Наши дни – ИИ в рынке!
⇒ Привет! Уверен ты уже слышал разные слухи и все прочее что на рынке есть ИИ и не один. Но глубоко в душе сомневался, что это реально и верил что Человек правит рынком. Увы! тороплюсь тебя разочаровать. Развитие технологий программирования и компьютерных возможностей уже окончательно переломили эпоху когда человек влиял на рыночные процессы. безусловно за работу любого алгоритма отвечают люди, но в реальности информации уже столько, что даже целое подразделение из числа 200 аналитиков не способно за короткое время выдать более менее приемлемый результат, не говоря уже про рекомендации.
ИИ в рынке!
⇒ Известный продукт искусственного интеллекта — индекс акций США на основе искусственного интеллекта от HSBC Holdings Plc, или AIPEX. С момента создания в августе 2019 года индекс принес всего 2,3% по сравнению с 44,8% для индекса Vanguard 500. Но пусть тебя это не смущает. ИИ учиться по ходу пьесы. Тем не менее, AIPEX имеет цель годовой волатильности в 6%, что составляет примерно четверть от 24,3% S&P 500 за тот же период. AIPEX почти точно достиг своей цели по волатильности 6,1%.
⇒ Искусственный интеллект делает большие успехи в управлении инвестициями. Основное направление — обработка «неструктурированных данных», таких как новости и текстовые отчеты. Нет никаких сомнений в том, что ИИ превосходит людей в этом. ИИ умеет читать все, на всех языках, и выделять полезную информацию. Он может обрабатывать изображения и все остальное, что может быть преобразовано в байты в компьютерном файле. Объем таких данных быстро растет, а алгоритмы их обработки усложняются, поэтому ИИ будет и дальше продвигаться в этой задаче.
⇒ Еще одна область, в которой широко используются ИИ — это торговые алгоритмы. Они не решают, что покупать и продавать. Торговые ИИ выбирают, как разбивать ордера и подавать их на различные торговые платформы. Эти алгоритмы не обязательно должны быть очень умными, их главное преимущество перед людьми — скорость. Они могут непрерывно отслеживать сотни потоков данных о ценах и принимать мгновенные решения.
⇒ Но эти вспомогательные функции были не тем, о чем мечтали пионеры ИИ. Они считали, что ИИ может взять на себя весь процесс принятия инвестиционных решений, а не только создавать сигналы и совершать сделки, но также интерпретировать эти сигналы и выбирать, какие сделки выполнять.
⇒ Машинное обучение оказывает реальное влияние на систематические инвестиционные процессы, поскольку позволяет менеджерам быстрее и выразительнее усваивать информацию из новых источников (благодаря большей гибкости модели). Но важно помнить, что центральная мотивация машинного обучения — выжимание из данных как можно большего количества полезной информации. Это уже давно является методом количественного инвестирования, поэтому рассматривают машинное обучение как еще один шаг в эволюции методов количественного инвестирования.
⇒ ИИ постепенно интегрируется в количественное инвестирование, особенно для извлечения сигналов и торговли. Но ИИ пока что способствует исследованиям самого человека и принятию решений, а не заменяет их окончательно на текущем этапе.
⇒ Есть две области на большую роль машинного обучения в управлении инвестициями.
Во первых: Неэффективности рынка — это еще одна возможность ИИ стать лучше. Возможно, ИИ пока похож на птенца, который только что раскрыл свои крылья и когда-нибудь воспарит намного выше земных людей.
Во-вторых: Институциональные инвесторы проявляют интерес к использованию машинного обучения для распределения активов, а не выбора ценных бумаг. Кросс-рыночная оптимизация гораздо сложнее, чем выбор портфелей внутри классов активов. Большинство инвесторов даже не пытаются этого сделать. Вместо этого они создают лучшие портфели акций, облигаций и товаров, какие только могут, и так далее, а затем комбинируют их в соответствии с заранее выбранными распределениями.
ИИ — в настоящее время уже стал единственным известным подходом к созданию настоящего глобального портфеля.
⇒ Лучшие фирмы используют машинное обучение там, где оно доказало свою эффективность, и уже думают о других приложениях. И все же чистое принятие решений на основе машинного обучения пока еще отстает от рынка, но уже не так как было в недалеком 2019 году. Осталось совсем немного когда ИИ перехватит инициативу по принятию решений у человека в мире финансов.