I. GİRİŞ
Yapay zekâ destekli algoritmalar, finansal piyasalarda işlem hacimlerini katlayarak, likiditeyi derinleştirerek ve fiyat oluşumunu milisaniyeler düzeyinde hızlandırarak büyük katkılar sağlamıştır. Algoritmik işlem sistemlerinin saniyeler içinde binlerce emir verebilme yeteneği, piyasa verimliliğini artırırken, aynı zamanda manipülatif niyetli kullanımlara karşı yeni bir güvenlik açığı oluşturmuştur.
SPKn’nun 107. maddesi, piyasa dolandırıcılığını “piyasada yapay olarak fiyat, arz-talep veya işlem hacmine etki eden her türlü eylem” olarak tanımlasa da, bu tanım geleneksel olarak insan eylemlerine odaklanmıştır. Otonom öğrenme yeteneğine sahip yapay zekâ sistemlerinin manipülatif bir sonuca yol açması durumunda, mevcut mevzuatın bu eylemleri etkin bir şekilde cezalandırma yeteneği sorgulanmaktadır.
Bu bilgi notunun amacı, yapay zekâ algoritmalarıyla yürütülen hisse alım-satım işlemlerinde piyasa dolandırıcılığını hukuki açıdan derinlemesine incelemek, Türk hukukundaki mevcut boşlukları tespit etmek ve uluslararası uygulamalarla karşılaştırmalı olarak somut regülasyon ve denetim önerileri sunmaktır.
II. HUKUKİ ÇERÇEVE VE TEKNİK MANİPÜLASYONLAR
Yapay zekâ destekli alım-satım, genellikle yüksek frekanslı ticaret (HFT) adı altında toplanır. Bu işlemler, makine öğrenmesi (machine learning) ve büyük veri analitiği kullanarak insan tepki süresinin çok altında otomatik emirler üretir.
1. Manipülasyon Türleri
Algoritmik sistemlerin en sık kullandığı ve regülatörlerin hedefindeki manipülasyon biçimleri şunlardır:
(a) Spoofing (Aldatma/Yanıltma): Gerçekleştirilme niyeti olmaksızın büyük emirlerin (satın alma veya satış) piyasaya sürülmesi ve kısa süre içinde, piyasayı etkiledikten hemen sonra iptal edilmesidir. Amaç, diğer yatırımcıları sahte talep/arz yönüne çekmektir.
(b) Layering (Katmanlama): Spoofing’in bir alt türü olup, emir defterinin çeşitli fiyat seviyelerine büyük, sahte emir katmanları yerleştirilerek fiyatın manipülatif yönde hareket etmeye zorlanmasıdır.
(c) Wash Trading (Sanal İşlem): Aynı kişinin farklı hesapları arasında mülkiyetin değişmediği, ancak işlem hacmini yapay olarak artırmak amacıyla gerçekleştirilen alım-satım işlemleridir. Kripto varlık piyasalarında yaygındır.
(d) Quote Stuffing (Kontenjan Doldurma): Piyasa altyapısını yavaşlatmak amacıyla piyasaya çok hızlı ve çok sayıda emir gönderip iptal etmektir.
2. Hukuki Rejimler
Yapay zekâ ve algoritmik trading sistemlerinin finans piyasalarında giderek yaygınlaşması, klasik piyasa dolandırıcılığı türlerini hem daha sofistike hâle getirmiş hem de tamamen yeni manipülasyon biçimlerinin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Bu nedenle manipülasyon türlerinin hukuki rejim içindeki karşılıklarının değerlendirilmesi, hem teknik analiz hem de normatif yorum gerektirir.
Türk hukuku, manipülatif işlemleri genel olarak SPKn. m.107 ve Piyasa Bozucu Eylemler Tebliği kapsamında düzenlemektedir. Ancak yapay zekâ destekli manipülasyon türleri hız, hacim ve karmaşıklık bakımından geleneksel piyasa suistimallerinden ayrıldığı için mevcut rejim bu eylemleri tanımlamak ve cezalandırmakta yetersiz kalmaktadır. Aşağıda en kritik teknik manipülasyon türleri, hukuki karşılıkları ve uygulama sorunlarıyla birlikte incelenmektedir.
2.1. Spoofing
Spoofing, Türk hukukunda SPKn. m.107/1 kapsamında “piyasanın yapay olarak yönlendirilmesi” şeklindeki genel hükme dayanılarak manipülatif bir eylem olarak nitelendirilebilir. Piyasa Bozucu Eylemler Tebliği’nde yanıltıcı izlenim yaratacak emir verilmesine ilişkin geniş ifadeler bulunsa da spoofing teriminin kendisi açıkça tanımlanmamıştır.
Yapay zekâ ya da yüksek frekanslı algoritmalar tarafından üretilen ve milisaniyeler içinde iptal edilen emirlerde kastın belirlenmesi oldukça güçtür; zira algoritmanın bu emirleri hangi niyetle verdiğini veya emirlerin gerçekten gerçekleşme amacı taşıyıp taşımadığını tespit etmek teknik açıdan neredeyse imkânsızdır. Ayrıca bu işlemler çok yüksek hızda gerçekleştiği için klasik denetim yöntemleriyle tespit edilmesi zorlaşmaktadır.
Tebliğde spoofing’e dair açık bir düzenleme bulunmaması, failin sorumluluğunun geniş yorumlarla belirlenmesine neden olmakta; bu durum hukuki belirlilik ve öngörülebilirlik ilkeleri bakımından sorun yaratmaktadır. ABD’de Dodd-Frank Act §747 kapsamında spoofing açıkça suç olarak düzenlenmişken, Türk hukukunda bu türün tanımsal bir karşılığının olmaması uluslararası standartlarla uyumsuzluk yaratmaktadır.
2.2. Layering
Layering, spoofing’in daha sofistike bir türü olup Türk hukukunda doğrudan düzenlenmemiştir; SPKn. m.107 çerçevesinde yorum yoluyla manipülasyon olarak değerlendirilmektedir. Layering’in yapısı gereği emir defterinin farklı seviyelerine sahte nitelikte emir katmanlarının yerleştirilmesi, bu fiilin tespitini güçleştirmektedir.
Emir defteri üzerindeki etkinin analiz edilebilmesi için gelişmiş veri işleme sistemlerine ihtiyaç vardır; yapay zekânın bu stratejiyi otonom şekilde üretmesi ise kast ve kusur değerlendirmesini daha da zorlaştırmaktadır. Türk hukukunda emir defteri seviyesinde katmanlı manipülasyon analizine yönelik herhangi bir zorunluluk bulunmadığı gibi, MiFID II kapsamında AB’de uygulanan algoritma davranış testleri Türkiye’de mevcut değildir.
Ayrıca her emir için zaman damgası, algoritma kimlik bilgisi ve emir iptal nedenlerinin sistematik biçimde kaydedilmesine yönelik bir düzenleme bulunmadığından layering’in geriye dönük tespiti ve failin belirlenmesi önemli ölçüde güçleşmektedir.
2.3. Wash Trading
Wash trading, Türk hukukunda Piyasa Bozucu Eylemler Tebliği’ndeki “karşılıklı işlemler” yasağı kapsamında hukuka aykırı kabul edilmektedir. Ancak uygulamada, özellikle yapay zekâ ve yüksek frekanslı işlem sistemleri nedeniyle bu fiilin tespiti güçtür. Örtülü hesap yapıları, robotların eş zamanlı emir gönderme kapasitesi ve bazı algoritmaların kendi öğrenme süreçlerinde bu stratejiyi geliştirme ihtimali, wash trading’in geleneksel insan-merkezli manipülasyonlardan daha karmaşık bir hâl almasına neden olur.
Bir yapay zekâ sisteminin aynı anda birden fazla hesap üzerinde işlem yapması halinde, manipülatif fiilin failinin insan mı yoksa algoritma mı olduğu sorusu ayrıca gündeme gelir ve sorumluluğun belirlenmesini zorlaştırır.
Wash trading özellikle kripto varlık piyasalarında sık görülmekte olup, Türk sermaye piyasası mevzuatının kripto varlık spot işlemlerine tam olarak uygulanamaması bu alandaki denetim boşluğunu daha da büyütmektedir.
2.4. Quote Stuffing
Quote stuffing, Türk hukukunda doğrudan tanımlanmamış olmakla birlikte SPKn. m.107’de yer alan “piyasayı yanıltıcı davranış” kavramı kapsamında değerlendirilebilecek bir manipülasyon türüdür. Bu teknikte çok hızlı biçimde çok sayıda emir gönderilip hemen iptal edilerek emir defteri ve piyasa altyapısının yavaşlatılması amaçlanır.
Ne var ki Türk piyasalarında milisaniye düzeyinde emir akışını izleyebilecek, sistemsel tıkanıklık yaratma amaçlı manipülasyonları ayırt edebilecek veri analizi altyapısı sınırlıdır. Yapay zekânın bu eylemi kendiliğinden üretmesi hâlinde kusurun nasıl belirleneceği de ayrı bir tartışma konusudur. Mevzuatta hızlı emir gönderimi ile manipülasyon amaçlı emir bombardımanı arasındaki farkın açık biçimde tanımlanmamış olması, yasallık ilkesine aykırılık riski doğurmakta ve özellikle otonom sistemlerde sorumluluğun sınırlarının belirsizleşmesine yol açmaktadır.
III. TÜRKİYE VE ULUSLARARASI DÜZENLEME KARŞILAŞTIRMASI
1. Türkiye’deki Durum ve Eksiklikler
Türk Sermaye Piyasası Kurulu (“SPK”), Yatırım Kuruluşlarının Kuruluş ve Faaliyet Esasları Hakkında Tebliğ kapsamında algoritmik işlem yapan kurumlardan risk yönetim mekanizması kurmasını beklemektedir. Ancak bu düzenlemeler, yapay zekânın getirdiği karmaşıklığa özgü değildir. Otonom öğrenme kapasitesine sahip sistemleri tanımlayan özel bir “Yapay Zekâ Ticaret Yönetmeliği” bulunmamaktadır. Ayrıca, SPK’nın denetim kapasitesi, algoritmaların kaynak kodlarının denetlenmesine ve yüksek frekanslı emir akışının geriye dönük analizine dair net ve bağlayıcı standartlar koymadığı için sınırlıdır. En önemlisi, SPK Piyasa Bozucu Eylemler Tebliği, spoofing ve layering gibi yüksek frekanslı ticaret (HFT) manipülasyonlarını açıkça ve cezai sonuçları itibarıyla tanımlamamakta, bu durum teknik manipülasyonlarla mücadelede hukuki belirsizlik yaratmaktadır.
2. Uluslararası Standartlar ve Uyum Zorunluluğu
Uluslararası düzenlemeler, algoritmik ticarete yaklaşım konusunda Türkiye’den önemli ölçüde ileridedir:
2.1. Avrupa Birliği (AB)
AB’de MiFID II (Finansal Araç Piyasaları Direktifi), algoritmik ticareti zorunlu olarak test, kayıt ve izleme sistemlerine tabi tutarak yatırım kuruluşlarına düzenli risk değerlendirmesi yapma yükümlülüğü getirmiştir. Buna ek olarak, MAR (Piyasa Suistimali Yönetmeliği - EU No. 596/2014), piyasa suistimali tanımını algoritmik ve yapay zekâ işlemleri kapsayacak şekilde net bir şekilde genişletmiştir. MAR, spoofing ve layering gibi yöntemleri doğrudan manipülatif işlemler olarak tanımlayarak, algoritma ile verilen her emrin kaynağının ve parametrelerinin kaydedilmesini zorunlu kılar. Bu yaklaşım, yapay zekâ eylemlerinin geriye dönük denetimini mümkün kılmaktadır.
2.2. Amerika Birleşik Devletleri (ABD)
ABD, özellikle Dodd-Frank Act’in §747 maddesi ile spoofing eylemini federal düzeyde açıkça yasa dışı hale getirmiş ve cezai yaptırıma tabi tutmuştur. Bu düzenleme, U.S. v. Coscia (2015) davası gibi cezai içtihatların temelini oluşturmuş ve regülatör SEC’in algoritmik işlemleri denetleme yetkisini güçlendirmiştir.
Bu uluslararası örnekler, Türkiye’nin algoritmik işlemlere özgü bir “Gözetim Sorumluluğu” çerçevesini oluşturması ve mevcut tebliğlerini teknik manipülasyonlara karşı acilen güncellemesi gerektiğini göstermektedir.
IV. HUKUKİ SORUMLULUKTA YENİ ARAYIŞLAR: KUSUR VE KAST SORUNU
1. Kastın Tespiti ve Coscia Kararı
U.S. v. Michael Coscia (2015) davası, algoritmik manipülasyon için kilit bir emsaldir. Mahkeme, Coscia’nın deterministik bir algoritma kullandığını, yani programın hata yapmadığını, sadece programcının manipülatif kastını yerine getirdiğini tespit etmiştir. Bu karara göre, algoritmalar araçtır ve sorumluluk onu programlayan/çalıştıran insana aittir.
Ancak, modern yapay zekâ sistemlerinin (örneğin derin öğrenme modelleri) getirdiği temel sorun şudur; otonom yapay zekâ kapsamında eğer sistem, açıkça manipülatif bir amaç için programlanmadıysa ancak kendi öğrenme süreci içinde, kârı maksimize etmek için kendiliğinden manipülatif bir strateji geliştirirse, burada failin “kastı” nasıl tespit edilecektir? Geleneksel ceza hukukundaki doğrudan kast veya olası kast kavramları, özerk yapay zekâ eylemlerini açıklamada yetersiz kalır.
2. Gözetim Sorumluluğu ve Açıklanabilir Yapay Zekâ
Bu sorunların çözümü için iki temel yaklaşım öne sürülmektedir:
(a) Gözetim Sorumluluğunun Genişletilmesi: Türk hukukunda Yatırım Kuruluşlarının ve yapay zekâ sistemini geliştirenlerin gözetim yükümlülüğünün genişletilmesi şarttır. Kuruluşlar, algoritmalarının manipülatif sonuçlar doğurmayacağını kanıtlama yükümlülüğü altına girmelidir (kanıtlama yükünün tersine çevrilmesi).
(b) Açıklanabilir Yapay Zekâ: Regülatörler, algoritmanın bir işlemi neden yaptığını açıklayabilen ve denetlenebilir sistemleri zorunlu kılmalıdır. İngiltere FCA gibi kurumların önerdiği bu ilke, yapay zekânın “kara kutu” yapısının şeffaflaştırılması ve dolayısıyla kusur tespitinin kolaylaştırılması hedefini taşır.
V. REGÜLASYON VE DENETİM ÖNERİLERİ
Yapay zekâ tabanlı piyasa dolandırıcılığıyla mücadelede Türkiye’nin atması gereken adımlar aşağıdaki gibi listelenebilir:
(a) SPK Sistemlerinin Geliştirilmesi: SPK’nın algoritmik ve yüksek frekanslı işlem (HFT) faaliyetlerini etkin biçimde denetleyebilmesi için Büyük Veri (Big Data) analitiği yetkinlikleri, Makine Öğrenmesi (Machine Learning) tabanlı gözetim araçları ve gerçek zamanlı emir akışı izleme sistemleri oluşturulmalıdır.
(b) Algoritma Sertifikasyonu ve Kayıt: Tüm algoritmik ticaret sistemleri, piyasaya sürülmeden önce SPK tarafından belirlenen manipülasyon simülasyonlarından geçirilerek sertifikalandırılmalı ve kaynak kodları/parametreleri düzenli olarak kayıt altına alınmalıdır.
(c) Mevzuat Reformu:
Piyasa Bozucu Eylemler Tebliği güncellenmeli, spoofing, layering ve wash trading gibi teknik manipülasyonlar açıkça tanımlanmalı ve cezai yaptırımları netleştirilmelidir.
“Otonom Algoritma Sorumluluğu” kavramı hukuk sistemine dahil edilerek, gözetim sorumluluğu kapsamı, yatırım kuruluşları ve geliştiricileri kapsayacak şekilde genişletilmelidir.
(d) Risk Temelli Denetim: MiFID II modeline uygun olarak, algoritmaların yarattığı sistemsel riskler düzenli olarak değerlendirilmeli ve yüksek riskli sistemlere daha sıkı denetim ve sermaye gereksinimleri getirilmelidir.
VI. SONUÇ
Yapay zekâ algoritmalarıyla yürütülen işlemlerin hızı ve karmaşıklığı, Türk Sermaye Piyasası Kanunu’nu, özellikle fail ve kast unsurlarının tespitinde yetersiz bırakmıştır. Mevcut düzenlemeler insan fail varsayımına dayandığından, otonom yapay zekânın neden olduğu manipülatif eylemler karşısında hukuki süreçler zorlanmaktadır.
Türkiye’nin piyasa bütünlüğünü koruması ve uluslararası yatırımcı güvenini sürdürmesi için, acilen MiFID II ve MAR rejimlerini örnek alarak mevzuat reformuna gitmesi, algoritma sertifikasyonunu ve açıklanabilir yapay zekâ (explainable AI) ilkelerini zorunlu kılması gerekmektedir. Gözetim sorumluluğu ve kanıtlama yükünün genişletilmesi, teknolojiye ayak uyduramayan mevcut mevzuatın yarattığı riskleri hafifletmede kilit rol oynayacaktır.
B. ANA ÇIKARIMLAR
(i) Yapay zekâ ve algoritmik işlem teknolojileri, piyasa likiditesini ve işlem hızını artırmakla birlikte, özellikle spoofing, layering, wash trading ve quote stuffing gibi teknik ve yüksek frekanslı manipülasyon türlerinin ortaya çıkmasını kolaylaştırarak piyasa bütünlüğü açısından yeni risk alanları yaratmaktadır.
(ii) SPKn. m.107’nin piyasa dolandırıcılığına ilişkin geniş çerçevesi, insan fail varsayımına dayanmakta olup, otonom yapay zekâ algoritmalarının kendi öğrenme süreçleri sonucunda manipülatif stratejiler geliştirmesi durumunda fail ve kast unsurlarının tespitinde önemli hukuki boşluklar ortaya çıkmaktadır.
(iii) Türk sermaye piyasası mevzuatında, spoofing, layering, wash trading ve quote stuffing gibi teknik manipülasyon biçimlerinin açık ve tür bazlı tanımlarının bulunmaması hem hukuki belirlilik ilkesini zayıflatmakta hem de fiillerin tespit ve cezalandırılmasını güçleştirmektedir.
(iv) Emir defteri analizine dayalı veri işleme altyapısının yetersizliği, zaman damgalı emir kayıtlarının zorunlu olmaması ve algoritma kimliklendirme mekanizmalarının eksikliği, yapay zekâ tabanlı manipülasyonların tespitinde ciddi denetim zafiyetleri doğurmaktadır.
(v) AB’deki MiFID II ve MAR ile ABD’deki Dodd-Frank Act gibi düzenlemelerin teknik manipülasyonları açıkça tanımlaması ve algoritmaları test–kayıt–izleme yükümlülüklerine tabi tutması, Türkiye’nin uluslararası standartların gerisinde kaldığını göstermektedir.
(vi) ABD’deki U.S. v. Coscia kararı deterministik algoritmalar için “kastın programcıya isnadı” yönünde yol gösterici olsa da otonom öğrenme yeteneğine sahip yapay zekâ sistemlerinin kendi başına manipülatif strateji üretmesi durumunu açıklamakta yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle Türk hukukunda kastın yeniden yorumlanması ve/veya sorumluluğun farklı bir esas üzerinden kurulması gereklidir.
(vii) Yatırım kuruluşları ve algoritma geliştiricileri açısından “Genişletilmiş Gözetim Sorumluluğu” yaklaşımının benimsenmesi zorunludur. Bu kapsamda, algoritmaların manipülatif davranış üretmeyeceğini gösterme yükümlülüğünün (kanıtlama yükünün tersine çevrilmesi) ilgili aktörlere yüklenmesi, otonom sistemlerden kaynaklanan belirsizlikleri azaltacaktır.
(viii) Açıklanabilir yapay zekâ (Explainable AI) mekanizmalarının zorunlu hâle getirilmesi; kaynak kodu kayıt sistemi, algoritma güncelleme bildirimleri ve işlem sonrası denetim araçları ile desteklenmesi, yapay zekânın “kara kutu” yapısından doğan delillendirme güçlüklerini önemli ölçüde hafifletecektir.
(ix) SPK’nın algoritmik ve yüksek frekanslı işlem (HFT) faaliyetlerini etkin biçimde denetleyebilmesi için büyük veri analitiği yetkinlikleri, makine öğrenimi tabanlı gözetim araçları ve gerçek zamanlı emir akışı izleme sistemleri oluşturması zorunludur; ancak mevcut kurumsal yapı bu gereklilikleri karşılamaktan uzaktır.
(x) SPK’nın Piyasa Bozucu Eylemler Tebliği’nin, teknik manipülasyon türlerini ayrı ayrı tanımlayan ve otonom yapay zekâ sistemlerini içeren bir yapıya kavuşturulması, Türkiye’nin MAR ve MiFID II standartlarıyla uyumlu bir sermaye piyasası denetimi kurması için kaçınılmaz hâle gelmiştir.
