EkonomiİnovasyonTeknoloji

Biraz eskiye gidelim çocuk bayramını kutlamak üzere törenleri izlerken her şeyden habersizdik, takvimdeki yıl 2013’ü gösteriyordu. Biz törenlere odaklanmışken Associated Press’in twitter hesabının hacklenmesi ile muazzam bir curcuna başlamıştı internette.

“Son dakika: Beyaz Saray’da iki patlama gerçekleşti, Barack Obama yaralı.”

Saniyeler içerisinde ABD başta olmak üzere dünya borsaları 10 dakikadan uzun sürecek bir dikey dalışa geçmişti.

Peki, ne olmuştu?

Yanıt IT sektörü için aslında basitti, yapay zeka algoritmalarının takip ettiği ana akım haber kaynağını manipüle edip genel anlamda en yüksek negatif sonucu verecek bir metin örneği ile sentiment (kanı) analizi yaparak finansal kararlar alan yapay zeka algoritmalarını aldatmaktan ibaretti.

İnsan için tonlarca veriyi milisaniyeler içerisinde işleyip önemli kararlar alabilmek mümkün değilken yapay zeka algoritmaları bu tür zorlu hesaplamaları oldukça hızlı ve keskin olarak yapabiliyor. EIITL tarafından yapılan güncel bir çalışmaya göre finans dünyasının üst düzey yöneticilerinin neredeyse yarısının yapay zekanın risk yönetimi alanında büyük rolü olacağına inandığını görüyoruz.

Yapay zeka uygulamaları kullanıcıların dijital ortamdaki ayak izini takip edebilir, veriyi analiz ederek yüksek keskinlikte risk hesabı yapabilir durumda.

Finans sektörü önceliği risk tarafına vermiş olsa da tek örneğimiz bu değil. Perakende sektöründe Amazon benzer bir ayak izi işlevini pazarlama ve müşteri hizmetleri amacıyla en iyi uygulayan firmalardan biridir.

Hacklenen AP Twitter hesabı çok hızlı bir şekilde geri alınıp haber yalanlansa da olan olmuş ve ciddi çaplı bir zarar oluşmuştu. Olayın, takip eden günlerde büyük dünya borsaları ve endekslerine asıl maliyeti 139 milyar $’ın üzerinde olduğu hesaplanacaktı.

Yapay zeka finans teknolojileri dünyasında yeni bir kavram değil. Uzun zamandır borsacılar tarafından internet üzerinden haber analiz ederek teknik analiz verilerine katan ve al/sat kararı veren algoritmalar kullanılmaktaydı. Eskiden bu olaydan farklı olarak kural ve teknik hesaplamalara dayalı algoritmalar daha çok kullanılıyordu. Hâlbuki günümüzde yapay sinir ağları ile oluşturulmuş zaman içerisinde beslenen veri üzerinden yatırımcı psikolojisini ortaya çıkarabilen, kullanıcısına daha keskin tahminler sunabilen, matematiksel hesapların ve basit kuralların dışında okuduğunu anlayan hatta kanı oluşturabilen algoritmalar geliştirildi.

Finansal teknolojiler alanında bu gibi dönüştürücü, çığır açıcı deneyimlerin neredeyse tümü makine öğrenmesi alanındaki gelişmelerin güdümünde gerçekleşiyor diyebiliriz. Bu gelişmeler alışveriş alışkanlıklarımızdan satın aldığımız hizmet ve ürünlere, nasıl yatırım yapacağımıza, nasıl bankacılık yapacağımıza hatta bir sonraki günü nasıl yaşayacağımıza kadar her şeyi kökten değiştirmeye başladılar.

Yazılım kökenli takipçilerimiz için kanı analizi ile al/sat tavsiyesi üreten bir kavram çalışmasını referans vererek noktalıyorum, önümüzdeki günlerde görüşmek üzere…

https://github.com/giraygokirmak/Neural-Network-with-Financial-Time-Series-Data/blob/master/Event_driven_LSTM_Stock_prediction..ipynb