MICHAEL REEVES GOLDFISH TRADE AÇIKLAMASI

Michael Reeves kimdir

“Michael Reeves goldfish” fenomeninin neden bu kadar akılda kaldığını anlamak için önce akvaryumun arkasındaki kişiyi tanımak gerekiyor. Michael Reeves, kariyerine yazılım geliştirici olarak başladı; masa başında kod yazan klasik developer profilinden, zamanla tam zamanlı içerik üreticisine evrildi. Kendisini parlatılmış kurumsal sunumlarla ya da “kariyerini uçuracak 10 framework” başlıklı LinkedIn konuşmalarıyla değil; hackathon, stand-up ve hafif patlamaya hazır bir elektronik laboratuvarı karışımı projelerle duyurdu. Gerçek kod, gerçek sensörler, kameralar ve API’ler kullanıyor ama bunları hiçbir kurumsal ürün komitesinin ciddiye almayacağı türden projelere gömüyor.

İlk videoları kâğıt üzerinde “programlama dersi” sayılırdı ama pratikte tam bir nerd stand-up’ı gibiydi. Montaj temposu yüksek, espriler kendisiyle dalga geçen cinsten ve bütün bu kaosun içinde şaşırtıcı derecede temiz, okunabilir ve çalışan kod ortaya çıkıyor. Sonuç, hiçbir hastanenin yanına bile yaklaştırmak istemeyeceğiniz “cerrahi robotlar”, lazer takip eden tuhaf makineler ve sonunda bir japon balığının gerçek bir hesap üzerinden hisse senedi alıp sattığı bir düzenek. GitHub’da PR açan, aynı anda BIST 100 grafiğine bakan, bir yandan da Reddit ve Ekşi Sözlük’te finans başlıklarını takip eden kitle için bu, teknik ustalıkla deliliğin kusursuz kesişim noktası.

Bugün sosyal medyada “yatırım gurusu” rolüne soyunan pek çok kişi, çok ciddî bir tonla “finansal özgürlüğe giden yolu” anlatmaya çalışıyor. Reeves tam ters köşede duruyor: kendisini yatırım danışmanı gibi konumlandırmıyor, mucizevi sistem satmıyor, “her ay yüzde şu kadar” vaat etmiyor. Videolarının havası adeta canlı bir uyarı metni gibi: “Bunu kendi paranızla sakın yapmayın.” Goldfish deneyini bir strateji lansmanı olarak değil, modern broker API’leri, basit bilgisayarlı görü ve meme kültürünü birleştirip ne kadar ileri gidebileceğinizi göstermek için bir performans olarak okumak daha doğru.

Onu izleyen kitleyi Türkiye’ye uyarlamak zor değil. Gündüz kurumsalda .NET, Java, Python yazan, akşam telefonundan Borsa İstanbul, Nasdaq ve kriptoya bakan yazılımcılar; üniversitede bilgisayar mühendisliği okuyup bir yandan da kendi trading botunu yazmanın hayalini kuran öğrenciler; “to the moon”, “HODL” ve “apes together strong” memlerini ezbere bilen bireysel yatırımcılar; ve sadece birinin inanılmaz teknik becerisini, tamamen mantıksız bir fikre uygularken izlemekten keyif alan meraklılar. Bu insanlar bilanço okumasını da biliyor, Twitter TR’de hype dalgasının nasıl şiştiğini de; o yüzden bir balığın bazı kısa vadeli sonuçlarda insan traderlara “yaklaşabilmesi” fikri, hem komik hem de biraz rahatsız edici geliyor.

Reeves aynı zamanda tipik bir “streamer kuşağı” figürü. Fikirler ofiste beyaz tahta toplantılarında değil; canlı yayında, tweet’in altında, Discord sohbetinde doğuyor. Normal bir şirkette “ya düşünsenize, balık portföyü yönetiyor” cümlesi ofis esprisi olur ve unutulur. Onun dünyasında ise birkaç hafta sonra bu cümle; camı kablolarla çevrili bir akvaryuma, sabitlenmiş bir kameraya, görüntü işleyen küçük bir bilgisayara ve API üzerinden bağlanan bir yatırım hesabına dönüşüyor. Şaka ile çalışan prototip arasındaki bu kısa mesafe, goldfish deneyinin gerçeğe dönüşmesini sağlayan en kritik faktörlerden biri.

Neden japon balığı başrolde

Başrolün özellikle japon balığına verilmesi tesadüf değil. Bu balık, tüm dünyada akvaryumun en klişe sakini: küçük, turuncu, biraz saf görünümlü. Üstelik yıllardır dolaşan bir söylence var: “japon balığının hafızası birkaç saniye sürer.” Bilimsel olarak tartışmalı olsa da meme kültürü açısından mükemmel; çünkü planı, stratejisi, favori hissesi olmayan, her turda sanki ilk kez yüzüyormuş gibi görünen bir zihin imgesi yaratıyor. Reeves’in balığı “bazı insanlardan iyi trade edebilir mi?” diye sorması, aslında “kısa vadeli performansın ne kadarı beceri, ne kadarı şans?” sorusuna yapılmış sivri bir gönderme.

Prodüksiyon açısından da japon balığı mantıklı bir tercih. Yeterince hareketli, yani görüntü donmuş gibi durmuyor; ama öyle bir hızda da değil ki kamera ve takip algoritması sürekli şaşsın. Akvaryumu aydınlatmak kolay, kamera tek açıdan sabit durabiliyor ve canlı video akışının üstüne grafiksel bir arayüz – renkli bölgeler, hisse sembolleri, “BUY/SELL” etiketleri, hesap özeti – bindirmek mümkün. “Michael Reeves goldfish” fikri tam bu dengenin üzerinde duruyor: suda organik, öngörülemez hareketler; arkada ise bu hareketleri matematiksel olarak dilimleyip kurallara bağlayan deterministik bir kod.

Bir de işin internet kültürü tarafı var. Yıllardır algoritmaların favorisi kedi videoları, köpek videoları, “komik hayvan” içerikleri. Finans tek başına çoğu insana kasvetli gelirken, internete göre “hayvan + saçma senaryo” kombinasyonu her zaman paylaşmaya değer. Hızlı işlem (HFT), emir defteri, latency gibi kavramları tek başına anlatan 30 dakikalık bir video, muhtemelen çok dar bir kitleyle sınırlı kalır. Ama “japon balığım gerçek bir hisse hesabında alış emri gönderdi” derseniz, o klip WhatsApp gruplarında, Telegram yatırım kanallarında ve Twitter akışında dönmeye başlar. Yani hayvan figürü, teknik konuyu Türkçe tabirle “goygoy” formatına çeviren bir köprü oluyor.

Bu, Reeves’in marka kimliğiyle de birebir uyumlu. Banka, aracı kurum ya da kurumsal bir fintech’in yapmaya cesaret edemeyeceği işleri, o bilerek üstüne alıyor. Türkiye’deki izleyici, yıllardır ciddi tonlu bankacılık reklamlarına, risk uyarı metinlerine ve “güven, istikrar” sloganlarına alışkın. Reeves’in işi tam tersini yapıyor: “Bu çok saçma ama bakın, teknolojik olarak yapılabiliyor” diyor. Bu da onu bir nevi yaşayan risk uyarısına dönüştürüyor. Mesaj basit: güçlü araçlara erişiminiz var diye, onları balık seviyesinde rastgele kullanmanız gerektiği anlamına gelmez.

• Michael Reeves, gerçek yazılım ve donanım becerisini kaotik mizahla birleştirerek, karmaşık projeleri teknik olmayan izleyiciye bile anlaşılır kılıyor.




• Onun kitlesi, “en iyi hisse tavsiyesi” peşinde değil; sınırları zorlayan, mantık ile deliliğin arasına kurulan deneyleri izlemek için orada.




• Japon balığı, saf rastlantısallığın sembolü olarak, kısa vadeli performanstaki “şans payını” tartışmayı çok daha kolaylaştırıyor.




• Bir evcil hayvanı başrole koymak, algotrade, API ve risk gibi görece kuru konuları meme ve viral video evrenine taşıyıp yayılabilir hale getiriyor.




• Deneyi bir yatırım modeli değil, performans sanatı olarak okumak, gerçek hayatta neyin kopyalanabilir, neyin sadece “seyredilir” olduğunu daha net gösteriyor.

Sonuç olarak, “Michael Reeves goldfish” videosu yayına girdiğinde, gerekli tüm bileşenler hazırdı: saçma ama zekice fikirler üretmekten çekinmeyen bir creator, hem kodu hem fiyat grafiğini okuyabilen bir izleyici kitlesi ve hayvanlı tuhaflıkları hiç bıkmadan tüketen bir internet. Ortaya, “bir balığın hisse alıp satması” gibi yüzeyde çok komik, derinde ise teknoloji, rastgelelik ve insan egosu arasında gidip gelen bir hikâye çıktı. Bu hikâye, Borsa İstanbul’da ya da global piyasalarda işlem yapan herkes için, beklenmedik derecede öğretici olabilir.

Goldfish botun içi

Üstten bakınca goldfish düzeni çok basit görünüyor: bir kamera, bir akvaryum, ekranda renkli bölgelere ayrılmış bir arayüz ve o bölgelerin broker hesabına bağlı olması. Ama perde arkasında, az çok her algoritmik işlem sisteminin tanıyacağı bir iskelet var. “Michael Reeves goldfish” deneyinin orta yerinde, birkaç adımdan oluşan bir zincir duruyor: video girişi, bilgisayarlı görü ile balığın tespiti, ekranın hayalî bir ızgaraya bölünmesi, bu ızgaradaki hücrelerin karar kurallarına atanması, üstüne risk filtreleri ve son olarak broker API’si ile gerçek piyasalara giden emir hattı.

İşe fiziksel kurulumdan başlayalım. Kamera, akvaryuma doğru sabitleniyor; mümkünse titreşimi az, ışığı dengeli bir ortamda. Bu canlı video akışı, bilgisayarda çalışan bir programa giriyor. Program, ekranı satır ve sütunlardan oluşan hayalî bir ızgaraya bölüyor. Örneğin her sütun bir finansal aracı temsil edebilir: global bir hisse senedi ETF’i, büyük bir ABD teknoloji hissesi, daha volatil bir “heyecan hissesi” gibi. Yatay eksende ise “AL”, “BEKLE”, “SAT” gibi aksiyonlar bulunabilir. Böylece akvaryum, balığın imleç olduğu dev bir seçim ekranına dönüşüyor.

Bu ızgaranın çalışabilmesi için balığın videodaki yerini her an bilmek gerekiyor. Burada devreye bilgisayarlı görü – computer vision – giriyor. Kamera, saniyede örneğin 30 kare gönderiyor ve her karede program şunu soruyor: “Bu piksel denizinin neresinde japon balığı var?” Renk filtresiyle turuncu tonlarını, hareket analiziyle yer değiştiren noktaları, şekil filtresiyle de akvaryumdaki sabit objelerden (taş, bitki vb.) ayrıştırmak mümkün. Amaç, her karede balığa bir x-y koordinatı atamak; yani “ekranın şu bölgesinde” demek.

Sonrasında iş, saf mantığa kalıyor. Kod, balığın koordinatlarını alıp hangi hücreye düştüğünü hesaplıyor. Diyelim ki balık, ETF sütununda ve “AL” satırında yüzüyor: bu durumda sistem potansiyel bir alış sinyali üretir. Bir süre sonra aynı sütunda ama “SAT” satırına geçerse, bu sinyal satış yönüne döner. Nötr bölgede kalırsa, hiçbir şey olmaz. İnsan gözü için “balık biraz yukarı çıktı, biraz aşağı indi” gibi görünen şey, kod açısından “AL sinyali, boşluk, SAT sinyali, tekrar boşluk” şeklinde bir olay dizisine dönüşür.

Koordinattan emre giden yol

Tabii bu sinyallerin her birini anında emir haline getirmek, hesabı saniyeler içinde yüzlerce işlemle doldurur. Bu nedenle sinyal katmanının üstüne bir dizi filtre ve risk kuralı ekleniyor. En basit ama etkili kurallardan biri, “balık aynı hücrede en az X kare boyunca kalmadan sinyali onaylama” şartı. Böylece, kamera gürültüsünden veya balığın minik zikzaklarından kaynaklanan yalancı sinyaller eleniyor. Bir başka filtre, işlem frekansını sınırlamak: örneğin dakikada veya saat başına en fazla bir yeni işlem.

Ardından pozisyon boyutu ve toplam risk konusu geliyor. Hiç kimse – eğlence için bile – tek bir rastgele hareketin tüm bakiyeyi riske atmasını istemez. Bu yüzden kod içinde, her emrin portföyün sadece küçük bir yüzdesiyle yapılması; tek bir hisseye toplamda en fazla şu kadar oran ayrılması; toplam hisse, nakit ve diğer varlıkların birbirine oranının belli sınırlar içinde kalması gibi kurallar yazılabiliyor. Bu, Borsa İstanbul’da kendi robotunu yazan birinin de, Londra’da kuant fonu işleten bir ekibin de kullandığı risk yönetiminin minyatür bir versiyonu.

Filtrelerden sağ çıkmayı başaran sinyaller, artık “balığın ruh hali” olmaktan çıkıp gerçek dünyaya açılan kapıya geliyor: broker API’sine. Bugün dünya genelinde birçok aracı kurum, yetkili uygulamaların programatik şekilde emir göndermesine izin veren API’ler sunuyor. Mantık şu: kod, “şu sembolden, şu yönde (AL/SAT), şu miktarda, şu tipte (piyasa emri, limit emri vb.) işlem yapmak istiyorum” diyor ve bu isteği şifreli bir bağlantı üzerinden aracı kurumun sistemine iletiyor. Türkiye’de de bazı platform ve uluslararası broker’lar, benzer mantıkla çalışan altyapılar sağlıyor.

Aracı kurum tarafında, her zamanki kontroller yapılıyor: hesapta yeterli bakiye var mı, risk limitleri aşılıyor mu, emir piyasanın kurallarıyla uyumlu mu? Her şey yolundaysa, emir borsaya iletiliyor. Borsa tarafında, bu emir diğer tüm bireysel yatırımcı emirleriyle aynı şekilde görülüyor. Kimse, o alış ya da satış isteğinin kaynağının bir insan mı, bir haber robotu mu, yoksa akvaryumdaki japon balığı mı olduğunu bilemez. Orada sadece “fiyat, miktar, yön, hesap” bilgisi var.

İşin seyirlik tarafı ise üstteki teknik katmanların üzerine inşa ediliyor. Videoda sadece balığı değil; ızgarayı, her hücrenin ne anlama geldiğini, portföyün anlık kâr/zarar durumunu ve bazen de grafik halinde bakiyenin gidişatını görüyorsunuz. Her emir geldiğinde ekranda bir metin yanıp sönüyor, renkler değişiyor, ses efekti çalıyor. Böylece “japon balığını broker API’sine bağlama” fikri, izleyicinin canlı canlı takip ettiği bir mini spor karşılaşmasına dönüşüyor; chat adeta “takım” gibi davranıp balığa tezahürat yapıyor.

Teorik açıdan bakınca, goldfish botu klasik bir algoritmik işlem sisteminin karikatürü gibi. Veriyi (burada balığın konumu) alıyorsunuz, belirlediğiniz kurallarla sinyale çeviriyorsunuz, risk süzgecinden geçiriyorsunuz, sonra da piyasa altyapısına emir olarak yolluyorsunuz. Türk yatırımcıları için ilginç olan kısım şu: Bu akışı, Borsa İstanbul verilerini kullanan, teknik indikatörlere bakan ya da temel analiz sinyallerini işleyen bir bot için de kullanabilirsiniz. Tek fark, goldfish projesinde sinyal kaynağının bilerek yüzde yüz anlamsız seçilmiş olması.

• Akvaryum görüntüsü, yazılım tarafında satır ve sütunlara bölünmüş bir ızgaraya dönüştürülüyor; her hücre bir enstrüman ve aksiyon kombinasyonunu temsil ediyor.




• Bilgisayarlı görü algoritması, japon balığının konumunu her karede bularak bunu ızgara koordinatına çeviriyor.




• Filtreler, balığın hücrede kalış süresini, toplam emir sayısını ve pozisyon boyutlarını sınırlayarak sistemin kontrolden çıkmasını engelliyor.




• Broker API’si, doğrulanmış sinyalleri gerçek piyasalara giden AL/SAT emirlerine dönüştürüyor; borsa açısından bu emirler diğerlerinden farksız.




• Görsel arayüz, balığın her hareketini portföydeki anlık değişimle ilişkilendirerek hem eğlenceyi hem de “bu hareket neye mal oldu?” sorusunun cevabını netleştiriyor.

Uzaktan bakınca bu düzenek, “balıkla borsa oynayan YouTuber” diye özetlenip geçilebilir. Ama parçalarına ayırdığınızda ortaya çıkan şey, ister BIST’te küçük bir portföy yöneten biri, ister yurt dışı piyasalarda algoritmik işlem yapan bir ekip olsun, hemen herkesin tanıyacağı bir model: veri, kural, risk, emir. Goldfish projesinin farkı, giriş verisini kasıtlı olarak anlamsız seçmesi ve geri kalan her şeyi ciddiye alması. Tam da bu yüzden, piyasada kendi stratejisine fazla aşık olmuş herkes için beklenmedik derecede dürüst bir ayna görevi görebiliyor.

Bu deneyin öğrettikleri

İlk gülümseme dalgası geçtikten, video kapatıldıktan ve algoritma sizi başka içeriklere gönderdikten sonra bile “Michael Reeves goldfish” deneyinden akılda kalan temel soru oldukça net: Eğer rastgele yüzen bir balık, makul risk sınırları ve küçük pozisyonlarla desteklendiğinde, kısa bir süre için “fena olmayan” bir getiri grafiği yaratabiliyorsa; bizim kendi kısa vadeli başarı hikâyelerimiz bu balıktan ne kadar farklı? Özellikle Borsa İstanbul’da, ABD hisselerinde ya da kriptoda trade eden Türk bireysel yatırımcılar için bu soru, düşündüğünüzden daha kritik.

Davranışsal finans literatürü, yıllardır insanların kendi becerilerini abartma eğiliminden bahsediyor. Peş peşe birkaç başarılı işlem yaptığınızda, hele ki piyasa genel olarak yukarı gidiyorsa, “artık mantığı çözdüm” hissi çok çabuk geliyor. Tersine, zarar ettiğinizde bunu çoğu zaman “kötü haber akışı”, “beklenmedik gelişmeler” ya da “büyük oyuncuların oyunu” gibi dış faktörlerle açıklamaya meyilliyiz. Goldfish deneyinde ise en baştan biliyoruz ki, sinyal kaynağı tamamen rastgele: balık sadece yüzüyor. Buna rağmen, bazı dönemlerde ortaya çıkan getiri grafiği, sosyal medyada “stratejimi sonunda buldum” diyen insanların paylaştığı görsellerden çok da farklı değil.

Şans, beceri ve meme portföyler

Gerçek piyasalarda, özellikle kısa vadede, şans ile beceri arasına kalın bir çizgi çekmek imkânsıza yakın. İster BIST 30’da bankacılık hisseleriyle gün içi işlem yapın, ister Anadolu’dan bir küçük ölçekli sanayi hissesinde swing trade deneyin, ister globalde teknoloji hisseleri ve kriptoda al-sat yapın; tek bir açıklama, merkez bankası kararı, beklenmedik bilanço ya da sosyal medyada trend olan bir yorum, bütün haftanızın yönünü değiştirebilir. Buna rağmen, kısa bir dönemde denk gelen başarılı işlemleri, çoğu zaman “çok iyi okudum”, “şirketi önceden çalışmıştım” gibi cümlelerle kendimize mal ediyoruz.

Son yıllarda yaşanan meme hisse dalgaları ve sosyal medya kaynaklı hype, bu eğilimi iyice görünür kıldı. Türkiye’de de zaman zaman Borsa İstanbul’da bazı hisselerin, temel verilerde devrimsel bir değişiklik olmadığı halde, sosyal medyadaki popülerlikleri yüzünden bir anda uçtuğunu gördük. Bu dalgayı en başta yakalayanlar kendilerini dahî gibi hissedebiliyor; biraz geç kalanlarsa, sert düzeltme geldiğinde, “ben burada neyi göremedim?” diye soruyor. Aslında çoğu zaman cevap basit: şanslı taraf ile şanssız taraf arasındaki fark, balığın ızgaranın hangi hücresinde biraz daha uzun kaldığından daha karmaşık olmayabiliyor.

Goldfish deneyi, bunun aşırılaştırılmış bir versiyonu. Burada kimse, “balık şu şirketin nakit akım tablosunu çok iyi okudu” iddiasında bulunamaz. Yine de, bazı periyotlarda portföy yukarı gidiyor, bazı periyotlarda aşağı. Grafik, sadece balığın rastgele hareketlerine ve piyasanın o anki genel trendine bağlı olarak “başarılı” veya “başarısız” görünebiliyor. İnsan beyni ise bu grafiğe bakıp, arkada bir strateji varmış gibi hikâye uydurmakta çok usta.

Bu, temel analiz, teknik analiz ya da uzun vadeli yatırımın önemsiz olduğu anlamına gelmiyor. Yıllar süren bir perspektifte, doğru şirketlere yayılmış, maliyetlere dikkat eden, risk yönetimini ciddiye alan bir yatırımcının sonuçları ile sadece hype kovalayan birinin sonuçları birbirinden dramatik şekilde ayrışıyor. Ama goldfish deneyi bize şunu hatırlatıyor: iki haftalık, iki aylık, hatta bazen bir yıllık iyi performans, tek başına “üstün beceri” kanıtı olmayabilir. Piyasanın dalgası, sizin kendi katkınız sandığınız şeyden daha büyük bir rol oynuyor olabilir.

• Kısa vadeli getiriler, çoğu zaman piyasa ortamının ve rastgeleliğin bir yansımasıdır; yatırımcının gerçek becerisini ölçmek için tek başına yeterli değildir.




• İnsanlar, kazançlarını açıklamak için geriye dönük hikâyeler kurmayı sever; bu da şansı, “öngörü” gibi hissettirebilir.




• Hype ve meme odaklı portföyler, pratikte goldfish botuna çok benzer davranabilir: odakta sıklıkla volatilite ve dikkat vardır, temeller değil.




• Deneydeki gerçek “beceri”, balığın sinyal üretmesinde değil; sinyalin etrafına konan risk kuralları, pozisyon limitleri ve basit çeşitlendirme kararlarındadır.




• Kendi trading geçmişinize bakarken “balıktan gerçekten ne kadar iyiyim?” diye sormak, egoyu dengelemek için beklediğinizden daha işe yarar olabilir.

Riski anlatmanın farklı bir yolu

“Michael Reeves goldfish” deneyinin, Türk izleyici için belki de en değerli tarafı, risk kavramını soyut cümlelerden çıkarıp hissedilir hale getirmesi. Türkiye’de finansal okuryazarlık üzerine çok daha fazla konuşuluyor; gençler borsaya, fonlara, kriptoya daha erken yaşta adım atıyor. Ama klasik uyarı cümleleri – “yatırımlarınızın değeri düşebilir de yükselebilir de”, “geçmiş getiriler geleceğin garantisi değildir” – kulağa çoğu zaman otomatik, yani biraz da boş geliyor.

Goldfish videosu, bu cümleleri somut bir hikâyeye çeviriyor. Ekranda, rastgele sinyallerle hareket eden bir portföy görüyorsunuz. Bazen peş peşe gelen kazançlar, eğriyi ciddi şekilde yukarı çekiyor; bazen birkaç kötü hareket, birikmiş kârın önemli bir kısmını siliyor. İzlerken, kendi paranız olmasa bile karnınıza hafif bir düğüm oturduğunu hissedebiliyorsunuz. Bu, kaldıraçlı ürünlerde, kriptoda, çok volatil küçük hisselerde pozisyon açıp, sonra ekrandaki rakamların sert dalgalanışını izlediğinizde yaşadığınız hissin minyatürü.

Bu mantığı sınıfa, seminere, arkadaş grubuna taşımak da mümkün. Akvaryuma veya kameraya gerek yok; bir zar, yazı-tura, Excel’de RASTGELE() fonksiyonu bile iş görür. Örneğin birkaç kişiden, giriş ve çıkış sinyallerinin tamamen rastgele üretildiği “hayalî” portföyler kurmalarını isteyebilirsiniz. Aradaki tek fark, risk kuralları olur: bir portföy, tek hisseye büyük montanlı, yoğun bahisler yapan YOLO tarzı; diğeri, küçük pozisyonlarla, sıkı zarar-kes limitleriyle çalışan daha temkinli; üçüncüsü ise farklı sektör ve enstrümanlara yayılmış, dengeli bir yapı. Yeterince çok hamle sonrası, hangi portföyün hayatta kaldığı, hangisinin ilk sert rüzgârda devrildiği gözle görülür hale gelir.

Bu tür uygulamalar, volatilite, maksimum düşüş (drawdown) ve çeşitlendirme gibi kavramları, slide üzerinde okunan kelimeler olmaktan çıkarıp “hikâyeye dönüştürüyor”. Artık sadece “çeşitlendirin” demiyorsunuz; “bakın, tüm parayı tek kağıtta toplayan bu portföy, bir yanlış haberde sıfıra yaklaştı; öbürü ise aynı şanssızlığa rağmen hayatta kaldı” diyebiliyorsunuz. Türkiye gibi enflasyonun yüksek seyrettiği, insanların hem döviz, hem TL mevduat, hem de hisse ve fonlarla kendini korumaya çalıştığı bir ortamda, bu farkındalık ciddi önem taşıyor.

Son tahlilde, goldfish deneyi şunu hatırlatıyor: piyasalar, istediğimiz kadar model kuralım, her zaman anlamlı bir belirsizlik payı taşıyacak. Ne BIST 100’deki hareketleri, ne global risk iştahını, ne de yarın çıkacak haber akışını tamamen kontrol edebilirsiniz. Kontrol alanınız, nasıl pozisyon aldığınızla sınırlı: ne kadarını riske attığınız, ne kadar yoğunlaştığınız, ne kadar süreyle taşıdığınız ve ne zaman “bu kadar yeter” dediğinizle. Eğer rastgele sinyal üreten bir balığın bile, etrafına doğru risk çerçevesi çizildiğinde hesabı tamamen patlatması engellenebiliyorsa; aynı prensip, kendi emeklilik birikiminiz, çocuklarınızın eğitimi ya da uzun vadeli hedefleriniz için çok daha fazla işe yarayacaktır.

Türk yatırımcılar için çıkarılacak en sade ama en güçlü ders muhtemelen şu: balıkla trade videolarına gülmekte, küçük paralarla denemeler yapmakta, robotlara ve otomasyona merak sarmakta hiçbir sorun yok. Ama hayatınızın omurgasını oluşturan birikim, ne sizin kısa dönem “şans serinizin”, ne de bir japon balığının rastgele yüzüşlerinin insafına bırakılmalı. Goldfish deneyi, eğlenceli olduğu kadar, “ben gerçekten ne yapıyorum?” sorusunu sormak için de güçlü bir bahaneye dönüşebilir.