Upravljanje portfeljem: Svi načini na koje AI transformiše moderne strategije imovine

Uspon AI očigledno je uticao na različite industrije, a finansijska industrija je među onima koje su najviše pogođene . Na primjer, javno lansiranje modela poput GPT-3.5 prošle godine povećalo je interes za korištenje AI kako bi se povećale sposobnosti menadžera fondova u analizi, upravljanju rizicima i donošenju odluka.

Stoga se AI alati implementiraju kako bi procjene tržišta bile preciznije i efikasnije upravljale rizicima. Od menadžera portfelja se očekuje da naprave jasniju procjenu kretanja na tržištu, suze izbor odgovarajućih ulaganja i upravljaju rizicima kada primjenjuju algoritme mašinskog učenja, obradu prirodnog jezika i alate umjetne inteligencije u svom trgovanju.

Integracija algoritama mašinskog učenja, kao i alata za obradu prirodnog jezika u strategije trgovanja ključnih igrača, pomaže im da povećaju efikasnost ovih procesa i steknu konkurentsku prednost bržim i preciznijim investicionim odlukama i prediktivnom analitikom.

Poslednjih decenija AI je implementirana u različitim sektorima finansijske industrije. U back officeu, ML algoritmi se koriste za pronalaženje anomalija u evidenciji izvršenja, otkrivanje sumnjivih transakcija, kao i upravljanje rizicima, što dovodi do povećanja efikasnosti i sigurnosti. U prednjem uredu, AI pomaže segmentirati klijente, automatizirati procese korisničke podrške i optimizirati cijene derivata.

Međutim, najintrigantniji dio toga su mogućnosti umjetne inteligencije za kupovnu stranu financija - identificiranje prediktivnih signala usred buke tržišta analiziranjem značajnih količina podataka što je brže moguće. Na primjer, takve aplikacije mogu uključivati predviđanje vremenskih serija, segmentiranje tržišta i, naravno, upravljanje portfeljima imovine. Mogućnosti AI za obradu i analizu ogromnih skupova podataka pomažu u pronalaženju suptilnih obrazaca koje će tradicionalne metode vjerovatno propustiti.

Optimizacija portfelja je uobičajena praksa već nekoliko decenija, koja se značajno razvijala u okviru razvoja nauke o podacima i implementacije naprednih računarskih tehnika. Klasični pristupi, kao što su Markowitzova Moderna teorija portfelja (1952.) i Model određivanja cijene kapitala (1964.) uvedeni su prije više od 50 godina, ali su i dalje relevantni. Međutim, njihova ograničenja u rukovanju nelinearnim rizikom i ovisnost o historijskim podacima iz dana u dan postaju sve očiglednija.

Prakse poput modeliranja rizika, analize scenarija i kvantne trgovine, koje su naširoko implementirali ključni igrači, kao što su Renaissance Technologies, DE Shaw i Two Sigma Investments, dovele su do implementacije složenijih i naprednijih algoritama. Osim toga, industrija je bila pod velikim utjecajem AI posljednjih godina, jer su strojno učenje i umjetna inteligencija učinili prediktivnu analitiku preciznijom, a isto su učinili i sa personaliziranim strategijama ulaganja i automatiziranim složenim procesima donošenja odluka.

Ova transformacija vođena umjetnom inteligencijom omogućila je portfolio menadžerima da obrađuju ogromne nizove podataka u realnom vremenu i riješe tri glavna izazova:

• Skalabilnost: Upravljanje i analiziranje velikih podataka sa više sredstava i globalnih tržišta sada je lakše.

• Složeno donošenje odluka: AI može „imati na umu“ više faktora, uključujući psihološku i bihevioralnu analitiku, u procesima donošenja odluka.

• Prilagodljivost: AI sistemi mogu da uče non-stop i prilagođavaju se novim tržišnim uslovima, pomažući menadžerima da brzo prilagode strategije.

Prema Global Market Insights , AI na tržištu upravljanja imovinom procijenjen je na 2,5 milijardi USD i očekuje se da će rasti uz CAGR od 24% u narednih 10 godina. Zanimljivo je da optimizacija portfelja prednjači u segmentaciji globalnog tržišta po aplikacijama, praćena analizom podataka, koja računa 25% tržišnog udjela .

Povećanje usvajanja i ulaganja u rješenja za upravljanje imovinom koja pokreće AI i naglašavajući praktičnu upotrebu AI u optimizaciji portfelja.

Usvajanje AI u upravljanju portfeljem:

Usvajanje AI u industriji upravljanja imovinom nije novi trend; doživio je rast posljednjih godina, ali je još uvijek ograničen na mali broj tržišnih igrača, odnosno hedž fondove, kvantitativne uprave, velike istraživačke odjele i finansijske institucije koje koriste IT usluge.

Već postoje mnoga područja primjene AI:

Optimizacija portfelja

AI značajno poboljšava proces optimizacije izgradnje portfelja. Na primjer, klasični pristup Markowitzove Moderne teorije portfolija, koji se oslanja na koncepte konveksne optimizacije, služi kao preteča savremenih metodologija vođenih umjetnom inteligencijom. Razlog zašto je ova temeljna teorija toliko ključna je taj što čini osnovu na kojoj AI algoritmi mogu dalje mijenjati i usavršavati strategije ulaganja.

Danas, AI proširuje ovu teoriju istražujući nove dimenzije podataka i integrirajući napredne analitičke tehnike. Ova proširena sposobnost podataka omogućava nijansiranije i informiranije donošenje odluka - praksa koja se široko koristi u industriji.

Fundamental Analysis

Određene AI tehnike savršeno su kompatibilne sa kvantitativnim upravljanjem, koristeći velike količine podataka o osnovama kompanije, makroekonomskom okruženju ili tržišnim uslovima. Algoritmi mašinskog učenja mogu pronaći složene nelinearne odnose između različitih varijabli i, naravno, otkriti trendove koje analitičari ne mogu.

Tekstualna analiza

Tekstualna analiza je još jedna primjena AI u fundamentalnoj analizi. Koristeći obradu prirodnog jezika (NLP), AI obrađuje i analizira tekstualne izvore kao što su izvještaji o zaradama preduzeća, saopštenja za štampu centralne banke i finansijske vijesti. Kroz NLP, AI može izvući ekonomski i finansijski važne informacije iz ovih nestrukturiranih podataka. Čineći to, pruža kvantitativnu i sistematsku mjeru koja poboljšava i pomaže ljudskim tumačenjima.

Trgovačke aktivnosti

Moći veštačke inteligencije su izuzetno korisne u trgovanju, gde su složenost transakcija i potreba za brzinom u ravnoteži. AI podržava algoritamsko trgovanje automatizacijom mnogih faza procesa, poboljšavajući efikasnost transakcija kojima se upravlja na finansijskim tržištima.

Investicione savjetodavne usluge

AI je otvorio priliku za širu ponudu personaliziranih investicijskih savjetodavnih usluga po nižoj cijeni. Ovi sistemi koriste složene algoritme za obradu tržišnih podataka u realnom vremenu, iznalazeći najprikladnije strategije za individualne potrebe klijenata na osnovu njihovih ciljeva povrata i profila rizika.

Upravljanje rizikom

U upravljanju rizikom, AI pomaže modeliranjem različitih 'vjerovatnih, ali nepoželjnih' scenarija, koji zauzvrat poboljšavaju tradicionalne prakse koje se fokusiraju samo na uglavnom vjerovatne ishode.

Tehnike i alati umjetne inteligencije (AI) u upravljanju portfoliom

Algoritmi mašinskog učenja:

Klasične metode mašinskog učenja su i dalje veoma popularne u upravljanju portfoliom, a to su: Linearni modeli, uključujući obične najmanje kvadrate, Ridž regresiju i Laso regresiju. Oni se često kombinuju sa postupkom optimizacije srednje varijanse i tehnikama dekompozicije matrice kao što su dekompozicija singularne vrednosti (SVD) i analiza glavnih komponenti (PCA), koje su temeljne u razumevanju odnosa imovine i optimizaciji alokacije portfelja.

Između ovih klasičnih pristupa i modernijih metoda nalaze se mašine podrške vektorima (SVM). Iako se SVM-ovi koriste u praksi, oni nisu tako često raspoređeni, ali igraju značajnu ulogu, posebno u zadacima klasifikacije koji imaju za cilj predviđanje performansi zaliha.

Ovi zadaci obično uključuju predviđanje da li će dionica doživjeti profit ili gubitak, koristeći istorijske finansijske podatke uključujući fluktuacije cijena dionica i obim trgovanja kako bi se sredstva svrstala u kategorije i predvidjela njihov učinak.

Govoreći o modernijim metodama, neuronske mreže pokazuju veliki napredak u mašinskom učenju za upravljanje portfoliom i nude poboljšane mogućnosti za modeliranje složenih nelinearnih obrazaca koje je teško uhvatiti tradicionalnim modelima. Osim neuronskih mreža, drugi klasični pristupi kao što je učenje pod nadzorom i učenje bez nadzora dalje poboljšavaju i preciziraju analizu podataka, čineći otkrivanje i eksploataciju suptilnih tržišnih signala mogućim.

Noviji pristupi, kao što su učenje s pojačavanjem i duboko Q-učenje, donose ove kvalitete u okruženja za donošenje odluka koja se brzo razvijaju, gdje se portfelji mogu prilagoditi u realnom vremenu kako bi se optimizirali finansijski rezultati na osnovu sistemskog učenja iz povratnih informacija tržišta.

Obrada prirodnog jezika (NLP):

Tehnike obrade prirodnog jezika poput analize osjećaja mogu pomoći u odabiru i odabiru uobičajenih mišljenja iz stvari kao što su novinski članci, objave na društvenim mrežama i izvještaji analitičara. Pored toga, portfolio menadžeri takođe mogu analizirati jezik koji se koristi u finansijskim medijima, uključujući izveštaje o zaradama firmi, kako bi osetili raspoloženje investitora i predvideli kretanja na tržištu, a sve su to ključne informacije u procesu donošenja odluka.

Kvantitativne strategije trgovanja:

Firme koje su specijalizovane za visokofrekventno trgovanje (HFT), poput onih koje koriste kvantitativne algoritme trgovanja zasnovane na veštačkoj inteligenciji, zarađuju na neefikasnostima koje se samo na trenutak javljaju na tržištu. Ove kompanije koriste tehnologije mašinskog učenja za analizu relevantnih tržišnih informacija pri ekstremno velikim brzinama i daju narudžbine sa preciznim vremenom za samo milisekundu.

Takvo brzo izvršenje im omogućava da iskoriste mogućnosti arbitraže i maksimiziraju profit poduzimanjem mjera u vezi s odstupanjima cijena brže od konkurencije. Iako je Renaissance Technologies poznat po svojim kvantitativnim pristupima trgovanju, važno je imati na umu njegovu širu strategiju koja obuhvata različite periode zadržavanja od tradicionalnih HFT praksi, koje su uglavnom fokusirane na brzinu.

Objašnjiva AI (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) je istaknuta XAI metoda koja se koristi da bi se rezultati složenih modela mašinskog učenja učinili razumljivijim. U upravljanju portfoliom, ova metoda može biti vrlo vrijedna za tumačenje kako modeli crne kutije prave predviđanja. Koristeći ulazne podatke i analizirajući uticaj na rezultate modela, LIME pomaže portfolio menadžerima i naučnicima da definišu koje karakteristike utiču na odluke o ulaganju više od drugih.

Ovaj proces pomaže u poboljšanju transparentnosti odluka ojačanih umjetnom inteligencijom i podržava napore da se provjere i poboljšaju lakši za razumijevanje ovih modela. Međutim, dok LIME poboljšava naše razumijevanje ponašanja modela, procjena ukupne pouzdanosti modela uključuje dodatne tehnike validacije.

AI u usklađenosti i praćenju:

AI tehnologija igra glavnu ulogu u osiguravanju usklađenosti s regulatornim okvirima i praćenju ograničenja ulaganja u finansijskoj industriji. Automatizacijom ovih procesa, AI sistemi pomažu finansijskim firmama da se efikasnije, preciznije pridržavaju zakonskih standarda i da ne upadnu u nevolje. Ova tehnologija je veoma vrijedna u praćenju usklađenosti u velikim količinama transakcija i različitim aktivnostima portfelja, gdje može brzo (trenutačno, zapravo) identificirati odstupanja od regulatornih zahtjeva ili internih smjernica.

Štaviše, korištenje AI minimizira rizik od ljudske greške, što je ključno u regulatornim okruženjima s visokim ulozima gdje greške mogu dovesti do pravnih i finansijskih posljedica.

Rebalans portfelja:

AI aplikacije u automatskom rebalansu ključne su za održavanje idealne alokacije sredstava tokom vremena. Oni mogu prilagoditi portfelje kao odgovor na tržišne promjene ili promjene u profilu rizika investitora, što osigurava usklađenost sa strateškim investicijskim ciljevima.

Na širem pogledu

Pored aplikacija koje su posebno dizajnirane za ulaganja, čini se da je potencijal za razvoj umjetne inteligencije unutar poslovanja upravljanja imovinom opsežan. Međutim, uprkos činjenici da instinktivno vidimo mogućnost automatizacije određenih poslova u različitim fazama operativnog lanca, još uvijek je teško u potpunosti predvidjeti razornu moć umjetne inteligencije. To je zato što se očekuje da će AI dovesti do novih sektora primjene kako se razvijaju dodatni napredak.

Moramo imati na umu ograničenja umjetne inteligencije kao i opasnosti koje ona predstavlja za neke aspekte upravljanja portfeljem, uprkos činjenici da je omogućila tehnološki napredak i povećanje produktivnosti korištenjem umjetne inteligencije. Na prvom mjestu, pristupi umjetne inteligencije i strojnog učenja oslanjaju se na podatke koji se koriste za napajanje algoritama učenja.

Neophodno je da ovi podaci budu visokog kvaliteta u smislu ažuriranja, tačnosti, potpunosti i reprezentativnosti.

Pored zahtjeva za vrlo velikom količinom podataka, koja nije uvijek dostupna, ovi podaci moraju biti dobrog kvaliteta. U svakom drugom slučaju, nalazi koji se dobijaju korišćenjem prediktivnih modela nisu pouzdani ili otporni.

Štaviše, algoritmi također mogu napraviti pogrešne pretpostavke odabirom irelevantnih trendova iz skupa podataka koji se analizira, što može dovesti do pogrešnih zaključaka. To može rezultirati velikim hvatanjem, preoštrim skokovima i najmanjim mogućim padovima. Gubitak tržišne konkurencije može se dogoditi zbog činjenice da mnogi tržišni operateri koji upravljaju istim AI algoritmima mogu istovremeno donijeti pogrešnu odluku ili reagovati na sličan način na okolnosti u realnom vremenu. Takav rizik može postati fatalan.

Unatoč potencijalnim prednostima umjetne inteligencije u upravljanju portfoliom, kao iu svakom drugom polju, postoji mnogo izazova koje moramo imati na umu i na kraju ih riješiti. Jedna od glavnih poteškoća je mogući nedostatak transparentnosti i pitanja tumačenja AI modela, što može otežati menadžerima da objasne rezultate svoje saradnje sa AI. Ova složenost upotrebe može biti jedan od razloga zašto je usvajanje AI u evropskim fondovima relativno nisko. Od septembra 2022. samo 65 od 22.000 fondova sa sjedištem u Evropskoj uniji tvrde da koriste AI u svojim investicijskim procesima.

Evropska agencija za finansijska tržišta (ESMA) je identifikovao faktori koji mogu doprinijeti niskoj stopi usvajanja, kao što je nedostatak jasnih regulatornih okvira i AI vještina među menadžerima fondova. Međutim, izazov objašnjavanja ishoda AI zbog složenosti modela takođe može biti jedan od faktora koji opravdavaju nisku stopu usvajanja. Valjda ćemo vremenom saznati.

U ovom trenutku, čini se da je umjetna inteligencija još uvijek daleko od potpune zamjene stvarnih ljudi u industriji upravljanja imovinom. S obzirom na to, transparentnost, odnos povjerenja i kontakt između klijenata i stručnjaka za menadžment i dalje su ključne karakteristike, sada više nego ikad.

Ipak, ne možemo poreći da umjetna inteligencija sa sobom donosi nove i uzbudljive alate koji se mogu koristiti u lancu vrijednosti, a potencijal ovih alata mogao bi zaista promijeniti način na koji industrija izgleda danas.