Portfolio İdarəetmə: AI-nin müasir aktiv strategiyalarını dəyişdirməsinin bütün yolları

Süni intellektin yüksəlişi açıq şəkildə müxtəlif sənaye sahələrinə təsir etdi və maliyyə sənayesi ən çox təsirlənənlər arasındadır . Məsələn, keçən il GPT-3.5 kimi modellərin ictimaiyyətə təqdim edilməsi fond menecerlərinin təhlil, risklərin idarə edilməsi və qərar qəbul etmə bacarıqlarının artırılmasına kömək etmək üçün süni intellektdən istifadəyə marağı artırdı.

Beləliklə, bazar qiymətləndirmələrini daha dəqiq etmək və riskləri daha effektiv idarə etmək üçün AI alətləri tətbiq olunur. Portfel menecerlərinin ticarətlərində maşın öyrənmə alqoritmlərini, təbii dil emalını və süni intellekt alətlərini tətbiq etdikdə bazarın hərəkətini daha dəqiq qiymətləndirməsi, müvafiq investisiya seçimlərini daraltması və riskləri idarə etməsi gözlənilir.

Maşın öyrənmə alqoritmlərinin, eləcə də təbii dil emal vasitələrinin əsas oyunçuların ticarət strategiyalarına inteqrasiyası onlara bu proseslərin səmərəliliyini artırmağa və daha sürətli və daha dəqiq investisiya qərarları və proqnozlaşdırıcı analitika ilə rəqabət üstünlüyü əldə etməyə kömək edir.

Son onilliklərdə AI maliyyə sənayesinin müxtəlif sektorlarında tətbiq edilmişdir. Arxa ofisdə ML alqoritmləri icra qeydlərindəki anomaliyaları tapmaq, şübhəli əməliyyatları aşkar etmək, həmçinin riskləri idarə etmək üçün istifadə olunur ki, bu da səmərəliliyin və təhlükəsizliyin artmasına gətirib çıxarır. Ön ofisdə AI müştəriləri seqmentləşdirməyə, müştəri dəstəyi proseslərini avtomatlaşdırmağa və törəmə qiymətləri optimallaşdırmağa kömək edir.

Bununla belə, bunun ən maraqlı hissəsi maliyyənin alış tərəfi üçün süni intellekt imkanlarıdır - mümkün qədər tez əhəmiyyətli miqdarda məlumatı təhlil edərək bazar səs-küyü şəraitində proqnozlaşdırıcı siqnalları müəyyən edir. Məsələn, bu cür tətbiqlərə zaman sıralarının proqnozlaşdırılması, bazarların seqmentləşdirilməsi və əlbəttə ki, aktiv portfellərinin idarə edilməsi daxil ola bilər. Süni intellektin geniş verilənlər bazalarını emal etmək və təhlil etmək imkanları ənənəvi metodların çox güman ki, qaçıracağı incə nümunələri tapmağa kömək edir.

Portfelin optimallaşdırılması bir neçə onilliklər ərzində ümumi təcrübə olub, məlumat elminin inkişafı və qabaqcıl hesablama texnikalarının tətbiqi ilə əhəmiyyətli dərəcədə inkişaf edir. Markowitzin Müasir Portfel Nəzəriyyəsi (1952) və Kapital Aktivlərinin Qiymətləndirilməsi Modeli (1964) kimi klassik yanaşmalar 50 ildən çox əvvəl tətbiq edilmiş, lakin hələ də aktuallığını qoruyur. Bununla belə, onların qeyri-xətti riskin idarə edilməsində məhdudiyyətləri və tarixi məlumatlardan asılılığı gün keçdikcə daha aydın görünür.

Renaissance Technologies, DE Shaw və Two Sigma Investments kimi əsas oyunçular tərəfindən geniş şəkildə həyata keçirilən risk modelləşdirmə, ssenari təhlili və kəmiyyət ticarəti kimi təcrübələr daha mürəkkəb və təkmil alqoritmlərin tətbiqinə səbəb olmuşdur. Bundan əlavə, maşın öyrənməsi və süni intellekt proqnozlaşdırıcı analitikanı daha dəqiq etdiyindən və fərdiləşdirilmiş investisiya strategiyaları və avtomatlaşdırılmış mürəkkəb qərar qəbuletmə proseslərində də eyni şeyi etdiyi üçün sənaye son illərdə süni intellektdən çox təsirlənib.

Süni intellektə əsaslanan bu transformasiya portfel menecerlərinə geniş məlumat massivlərini real vaxt rejimində emal etməyə və üç əsas problemi həll etməyə imkan verdi:

• Ölçeklenebilirlik: Çoxsaylı aktivlərdən və qlobal bazarlardan irimiqyaslı məlumatların idarə edilməsi və təhlili indi daha asandır.

• Mürəkkəb Qərar Qəbuletmə: Süni intellekt qərar qəbul etmə proseslərində psixoloji və davranış analitikası da daxil olmaqla daha çox amili “nəzərdə saxlaya” bilər.

• Uyğunlaşma: AI sistemləri dayanmadan öyrənə və yeni bazar şərtlərinə uyğunlaşa bilər, menecerlərə strategiyaları tez tənzimləməyə kömək edir.

görə Qlobal Bazar Anlayışları , Asset Management bazarında süni intellekt 2,5 milyard ABŞ dolları dəyərində qiymətləndirilib və növbəti 10 il ərzində CAGR-də 24% artacağı gözlənilir. Maraqlıdır ki, Portfolio Optimization tətbiqi üzrə Qlobal bazar seqmentasiyasına rəhbərlik edir, ardınca məlumatların təhlili, mühasibat uçotu. Bazarın 25%-i .

Süni intellekt tərəfindən dəstəklənən aktivlərin idarə edilməsi həllərinə qəbulun və investisiyanın artırılması və portfelin optimallaşdırılmasında AI-nin praktik istifadəsini vurğulamaq.

Portfel İdarəetməsində AI qəbulu:

Aktivlərin idarə edilməsi sənayesində AI qəbulu yeni tendensiya deyil; o, son illərdə artım müşahidə edir, lakin hələ də İT xidmətlərindən istifadə edən hedcinq fondları, kəmiyyət idarəetmə ofisləri, böyük tədqiqat departamentləri və maliyyə institutları kimi kiçik sayda bazar oyunçuları ilə məhdudlaşır.

AI üçün artıq bir çox tətbiq sahələri var:

Portfelin optimallaşdırılması

Süni intellekt portfel tikintisinin optimallaşdırılması prosesini əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır. Məsələn, qabarıq optimallaşdırma konsepsiyalarına əsaslanan Markowitzin Müasir Portfolio Nəzəriyyəsinin klassik yanaşması müasir süni intellektə əsaslanan metodologiyaların xəbərçisi kimi xidmət edir. Bu təməl nəzəriyyənin bu qədər əsas olmasının səbəbi süni intellekt alqoritmlərinin investisiya strategiyalarını daha da dəyişdirə və təkmilləşdirə biləcəyi əsası təşkil etməsidir.

İndiki vaxtda süni intellekt verilənlərin yeni ölçülərini tədqiq etməklə və qabaqcıl analitik üsulları birləşdirərək bu nəzəriyyəni genişləndirir. Bu genişləndirilmiş məlumat imkanları daha incə və məlumatlı qərarlar qəbul etməyə imkan verir - bu təcrübə sənayedə geniş şəkildə istifadə olunur.

Fundamental Təhlil

Bəzi süni intellekt üsulları şirkətin əsasları, makroiqtisadi mühit və ya bazar şərtləri haqqında böyük həcmli məlumatlardan istifadə edərək kəmiyyət idarəetməsi ilə mükəmməl uyğunlaşır. Maşın öyrənmə alqoritmləri müxtəlif dəyişənlər arasında mürəkkəb qeyri-xətti əlaqələr tapa bilər və təbii ki, analitiklərin edə bilmədiyi tendensiyaları aşkar edə bilər.

Mətn təhlili

Mətn təhlili AI-nin fundamental analizdə başqa bir tətbiqidir. Təbii dil emalından (NLP) istifadə edərək, AI korporativ qazanc hesabatları, mərkəzi bankın press-relizləri və maliyyə xəbərləri kimi mətn mənbələrini emal edir və təhlil edir. NLP vasitəsilə süni intellekt bu strukturlaşdırılmamış məlumatlardan iqtisadi və maliyyə baxımından vacib məlumatları çıxara bilər. Bununla o, insan şərhlərini təkmilləşdirən və kömək edən kəmiyyət və sistematik ölçü təmin edir.

Ticarət Fəaliyyəti

AI-nin səlahiyyətləri əməliyyatların mürəkkəbliyi və sürət ehtiyacının tarazlıqda olduğu ticarətdə son dərəcə faydalıdır. Süni intellekt prosesin bir çox mərhələlərini avtomatlaşdırmaqla, maliyyə bazarlarında idarə olunan əməliyyatların səmərəliliyini artırmaqla alqoritmik ticarəti dəstəkləyir.

İnvestisiya Məsləhət Xidmətləri

Süni intellekt, daha aşağı qiymətə fərdiləşdirilmiş investisiya məsləhət xidmətlərinin daha geniş təklifi üçün fürsət açdı. Bu sistemlər real vaxt rejimində bazar məlumatlarını emal etmək üçün mürəkkəb alqoritmlərdən istifadə edir, onların qaytarılması məqsədlərinə və risk profillərinə əsaslanaraq fərdi müştəri ehtiyacları üçün ən uyğun strategiyalar hazırlayır.

Risklərin idarə edilməsi

Risklərin idarə edilməsində süni intellekt müxtəlif “ehtimal olunan, lakin arzuolunmaz” ssenariləri modelləşdirməklə kömək edir ki, bu da öz növbəsində yalnız əsasən ehtimal olunan nəticələrə diqqət yetirən ənənəvi təcrübələri gücləndirir.

Portfolio İdarəetməsində Süni İntellekt (AI) Texnikaları və Alətləri

Maşın Öyrənmə Alqoritmləri:

Klassik Maşın Öyrənmə üsulları Portfolio İdarəetməsində hələ də çox populyardır və bunlar: Xətti Modellər, o cümlədən Adi Ən Kiçik Kvadratlar, Ridge Reqressiyası və Lasso Regression. Bunlar tez-tez Orta Variasiya Optimizasiyası proseduru və aktiv münasibətlərini başa düşmək və portfel bölgülərini optimallaşdırmaq üçün əsas olan Tək Dəyər Ayrışması (SVD) və Əsas Komponent Analizi (PCA) kimi matrisin parçalanması üsulları ilə birləşdirilir.

Bu klassik yanaşmalar və daha müasir metodlar arasında Dəstək Vektor Maşınları (SVMs) yerləşir. DVM-lər praktikada istifadə olunsa da, onlar o qədər də geniş istifadə olunmur, lakin xüsusilə səhm performansının proqnozlaşdırılmasına yönəlmiş təsnifat tapşırıqlarında mühüm rol oynayır.

Bu vəzifələrə adətən səhmin mənfəət və ya zərərlə üzləşəcəyini proqnozlaşdırmaq, aktivləri kateqoriyalara bölmək və onların fəaliyyətini proqnozlaşdırmaq üçün səhm qiymətlərinin dəyişməsi və ticarət həcmi daxil olmaqla tarixi maliyyə məlumatlarından istifadə etmək daxildir.

Daha müasir metodlar haqqında danışarkən, neyron şəbəkələri portfelin idarə edilməsi üçün maşın öyrənməsində əsas irəliləyişləri göstərir və ənənəvi modellərlə əldə etmək çətin olan mürəkkəb qeyri-xətti nümunələri modelləşdirmək üçün təkmilləşdirilmiş imkanlar təklif edir. Neyron şəbəkələrdən başqa, nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə kimi digər klassik yanaşmalar məlumat təhlilini daha da təkmilləşdirir və təkmilləşdirir, incə bazar siqnallarının kəşfini və istismarını mümkün edir.

Gücləndirici Öyrənmə və Dərin Q-Öyrənmə kimi daha yeni yanaşmalar bu keyfiyyətləri sürətli qərar qəbul etmə mühitinə gətirir, burada bazar rəyindən öyrənilən sistem əsasında maliyyə nəticələrini optimallaşdırmaq üçün real vaxt rejimində portfellər tənzimlənə bilər.

Təbii Dil Emalı (NLP):

Hiss analizi kimi Təbii Dil Emalı üsulları qəzet məqalələri, sosial media yazıları və analitik hesabatları kimi şeylərdən ümumi fikirləri seçməyə və seçməyə kömək edə bilər. Bundan əlavə, portfel menecerləri investorların əhval-ruhiyyəsini hiss etmək və bazar hərəkətlərini proqnozlaşdırmaq üçün maliyyə mediasında istifadə olunan dili, o cümlədən firmaların qazanc hesabatlarını təhlil edə bilər, bunların hamısı qərar qəbul etmə prosesində mühüm məlumatlardır.

Kəmiyyət Ticarət Strategiyaları:

Süni intellektlə işləyən kəmiyyət ticarət alqoritmlərindən istifadə edənlər kimi yüksək tezlikli ticarətdə (HFT) ixtisaslaşan firmalar bazarda bir anlıq baş verən səmərəsizliklərdən pul qazanırlar. Bu firmalar son dərəcə yüksək sürətlə müvafiq bazar məlumatlarını təhlil etmək üçün maşın öyrənmə texnologiyalarından istifadə edir və bir millisaniyə kimi qısa müddətə dəqiq vaxtla sifarişlər verir.

Bu cür sürətli icra onlara arbitraj imkanlarından yararlanmağa və qiymət uyğunsuzluğu ilə bağlı rəqiblərdən daha sürətli tədbirlər görərək mənfəəti maksimuma çatdırmağa imkan verir. Renaissance Technologies kəmiyyət ticarət yanaşmaları ilə tanınsa da, əsasən sürətə yönəlmiş ənənəvi HFT təcrübələrindən müxtəlif saxlama dövrlərini əhatə edən daha geniş strategiyasını yadda saxlamaq vacibdir.

İzah edilə bilən AI (XAI):

LIME (Yerli Şərh edilə bilən Model-aqnostik Şərhlər) mürəkkəb maşın öyrənmə modellərinin nəticələrini daha başa düşülən etmək üçün istifadə edilən görkəmli XAI metodudur. Portfel idarəçiliyində bu üsul qara qutu modellərinin necə proqnozlar verdiyini şərh etmək üçün çox dəyərli ola bilər. Daxiletmə məlumatlarından istifadə edərək və model nəticələrinə təsirini təhlil edərək, LIME portfel menecerlərinə və məlumat alimlərinə hansı xüsusiyyətlərin investisiya qərarlarına digərlərindən daha çox təsir etdiyini müəyyən etməyə kömək edir.

Bu proses süni intellektlə gücləndirilmiş qərarların şəffaflığını artırmağa kömək edir və bu modelləri başa düşməyin nə qədər asan olduğunu yoxlamaq və təkmilləşdirmək səylərini dəstəkləyir. Bununla belə, LIME model davranışı haqqında anlayışımızı təkmilləşdirsə də, modellərin ümumi etibarlılığının qiymətləndirilməsi əlavə yoxlama üsullarını əhatə edir.

Uyğunluq və Monitorinqdə AI:

Süni intellekt texnologiyası tənzimləyici çərçivələrə uyğunluğun təmin edilməsində və maliyyə sənayesində investisiya məhdudiyyətlərinin monitorinqində böyük rol oynayır. Bu prosesləri avtomatlaşdırmaqla, AI sistemləri maliyyə firmalarına hüquqi standartlara daha səmərəli, daha dəqiq riayət etməyə və problemə düşməməyə kömək edir. Bu texnologiya tənzimləyici tələblərdən və ya daxili təlimatlardan kənarlaşmaları tez (dərhal, faktiki) müəyyən edə bildiyi böyük həcmli əməliyyatlar və müxtəlif portfel fəaliyyətləri üzrə uyğunluğun monitorinqində çox dəyərlidir.

Üstəlik, süni intellektdən istifadə insan səhvi riskini minimuma endirir ki, bu da səhvlərin hüquqi və maliyyə nəticələrinə səbəb ola biləcəyi yüksək riskli tənzimləyici mühitlərdə çox vacibdir.

Portfelin yenidən balanslaşdırılması:

Avtomatlaşdırılmış yenidən balanslaşdırmada AI tətbiqləri zamanla ideal aktivlərin bölüşdürülməsini saxlamaq üçün çox vacibdir. Bazar dəyişikliklərinə və ya investorun risk profilindəki dəyişikliklərə cavab olaraq portfelləri tənzimləyə bilərlər ki, bu da strateji investisiya məqsədlərinə uyğunluğu təmin edir.

Daha Geniş Baxışda

Xüsusilə investisiya üçün nəzərdə tutulmuş tətbiqlərə əlavə olaraq, aktivlərin idarə edilməsi biznesində süni intellektin inkişafı potensialı geniş görünür. Bununla belə, biz instinktiv olaraq əməliyyat zəncirinin müxtəlif mərhələlərində konkret işlərin avtomatlaşdırılması imkanlarını görməyimizə baxmayaraq, süni intellektin pozucu gücünü tam olaraq təxmin etmək hələ də çətindir. Bunun səbəbi, əlavə irəliləyişlər inkişaf etdikcə AI-nin yeni tətbiq sektorlarının yaranmasına səbəb olacağı gözlənilir.

Süni intellektdən istifadə edərək texnoloji irəliləyişlərə və məhsuldarlığa imkan yaratmasına baxmayaraq, süni intellektin məhdudiyyətlərini və portfel idarəçiliyinin bəzi aspektləri üçün yaratdığı təhlükələri nəzərə almalıyıq. İlk növbədə, süni intellekt və maşın öyrənmə yanaşmaları öyrənmə alqoritmlərini qidalandırmaq üçün istifadə olunan məlumatlara əsaslanır.

Bu məlumatların yeniləmələr, dəqiqlik, tamlıq və təmsilçilik baxımından yüksək keyfiyyətli olması zəruridir.

Həmişə mövcud olmayan çox böyük həcmli məlumat tələbinə əlavə olaraq, bu məlumatların keyfiyyətli olması lazımdır. Hər hansı digər halda, proqnozlaşdırıcı modellərdən istifadə etməklə əldə edilən tapıntılar etibarlı və davamlı deyil.

Bundan əlavə, alqoritmlər təhlil edilən verilənlər toplusundan uyğun olmayan tendensiyaları seçərək yanlış fərziyyələr də edə bilər ki, bu da səhv nəticələrə səbəb ola bilər. Bu, böyük miqyaslı tutma, çox kəskin atlamalar və mümkün olan ən kiçik qəzalarla nəticələnə bilər. Bazar rəqabətinin itirilməsi, eyni AI alqoritmlərini idarə edən bir çox bazar operatorunun eyni vaxtda səhv qərar verə bilməsi və ya real vaxt vəziyyətinə oxşar şəkildə reaksiya verməsi səbəbindən baş verə bilər. Belə bir risk ölümcül ola bilər.

Portfelin idarə edilməsində AI-nin potensial faydalarına baxmayaraq, hər bir sahədə olduğu kimi, yadda saxlamalı və nəticədə həll etməli olduğumuz çoxlu problemlər var. Əsas çətinliklərdən biri süni intellekt modellərinin mümkün şəffaflığı və təfsir problemləridir ki, bu da menecerlərin AI ilə əməkdaşlığının nəticələrini izah etməyi çətinləşdirə bilər. Bu istifadə mürəkkəbliyi Avropa fondlarında AI-nin qəbulunun nisbətən aşağı olmasının səbəblərindən biri ola bilər. 2022-ci ilin sentyabr ayına olan məlumata görə, 22.000 vəsaitdən yalnız 65-i Avropa Birliyində yerləşən şirkətlər investisiya proseslərində süni intellektdən istifadə etdiklərini iddia etdilər.

Avropa Maliyyə Bazarları Təşkilatı (ESMA) müəyyən etmişdir Fond menecerləri arasında aydın tənzimləyici çərçivələrin və süni intellekt bacarıqlarının olmaması kimi aşağı övladlığa götürmə nisbətinə kömək edə biləcək amillər. Bununla belə, model mürəkkəbliyi səbəbindən AI nəticələrini izah etmək çətinliyi də aşağı qəbul nisbətini əsaslandıran amillərdən biri ola bilər. Düşünürəm ki, zamanla bunu anlayacağıq.

Bu nöqtədə görünür ki, süni intellekt aktivlərin idarə edilməsi sənayesində real insanları tamamilə əvəz etməkdən hələ çox uzaqdır. Bununla belə, şəffaflıq, etimad münasibətləri və müştərilər və idarəetmə ekspertləri arasında əlaqə indi həmişəkindən daha vacib xüsusiyyətlər olaraq qalır.

Bununla belə, biz inkar edə bilmərik ki, süni intellekt özü ilə dəyər zəncirində istifadə oluna bilən yeni və maraqlı alətlər gətirir və bu vasitələrin potensialı sənayenin bugünkü görünüşünü həqiqətən dəyişə bilər.