Teorik fiziğin güzelliği, New Jersey’nin en kalabalık şehri Jersey’deki PGIM Quantitative Solutions ofisinde hisse seçiminin karmaşık işleyişiyle kesişiyor. Orada, NASA’daki kariyerini bırakarak yatırım üzerine çalışmaya başlayan fizik doktoralı George N. Patterson, 13 doktora sahibinden oluşan bir araştırma ekibine liderlik ediyor.
Wall Street’te bir fizikçi mi? Kısmi diferansiyel denklemlerle ilgileniyorsanız, bunu pek de garip bulmazsınız. Hisse fiyatlarının dalgalanmasını tanımlayan denklem, ısının hareketini tanımlayan denklemle neredeyse aynıdır. Ancak doğa bilimleri ile finans disiplinleri arasında büyük bir fark var. Gezegenler öngörülebilir yörüngeleri takip ederken menkul kıymet piyasaları her açıdan çılgın olabilir. Patterson bu duruma dikkat çekerek “Yer çekimi hiçbir zaman kötü bir yıl geçirmez” diyor.
Patterson, PGIM Quant’ın baş yatırım sorumlusu olarak finans eğitimine yönelik ders kitaplarında bulunan soyut teorileri; çoğunlukla kurumsal müşteriler için hisse senedi, tahvil ve emtia portföyleri oluşturma gibi pratik görevlere uyarlıyor. Kopulalar (istatistik ve olasılık teorisinde kullanılan bir matematiksel kavram), yönlendirilmiş grafikler ve gizli Markov modelleri gibi karmaşık nesneler, Patterson’ın kullandığı araçlardan bazıları. Sonuç: 61 terabayt verilik girdiyle yılda 400 bin işlemlik çıktı.
“Küçük karidesleri süzen bir balina gibiyiz” diyor Patterson. Büyük bir sürünün içinde bir balina olan PGIM Quant, 149 yıllık sigorta şirketi Prudential Financial’ın küresel yatırım yönetimindeki 1,3 trilyon doların 102 milyar dolarını oluşturuyor. 58 yaşındaki Patterson, emtia tüccarı olan babasıyla birlikte New York Ticaret Borsası’na yaptığı bir ziyareti hatırlıyor. Belki de bu nedenle kariyerinin başında NASA’nın Kaliforniya, Pasadena’da bulunan laboratuvarında bilgisayar simülasyonları yaparken Barclays Global Investors’ın onu cezbetmesi hiç de sürpriz olmadı. Patterson, 2017 yılında Prudential Financial’ın varlık yönetimi kolu olan PGIM’e katıldı.
Bir oda dolusu bilgisayarla piyasada üstünlük kurmak kolay değil. PGIM, 49 yıllık geçmişe sahip ayrı yönetilen hesaplarının performansını açıklamıyor. Ancak gözlemlenebilir kayıtlara sahip bazı küçük ve daha yeni yatırım fonları var. PGIM Quant, küçük ve büyük şirketlerin yanı sıra uluslararası fonlar da yürütüyor. Bu fonların son beş yıldaki performansı (Morningstar’a göre) endeksleri giderler öncesinde aşarken giderlerden sonra geride kalıyor. Kurumsal müşteriler daha düşük ücretler ödediğinden (yayımlanan oranlar yıllık varlıkların yüzde 0,3 ila yüzde 0,65’i) muhtemelen daha iyi sonuçlar alıyor.
PGIM’nin bilgisayar uzmanları, tek yaptıkları iş karşılaştırma ölçütlerini takip etmek olsa bile kazançlarını koruyabilirler. Bunun nedeni, vakıf ve emeklilik müşterilerinin istisnai kısıtlamalara tabi olmaları. Örneğin müşteriler fosil yakıt hissesine sahip olmadan S&P 500 Endeksi’ni takip etmek, silah veya tütün gibi sektörleri hariç tutmak ya da hesaplarının bazılarında çok fazla yer tutan bir sektörü, düşük ağırlıklı olarak tutmak isteyebilirler.
Burada hedef, beklenen getiriyi ödüllendirirken riski cezalandıran bir skoru maksimize etmek. Risk önemli. Aksi takdirde, Nvidia ve Netflix gibi tamamen agresif büyüme hisselerinden oluşan bir portföy oluşturursunuz. Böyle bir portföy, son zamanlarda oldukça iyi performans göstermiş olabilir ancak müşterinin istediği bu değil.
PGIM Quant’ta risk bilinci olan bir bilgisayar, her biri sahip olunabilecek bir güvenliği temsil eden binlerce boyuta sahip bir alanda yüksek bir noktaya doğru ilerliyor. Şükürler olsun ki hızlı çipler var. Bu ileri düzeyde verim elde etme işlemi her müşteri için günlük olarak gerçekleştirilir ve her müşterinin çözümü 3 trilyon hesaplamadan geçer. Harry Markowitz, risk ile getiri arasındaki ilişkiyi 72 yıl önce açıkladı. İki hisse arasındaki kovaryans, yani aynı ritme uyma eğilimlerini ölçen bir değeri kullanarak çeşitlendirmeden elde edilecek kazancı hesapladı. Oyun, düşük (veya daha iyisi, negatif) kovaryanslara sahip menkul kıymetler elde etmek.
Patterson, bir finans kitabında her şeyin tutarlı göründüğünü ancak gerçek dünyanın tehlikelerle dolu olduğunu söylüyor. Son birkaç yıllık hisse senedi fiyatlarına bakarak kovaryansı ölçersiniz. Bu veride, Patterson’ın elektrik mühendisliğinden ödünç aldığı bir terimle “gürültü” adını verdiği şeyden çok fazla var. Bir bilgisayarı geçmiş fiyatlarla çalışması için ayarladığınızda, bir otomobil şirketi ile bir balık yemi üreticisi arasındaki düşük kovaryans gibi bir tesadüfü yakalayabilir. Bilgisayar size, Tesla ve balık yemi şirketi hisselerinden oluşan bir portföyün istikrarlı olacağını söyleyebilir. Ancak bu bir saçmalıktır.
Klasik portföy teorisiyle ilgili bir diğer sorun da kovaryansın tek ve sabit bir sayı olduğunu varsaymasıdır. Gerçek dünyada, iki varlığın birbirine bağımlılığı sakin piyasalarda düşük seyrederken türbülans sırasında yükselebilir. Küresel mali krizde yanlış giden şeyin özü şudur: “Her şey bir anda çöktü.” Bu deneyimden dersler çıkaran nicel analistler, artık menkul kıymetler arasındaki ilişkileri, kopulalar ile ölçüyor. Bu yöntem, ayı piyasaları sırasında artan bağımlılığı açıkça hesaba katıyor. PGIM analizi, bunları ve diğer geliştirmeleri de içeriyor.
Patterson’ın ekibi, şirketler arasındaki bağlantıları ölçmek için menkul kıymet başvurularını kullanan bir grafik geliştirdi. Örneğin kapı üreticisi Jeld-Wen, gelirinin yüzde 15’ini Home Depot’tan elde ettiğini açıklıyor. Piyasa hareketlerini tanımlamak için (adını Rus bir matematikçiden alan) Markov modeliyle bir deney yapıyorlar. Bu analiz, karanlık bir odada saklanan bir cinin, biri yükseliş ortalamasına, diğeri düşüş eğilimine sahip rastgele toplar içeren iki küpten birinden yukarı ve aşağı hareketler seçtiğini varsayar. Sadece çıkan topları görerek, küpü seçme kuralını anlamaya çalışırsınız.
Patterson, matematikçilerinin bu işlere kendilerini fazla kaptırmalarını istemiyor. “Miktar odaklı çalışmalar, dolu bir silah gibidir” diyor. Bilgisayarın, nedenini bilmediğimiz ama işe yarıyor gibi görünen istatistiksel bir anomali bulursa bunu kullanmayacağını ifade ediyor. Albert Einstein’a atfedilen bir sözü tekrar ederek hedefini şöyle tanımlıyor: “Gerçek dünyayı modellemek için karmaşıklığı yeterince kullanın ama bundan daha fazlasını değil.”
Getirileri hesaplama
Two Sigma Investments, 2015 yılı itibarıyla gezegenimizdeki en hızlı büyüyen yüksek riskli yatırım fonuydu. “Matematik dâhisi” John Overdeck ve “bilgisayar meraklısı” David Siegel, bu fonu tamamen niceliksel bir yaklaşımla 28 milyar dolarlık (yönetim altındaki varlıklar) dev bir yapıya dönüştürmüştü.
Bu yılın başında bir yatırımcı konferansında söz alan Siegel, “İnsan zihni 100 yıl önce olduğu kadar iyi olmaktan uzak ve geleneksel yöntemler kullanan birinin küresel ekonominin tüm bilgilerini kafasında tutması çok zor” dedi. Aslında Two Sigma’nın veri bilimcileri ve sistemleri, 75 bin CPU ve 750 terabayt bellek kullanarak 10 binden fazla veri kaynağını analiz ediyor. Sonunda, “hiçbir insan yatırım yöneticisi bilgisayarı geçemeyecek.”
—Forbes,
19 Ekim 2015.
Bugün Two Sigma’nın 60 milyar dolardan fazla varlığı var ancak Siegel ve Overdeck (ikisi de milyarder), işin nasıl yürütüleceği konusunda rekabet ediyor. Bu da insani unsurların hâlâ canlı ve etkili olduğunu kanıtlıyor.
Son düşünce
“Fizik nihai basitlik arayışından başka bir şey değildir. Ancak şu ana kadar elimizde olan tek şey, bir tür zarif dağınıklıktır.”
—Bill Bryson