Portefeuljebestuur: al die maniere waarop KI moderne batestrategieë transformeer

Die opkoms van KI het natuurlik verskeie bedrywe beïnvloed, en die finansiële industrie is een van dié wat die meeste geraak is . Byvoorbeeld, die publieke bekendstelling van modelle soos GPT-3.5 verlede jaar het belangstelling in die gebruik van KI verhoog om fondsbestuurders se vermoëns in ontleding, risikobestuur en besluitneming te verhoog.

KI-instrumente word dus geïmplementeer om markbeoordelings meer akkuraat te maak en risiko's meer effektief te bestuur. Daar word van portefeuljebestuurders verwag om 'n duideliker beoordeling van die markbewegings te maak, gepaste beleggingskeuses te beperk en risiko's te bestuur wanneer hulle masjienleeralgoritmes, natuurlike taalverwerking en kunsmatige intelligensie-instrumente in hul handel toepas.

Die integrasie van masjienleeralgoritmes, sowel as natuurlike taalverwerkingsinstrumente in sleutelspelers se handelstrategieë, help hulle om die doeltreffendheid van hierdie prosesse te verhoog en 'n mededingende voordeel te verkry met vinniger en meer akkurate beleggingsbesluite en voorspellende analise.

In die afgelope dekades is KI in verskillende sektore van die finansiële industrie geïmplementeer. In die agterkantoor word ML-algoritmes gebruik om onreëlmatighede in uitvoeringslogboeke te vind, verdagte transaksies op te spoor, asook risiko's te bestuur, wat lei tot verhoogde doeltreffendheid en sekuriteit. In die voorkantoor help KI om kliënte te segmenteer, kliëntediensprosesse te outomatiseer en afgeleide pryse te optimaliseer.

Die interessantste deel daarvan is egter die KI-vermoëns vir die koopkant van finansies – die identifisering van voorspellende seine te midde van markgeraas deur beduidende hoeveelhede data so vinnig as moontlik te ontleed. Sulke toepassings kan byvoorbeeld tydreeksvoorspelling, segmentering van markte en natuurlik die bestuur van bateportefeuljes insluit. KI se geleenthede om groot datastelle te verwerk en te ontleed help om subtiele patrone te vind wat tradisionele metodes waarskynlik sal mis.

Portefeulje-optimering is 'n algemene praktyk vir 'n paar dekades, wat aansienlik ontwikkel het onder die ontwikkeling van datawetenskap en die implementering van gevorderde berekeningstegnieke. Klassieke benaderings, soos Markowitz se Modern Portfolio Theory (1952) en Capital Asset Pricing Model (1964) is meer as 50 jaar gelede ingestel, maar bly steeds relevant. Hul beperkings in die hantering van nie-lineêre risiko en afhanklikheid van historiese data word egter by die dag meer en meer duidelik.

Praktyke soos risikomodellering, scenario-analise en kwantumhandel, wyd geïmplementeer deur sleutelspelers, soos Renaissance Technologies, DE Shaw en Two Sigma Investments, het gelei tot die implementering van meer komplekse en gevorderde algoritmes. Boonop is die bedryf die afgelope paar jaar grootliks deur KI geraak, aangesien masjienleer en kunsmatige intelligensie voorspellende analise meer akkuraat gemaak het, en dieselfde gedoen het met gepersonaliseerde beleggingstrategieë en geoutomatiseerde komplekse besluitnemingsprosesse.

Hierdie KI-gedrewe transformasie het portefeuljebestuurders in staat gestel om groot verskeidenheid data intyds te verwerk en die drie hoofuitdagings op te los:

• Skaalbaarheid: Die bestuur en ontleding van grootskaalse data van verskeie bates en globale markte is nou makliker om te doen.

• Komplekse besluitneming: KI kan meer faktore, insluitend sielkundige en gedragsanalise, in besluitnemingsprosesse "in gedagte hou".

• Aanpasbaarheid: KI-stelsels kan onophoudelik leer en by nuwe marktoestande aanpas, wat bestuurders help om strategieë vinnig aan te pas.

Volgens Globale markinsigte , KI in die batebestuursmark is gewaardeer op USD 2.5 miljard en sal na verwagting teen 'n CAGR van 24% oor die volgende 10 jaar groei. Interessant genoeg lei portefeulje-optimalisering in globale marksegmentering volgens toepassing, gevolg deur data-analise, wat rekening hou met 25% van die markaandeel .

Toenemende aanvaarding en belegging in batebestuursoplossings wat deur KI aangedryf word en die praktiese gebruik van KI in portefeulje-optimalisering beklemtoon.

KI-aanneming in portefeuljebestuur:

KI-aanneming binne die batebestuursbedryf is nie 'n nuwe neiging nie; dit het die afgelope jare groei gesien, maar is steeds beperk tot 'n klein aantal markspelers, naamlik verskansingsfondse, kwantitatiewe bestuurskantore, groot navorsingsdepartemente en finansiële instellings wat IT-dienste gebruik.

Daar is reeds baie toepassingsvelde vir KI:

Portefeulje optimering

KI verbeter die proses van portefeuljekonstruksie-optimalisering aansienlik. Byvoorbeeld, die klassieke benadering van Markowitz se Modern Portfolio Theory, wat staatmaak op konvekse optimeringskonsepte, dien as 'n voorloper van kontemporêre KI-gedrewe metodologieë. Die rede waarom hierdie grondliggende teorie so deurslaggewend is, is dat dit die basis vorm vanwaar KI-algoritmes beleggingstrategieë verder kan verander en verfyn.

Deesdae brei KI uit op hierdie teorie deur nuwe dimensies van data te verken en gevorderde analitiese tegnieke te integreer. Hierdie uitgebreide datavermoë maak voorsiening vir meer genuanseerde en ingeligte besluitneming – 'n praktyk wat wyd in die bedryf gebruik is.

Fundamentele analise

Sekere KI-tegnieke is perfek versoenbaar met kwantitatiewe bestuur, deur groot volumes data oor maatskappy se grondbeginsels, die makro-ekonomiese omgewing of marktoestande te gebruik. Masjienleeralgoritmes kan komplekse nie-lineêre verwantskappe tussen verskillende veranderlikes vind en natuurlik tendense opspoor wat ontleders nie kan nie.

Tekstuele Analise

Tekstuele analise is 'n ander toepassing van KI in fundamentele analise. Deur gebruik te maak van natuurlike taalverwerking (NLP), verwerk en ontleed KI tekstuele bronne soos korporatiewe verdiensteverslae, sentrale bankpersvrystellings en finansiële nuus. Deur NLP kan KI ekonomies en finansieel belangrike inligting uit hierdie ongestruktureerde data onttrek. Deur dit te doen, verskaf dit 'n kwantitatiewe en sistematiese maatstaf wat menslike interpretasies verbeter en help.

Handelsaktiwiteite

KI se kragte is uiters nuttig in handel, waar die kompleksiteit van transaksies en die behoefte aan spoed op 'n balans is. KI ondersteun algoritmiese handel deur baie stadiums van die proses te outomatiseer, wat die doeltreffendheid van transaksies wat in finansiële markte bestuur word, verbeter.

Beleggingsadviesdienste

KI het 'n geleentheid geopen vir 'n wyer aanbod van persoonlike beleggingsadviesdienste teen 'n laer koste. Hierdie stelsels gebruik komplekse algoritmes om intydse markdata te verwerk, en kom met die mees geskikte strategieë vir individuele kliëntbehoeftes op grond van hul opbrengsdoelwitte en risikoprofiele.

Risikobestuur

In risikobestuur help KI deur verskeie 'waarskynlike maar ongewenste' scenario's te modelleer, wat op hul beurt tradisionele praktyke verbeter wat net op meestal waarskynlike uitkomste fokus.

Kunsmatige Intelligensie (KI) tegnieke en gereedskap in portefeuljebestuur

Masjienleeralgoritmes:

Klassieke masjienleermetodes is steeds baie gewild in portefeuljebestuur, en dit is: Lineêre modelle, insluitend Gewone kleinste vierkante, Ridge-regressie en Lasso-regressie. Dit word dikwels gekombineer met die gemiddelde-variansie-optimaliseringsprosedure en matriks-ontbindingstegnieke soos Singular Value Decomposition (SVD) en Hoofkomponent-analise (PCA), wat grondliggend is om bateverhoudings te verstaan en portefeuljetoewysings te optimaliseer.

Tussen hierdie klassieke benaderings en meer moderne metodes is Support Vector Machines (SVM's) geleë. Alhoewel SVM's in die praktyk gebruik word, word dit nie so algemeen ontplooi nie, maar speel 'n beduidende rol, veral in klassifikasietake wat daarop gemik is om voorraadprestasie te voorspel.

Hierdie take sluit gewoonlik in om te voorspel of 'n aandeel 'n wins of 'n verlies sal ervaar, deur gebruik te maak van historiese finansiële data, insluitend aandeelprysskommelings en handelsvolumes, om bates in kategorieë te plaas en hul prestasie te voorspel.

As ons van meer moderne metodes praat, toon neurale netwerke groot vooruitgang in masjienleer vir portefeuljebestuur en bied verbeterde vermoëns vir die modellering van komplekse nie-lineêre patrone wat moeilik is om met tradisionele modelle vas te vang. Benewens neurale netwerke, verbeter en verfyn ander klassieke benaderings soos leer onder toesig en sonder toesig data-analise verder, wat die ontdekking en ontginning van subtiele markseine moontlik maak.

Nuwer benaderings, soos Reinforcement Learning en Deep Q-Learning bring hierdie eienskappe na vinnige besluitnemingsomgewings, waar portefeuljes intyds aangepas kan word om finansiële uitkomste te optimaliseer gebaseer op die stelsel wat uit markterugvoer leer.

Natuurlike Taalverwerking (NLP):

Natuurlike taalverwerkingstegnieke soos sentimentanalise kan help om algemene menings te kies en te kies uit dinge soos koerantberigte, sosialemediaplasings en ontlederverslae. Daarbenewens kan portefeuljebestuurders ook die taal wat in finansiële media gebruik word, insluitend maatskappye se verdiensteverslae, ontleed om beleggersentiment uit te voel en markbewegings te voorspel, wat alles deurslaggewende inligting in die besluitnemingsproses is.

Kwantitatiewe handelstrategieë:

Firmas wat spesialiseer in hoëfrekwensiehandel (HFT), soos dié wat KI-aangedrewe kwantitatiewe handelsalgoritmes gebruik, maak geld op ondoeltreffendheid wat net vir 'n oomblik in die mark voorkom. Hierdie firmas gebruik masjienleertegnologieë om relevante markinligting teen uiters hoë spoed te ontleed en bestellings met presiese tydsberekening vir so kort as 'n millisekonde te plaas.

Sulke vinnige uitvoering stel hulle in staat om voordeel te trek uit arbitrage-geleenthede en wins te maksimeer deur vinniger as mededingers op te tree teen prysverskille. Terwyl Renaissance Technologies bekend is vir sy kwantitatiewe handelsbenaderings, is dit belangrik om sy breër strategie in gedagte te hou wat verskeie houperiodes van tradisionele HFT-praktyke insluit, wat hoofsaaklik op spoed gefokus is.

Verduidelikbare KI (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) is 'n prominente XAI-metode wat gebruik word om die uitsette van komplekse masjienleermodelle meer verstaanbaar te maak. In portefeuljebestuur kan hierdie metode baie waardevol wees vir die interpretasie van hoe swartboksmodelle voorspellings maak. Deur insetdata te gebruik en die impak op modeluitsette te ontleed, help LIME portefeuljebestuurders en datawetenskaplikes om te definieer watter kenmerke beleggingsbesluite meer as ander beïnvloed.

Hierdie proses help om die deursigtigheid van KI-versterkte besluite te verbeter en ondersteun pogings om te verifieer en te verbeter hoe maklik om hierdie modelle te verstaan. Alhoewel LIME ons begrip van modelgedrag verbeter, behels die beoordeling van die algehele betroubaarheid van die modelle bykomende valideringstegnieke.

KI in nakoming en monitering:

KI-tegnologie speel 'n groot rol in die versekering van voldoening aan regulatoriese raamwerke en die monitering van beleggingsbeperkings binne die finansiële industrie. Deur hierdie prosesse te outomatiseer, help KI-stelsels finansiële firmas om meer doeltreffend, meer akkuraat by wetlike standaarde te hou en nie in die moeilikheid te beland nie. Hierdie tegnologie is baie waardevol in die monitering van voldoening oor groot volumes transaksies en diverse portefeulje-aktiwiteite, waar dit vinnig (onmiddellik, eintlik) afwykings van regulatoriese vereistes of interne riglyne kan identifiseer.

Boonop verminder die gebruik van KI die risiko van menslike foute, wat van kardinale belang is in regulatoriese omgewings met hoë belang waar foute tot wetlike en finansiële gevolge kan lei.

Portefeulje herbalansering:

KI-toepassings in outomatiese herbalansering is van kardinale belang vir die handhawing van die ideale batetoewysings oor tyd. Hulle kan portefeuljes aanpas in reaksie op markveranderinge of verskuiwings in 'n belegger se risikoprofiel, wat belyning met strategiese beleggingsdoelwitte verseker.

Op 'n breër siening

Benewens toepassings wat spesifiek vir belegging ontwerp is, blyk die potensiaal vir die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie binne die batebestuurbesigheid omvangryk te wees. Ten spyte van die feit dat ons instinktief die moontlikheid sien om spesifieke poste op verskeie stadiums van die operasionele ketting te outomatiseer, is dit steeds moeilik om die ontwrigtende krag van kunsmatige intelligensie ten volle te voorsien. Dit is omdat KI na verwagting aanleiding sal gee tot nuwe toepassingsektore namate bykomende vooruitgang ontwikkel word.

Ons moet bedag wees op die beperkings van kunsmatige intelligensie sowel as die gevare wat dit vir sommige aspekte van portefeuljebestuur inhou, ondanks die feit dat dit dit moontlik gemaak het vir tegnologiese vooruitgang en produktiwiteitswins deur kunsmatige intelligensie te gebruik. In die eerste plek maak kunsmatige intelligensie en masjienleerbenaderings staat op data wat gebruik word om die leeralgoritmes te voed.

Dit is nodig dat hierdie data van hoë gehalte is in terme van opdaterings, akkuraatheid, volledigheid en verteenwoordigendheid.

Benewens die vereiste vir 'n baie groot volume data, wat nie altyd beskikbaar is nie, is dit so dat hierdie data van goeie gehalte moet wees. In enige ander geval is die bevindinge wat met behulp van voorspellende modelle verkry word, nie betroubaar of veerkragtig nie.

Boonop kan die algoritmes ook valse aannames maak deur irrelevante neigings uit die datastel wat ontleed word uit te kies, wat tot foutiewe gevolgtrekkings kan lei. Dit kan lei tot grootskaalse gryp, spronge wat te skerp is en die kleinste moontlike ongelukke. Verlies aan markmededinging kan gebeur as gevolg van die feit dat baie markoperateurs wat dieselfde KI-algoritmes bestuur, gelyktydig die verkeerde besluit kan neem of op 'n soortgelyke manier op 'n intydse omstandighede kan reageer. So 'n risiko kan dodelik word.

Ten spyte van die potensiële voordele van KI in portefeuljebestuur, soos in enige veld, is daar baie uitdagings wat ons in gedagte moet hou en uiteindelik moet aanspreek. Een van die grootste probleme is die moontlike gebrek aan deursigtigheid en interpretasiekwessies van KI-modelle, wat dit vir bestuurders uitdagend kan maak om die resultate van hul samewerking met KI te verduidelik. Hierdie gebruikskompleksiteit kan een van die redes wees waarom die aanvaarding van KI in Europese fondse relatief laag is. Vanaf September 2022, slegs 65 uit 22 000 fondse gebaseer in die Europese Unie beweer dat hulle KI in hul beleggingsprosesse gebruik.

Die Europese Finansiële Markte-owerheid (ESMA) geïdentifiseer het faktore wat kan bydra tot die lae aanvaardingskoers, soos 'n gebrek aan duidelike regulatoriese raamwerke en KI-vaardighede onder fondsbestuurders. Die uitdaging om KI-uitkomste te verduidelik weens modelkompleksiteit kan egter ook een van die faktore wees wat die lae aanvaardingskoers regverdig. Ek dink ons sal mettertyd uitvind.

Op hierdie stadium blyk dit dat kunsmatige intelligensie nog 'n lang pad is om werklike mense in die batebestuursbedryf heeltemal te vervang. Dit gesê, deursigtigheid, 'n vertrouensverhouding en kontak tussen kliënte en bestuurskundiges is steeds deurslaggewende kenmerke, nou meer as ooit.

Tog kan ons nie ontken dat kunsmatige intelligensie nuwe en opwindende instrumente meebring wat in die waardeketting gebruik kan word nie, en die potensiaal van hierdie instrumente kan werklik die manier waarop die bedryf vandag lyk, verander.