Yüzyılı aşan bir kantitatif modelleme geleneği olan finans disiplini, geçtiğimiz on yılda veri analizi ve bunlara ilişkin otomasyon teknolojilerinin gelişmesinden en fazla etkilenen ve bu gelişmelere doğrudan öncülük eden disiplin olmuştur. Finans doğası gereği, varlık fiyatlarını analizlere giren temel değişken olarak kullanmış ve öngörümleme için davranışsal parametreleri fiyat üzerinden sayısallaştırmaya çalışmıştır.
Günümüzde ise bu çabalar büyük ölçüde bilgisayar destekli hale gelmiştir. Trading ve analiz otomasyonlarıyla başlayan bu süreç makine öğrenimi ile desteklenen öğrenen sistemler geliştirilmesiyle devam etmektedir. Mevcut sistemler artık fon ve portföy yöneticiliğinde aktif olarak kullanılmaktadır.
Trading’in aktif ve kurumsal olarak yapıldığı fon ve portföy yönetim şirketlerinden, bireysel katılımcılara kadar finans piyasasındaki hemen her karar verici, karar süreçlerinde bu otomasyonları giderek daha fazla kullanmaya başlamıştır. Özellikle geçtiğimiz son on yılda salt otomasyonla alım-satım yapan serbest yatırım fonları ve “quant trading” firmaları bahsedilen teknolojileri merkeze alarak örgütlenmiştir.
“Uygulayıcıların zaferi” de bu bilgisayar destekli “uygulamaların” performans açısından konvansiyonel trading yaklaşımları ve veri, analiz yöntemlerinin giderek önüne geçmesine referans veren bir temadır. Backtest, forwardtest vb. kritik trading analiz metotlarının büyük kısmı artık otomasyonlarla yapılmakta, market izleme hatta trading emirlerinin iletimi bile insansız çözümlerle gerçekleştirilmektedir. Burada “uygulayıcılar” tanımı, bahsedilen otomasyon ve makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesine katılan paydaşların tamamını kasteder. Geliştiricilerden, veri analistlerine, dijital yöneticilere ve süreç izleyicilerine kadar otomasyon sürecine dahil olan bütün insan gücü bileşenleri “uygulayıcılardır”.
Öğrenen sistemlerin giderek konvansiyonel yönetilen fonlardan daha iyi performans göstermeye başlaması ve buna rağmen inovasyonda doygunluğa ulaşmamış olması uygulayıcıların zaferi konseptini somut olarak ortaya koyan en önemli bilgidir. Artık uygulayıcıların oluşturduğu yapay sistemler eski ve konvansiyonel fon yönetim yaklaşımlarından daha iyi performans sergilemekte ve giderek farkı açmaktadır.
Bu alanda bilimsel disiplinde giderek daha fazla gelişmekte ve dikey olarak farklılaşmaktadır. 2010’lu yılların ortalarında büyük veri literatüre girmiştir ve buna bağlı olarak geliştirilen finans uygulamaları, finansal veri analizi ve finansal veri bilimi başlıklarında ayrı ayrı incelenmeye başlanmıştır. Günümüzde bazı üniversitelerde bu alanda bilimsel çalışma yapılabilmesi için finans laboratuvarları kurulmuştur.
Konseptin sadece finans disiplini için değil, sosyal bilimlerin tamamına farklı ölçeklerde genellenebileceğini düşünüyoruz. Ölçüm konusu nesnenin ve buna ilişkin paternlerin sayısallaştırılabildiği ölçüde uygulayıcılar, sosyal bilimlerin farklı alanlarına ilişkin uygulamalar geliştirebilecek ve ölçüm sınırlarını esnetebilecektir. Böylece “uygulayıcılar” giderek artan bir hızda ve her alanda diğer araştırmacıların önüne geçecektir.