Mansur Gilmullin / Profil

Merhaba! Benim adım Mansur Gilmullin. Fuzzy Technologies bünyesinde matematikçi, araştırmacı ve veri analizinin matematiksel yöntemleri konusunda uzman olarak çalışıyorum.

50 yılı aşkın süredir mesleki yaşamım matematikle yakından bağlantılıdır: cebir, sayılar teorisi, matematiksel modelleme, öğretim ve veri analizi için biçimsel yöntemlerin geliştirilmesi. Kazan Devlet Üniversitesi Mekanik ve Matematik Fakültesi’nde Uygulamalı Matematik alanında eğitim aldım ve daha sonra Cebir ve Sayılar Teorisi alanında lisansüstü çalışmalarımı tamamladım.

Uzun yıllar boyunca yükseköğretim alanında çalıştım: cebir, sayılar teorisi, sayı sistemleri, bilgisayar cebiri, temel ve ileri matematik ile matematik tarihi dersleri verdim. Ayrıca öğrencilerin araştırma çalışmalarına danışmanlık yaptım ve matematik ile bilgisayar bilimi alanlarında geleceğin uzmanlarının yetiştirilmesine katkıda bulundum.

Pedagojik Bilimler Adayı (Candidate of Pedagogical Sciences) akademik derecesine sahibim. Bu, Rus akademik sisteminde eğitim ve öğretim metodolojisi alanında doktora düzeyinde bir akademik derecedir. Ayrıca doçent akademik unvanına sahibim. Matematik, matematik eğitimi ve matematik bilimleri tarihi üzerine bilimsel, eğitimsel, metodolojik ve popüler bilim çalışmaları kaleme aldım. Son yıllarda algoritmik trading, sayısal zaman serileri analizi, anomali tespiti ve matematiksel modellerin otomatik karar verme süreçlerine uygulanmasıyla ilgili araştırma ve geliştirme çalışmalarına da katılıyorum.

Bugün Fuzzy Technologies’te çalışıyorum. Fuzzy Technologies, otomatik piyasa analizi, algoritmik trading ve risk değerlendirmesi için platformlar, servisler ve algoritmalar geliştiren küçük bir mühendislik ekibidir. Geliştirdiğimiz analiz ve trading araçları; titiz matematik, olasılıksal modeller, veri işleme, anomali filtreleme ve bulanık çıkarım yöntemlerini bir araya getirir.

Bu çalışmadaki temel ilgi alanım, matematiksel fikirleri açık algoritmalara dönüştürmektir: filtreler, olasılıksal tahminler, esnek bulanık ölçekler, anomali işleme kuralları ve karar verme modelleri. Uzun yıllara dayanan öğretim deneyimim boyunca yalnızca karmaşık yapılarla çalışmayı değil, onları açık bir dille anlatmayı da öğrendim. Trading sistemlerinde bu özellikle önemlidir: kullanıcılar yalnızca sonucu değil, algoritmanın mantığını, sınırlarını ve öngörülen kullanım alanını da anlayabilmelidir.

Benim için bir trading robotu “sihirli bir düğme” değildir ve geleceği tahmin etme girişimi de değildir. O; olasılıklar, gürültü, aykırı değerler, piyasa rejimleri ve önceden tanımlanmış risk yönetimi kurallarıyla dikkatli biçimde çalışması gereken bir mühendislik sistemidir.

Yöntemlerimiz ve algoritmalarımız olasılıksal modellere, getiri ve volatilite analizine, hedef fiyatın ulaşılabilirliğinin tahminine, anomali filtrelemeye, bulanık mantığa ve açık karar verme kurallarına dayanır. Yeni veriler kullanılabilir hale geldikçe tahminleri iyileştirmek için Bayesçi güncellemeyi kullanıyoruz; sayısal zaman serilerindeki aykırı değerleri tespit etmek için kendi modifiye edilmiş Hampel filtresi yaklaşımımızdan yararlanıyoruz. Ayrıca olası fiyat hareketi senaryolarını analiz etmek için olasılıksal hedef tahmini, piyasa durumlarını yorumlamak için ise bulanık ölçekler kullanıyoruz.

Verinin doğası olasılıksal olduğunda ve piyasa durumları arasındaki sınırlar çoğu zaman belirsiz olduğunda kesin sonuç vaat etmeyi doğru bulmuyorum. Finansal piyasa; belirsizlik, gürültü ve sürekli değişen rejimlerden oluşan bir ortamdır. Bu nedenle ürünlerimizde abartılı tahminlere değil, doğrulanabilir kurallara, risk kontrolüne, dürüst testlere ve sınırlamaların açık biçimde açıklanmasına odaklanıyoruz.

Anomali tespit yöntemleri, uzman sistemler, bulanık kümeler ve matematiksel yöntemlerin siber güvenlik, veri analizi ve trading alanlarında uygulanması benim özel ilgi alanlarım arasındadır. Bu tür görevlerde mutlak kesinlik nadirdir: veriler eksik, gürültülü veya çelişkili olabilir. Bu yüzden riski kulağa hoş gelen sözlerle değiştirmeyen, algoritma tasarlanırken riski gerçekten dikkate alan modeller kurmanın özellikle önemli olduğunu düşünüyorum.

Burada yayımlanan Fuzzy Technologies ürünleri, MetaTrader 5 için mühendislik araçları olarak geliştirilmektedir. Amaçları, kullanıcılara şeffaf, doğrulanabilir ve yeniden üretilebilir bir algoritmik sistem sunmaktır: martingale stratejileri olmadan, grid tabanlı kayıp telafisine dayanmadan, garantili kâr vaat etmeden ve manuel, duygusal kararlara bağımlı olmadan.

Yalnızca giriş sinyallerine değil; piyasa gürültüsünün filtrelenmesine, risk kontrolüne, mantıksal sağlamlığa ve algoritma davranışının anlaşılabilirliğine de dikkat ediyoruz. Benim için iyi bir algoritma, tek bir testte güzel görünen algoritma değildir. Kuralları açıklanabilen, doğrulanabilen ve sınırları anlaşılarak uygulanabilen algoritmadır.

Araştırma ve mühendislik çalışmalarının yanı sıra matematik ve bilim tarihi üzerine popüler bilim faaliyetlerimi de sürdürüyorum. Rusça yayımlanan popüler bilim blogum “Mathematics with Mansur-abiy” üzerinden bu alandaki içerikleri paylaşıyorum. Benim için bu yalnızca bir hobi değil, aynı mesleki yolun devamıdır: matematiğin değeri yalnızca formüllerde değil, düşünme kültüründe, akıl yürütme disiplininde ve modellerin ve fikirlerin sınırlarıyla çalışabilme becerisinde de yatar.

Algoritmik trading’e yaklaşımım şu şekilde özetlenebilir: titiz matematik, özenli mühendislik, doğrulanabilir kurallar, riske saygı ve gereksiz vaatlerden kaçınma.