Nassim Taleb’in Derivatives Strategy (Türev Stratejisi) ile 1996 yılında yaptığı mülakattan çevrilmiştir.

https://merage.uci.edu/~jorion/oc/ntaleb.htm

Derivatives Strategy: Finansal mühendislikle ilgili ne gibi sorunlarınız var?

Nassim Taleb: Finansal risk yönetimi konusunda bu yaklaşıma katılmıyorum. Bazı kişiler akademik literatüre baktı, diferansiyel denklemleri gördü ve “Vay canına, bu da mühendislik gibi!” dedi. Oysa mühendislik, fiziksel dünyadaki ilişkileri hassas bir şekilde modele dökebildiğiniz için güvenilir bir sistemdir. Ancak sosyal bilimlerde modellerin amacı farklıdır; bunlar belirli varsayımlar yaparak çalışır. Ekonomistler uzun zamandır matematiğin kendi alanlarında farklı bir anlam taşıdığını biliyor. Matematik, yalnızca bir araç, kendinizi ifade etmenin bir yoludur.

DS : Yani, gerçek mühendislik sayesinde arabaların üzerinden güvenle geçebileceği bir köprü inşa edilebilir. Ancak finans mühendisliğindeki modelleme, bir portföyü yönetmek için yeterince kesin değil…

NT: Kesinlikle. Finans alanında, parametrelerden bu kadar emin olamazsınız. Modelinizi genişletip daha fazla parametre ekledikçe, içinden çıkılmaz bir ilişki ağına hapsolursunuz. Bu durum, “aşırı uyum” (overfitting) olarak bilinir.

DS : Peki, Value at Risk (VAR)* hakkında ne düşünüyorsunuz?

(Value at Risk (VAR), belirli bir zaman dilimi içinde, belirli bir güven aralığında, bir yatırım portföyünün maruz kalabileceği en yüksek zararı ölçmeyi amaçlayan bir risk yönetim metriğidir. VAR, genellikle üç temel bileşenden oluşur: zaman dilimi, güven seviyesi ve zarar miktarı. Ancak, VAR’ın varsayımlara dayandığı ve özellikle nadir fakat yıkıcı finansal olayları (aşırı uç riskleri) öngörmede yetersiz kaldığı eleştirilmektedir.)

NT: VAR, binlerce yıllık piyasa tecrübesini bir kovaryans matrisiyle değiştirdi. Kuşaktan kuşağa aktarlılan piyasa bilgisini bir kenara bırakıp, her şeyi bir matematiksel modele sıkıştırdık. Neden? Bir yönetim danışmanı ya da finansla ilgisi olmayan biri risk yönetimini anlayabilsin diye.

VAR bana göre büyük bir yanılsama. Bilimsel olarak tahmin edilmesi mümkün olmayan bir şeyi, yani nadir olayların risklerini öngörmeye çalışıyor. İnsanlara suni bir kesinlik hissi veriyor ve bu da daha büyük pozisyonlar almalarına neden oluyor. Risk yönetimi adına yaptıklarımız, aslında bizi daha fazla riske maruz bırakıyor.

VAR’ı etkili kullanabilmek için olayların olasılıklarını bilmeniz gerekir. Olasılıkları doğru tahmin edebilmek için volatiliteyi ve korelasyonları öngörmeniz gerekir. Yaklaşık on beş yılımı, volatiliteyi, volatilitenin volatilitesini ve korelasyonları tahmin etmeye çalışarak geçirdim ve zaman içinde yaptığım hataları hatırladıkça hâlâ ürperiyorum. Kovaryans matrislerinden aldığım yaralar hâlâ acıyor.

DS : VAR savunucuları, kusurları olsa da daha önce elimizde olandan daha iyi olduğunu söyleyecektir.

NT: Bu tam anlamıyla yanlış. Daha iyi değil, çünkü sahte bir güven duygusuna kapılarak, aslında almayacağınız kadar büyük pozisyonlar alıyorsunuz. Yanıltıcı bilgiye güvenmek, hiç bilgiye sahip olmamaktan daha tehlikelidir. Bir pilota bazen hatalı çalışan bir altimetre verirseniz, uçağı düşürür. Ona hiçbir şey vermezseniz, pencereden bakarak uçabilir. Teknoloji ancak kusursuz olduğunda güvenilirdir.

Birçok insan, sayılar gördüğünde kaygısını azaltıyor. Karmaşık hesaplamalar görmek istiyorlar ama bu hesaplamaların ne kadar büyük belirsizliklere dayandığını göz ardı ediyorlar. VAR’dan önce pozisyonlara bakar ve benim “parametrik olmayan yöntem” dediğim şekilde değerlendirirdik. VAR’dan sonra ise yalnızca rakamlara bakmaya başladık ve bu rakamlar, aslında gerçek riski tam olarak yansıtmıyor.

Takas merkezleri bu gerçeği zamanla anladı. İlginçtir ki, borsa çöküşü, opsiyon tacirlerinin risklerini yönetmek için parametrik sistemlere güvenmeye başlamasıyla aynı zamana denk geldi. Daha önceleri, takas merkezleri pozisyonları dikkatle inceler ve aşırı riskli gördüklerinde müdahale ederdi. Ancak parametrik modellere geçtiklerinde, opsiyon yatırımcıları devasa kısa pozisyonlar biriktirdi ve bu da çöküşü hızlandırdı. Şimdi ise tekrar parametrik olmayan yöntemlere geri dönüyorlar.

DS : İstatistiği kullanarak daha gerçeğe yakın bir model oluşturmak mümkün mü?

NT: İstatistikle ilgili temel problem, dağılımlar hakkında bazı şeyleri biliyor olmamıza rağmen, süreçler hakkında çok az şey bilmemizdir. Bir süreç, zaman içeren bir dağılımdır ve zamanla şeyler değişir. İnsanlar “kalın kuyrukları” (aşırı uç riskleri) inceler ve “Aşırı uç riskleri içeren dağılımlar simüle edebiliriz” der. Ancak, dağılımların aşırı uç risklere sahip olmasının sebebi, zaman içinde sabit özelliklere sahip olmamaları olabilir.

DS: VAR savunucuları, VAR’ın asimetrik getiriye sahip varlıklar üzerinde o kadar iyi çalışmadığını da kabul edeceklerdir…

NT: Evet, ancak kaldıraçlı bir yatırımcının stop-loss kullandığı herhangi bir dinamik işlem stratejisi asimetrik bir getiri yapısına sahiptir ve bir opsiyon gibi değerlendirilmelidir. Örneğin, stop-loss kullanarak DeuDS che Mark veya tahvil vadeli işlemleri yaparsam, zarar etme olasılığım kâr etme olasılığımdan daha yüksek olabilir. Ancak zararlarımın boyutu daha küçük olacağı için bu fark dengelenir. Bu yapı, opsiyon getirisine benzer ve VAR bunu tam olarak ölçemez. VAR, yatırımcıları, iki rapor arasında sıkışmış peluş oyuncaklar gibi ele alır.

DS: Yani VAR, bir enstrümanın al-sat işlemlerinde riskleri ölçmek için kullanılamaz mı?

NT: Sıradan olaylar için belki, yani önemsiz riskleri ölçebilir. Ancak nadir görülen riskleri ölçemez. Üstelik yatırımcılar, VAR modellerindeki en küçük açığı bile bulup, en düşük riskle en büyük pozisyonu almak için yollar arayacaktır. Çünkü teşvik mekanizması bunu gerektirir. Onlara adeta bedava bir opsiyon verilmiş olur.

DS: Bu bedava opsiyon nedir?

NT: Çoğu kurumsal yatırımcı, kayıplarının bedelini kendisi ödemez. Eğer 1 dolar kazanırlarsa, 10 cent alırlar. Ama 1 dolar kaybederlerse, cepten ödemezler. Bu, opsiyon getirisine benzer bir yapıdır. Örneğin, birbirine çok yakın vadeli iki tahvili alıp satmak büyük bir risk oluşturabilir. Aralarındaki fark küçük olduğu için bu pozisyonun VAR değeri düşük görünebilir, hatta sistemler tarafından aynı tahvil gibi algılanabilir. Ancak pozisyonun büyüklüğü, tüm şirketi iflasa sürükleyebilecek kadar büyük olabilir. Geçen ay bir finans kurumu, Bund’lar ile Alman swap’ları arasında yüksek hacimli pozisyonlar biriktirdiği için büyük kayıplar yaşadı. Sistemleri ne kadar sofistike olursa olsun, bu farkı doğru şekilde değerlendiremedi.

DS: Finansal sistemde herkes VAR kullanmaya başlarsa ne olur?

NT: VAR kullananlar, portföylerini belirli seviyelerde yeniden değerlendirerek dinamik riskten korunma işlemleri yapar. Ancak bu, birbirinden bağımsız olması gereken piyasaları daha fazla korelasyonlu hale getirebilir.
Portföy sigortası krizinden ders almayanların risk yönetimi alanında çalışmaması gerekir. 1993 yılında hedge fonları, birbirinden bağımsız gibi görünen piyasalarda uzun pozisyon taşıyordu. Ancak tahvil piyasasındaki ilk marjin çağrısıyla birlikte yatırımcılar, İtalyan, Fransız ve Alman tahvil piyasalarındaki pozisyonlarını tasfiye etmek zorunda kaldı. Sonuç olarak, bağımsız gibi görünen piyasalar bir anda korelasyonlu hale geldi. Korelasyonlu görünen piyasalar ise bağımsızlaştı.
VAR, yatırımcıları tek tip düşünmeye iten bir sistem oluşturur. Bana, dinamik riskten korunma işlemleri yapan ve tasfiye etmek zorunda kalan bir yatırımcı gösterin, onun önüne geçerek iflasa sürükleyebilirim.

DS: Yani VAR modellerinin en büyük sorunu, piyasaların bu modellere tepki gösterdiğini hesaba katmamaları mı?

NT: Kesinlikle. Dahası, büyük oyuncuların bizler olduğunu ve hareketlerimizin piyasaları etkilediğini unutmamak gerekir. Fizikte bu duruma Heisenberg belirsizlik ilkesi denir. Sosyal bilimlerde ise etkisi çok daha belirgindir.
Bana VAR yerine ne önerdiğimi sorduklarında cevabım net: Daha az kaldıraç, daha az mekanik çeşitlendirme ve dinamik riskten korunmaya daha az bağımlılık.

DS: Tüm korelasyonlar şüpheli midir?

NT: Eğer yeterince veri incelerseniz, herhangi iki şey arasında bir korelasyon bulabilirsiniz. Ancak bu ilişki, tamamen tesadüfi olabilir ve hiçbir öngörü gücü taşımayabilir.
Veri madencileri her zaman rastgele ilişkiler bulabilir. Örneğin, birinin büyük teyzesinin tansiyonu ile Nikkei vadeli işlemlerinin volatilitesi arasında %100 korelasyon gösterebilirler.
Bir yatırımcı olarak, 10 Sharpe oranına sahip olduğunu iddia eden kişilerin her gün size ulaştığını göreceksiniz. Bu tür iddialar genellikle yanıltıcıdır çünkü bu ilişkiler, gerçek piyasa dinamiklerine dayanmaz.

DS: Traderlar ve risk yöneticileri arasında en sık gördüğünüz hatalar nelerdir?

NT: Bir trader olarak işim, piyasalardaki yanılgıları anlamak ve bunları değerlendirerek işlem yapmaktır. En yaygın hatalardan biri, küçük örneklem yanılgısıdır. Örneğin, her gün 1 dolarlık kazanç elde ediyorsanız ama nadiren 1000 dolar kaybediyorsanız, dışarıdan bakıldığında istikrarlı kazançlar sağlıyor gibi görünebilirsiniz. Ancak, performansınızı değerlendirmek için yeterince uzun bir zaman dilimi olmadan kendinizi kandırıyor olabilirsiniz. Sharpe oranları da bu gerçeği yansıtmaz. Opsiyon ticaretinde de benzer bir yanılgı vardır. Düşük ihtimalli opsiyon satan traderlar, günlük bazda para kazandıklarını düşünürler. Ancak, sonunda büyük bir kayıpla karşılaşırlar. Aynı durum, düşük faiz oranlarından birkaç baz puan fazla kazanç sağlamak için aşırı risk alan “yield hogs” yatırımcıları için de geçerlidir.

Bir diğer yaygın hata, büyüklük yanılgısıdır. Piyasada on binlerce trader varsa, birkaç yıl boyunca sürekli kazanç elde eden biri mutlaka çıkacaktır. Ancak bu, onun üstün bir yatırımcı olduğunu kanıtlamaz. Eğer yeterince maymunu daktilo başına oturtursanız, birinin sonunda “İlyada”yı eski Yunanca yazması kaçınılmazdır. Ancak, aynı maymundan “Odysseia”yı da yazmasını bekler misiniz?

Üçüncü büyük hata, hayatta kalma yanılgısıdır. Pek çok kişi hisse senedi yatırımı yapmanın mükemmel bir fikir olduğunu söyler çünkü geçmiş verilere bakıldığında uzun vadede getirisi yüksek görünmektedir. Ancak bu analizler, genellikle sadece ayakta kalan şirketlere dayanır. Kimse, 20. yüzyıl başında mantıklı bir yatırımcının satın almış olabileceği Çarlık Rusyası tahvillerinden bahsetmez. O tahvillerin çoğu artık duvar kağıdına dönüştü. Benzer şekilde, gayrimenkul yatırımlarının her zaman kazandırdığına dair yaygın bir inanış vardır. Ancak bu yalnızca gelişen bölgelerde satın alınan mülkler için geçerlidir. Geçmiş performansa dayanarak geleceği tahmin etmeye çalışmak, büyük bir risk taşır.

DS: Yani, türev ürün ticaretinde istatistiksel değerleme yöntemlerini, deneyime dayalı bir yaklaşımla değiştirmek mi istiyorsunuz?

NT: Diğer traderlarla işlem yaparak değerleme hakkında çok şey öğrenirsiniz. Genellikle size verdikleri şeyler daha az değerli, aldıkları ise daha değerlidir. Bu durum, kusurlu arabalarla ilgili klasik bir örneğe benzer. Satın aldığınız bir arabanın kusurlu olup olmadığını yalnızca satıcı bilir; ancak bir süre kullandıktan sonra sorunlarını fark edersiniz. Opsiyon piyasasında da benzer bir durum söz konusudur. Bir opsiyonun gerçekte ne kadar değerli olduğunu hemen bilemezsiniz, ancak birisi size satıyorsa, o opsiyonun riskli olabileceğini göz önünde bulundurmalısınız. Çoğu zaman, opsiyonun gerçek değerini ancak onu bir süre yönettikten sonra anlayabilirsiniz. Bazı opsiyonlar çok iyi korunur, bazıları ise neredeyse hiç koruma sağlamaz.

DS: Bununla ilgili bir örnek verebilir misiniz?

NT: Tabii. Örneğin, S&P endeksi üzerindeki alım opsiyonlarını ele alalım. Perakende yatırımcılar genellikle yüksek kullanım fiyatlı alım opsiyonlarını satar ve düşük kullanım fiyatlı satım opsiyonlarını alır. İlk bakışta, dağılıma bakarak ters yönde pozisyon almak ve bu farklılıklardan kazanç sağlamak mantıklı görünebilir. Ancak işleme girdiğinizde, öngöremediğiniz bazı faktörlerin sizi zarara uğrattığını fark edersiniz. Üstelik geriye dönük testler de bu durumu tam olarak tespit edemez.

Durum, basit bir yükseliş veya düşüş volatilitesinden ibaret değildir. Piyasada, büyük pozisyonların yoğunlaştığı belirli kullanım fiyatları vardır ve volatilite bu seviyelerde sıkışma eğilimindedir. Bunlara “yapışkan kullanım fiyatları” (sticky strikes) denir. Piyasalar bu fiyatların etrafında dar bir bantta hareket etme eğilimindedir. Tecrübeli traderlar bu hareketleri sezgisel olarak hissedebilir.

Ayrıca, düşük likiditeye sahip bir hisse senedinde opsiyon ticareti yapıyorsanız, hedge işlemlerinizin volatiliteyi düşüreceğini ve hisse fiyatını belirli bir seviyede tutacağını da hesaba katmalısınız. Eğer diğer traderlar da aynı şekilde hedge ediyorsa, bu etki daha da güçlenir.

DS: UBS’de kıdemli opsiyon traderı olarak çalışıyordunuz. Daha sonra Wall Street’i bırakıp Chicago’da pit traderı (fiziksel işlem salonlarında, açık eksiltme usulüyle işlem yapan trader) oldunuz. New York’tan ayrılma sebebiniz neydi? Ekran üzerinden işlem yaparken neyi kaçırdığınızı düşündünüz?

NT: İlk kez 1991’de Wall Street’ten ayrıldım. Fiyat oluşum sürecine takıntılıydım ve ekran başında fiyatların nasıl belirlendiğini tam olarak anlayamıyordum. Chicago’daki pit’te fiyat hareketlerini okumayı öğrenmem yaklaşık altı ay sürdü. Burada yerel traderlar, emir akışından bilgi çıkararak piyasanın zayıf tarafını sıkıştırırlar. Fiyatları aniden yükselten, önceki işlem seviyelerinin çok üzerinde teklif veren cesur birkaç trader vardır; geri kalanlar ise onları takip eder.

DS: Pit’teki bu deneyim, ekran üzerinden işlem yapma tarzınızı nasıl değiştirdi?

NT: Bir trader için en değerli deneyimlerden biridir. Chicago’daki ikinci altı ayımda, piyasaların nasıl işlediğini, yıllarca bir işlem masasında çalışmaktan çok daha hızlı öğrendim. Trader’ların ana kazanç kaynağı, alış-satış farkından (bid-offer spread) ziyade piyasadaki sıkışmalardır. Piyasalar bir sıkışmadan diğerine hareket eder. Trader’lar, zarar durdurma seviyeleri ve diğer ücreDS iz opsiyonlar üzerinden para kazanır. Bu deneyim, beni bilgi ekonomisine yönlendirdi.

DS: Tüm niceliksel teknikleri tamamen bir kenara bırakmaya hazır değilsiniz, değil mi? Sonuçta istatistik eğitimi aldınız. Çılgın spekülatif bahisler yapmadığınızı ve işe aldığınız trader’ların da belirli bir niceliksel beceriye sahip olmasını beklediğinizi düşünüyorum.

NT: Şöyle bir durum var: Eğer sokak zekâsına sahip bir genci alıp ona niceliksel analiz öğretebilirsem, piyasadaki zayıf oyuncuları sıkıştırmayı bilen harika bir niceliksel trader elde ederim. Ancak fizik veya matematik gibi disiplinlerden gelen aşırı niceliksel adayları alıp onlara arbitraj ticareti öğretmeye çalıştığımda, paniğe kapılıp saf kumarbazlara dönüşüyorlar. Avantajları göremiyor ve kendileri piyasanın zayıf halkası hâline geliyor. Gerçek piyasa dinamikleri, onların alışkın olduğu teorik çerçevelerden çok daha karmaşıktır. Niceliksel becerileri güçlü olan bu adayların, aşırı spekülatif işlemlere yönelme eğiliminde olduğunu defalarca gördüm.

DS: Risk yöneticileri hakkında ne düşünüyorsunuz? İşe alırken nelere dikkat ediyorsunuz?

NT: Öncelikle, nasıl düşündüklerini anlamaya çalışıyorum. Onlara zorlayıcı ve adaleDS iz sayılabilecek sorular sorarak piyasa tarihine ne kadar hâkim olduklarını test ediyorum. Örneğin, borsa çöktüğünde tahvil ve ipotek piyasalarındaki korelasyon ne olur? 1980’lerin başındaki altın rallisinin dinamikleri nasıldı? Bu gibi konuları sezgisel olarak anlayabiliyorlar mı? Eğer geçmiş piyasa verilerine ve tarihsel olaylara karşı ilgisizlerse, röportajı hemen sonlandırırım. Sadece matematiksel modellere güvenen risk yöneticileri, bana göre son derece tehlikelidir. Başarı sadece kendi hatalarınızdan öğrenerek gelmez; başkalarının hatalarından da ders çıkarmak gerekir ve bu bilgiler genellikle kamuya açık durumdadır.

DS: Sizce finansal piyasalarda araştırmalar hangi yöne gidiyor? Hangi çalışmalar değerli, hangileri değil?

NT: Finansal ekonomi, matematiği ekonomik içgörüyle birleştirmekte başarılı oldu ve bu da trader’lara türev fiyatlamasını daha iyi anlama fırsatı sundu. Benim temel görüşüm, piyasaların en fazla sayıda dinamik hedge işlemi yapan trader’ı zor duruma sokacak şekilde hareket ettiğidir. Yakın zamanda *Journal of Finance*’de Grossman ve Zhou’nun bunu matematiksel olarak kanıtladığını görmek beni heyecanlandırdı. Ancak, aşırı finansal mühendislik çabaları genellikle başarısız oluyor; ortaya çok fazla matematiksel akrobasi çıkıyor ama bunlar içi boş analizlere dönüşüyor.