Pazar Etkisini Ortaya Çıkarma Büyük İşlemler, Fiyat Etkisi ve Garleanu Ölçütü
Biliyorsunuz, finansal piyasaların vahşi, hızlı tempolu dünyasında, her kararın devasa sonuçları olabileceği hissine kapılabilirsiniz. Ve bazen, gerçekten de öyle olur. Bunu, devasa bir işlemin -örneğin, birkaç milyar dolarlık bir emeklilik fonunun portföyünü yeniden dengelemesi- piyasayı etkilediği sayısız kez birinci elden gördüm. Bu sadece bir alıcı veya satıcı bulma meselesi değil; bu, o işlemin fiyatı nasıl etkilediği ile ilgilidir. Bu sadece bir teori değil; burada servetler kazanılır veya kaybedilir, bazen hisse başına birkaç kuruş üzerinden.
Yeni başlayanlar için, büyük bir ticareti düşünmek sadece ekranda büyük bir rakamı hayal etmek olabilir. Ancak finans dünyasında, hemen dalgaları hayal ederiz. Bu, bir havuza büyük bir kaya düşürmek gibidir; kaya ne kadar büyükse, dalgalar o kadar geniş ve yıkıcı olur. Bu piyasa etkisi, bir ticaretin amaçlanan değerini önemli ölçüde azaltabilir ve ciddi sermaye hareket ettiren herkes için kritik bir endişe haline gelir. İşte tam da bu noktada, Garleanu Ticaret Etkisi Metrik gibi sofistike araçlar devreye girer. Şimdi, bugün bu metriğe derinlemesine dalarken, bu tartışma için sağlanan akademik makalelerin - “Dalgasal fiyat sürecinde gözlemlenmeyen beklenen getiriler” veya “Öncelik Kuralları, İçselleştirme ve Sipariş Akışı için Ödeme” gibi - Garleanu metriğini açıkça detaylandırmadığını belirtmekte fayda var. Ancak, kesinlikle Garleanu gibi modellerin ele almayı amaçladığı piyasa mikro yapısındaki karmaşık dinamikleri ve gizli zorlukları vurgulamaktadırlar.
Hayal edin ki, 5 milyon adet nispeten likit bir hisse senedi satın almanız gereken bir fon yöneticisisiniz. İlk düşünceniz, “Önemli bir şey değil, o hisse senedi günlük milyonlarca işlem görüyor.” olabilir. Ancak, emriniz piyasaya girdiği anda, hatta parçalar halinde bile, talep sinyali verir. Yüksek frekanslı işlemcilerden rekabet eden kurumlara kadar diğer katılımcılar bu talebi görür. Sonra ne olur? Fiyat yavaş yavaş yükselmeye başlar, değil mi? Son hisse senetleriniz için ilk aldıklarınızdan daha fazla ödeme yaparsınız. Bu, piyasa etkisinin özüdür.
Bu, genellikle “gözlemlenmemiş beklenen getiriler” ile “difüzif fiyat süreci"ne bağlı olduğu için ince bir canavardır (Antonini ve diğ., 2025, “Gözlemlenmemiş beklenen getiriler”). Gözlemlenen log-getirilerden bu gizli sinyalleri filtrelemeye sürekli çalışıyoruz, ancak bu son derece zordur. Aslında, 17 Mayıs 2025’te yayımlanan bir araştırma, bu gizli süreçler hakkında bilgi edinmeye çalışırken “günlük verilerle 30 yıl bile olsa, önemli tahmin hatalarının devam ettiğini” vurgulamıştır (Antonini ve diğ., 2025, “Gözlemlenmemiş beklenen getiriler”). Yani, büyük miktarda veriye sahip olsak da, gerçek piyasa dinamiklerini anlamak ve dolayısıyla ticaret etkisini tahmin etmek karmaşık bir bulmaca olmaya devam etmektedir.
Bunu şu şekilde düşün:
-
Geçici Etki: Bu, siparişinizin neden olduğu anlık, geçici fiyat hareketidir. Siparişiniz tamamlandığında, fiyat biraz geri dönme eğilimindedir. Bu, kayamızdan gelen ilk sıçrama gibidir.
-
Kalıcı Etki: Bu, işleminiz nedeniyle hisse senedinin fiyat dengesi üzerindeki kalıcı değişimdir. Belki de büyük alım emriniz, hisse senedinin değeri hakkında gerçek yeni bilgileri işaret etti ya da sadece o kadar likidite emdi ki, piyasanın algısı değişti. Bu, sürekli dalga etkisidir.
Bunlar arasında ayrım yapmak ve bunları yönetmek çok önemlidir.
Bu, Lasse Heje Pedersen ve Nicolae Gârleanu’nun parlak zihinleri tarafından geliştirilen Garleanu Ticaret Etkisi Metriklerinin sahneye çıktığı yerdir. Bu sadece başka bir akademik merak değil; büyük kurumsal yatırımcıların emirleri mümkün olan en maliyet etkin şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olmak için oluşturulmuş bir çerçevedir.
Temelinde, Garleanu modeli, temel bir denge ile ilgilidir: Siparişinizi hızlı bir şekilde mi gerçekleştirirsiniz, büyük bir anlık fiyat etkisi riski alarak yoksa zaman içinde yayarak, birim başına etkiyi minimize edip piyasa koşullarının sizin aleyhinize değişme riskini mi artırırsınız? Bu klasik bir ikilem, değil mi? Yoğun bir otoyolu geçmeye çalışmak gibi: Hızla geçip çarpılma riski almak ya da bir boşluk bekleyip randevunuzu kaçırma riski almak.
Model, belirli bir zaman diliminde büyük bir hisse bloğunun ticareti için optimal bir program sunar. Piyasanın likiditesinin ve ticaretinize olan duyarlılığının statik olmadığını kabul eder; bunlar değişir ve stratejinizin dinamik olarak uyum sağlaması gerekir.
Aşırı karmaşık matematiğe girmeden, Garleanu modeli esasen stokastik optimal kontrol kavramlarından yararlanmaktadır. Hisse senedi fiyatını “difüzif fiyat süreci” olarak görmektedir (Antonini ve diğ., 2025, “Gözlemlenmeyen beklenen getiriler”), bu da fiyatların biraz rastgele hareket ettiği ancak öngörülebilir bir kayma ile hareket ettiği anlamına gelir. Model, hem açık maliyetleri (komisyonlar, ücretler) hem de kritik olarak piyasa etkisinin örtük maliyetlerini içeren beklenen işlem maliyetlerini minimize eden ticaret stratejisini bulmaya çalışır.
Şunları dikkate alır:
-
Siparişinizin boyutu: Sipariş ne kadar büyükse, etkisi o kadar fazla.
-
Piyasa dalgalılığı: Dalgalı piyasalar, etkiyi tahmin etmeyi ve yönetmeyi zorlaştırır.
-
Piyasa likiditesi: Hisselerin fiyatı etkilemeden ne kadar kolay alınıp satılabileceği.
-
Riskten kaçınma seviyeniz: Yavaş bir şekilde gerçekleştirirken olumsuz fiyat hareketlerine ne kadar risk almayı göze alıyorsunuz.
Örneğin, bir varlık yöneticisi belirli bir orta ölçekli hisse senedinden 5 milyon hisse satması gerektiğinde, Garleanu çerçevesi ilk gün %10, ikinci gün %15 satmayı önerebilir, belki de üçüncü günde beklenen volatilite nedeniyle duraklayabilir ve ardından dördüncü günde farklı bir hızla devam edebilir. Burada, toplam etki maliyetini minimize etmek için siparişin en uygun şekilde dilimlenmesi ve parçalanmasıyla ilgili.
Matematik zarif olsa da, bu modellerin gerçek dünyada uygulanması, işin asıl kısmıdır. Piyasa mikro yapısı, örneğin, büyük bir rol oynar. “Öncelik kuralları” gibi şeyler ve “sipariş akışı için ödeme” ( “Öncelik Kuralları"ndan) gibi tartışmalı uygulamalar, işlemlerin nasıl yönlendirildiğini ve gerçekleştirildiğini önemli ölçüde etkileyebilir ve bu da en sofistike modellerin bile mükemmel bir şekilde tahmin etmede zorlanabileceği sonuçlara yol açabilir. Modellerin, ne kadar gelişmiş olursa olsun, piyasanın gerçek altyapısı - karanlık havuzlar, borsalar, içsel işlemler - karmaşıklık katmanları eklediği durumlarla karşılaştık. Teorik mükemmellik ile pratik piyasa sürtünmesi arasında sürekli bir dans var.
Peki, bu pratikte nasıl bir çeviri yapıyor? Hayali ama çok gerçekçi bir senaryo alalım.
Vaka Çalışması: Emeklilik Fonu Yeniden Dengeleme
-
Zorluk: Büyük bir emeklilik fonu, yeni yatırım talimatları nedeniyle belirli bir sektörden çıkmak zorundadır. Bu, önümüzdeki iki hafta içinde 20 farklı büyük ölçekli hisse senedi üzerinden toplam 500 milyon dolar değerinde hisse satmayı içerir. Bu hisseleri körü körüne satmak, muhtemelen büyük piyasa etkisi maliyetlerini tetikleyecek ve fonun milyonlarca, hatta on milyonlarca dolar kaybetmesine neden olabilir.
-
Garleanu Çözümü: Fonun icra masası, Garleanu tarzı bir modeli kullanarak, her hisse için toplam miktarı, istenen icra süresini (iki hafta) ve ilgili piyasa parametrelerini (volatilite, her hisse için tahmin edilen günlük hacim) girer. Model daha sonra dinamik bir program oluşturur:
- Yüksek likiditeye sahip hisse senetleri için, satış emrinin daha agresif bir şekilde önceden yüklenmesini önerebilir. Daha az likit olanlar için, büyük fiyat düşüşlerini tetiklememek adına daha sabırlı, daha küçük bir günlük ortalama önerir.
- Ayrıca, tahmin edilen piyasa olaylarını veya haberleri dikkate alarak, hızı dinamik bir şekilde ayarlayacaktır. Örneğin, bir Salı günü önemli bir ekonomik veri açıklaması bekleniyorsa, model o gün sipariş boyutunu azaltmayı önererek potansiyel volatilite dalgalanmalarına maruz kalmayı en aza indirmeyi hedefleyebilir.
-
Sonuç: Modelin rehberliğini takip ederek, emeklilik fonu toplam piyasa etki maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Etki nedeniyle toplam değer üzerinden, örneğin, 50 baz puan kaybetmek yerine, bunu 10 veya 15 baz puanla sınırlayabilirler. Bu, fon içinde kalan ve emeklilere fayda sağlayan milyonlarca dolarlık doğrudan bir tasarruftur. Bu aynı zamanda ticaret ilerledikçe “gözlemlenmemiş beklenen getirileri” (Antonini ve diğ., 2025, “Gözlemlenmemiş beklenen getiriler”) değerlendirmek için sağlam bir filtreleme ihtiyacını vurgular.
Karşılaştırmalı Avantaj: VWAP’ın Ötesinde
Birçok ticaret masası hala Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP) gibi daha basit yürütme algoritmalarına güveniyor. VWAP, emrinizin gün için ortalama fiyattan doldurulmasını hedeflese de, esasen geçmiş piyasa hareketlerine tepki veren bir stratejidir; sadece ortalamayı takip eder. Garleanu ise öngörücü ve dinamik bir yaklaşıma sahiptir. Emri optimal bir şekilde şekillendirerek gelecekteki etkiyi en aza indirmeyi aktif olarak hedefler, sadece geçmiş piyasa hareketlerine tepki vermekle kalmaz. Bu, geçtiğiniz akıntıya bakarak bir nehirde yol almak ile en iyi rotayı tahmin etmek için harita ve hava tahmini kullanmak arasındaki farktır.
Hiçbir model sihirli bir çözüm değildir ve Garleanu da bir istisna değildir. Etkinliği, girdilerinin kalitesine ve piyasa davranışına dair varsayımlarına büyük ölçüde bağlıdır. Araştırmadan gördüğümüz gibi, geniş veri setleriyle bile, “önemli tahmin hataları devam etmektedir” temel fiyat süreçlerinin inceliklerini anlamaya çalışırken (Antonini ve diğ., 2025, “Gözlemlenmeyen beklenen getiriler”). Bu nedenle, model güçlüdür, ancak yine de deneyimli insan gözetimi ve öngörülemeyen piyasa şoklarına uyum sağlama esnekliği gerektirir.
Ayrıca, finansal manzara sürekli olarak evrim geçiriyor. Yüksek frekanslı ticaret (HFT) firmaları, yeni düzenleyici değişiklikler ve piyasa yapısındaki değişimler, oyun alanını hızla değiştirebilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi bu modelleri daha da geliştirebilir mi, daha ayrıntılı ve uyum sağlayan yürütme stratejilerine olanak tanıyabilir mi? Kesinlikle öyle düşünüyorum. Gerçek zamanlı olarak canlı piyasa geri bildirimine dayanarak parametrelerini öğrenip uyarlayabilen bir Garleanu tarzı model hayal edin, bugünün sistemlerinden daha iyi bir şekilde likidite değişimlerini öngörebilir. Bu heyecan verici bir olasılık, değil mi?
Garleanu Ticaret Etkisi Metrikleri, nicel finansın gerçek dünya ticaret zorluklarıyla başa çıkmadaki gücünün bir kanıtı olarak durmaktadır. Bu, sadece teorik bir yapıdan daha fazlasıdır; kurumsal yatırımcıların büyük emirleri verimli bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olan, maliyetli piyasa etkisini en aza indiren hayati bir araçtır. Modeller karmaşık ve uygulamaları zorlu olsa da, piyasa katılımcılarına finansal piyasaların doğasında bulunan dalgalanma ve karmaşıklıkları daha büyük bir hassasiyet ve güvenle aşma yetkisi verir. Kurumsal ticaret alanında faaliyet gösteren herkes için, bu tür karmaşık çerçeveleri anlamak ve bunlardan yararlanmak artık bir lüks değil; rekabet avantajı ve sağlam mali yönetim için mutlak bir gerekliliktir.
Referanslar
Garleanu Ticaret Etkisi Metrigi nedir?
Garleanu Ticaret Etkisi Metrikleri, kurumsal yatırımcıların büyük emirleri maliyet etkin bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış bir çerçevedir ve anlık ile kalıcı piyasa etkilerini dengelemektedir.
Piyasa etkisi büyük işlemleri nasıl etkiler?
Piyasa etkisi, büyük işlemlerin maliyetini artırabilir çünkü talep sinyalleri fiyatları yükseltebilir ve bu da sonraki alınan hisseler için daha yüksek maliyetlere yol açar.