Algoritmik alım satım dünyasında fark yaratan bir şey var ki çoğu kişi bunu gözden kaçırıyor: "strateji" ve "sistem" arasındaki ince fark. Strateji, belirli bir hedefe ulaşmak için tasarlanmış bir plan, ama sistem? O, bu planı çalıştıran mekanizma. İşte tam burada, Türkçe konuşanların sıklıkla zorlandığı bir nokta ortaya çıkıyor: O mekanizmayı anlamak ve ona göre düşünmek. Çünkü sadece ne yapacağınızı bilmek yetmez; nasıl ve neden çalıştığını da kavramalısınız. Bu yetkinliğe eriştiğinizde—ki bu sanıldığından daha derin bir dönüşüm gerektirir—yalnızca algoritmik ticaret yapıyor olmazsınız. Kendinizi bir matematikçi gibi analiz yaparken, bir mühendis gibi sistem kurarken bulursunuz. Ve bu, yalnızca meslek hayatınızı değil, genel düşünme biçiminizi de dönüştürür. Peki bu becerilerle ne mümkün hale gelir? Asıl ilginç olan kısmı bu. Artık verileri "sayılar" olarak değil, hikayeler olarak görmeye başlarsınız. Risk, bir belirsizlik olmaktan çıkar; ölçülebilen, yönetilebilen bir unsur haline gelir. Her şey daha netleşir, doğru kararları almanın verdiği özgüvenle hareket edersiniz. İşin ilginç yanı, bu beceriler hayatınızın diğer alanlarında da işe yarar—finansal kararlar dışında bile. Bir problemle karşılaştığınızda, onu parçalarına ayırıp analiz edebilir, karmaşıklığı yönetebilirsiniz. Bu, bir tür zihinsel özgürlük aslında. Kendinizi kısıtlanmış hissetmek yerine, kontrol sizdeymiş gibi hissetmeye başlarsınız. İşte bu, sadece meslekle sınırlı kalmayan bir dönüşüm.
Haftalık olarak bu algoritmik alım-satım programında neler oluyor? Aslında, perde arkasında epey karmaşık bir süreç işliyor. İlk hafta genelde temel kavramlarla başlıyor. Ama burada "temel" kelimesine fazla güvenmeyin—örneğin, Python’da bir veri setini yüklemek gibi görünüşte basit bir iş bile, kütüphane seçimi ya da veri türü uyumsuzluğu yüzünden aniden karmaşık hale gelebilir. Öyle ki, bir öğrenci "Hangi hatayı yaptım ki bu çıktı böyle oldu?" diye saatlerce düşünürken bulabilir kendini. Tabii bu, öğreticinin tam da bu anlarda ne kadar önemli olduğunu fark ettiğiniz bir nokta. Sonraki haftalarda işler hızlanıyor. Mesela bir hafta, birdenbire finansal göstergelerle dolu bir ekrana bakarken buluyorsunuz kendinizi. RSI mı? MACD mi? Hangisi daha "anlamlı" sinyaller veriyor? Bu soruların tek bir doğru cevabı yok. Ve işte burada, öğrencilerin çoğu teoriyi anladığını sanıp ardından kodlarını çalıştırdığında beklemediği sonuçlarla karşılaşıyor. Bir arkadaşım, bir algoritmasının tamamen ters yönde işlem yaptığını fark ettiğinde, uzun süre bunun nedenini bulamamıştı. Bu tür "küçük" krizler aslında öğrenme sürecinin tam kalbinde yer alıyor. Belki de en çok bu anlarda gerçek bir şeyler öğreniyorsunuz.