Аналоги ChatGPT на финансовом рынке

Большие языковые модели, такие как ChatGPT, угрожают разрушить большинство сфер жизни и работы.  Примерно лет 6 назад Ве думали что новая Технологическая Революция это внедрение систем на основе Электроэнергии. Но как оказалось это не так. Новая Технологическая Революция – это ИИ.

Финансовая торговля не является исключением.

Потенциал новых поколений ИИ –  понимать рынки, а не просто распознавать закономерности, отличает их от более ранних версий машинного обучения и искусственного интеллекта, которые не смогли добиться заметных успехов в торговле.

Основная проблема теперь заключается в том, что финансовые цены почти полностью представляют собой шум, они очень близки к случайным блужданиям.

В связи с этим – Множество умных людей и Алгоритмов (алготрейдеров) сговариваются, – чтобы исключить любой сигнал, который можно использовать для получения прибыли.  

Это все равно, что пытаться понять текст, который намеренно написан так, чтобы ввести в заблуждение. Традиционный ИИ более успешен, когда сигналы сильнее шума.

Прежде чем мы углубимся в то, что отличает современные программы ИИ, позвольте мне объяснить, почему Вас это должно волновать как Трейдера. Торговля является основой финансов, и даже небольшие изменения в механизмах оказывают глубокое воздействие на рынок, что приводит к глубоким экономическим последствиям.

Высокочастотная торговля, появившаяся в конце 1990-х годов, не просто более быстро и эффективно связала конечных покупателей и конечных продавцов. Это значительно увеличило объемы торгов, снизило транзакционные издержки и вытеснило людей из бизнеса по торговле акциями. Это привело к появлению брокерских компаний с нулевой комиссией и индексных фондов с нулевой комиссией, что лишило их доходов, на которые полагались брокеры и управляющие активами с момента их создания. Это потребовало фундаментальной реорганизации финансового регулирования. Но HFT не просто реструктуризировал два крупных финансовых бизнеса, бросил вызов регуляторам и сократил расходы конечных инвесторов, он дал нам новые явления, такие как внезапные крахи.

За последние полвека другие торговые инновации имели столь же широкий эффект. Введение публичных фьючерсов и опционов, торгуемых на финансовые инструменты, в 1973 году создало современную глобальную экономику деривативов, которая значительно расширила рычаги воздействия за пределы банковской системы и затруднила мониторинг и контроль со стороны регулирующих органов.

Программную торговлю в 1980-х годах обвинили в крупнейшем крахе фондового рынка в истории в 1987 году, и с тех пор она сыграла свою роль в преувеличении каждого пузыря и краха. Ценные бумаги, обеспеченные ипотекой, изменили банковское дело, Уолл-стрит и покупку жилья. В 21 веке мы стали свидетелями драматических последствий от кредитно-дефолтных свопов, обеспеченных долговых обязательств и биржевых фондов.

ИИ не являются чем-то совершенно новым, они объединяют компоненты, используемые в других приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как авторегрессия и нейронные сети. Эти компоненты аналогичны тому, что пытаются делать люди, и встроены во многие существующие алгоритмы количественной торговли. Ключевой прорыв, который может привести ИИ к успеху там, где предыдущие попытки потерпели неудачу.

Ученый и писатель-фантаст Айзек Азимов писал: «Самая волнующая фраза, которую можно услышать в науке, возвещающая о новых открытиях, — это не «Эврика», а «Это забавно…»» Прозрение приходит не в результате подтверждения или отклонения гипотез , а от того, что замечаете вещи, которые вы игнорировали в прошлом.

В документе ИИ заложено, чтобы ИИ тратил меньше усилий на выяснение того, какие забавные факты важны, и больше времени на их сопоставление. Такое отношение знакомо поклонникам детективной литературы, где герой размышляет над мелкими несоответствиями и неуместностями, которые раскрывают убийцу. Только тогда, когда они собраны в последовательность, в то время как лишенный воображения помощник или профессионалы настаивают на том, чтобы обращать внимание только на факты, которые, как известно, важны.

Многие Компании количественной торговли уже некоторое время работают с ИИ. Самая дорогая часть — это создание и очистка больших наборов данных и правильное представление данных для моделей. Более того, торговля кросс-рыночными инструментами с высоким уровнем заемных средств и тысячами позиций требует инфраструктуры и достаточно крупную систему обслуживания.

Заставить крупных инвесторов доверять вашим сложным компьютерным системам — еще одно препятствие. Я подозреваю, что это означает, что первопроходцами станут существующие крупные фирмы, занимающиеся количественной торговлей, а не стартапы, занимающиеся искусственным интеллектом в гараже Кремниевой долины.

Если этот подход приведет к получению торговой прибыли и получит более широкое распространение, я думаю, что он, скорее всего, изменит финансовое поведение на разных рынках. И не только относительные цены внутри классов активов. У нас уже есть хорошие знания о том, как оценивать одну акцию по сравнению с другой, или одну валюту отнсительно другой, или одну облигацию по сравнению с другой, или один объект недвижимости по сравнению с другим. Однако сочень мало полезной теории или надежных количественных обобщений о том, как следует оценивать акции, валюты, облигации, недвижимость и другие классы активов относительно друг друга.

Правдоподобная история ближайшего будущего заключается в том, что торговые модели с привкусом ИИ позволят создавать большие портфели из разных классов активов, аналогичные тому, что делают глобальные макрохедж-фонды. Но с большим кредитным плечом, большим количеством позиций, более активной торговлей и без человека, который мог бы объяснить этот тезис. Может быть добавлен модуль пояснения, который будет давать правдоподобно звучащие тезисы, но нет оснований полагать, что эти объяснения будут иметь какое-либо отношение к обоснованию позиций.

Мы можем надеяться, что новые ценовые отношения и корреляции будут лучше отражать экономическую реальность, что приведет к более эффективному распределению капитала и лучшим реальным экономическим решениям. Для многих людей это предмет веры, но не то, что так или иначе имеет много эмпирических доказательств.

Независимо от того, правда это или нет, реструктуризация межрыночных финансовых отношений разрушит многие бизнес-модели в финансовом трейдинге и режимы регулирования. Я ожидаю, по крайней мере, таких же потрясений, какие мы получили от HFT. торговые системы на базе ИИ уже разрушают казалось бы незыблимые законы рынка и закономерности. Если человеческий мозг в состоянии определить и найти закономерность, то представьте себе на что способна самообучающая программа. Которая имеет в своем распоряжее все время и пространство сети, и весь поток данных и информации от тех же людей, которые с удовольствием показывают закономерности – не имеющие практической ценности.

Уже прямо сейчас торговые ИИ алгоритмы научились создавать и предугадывать любые закономерности. Предоопределять настроения участников рынка, и предугадывать их дальнейшие действия на дистанции Одна неделя.

БТ