Bot - Ajan Spektrumunda Neredeyiz?
Bir süredir "ajan/agent" sözcüği her yerde karşıma çıkıyor, giderek daha fazla. Konferanslarda, yeni projelerde, sosyal medyada. Herkes "agentic" diyor, ki tam olarak Türkça ka…
Bir süredir “ajan/agent” sözcüği her yerde karşıma çıkıyor, giderek daha fazla. Konferanslarda, yeni projelerde, sosyal medyada. Herkes “agentic” diyor, ki tam olarak Türkça karşılığı var mı emin değilim. Daha önceki yazılarımda da aslında birkaç kez YZ ajanlarından bahsettim, farklı amaçlar in kullanımlarından.
Ama aslında “ajan” sözcüğünün ne kadar gerçek anlamıyla kullanıldığından da emin olamıyorum. Ajan olarak bahsedilen herşey acaba gerçekten ajan mı ?
Gartner geçtiğimiz yıl raporlarında bu duruma bir isim de verdi : “agent washing.”
Yani mevcut chatbot’ları, kural tabanlı otomasyon araçlarını yeniden etiketleyip “ajan” diye sunmak. Pek çok farklı proje ve üretici bu iddia ile piyasada. Gartner’a göre içlerinden gerçekten ajanlık yapabilen yalnızca yaklaşık 130’u.
Aynı rapor şunu da söylüyor: Mevcut YZ ajan projelerinin yüzde 40’tan fazlası 2027’ye kadar iptal edileceği öngörülüyor. Artan maliyetler, belirsiz iş değeri ve yetersiz risk kontrolleri gibi nedenlerle.
Bu noktada şöyle bir sorunun yanıtı önem kazanıyor: Peki bot nedir, ajan nedir? Arada nasıl bir fark var?
Bot tanımını aslında hepimiz bir şekilde biliyoruz. Botların chatbot gibi ya da siber güvenlik alanında bambaşka kullanım alanları olduğu gibi, finans alanında da çok net çerçeveli bir kullanım alanı var: Herhangi bir yatırım aracının alım satımında bir kurallar bütününe göre, işlemler yapan bir otomasyon mekanizmasıdır.
Yatırım araçlarının alım satımında kullanılan bir çok indikatör mevcut. Bu indikatörler alım ya da satım sinyallerinde kullanılan matematiksel formüller.
Botlar da pek çok farklı indikatöre göre belirlenen sinyallerle alım ve satım işlemi gerçekleştirir.
Örneğin RSI/Göreceli Güç Endeksi fiyat hareketlerinin hızını ve büyüklüğünü ölçen teknik bir göstergedir ve bir bot içerisinde RSI 30’un altına düştüğünde al, 70’in üzerine çıktığında sat şeklinde bir kural tanımlayabilirsiniz.Bu kural değişmez, bot yaptığı işlemlerden öğrenmez, kuralları geliştirmez. Piyasa koşulları ne kadar değişirse değişsin, kural kural olarak kalır. Daha fazla gösterge eklemek ya da parametreyi artırmak botu ajan haline getirmez. Sadece daha kompleks bir bot haline getirir.
Alım satım otomasyon spektrumunun diğer ucunda ise 2017’de JPMorgan’ın duyurduğu LOXM sistemi benzeri sistemler var. Derin pekiştirmeli öğrenme (deep reinforcement learning) kullanılan, yani sistemin milyarlarca simüle edilmiş ve gerçek işlem üzerinden deneme-yanılma yoluyla öğrenmesi kullanılan LOXM büyük emirleri yönetmek için tasarlanmış : Bu emri ne kadar sürede, hangi fiyattan, kaç parçaya bölerek uygulayayım? Sistem bu kararları piyasa koşullarına göre alıyor ve aldığı işlemlerin sonuçlarından öğreniyor. Model ağırlıkları, yani sistemin içindeki karar mekanizması sürekli olarak değişiyor, gelişiyor. YZ dünyasında tam anlamıyla öğrenme bu şekilde çalışıyor.
Bu teknoloji 2017’de çok büyük kurumların öncülük ettiği, çok az bireyin erişebildiği bir alandı.
Bugün çok daha farklı bir durumdayız ve bu durum çok önemli, çünkü asıl hikaye bu birbirinden farklı 2 otomasyonun arasında bir yerlerde başlıyor.
Sadece kurallar seti içeren bir bot değil, ama tam anlamıyla LOXM gibi öğrenen bir model de değil. “Uyarlanabilir strateji” diyebileceğimiz bu yöntem nasıl çalışıyor?Alım satım işlemi açmak için daha önce bahsettiğimiz indikatörler üzerinde farklı birkaç parametre belirliyorsunuz.
Bu parametreler toplamı aslında sizin stratejiniz oluyor. Buna göre işlemler açılıyor ve sonuçlar kaydediliyor. Bu sonuçlara göre periyodik olarak strateji güncelleniyor. Örneğin, RSI için verilen eşik işe yaramadıysa, değiştiriliyor.
Sisteme bir hafıza katmanı ekleniyor: bir vektör veritabanı, geçmiş işlem sonuçlarını saklayan bir yapı. Kullanılan bilgisayar ya da oturum kapansa bile geçmiş orada kalıyor ve sistem bir sonraki işlemde o geçmişi kullanıyor. Model değişmiyor, ama hafıza büyüyor ve strateji güncelleniyor.
Çok kısa bir süre önceye kadar, bunu bir uygulama olarak hayata geçirmek çok daha zordu. Ancak bu mimari bugün, borsaların sunduğu MCP bağlantılarıyla, açık kaynak pekiştirmeli öğrenme kütüphaneleriyle, lokal çalışan büyük dil modelleriyle kurulabilir hale gelmiş durumda.
Kurumların uzun sürelerde inşa ettiği ile bir geliştiricinin bugün çok kısa sürelerde kurabileceği sistemler arasındaki mesafe giderek daralıyor.
Farklı borsaların MCP sunucuları üzerinden bizzat deneyimleyebileceğimiz bir sistem . OKX’in kendi altyapısını açtığından daha önce de bahsetmiştim, ama eminim diğerlerinde de vardır. Öğrenmese bile kendini güncelleyebilen ajanlar için teknik altyapı artık erişilebilir, ama “gerçekten öğrenen sistem” ile “iyi kurgulanmış bir bot” arasındaki çizgi hâlâ ince ve önemli.
İşin teknik altyapısının yanı sıra, tamamen insan psikolojisi üzerine kurulu olan, yatırım araçlarının nerede alınıp nerede satılacağına, fiyat hareketlerine dair teoriler alım satımı sadece insanların yaptığı dünyada geçerli.
Geçtiğimiz yıllarda botlar bunu zaten değiştirdi. Zaman zaman piyasaları sarstı. 2016’da İngiliz sterlini bir gecede yüzde 6 düşüşü, algoritmaların tetiklediği bir piyasa hareketine dönüştü. Fark edildiğinde fiyat çoktan değişmişti bile.
Peki sadece kural setlerinden oluşan botlar bile piyasayı bu kadar etkileyebiliyorsa, öğrenen, uyarlanan, hafızası olan sistemler çoğaldığında bu dinamik nasıl değişir? Ve acaba piyasalar buna gerçekten hazır mı? Biz buna hazır mıyız ?