Nöromorfik Hesaplama: Ticaret Botlarının Geleceği 2026

Yönetici Özeti: Bitcoin madenciliği çok fazla enerji kullanıyor. YZ eğitimi çok fazla enerji kullanıyor. Çözüm biyolojidir. Nöromorfik Hesaplama, bilgiyi biyolojik bir beyin gibi işlemek için "Dikenli Sinir Ağları" (SNN'ler) kullanır — yalnızca gerektiğinde ateşlenir. Bu, uçta (edge) çalışan "Yeşil HFT" botlarına izin verir.

---

1. Giriş: Von Neumann Darboğazı

Geleneksel bilgisayarlar Belleği (RAM) ve İşlemeyi (CPU) ayırır. Verileri ileri geri taşımak enerjinin %90'ını tüketir. Nöromorfik Çipler, tıpkı beyninizdeki sinapslar gibi bellek ve işlemeyi birleştirir.

2. Temel Analiz: Dikenli Sinir Ağları (SNN'ler)

2.1 YSA (ANN) vs. SNN

• YSA (Standart YZ): Her nöron her milisaniyede ateşlenir. (Sürekli Matematik).
• SNN (Nöromorfik): Nöronlar yalnızca bir "Diken" (olay) meydana geldiğinde ateşlenir.
• Ticaret Analojisi: Bir SNN botu piyasa yatay olduğunda uyur. Yalnızca bir fiyat tick'i olduğunda uyanır (ateşlenir). Bu onu yüksek frekanslı veriler için inanılmaz derecede verimli hale getirir.

2.2 Donanım: Intel Loihi 3 & IBM NorthPole

2026'da bu çiplerle PCIe kartları satın alabiliriz. Standart bir NVIDIA H100 GPU 700 Watt tüketir. Bir Intel Loihi 3 2 Watt tüketir.

3. Teknik Uygulama: Lava Çerçevesi

SNN'leri programlamak için Intel'in Lava kütüphanesini kullanıyoruz.

# 2026 Nöromorfik Ticaret Mantığı
import lava.lib.dl.slayer as slayer

# Dikenli Bir Nöron Tanımlama
block = slayer.block.cuba.Dense(
    neuron_params={
        'threshold': 1.0,
        'current_decay': 0.25,
        'voltage_decay': 0.03
    },
    weight_scale=2,
    count_log=True
)

# Ticaret Mantığı
def on_spike(spike_train):
    if spike_train.count > THRESHOLD:
        execute_trade("BUY")
    else:
        sleep() # Sıfır enerji tüketimi

4. Zorluklar ve Riskler: Geri Yayılım Yok

SNN'leri standart Geri Yayılım (Backpropagation) kullanarak eğitemezsiniz (çünkü dikenler türevlenemez).

• Çözüm: Bir GPU üzerinde standart bir YSA eğitiriz, ardından YSA'dan SNN'ye Dönüştürme (Oran Kodlaması) adı verilen bir teknik kullanarak bunu bir SNN'ye "dönüştürürüz".

5. Gelecek Görünümü: Uydulardaki Botlar

SNN'ler çok az güç kullandığından, Starlink Uydularında çalışabilirler. 2027 yılına kadar, HFT firmaları SNN botlarını doğrudan yörüngeye yerleştirerek New York ve Londra arasındaki gecikmeyi 5 ms azaltacak (Boşluktaki ışık hızı > Fiberdeki ışık hızı).

6. SSS: Nöromorfik YZ

1. Bir GPU'dan daha mı hızlı? Gecikme açısından? Evet (mikrosaniyeler). İş hacmi açısından? Hayır. GPU'lar eğitim için hala daha iyidir; Nöromorfik canlı çıkarım için daha iyidir.

2. Bu donanımı satın alabilir miyim? Evet. Intel, geliştiriciler için "Kapoho Point" USB belleğini satıyor.

3. Bu neden henüz yaygınlaşmadı? Çok az geliştiricinin ustalaştığı tamamen yeni bir düşünme biçimi (Olay Tabanlı Programlama) gerektirir.

4. Sadece ticaret için mi? Hayır. Dronlarda, robotikte ve protezlerde kullanılır. Pil ömrünün kritik olduğu her yerde.

5. "Olay Kameraları" nedir? Tam kareler yerine yalnızca hareketi (piksel değişikliklerini) kaydeden kameralar. SNN'ler bu verileri yerel olarak işler. Borsa şeridi hareketlerini izlemek için mükemmeldir.