda muazzam bir dönüşüm yaşayan $DAVE üzerinden ne olduğunu öğreneceğiz. CAN SLIM, 7 temel kritere dayanan bir hisse seçme yöntemidir.

C: Current Quarterly Earnings (Mevcut Çeyreklik Kazançlar)
A: Annual Earnings Growth (Yıllık Kazanç Büyümesi)
N: New (Yeni Ürün, Yönetim veya Yeni Bir Hikaye)
S: Supply & Demand (Arz ve Talep)
L: Leader vs. Laggard (Lider mi Geride Kalan mı?)
I: Institutional Sponsorship (Kurumsal Sahiplik)
M: Market Direction (Piyasa Trendinin Yönü)

DAVE bu kriterlerin neredeyse tamamını derslik bir şekilde karşılayarak son 2 yılda %6300'lük bir yükseliş sergiledi.

Şimdi her maddeyi hem CAN SLIM mantığıyla hem de DAVE üzerinden işleyelim.

Çoğu trader, Van Tharp'ın yıllar önce vurguladığı temel yanılgıya düşer: Değişen piyasa koşullarına rağmen tek bir stratejiyi her ortamda uygulamaya çalışmak. Oysa hiçbir yaklaşım tüm piyasa yapılarında aynı performansı göstermez.

Soru: Şu anda hangi piyasa türündeyim? 👇 1) Sakin Yükseliş Piyasası

Piyasa güçlü bir yükseliş trendindedir ancak bu yükseliş sert sıçramalar ya da geniş dalgalanmalarla değil, düşük oynaklıkla ve düzenli fiyat hareketleriyle gerçekleşir. Geri çekilmeler sınırlıdır, ortalamalar yukarı eğimlidir ve mum yapıları genellikle sakin ve tutarlıdır. Trendin yönü nettir.

* Breakout'lar çalışır çünkü fiyat genellikle kırıldığı seviyenin üzerinde kalmaya devam eder.
* Trend uzama eğilimindedir, bu nedenle pozisyon artırmak daha güvenlidir.
* Stoplar gereksiz yere patlamaz çünkü fiyat davranışı düzenlidir ve ani ters hareketler sınırlıdır.
* Risk yönetimi kolaydır, volatilitenin düşük olması pozisyon yönetimini basitleştirir.

Sakin Yükseliş Piyasası, trend takipçilerinin en rahat ettiği piyasa dönemidir. Piyasa kararlı bir şekilde yukarı yönlü ilerlediğini gösterir ve fiyatın her geri çekilmede alıcı bulduğu çok net bir yapıdır. Bu nedenle bu dönem, trendin sağlıklı ve sürdürülebilir olduğunun güçlü bir işaretidir.

📢 @openbb_finance 'i ve terminallerini inceledim. Fikir verecek kadar uygulamalı bir akış yapmak istiyorum.

Öncelikle bio'ları çok hoş: "...accessible to everyone, anywhere."

Geleceği olan bir platform (arkadaşım senin maşallah dediğin 3 gün yaşamıyor dese de öyleler bence) 😌 OpenBB, 300K'dan fazla kullanıcısı olan ve şu anda yıllık $24K lisans ücreti olan Bloomberg Terminali'ne alternatif olmak istiyor. Bloomberg kullanmış biri olarak 'gitmesi gereken çok yol var ama iddialı' diyebilirim.

. @Merkez_Bankasi 'nın faiz oranlarına ilişkin basın duyurusu metinlerinin kosinüs benzerliği ile ölçülen değerleri. Bugünkü metnin geçen ayki metin ile olan benzerliği (kosinüs değeri) 0.9572 ve 1830 ikili ay arasından 11. sırada.

Devamında kosinüs benzerliğini anlatıyorum. Kosinüs benzerliği yöntemi ile aslında trigonometrideki kosinüs fonksiyonu kullanılıyor. Metinler birer vektör olarak dikkate alınıyor ve iki vektörün birbirleri ile olan açısı ölçülüyor. Örnek ile devam edelim.