Editörün notu: Finans dünyasında, teknolojinin ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte işlemler daha karmaşık ve sık hale geldi. Tarih, teknoloji ne kadar gelişmişse, piyasa oynaklığının da o kadar büyük olduğunu kanıtladı. Bu süreçte yararlananlar da var, mağdurlar da var. Bu makale derlemeden, umarım size ilham verir.
Resim kaynağı: Unbounded AI aracı tarafından oluşturulmuştur
ChatGPT gibi yapay zeka destekli araçlar, insan işinin verimliliğinde, etkinliğinde ve hızında devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
Bu finansal piyasalar için geçerlidir, ancak aynı zamanda sağlık hizmetleri, üretim ve hayatımızın hemen hemen her yönü için de geçerlidir.
14 yıldır finansal piyasalar ve algoritmik ticaret üzerine çalıştım. Yapay zeka pek çok fayda sağlarken, bu teknolojilerin finans piyasalarında giderek yaygınlaşması potansiyel tehlikeleri de beraberinde getiriyor. Wall Street'in geçmişte bilgisayarları ve yapay zekayı benimseyerek ticareti hızlandırma girişimlerine baktığımızda, bu teknolojileri karar vermede kullanma konusunda bazı önemli dersler görebiliriz.
1. Programatik ticaret "Kara Pazartesi"yi doğurdu
1980'lerin başında, teknolojik gelişmeler ve türevler gibi finansal yeniliklerin teşvik ettiği kurumsal yatırımcılar, önceden belirlenmiş kurallara ve algoritmalara dayalı alım satımları gerçekleştirmek için bilgisayar programlarını kullanmaya başladılar. Bu, yatırımcıların büyük işlemleri hızlı ve verimli bir şekilde tamamlamasına yardımcı olur.
O zamanlar, bu algoritmalar nispeten basitti ve esas olarak "S&P 500 gibi bir hisse senedi endeksi" ile "endeksi oluşturan hisse senetleri" arasındaki fiyat farkından kar elde etmek olan sözde endeks arbitrajı için kullanılıyordu. ".
Teknoloji ilerledikçe ve daha fazla veri kullanılabilir hale geldikçe, bu programatik ticaret daha karmaşık hale gelir ve algoritmalar karmaşık piyasa verilerini analiz etmeye ve çeşitli faktörlere dayalı alım satımları yürütmeye başlar. Bu programatik tacirlerin sayısı, büyük ölçüde düzenlemeye tabi olmayan ticaret yolunda artmaya devam ediyor ve her gün 1 trilyon dolardan fazla değerde varlık el değiştiriyor ve bu da piyasa oynaklığında keskin bir artışa yol açıyor.
Nihayetinde bu, Kara Pazartesi olarak bilinen 1987'deki büyük borsa çöküşüne yol açtı. Dow Jones Sanayi Ortalaması şimdiye kadarki en kötü düşüşünü yaşadı ve acı tüm dünyaya yayıldı.
Buna yanıt olarak düzenleyiciler, devre kesiciler ve büyük piyasa dalgalanmaları sırasında ticareti askıya alan diğer kısıtlamalar dahil olmak üzere programatik ticaretin kullanımını sınırlamak için bir dizi tedbir uyguladılar. Ancak bu adımlara rağmen programatik ticaret, çöküşü takip eden yıllarda popülerlik kazanmaya devam etti.
2. Yüksek Frekanslı Alım Satım (HFT)
On beş yıl sonra, 2002'de New York Menkul Kıymetler Borsası tam otomatik bir ticaret sistemi başlattı. Sonuç olarak, programatik tüccarlar yerini daha sofistike otomatik ticarete ve daha gelişmiş bir tekniğe bıraktı: yüksek frekanslı ticaret.
Yüksek frekanslı alım satım, piyasa verilerini analiz etmek ve alım satımları son derece yüksek hızlarda gerçekleştirmek için bilgisayar programlarını kullanır. Uzun süre menkul kıymet sepetleri alıp satarak arbitraj fırsatlarından yararlanan program tüccarlarının aksine, yüksek frekanslı tüccarlar, piyasa verilerini analiz etmek ve alım satımları yıldırım hızında gerçekleştirmek için güçlü bilgisayarlar ve yüksek hızlı ağlar kullanır. Yüksek frekanslı tüccarlar, 1980'lerde tüccarların aldığı saniyelerle karşılaştırıldığında, saniyenin yaklaşık 64 milyonda birinde ticaret yapabilirler.
Bu işlemler genellikle çok kısa vadelidir ve aynı menkul kıymetin nanosaniyeler içinde birden çok kez alınıp satılmasını içerebilir. AI algoritmaları, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve tüccarların anında göremediği kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir. Bu, yatırımcıların daha iyi kararlar almasına ve işlemleri manuel olarak olduğundan daha hızlı gerçekleştirmesine yardımcı olur.
Yapay zekanın yüksek frekanslı ticarette bir diğer önemli uygulaması, haber makaleleri ve sosyal medya gönderileri gibi verilerin insan dilinde analiz edilmesini ve yorumlanmasını içeren doğal dil işlemedir. Tüccarlar, bu verileri analiz ederek piyasa duyarlılığı hakkında fikir edinebilir ve ticaret stratejilerini buna göre ayarlayabilir.
3. AI ticaretinin faydaları
Bu yapay zeka tabanlı yüksek frekanslı işlemler, insan işlemlerinden çok farklı çalışır.
İnsan beyni halsiz, hatalı, unutkan ve ticaret sinyallerini belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz etmek için gereken bir beceri olan hızlı, yüksek hassasiyetli kayan noktalı aritmetikten aciz. Ancak bilgisayarlar insan beyninden milyonlarca kat daha hızlıdır; kusursuz bellekleri, mükemmel odaklanmaları ve muazzam miktarda veriyi milisaniyeler içinde sınırsız bir şekilde analiz etme yetenekleri vardır.
Bu nedenle, çoğu teknoloji gibi, yüksek frekanslı ticaret borsaya çeşitli faydalar sağlar.
Yüksek frekanslı tüccarlar genellikle piyasa fiyatlarına çok yakın varlıkları alıp satarlar, bu da piyasada her zaman alıcı ve satıcı olmasını sağlamaya yardımcı olur, bu da fiyatların dengelenmesine ve ani fiyat dalgalanmaları olasılığının azaltılmasına yardımcı olur.
Yüksek frekanslı alım satım, piyasadaki yanlış fiyatlandırmayı hızlı bir şekilde tespit edip istismar ederek piyasa verimsizliklerinin etkisini azaltmaya da yardımcı olabilir. Örneğin, yüksek frekanslı ticaret algoritmaları, belirli bir hisse senedinin ne zaman düşük veya aşırı değerlendiğini tespit edebilir ve bu farklılıklardan yararlanmak için alım satımları yürütebilir. Bu tür işlemler, piyasa verimsizliklerinin düzeltilmesine yardımcı olabilir ve varlıkların daha doğru fiyatlandırılmasını sağlayabilir.
4. Yapay zeka ticaretinin dezavantajları
Ancak hız ve verimlilik de piyasalara zarar verebilir.
Yüksek frekanslı ticaret algoritmaları, haber olaylarına ve diğer piyasa sinyallerine çok hızlı tepki vererek varlık fiyatlarında ani artışlara veya düşüşlere neden olabilir.
Ek olarak, yüksek frekanslı ticaret yapan finans firmaları, hızlarını ve teknolojilerini diğer tüccarlara göre avantaj elde etmek için kullanabilirler ve bu da piyasa sinyallerini daha da bozar. Yapay zeka destekli bu son derece sofistike ticaretlerin yarattığı oynaklık, Mayıs 2010'da hisse senetlerinin düştüğü ve ardından birkaç dakika içinde toparlandığı ve Ve hızla toparlanmadan önce yaklaşık 1 trilyon dolarlık piyasa değerini sildiği sözde "ani çöküşe" yol açtı.
O zamandan beri, dalgalı piyasalar yeni normal haline geldi. 2016 yılında iki ortak yazarla birlikte yaptığımız bir çalışmada, yüksek frekanslı alım satımın başlamasından sonra oynaklığın (fiyat artışlarının ve düşüşlerinin hızı ve öngörülemezliğinin bir ölçüsü) önemli ölçüde arttığını bulduk.
Yüksek frekanslı tüccarların verileri analiz etme hızı ve verimliliği, piyasa koşullarındaki küçük değişikliklerin bile büyük ticaret hacimlerini tetikleyerek ani fiyat dalgalanmalarına yol açabileceği anlamına gelir.
Ayrıca, 2021'de kendim ve birkaç başka meslektaşım tarafından yayınlanan araştırma, yüksek frekanslı tüccarların çoğunun benzer algoritmalar kullandığını ve bunun da piyasa başarısızlığı riskini artırdığını gösterdi. Bunun nedeni, bu algoritmaların benzerliğinin, piyasadaki tüccar sayısı arttıkça benzer ticaret kararlarına yol açmasıdır.
Bu, algoritmaları benzer ticaret sinyalleri veriyorsa, tüm yüksek frekanslı tüccarların muhtemelen piyasanın aynı tarafında ticaret yapacakları anlamına gelir. Yani, hepsinin olumsuz haberlere satış yapmaya ve olumlu haberlere satın almaya çalışması muhtemeldir. Ticaretin diğer tarafında kimse yoksa, piyasa başarısız olur.
5. ChatGPT çağına girin
Yapay zeka, bizi ChatGPT ve benzeri programlar tarafından desteklenen yeni bir ticaret algoritmaları dünyasına getirdi. Ve bu teknikler "ticaretin aynı tarafında çok fazla tüccar" sorununu daha da kötüleştirebilir.
Genel olarak, insanlar doğanın kendi haline bırakmasına izin verirlerse çeşitli kararlar alma eğilimindedirler. Ancak herkes kararlarını benzer yapay zekaya dayandırırsa, bu fikir çeşitliliğini sınırlayabilir.
Herkesin satın alınacak en iyi bilgisayara karar vermek için ChatGPT'ye güvendiği aşırı, finansal olmayan bir durumu düşünün. Bu dönemde tüketiciler zaten sürü davranışına çok meyilli ve aynı ürün ve modeli satın alma eğilimindeler. Örneğin, Yelp, Amazon vb. sitelerdeki incelemeler, tüketicileri birkaç en iyi seçenek arasından seçim yapmaya sevk eder.
Üretken AI tarafından desteklenen bir chatbot tarafından verilen kararlar geçmiş eğitim verilerine dayandığından, chatbot tarafından önerilen kararlar benzerlikler gösterecektir. Muhtemelen ChatGPT herkese aynı marka ve modeli önerecektir. Bu, "sürü etkisini" daha da yüksek bir seviyeye taşıyabilir ve bazı ürün ve hizmetlerde kıtlığa ve ciddi fiyat artışlarına yol açabilir.
Yapay zeka önyargılı ve yanlış bilgilere dayalı kararlar verdiğinde bu daha da sorunlu hale gelir. Sistemler önyargılı, eski veya sınırlı veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde, yapay zeka algoritmaları mevcut önyargıları güçlendirir. ChatGPT ve benzeri araçlar, olgusal hatalar yaptıkları için geniş çapta eleştirildi.
Ayrıca, piyasa çöküşleri nispeten nadir olduğu için bunlarla ilgili fazla veri yoktur. Üretken yapay zekalar öğrenmek için veri eğitimine güvendiğinden, bu konudaki bilgi eksiklikleri çökmeleri daha olası hale getirebilir.
Çoğu banka, en azından şimdilik, çalışanların ChatGPT ve benzeri araçları kullanmasına izin vermiyor gibi görünüyor. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs ve diğer birkaç banka, gizlilik endişelerini gerekçe göstererek araçların ticaret katlarında kullanılmasını yasakladı.
Ancak, bankaların üretken yapay zeka hakkındaki endişelerini giderdikten sonra, sonunda üretken yapay zekayı benimseyeceklerine kesinlikle inanıyorum. Çünkü potansiyel kazanımlar kaçırılamayacak kadar büyük ve rakipleriniz tarafından geride kalma riskiniz var.
Ancak finansal piyasalar, küresel ekonomi ve herkes için önemli riskler de var, bu yüzden temkinli ilerlemelerini umuyorum.
Çevirmen: Jane
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Görüş: ChatGPT, Wall Street'e büyük faydalar ve riskler getiriyor
Editörün notu: Finans dünyasında, teknolojinin ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte işlemler daha karmaşık ve sık hale geldi. Tarih, teknoloji ne kadar gelişmişse, piyasa oynaklığının da o kadar büyük olduğunu kanıtladı. Bu süreçte yararlananlar da var, mağdurlar da var. Bu makale derlemeden, umarım size ilham verir.
ChatGPT gibi yapay zeka destekli araçlar, insan işinin verimliliğinde, etkinliğinde ve hızında devrim yaratma potansiyeline sahiptir.
Bu finansal piyasalar için geçerlidir, ancak aynı zamanda sağlık hizmetleri, üretim ve hayatımızın hemen hemen her yönü için de geçerlidir.
14 yıldır finansal piyasalar ve algoritmik ticaret üzerine çalıştım. Yapay zeka pek çok fayda sağlarken, bu teknolojilerin finans piyasalarında giderek yaygınlaşması potansiyel tehlikeleri de beraberinde getiriyor. Wall Street'in geçmişte bilgisayarları ve yapay zekayı benimseyerek ticareti hızlandırma girişimlerine baktığımızda, bu teknolojileri karar vermede kullanma konusunda bazı önemli dersler görebiliriz.
1. Programatik ticaret "Kara Pazartesi"yi doğurdu
1980'lerin başında, teknolojik gelişmeler ve türevler gibi finansal yeniliklerin teşvik ettiği kurumsal yatırımcılar, önceden belirlenmiş kurallara ve algoritmalara dayalı alım satımları gerçekleştirmek için bilgisayar programlarını kullanmaya başladılar. Bu, yatırımcıların büyük işlemleri hızlı ve verimli bir şekilde tamamlamasına yardımcı olur.
O zamanlar, bu algoritmalar nispeten basitti ve esas olarak "S&P 500 gibi bir hisse senedi endeksi" ile "endeksi oluşturan hisse senetleri" arasındaki fiyat farkından kar elde etmek olan sözde endeks arbitrajı için kullanılıyordu. ".
Teknoloji ilerledikçe ve daha fazla veri kullanılabilir hale geldikçe, bu programatik ticaret daha karmaşık hale gelir ve algoritmalar karmaşık piyasa verilerini analiz etmeye ve çeşitli faktörlere dayalı alım satımları yürütmeye başlar. Bu programatik tacirlerin sayısı, büyük ölçüde düzenlemeye tabi olmayan ticaret yolunda artmaya devam ediyor ve her gün 1 trilyon dolardan fazla değerde varlık el değiştiriyor ve bu da piyasa oynaklığında keskin bir artışa yol açıyor.
Nihayetinde bu, Kara Pazartesi olarak bilinen 1987'deki büyük borsa çöküşüne yol açtı. Dow Jones Sanayi Ortalaması şimdiye kadarki en kötü düşüşünü yaşadı ve acı tüm dünyaya yayıldı.
Buna yanıt olarak düzenleyiciler, devre kesiciler ve büyük piyasa dalgalanmaları sırasında ticareti askıya alan diğer kısıtlamalar dahil olmak üzere programatik ticaretin kullanımını sınırlamak için bir dizi tedbir uyguladılar. Ancak bu adımlara rağmen programatik ticaret, çöküşü takip eden yıllarda popülerlik kazanmaya devam etti.
2. Yüksek Frekanslı Alım Satım (HFT)
On beş yıl sonra, 2002'de New York Menkul Kıymetler Borsası tam otomatik bir ticaret sistemi başlattı. Sonuç olarak, programatik tüccarlar yerini daha sofistike otomatik ticarete ve daha gelişmiş bir tekniğe bıraktı: yüksek frekanslı ticaret.
Yüksek frekanslı alım satım, piyasa verilerini analiz etmek ve alım satımları son derece yüksek hızlarda gerçekleştirmek için bilgisayar programlarını kullanır. Uzun süre menkul kıymet sepetleri alıp satarak arbitraj fırsatlarından yararlanan program tüccarlarının aksine, yüksek frekanslı tüccarlar, piyasa verilerini analiz etmek ve alım satımları yıldırım hızında gerçekleştirmek için güçlü bilgisayarlar ve yüksek hızlı ağlar kullanır. Yüksek frekanslı tüccarlar, 1980'lerde tüccarların aldığı saniyelerle karşılaştırıldığında, saniyenin yaklaşık 64 milyonda birinde ticaret yapabilirler.
Bu işlemler genellikle çok kısa vadelidir ve aynı menkul kıymetin nanosaniyeler içinde birden çok kez alınıp satılmasını içerebilir. AI algoritmaları, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve tüccarların anında göremediği kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir. Bu, yatırımcıların daha iyi kararlar almasına ve işlemleri manuel olarak olduğundan daha hızlı gerçekleştirmesine yardımcı olur.
Yapay zekanın yüksek frekanslı ticarette bir diğer önemli uygulaması, haber makaleleri ve sosyal medya gönderileri gibi verilerin insan dilinde analiz edilmesini ve yorumlanmasını içeren doğal dil işlemedir. Tüccarlar, bu verileri analiz ederek piyasa duyarlılığı hakkında fikir edinebilir ve ticaret stratejilerini buna göre ayarlayabilir.
3. AI ticaretinin faydaları
Bu yapay zeka tabanlı yüksek frekanslı işlemler, insan işlemlerinden çok farklı çalışır.
İnsan beyni halsiz, hatalı, unutkan ve ticaret sinyallerini belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz etmek için gereken bir beceri olan hızlı, yüksek hassasiyetli kayan noktalı aritmetikten aciz. Ancak bilgisayarlar insan beyninden milyonlarca kat daha hızlıdır; kusursuz bellekleri, mükemmel odaklanmaları ve muazzam miktarda veriyi milisaniyeler içinde sınırsız bir şekilde analiz etme yetenekleri vardır.
Bu nedenle, çoğu teknoloji gibi, yüksek frekanslı ticaret borsaya çeşitli faydalar sağlar.
Yüksek frekanslı tüccarlar genellikle piyasa fiyatlarına çok yakın varlıkları alıp satarlar, bu da piyasada her zaman alıcı ve satıcı olmasını sağlamaya yardımcı olur, bu da fiyatların dengelenmesine ve ani fiyat dalgalanmaları olasılığının azaltılmasına yardımcı olur.
Yüksek frekanslı alım satım, piyasadaki yanlış fiyatlandırmayı hızlı bir şekilde tespit edip istismar ederek piyasa verimsizliklerinin etkisini azaltmaya da yardımcı olabilir. Örneğin, yüksek frekanslı ticaret algoritmaları, belirli bir hisse senedinin ne zaman düşük veya aşırı değerlendiğini tespit edebilir ve bu farklılıklardan yararlanmak için alım satımları yürütebilir. Bu tür işlemler, piyasa verimsizliklerinin düzeltilmesine yardımcı olabilir ve varlıkların daha doğru fiyatlandırılmasını sağlayabilir.
4. Yapay zeka ticaretinin dezavantajları
Ancak hız ve verimlilik de piyasalara zarar verebilir.
Yüksek frekanslı ticaret algoritmaları, haber olaylarına ve diğer piyasa sinyallerine çok hızlı tepki vererek varlık fiyatlarında ani artışlara veya düşüşlere neden olabilir.
Ek olarak, yüksek frekanslı ticaret yapan finans firmaları, hızlarını ve teknolojilerini diğer tüccarlara göre avantaj elde etmek için kullanabilirler ve bu da piyasa sinyallerini daha da bozar. Yapay zeka destekli bu son derece sofistike ticaretlerin yarattığı oynaklık, Mayıs 2010'da hisse senetlerinin düştüğü ve ardından birkaç dakika içinde toparlandığı ve Ve hızla toparlanmadan önce yaklaşık 1 trilyon dolarlık piyasa değerini sildiği sözde "ani çöküşe" yol açtı.
O zamandan beri, dalgalı piyasalar yeni normal haline geldi. 2016 yılında iki ortak yazarla birlikte yaptığımız bir çalışmada, yüksek frekanslı alım satımın başlamasından sonra oynaklığın (fiyat artışlarının ve düşüşlerinin hızı ve öngörülemezliğinin bir ölçüsü) önemli ölçüde arttığını bulduk.
Yüksek frekanslı tüccarların verileri analiz etme hızı ve verimliliği, piyasa koşullarındaki küçük değişikliklerin bile büyük ticaret hacimlerini tetikleyerek ani fiyat dalgalanmalarına yol açabileceği anlamına gelir.
Ayrıca, 2021'de kendim ve birkaç başka meslektaşım tarafından yayınlanan araştırma, yüksek frekanslı tüccarların çoğunun benzer algoritmalar kullandığını ve bunun da piyasa başarısızlığı riskini artırdığını gösterdi. Bunun nedeni, bu algoritmaların benzerliğinin, piyasadaki tüccar sayısı arttıkça benzer ticaret kararlarına yol açmasıdır.
Bu, algoritmaları benzer ticaret sinyalleri veriyorsa, tüm yüksek frekanslı tüccarların muhtemelen piyasanın aynı tarafında ticaret yapacakları anlamına gelir. Yani, hepsinin olumsuz haberlere satış yapmaya ve olumlu haberlere satın almaya çalışması muhtemeldir. Ticaretin diğer tarafında kimse yoksa, piyasa başarısız olur.
5. ChatGPT çağına girin
Yapay zeka, bizi ChatGPT ve benzeri programlar tarafından desteklenen yeni bir ticaret algoritmaları dünyasına getirdi. Ve bu teknikler "ticaretin aynı tarafında çok fazla tüccar" sorununu daha da kötüleştirebilir.
Genel olarak, insanlar doğanın kendi haline bırakmasına izin verirlerse çeşitli kararlar alma eğilimindedirler. Ancak herkes kararlarını benzer yapay zekaya dayandırırsa, bu fikir çeşitliliğini sınırlayabilir.
Herkesin satın alınacak en iyi bilgisayara karar vermek için ChatGPT'ye güvendiği aşırı, finansal olmayan bir durumu düşünün. Bu dönemde tüketiciler zaten sürü davranışına çok meyilli ve aynı ürün ve modeli satın alma eğilimindeler. Örneğin, Yelp, Amazon vb. sitelerdeki incelemeler, tüketicileri birkaç en iyi seçenek arasından seçim yapmaya sevk eder.
Üretken AI tarafından desteklenen bir chatbot tarafından verilen kararlar geçmiş eğitim verilerine dayandığından, chatbot tarafından önerilen kararlar benzerlikler gösterecektir. Muhtemelen ChatGPT herkese aynı marka ve modeli önerecektir. Bu, "sürü etkisini" daha da yüksek bir seviyeye taşıyabilir ve bazı ürün ve hizmetlerde kıtlığa ve ciddi fiyat artışlarına yol açabilir.
Yapay zeka önyargılı ve yanlış bilgilere dayalı kararlar verdiğinde bu daha da sorunlu hale gelir. Sistemler önyargılı, eski veya sınırlı veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde, yapay zeka algoritmaları mevcut önyargıları güçlendirir. ChatGPT ve benzeri araçlar, olgusal hatalar yaptıkları için geniş çapta eleştirildi.
Ayrıca, piyasa çöküşleri nispeten nadir olduğu için bunlarla ilgili fazla veri yoktur. Üretken yapay zekalar öğrenmek için veri eğitimine güvendiğinden, bu konudaki bilgi eksiklikleri çökmeleri daha olası hale getirebilir.
Çoğu banka, en azından şimdilik, çalışanların ChatGPT ve benzeri araçları kullanmasına izin vermiyor gibi görünüyor. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs ve diğer birkaç banka, gizlilik endişelerini gerekçe göstererek araçların ticaret katlarında kullanılmasını yasakladı.
Ancak, bankaların üretken yapay zeka hakkındaki endişelerini giderdikten sonra, sonunda üretken yapay zekayı benimseyeceklerine kesinlikle inanıyorum. Çünkü potansiyel kazanımlar kaçırılamayacak kadar büyük ve rakipleriniz tarafından geride kalma riskiniz var.
Ancak finansal piyasalar, küresel ekonomi ve herkes için önemli riskler de var, bu yüzden temkinli ilerlemelerini umuyorum.
Çevirmen: Jane