Správa portfolia: Všechny způsoby, jak umělá inteligence transformuje moderní strategie aktiv

Vzestup umělé inteligence měl zjevně dopad na různá odvětví a finanční průmysl patří k těm, která byla ovlivněna nejvíce . Například veřejné uvedení modelů jako GPT-3.5 v loňském roce zvýšilo zájem o využití umělé inteligence ke zvýšení schopností manažerů fondů v oblasti analýzy, řízení rizik a rozhodování.

Proto jsou implementovány nástroje AI, které zpřesňují hodnocení trhu a efektivněji řídí rizika. Od manažerů portfolií se očekává, že budou jasnější hodnocení pohybů na trhu, zúží se na vhodné investiční volby a budou řídit rizika, když při obchodování použijí algoritmy strojového učení, zpracování přirozeného jazyka a nástroje umělé inteligence.

Integrace algoritmů strojového učení a nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka do obchodních strategií klíčových hráčů jim pomáhá zvýšit efektivitu těchto procesů a získat konkurenční výhodu díky rychlejším a přesnějším investičním rozhodnutím a prediktivní analýze.

V posledních desetiletích byla AI implementována v různých sektorech finančního průmyslu. V back office se algoritmy ML používají k nalezení anomálií v protokolech provádění, zjišťování podezřelých transakcí a také ke správě rizik, což vede ke zvýšení efektivity a bezpečnosti. Ve front office pomáhá AI segmentovat zákazníky, automatizovat procesy zákaznické podpory a optimalizovat ceny derivátů.

Nejzajímavější částí jsou však schopnosti umělé inteligence pro nákupní stranu financí – identifikování prediktivních signálů uprostřed hluku trhu pomocí co nejrychlejší analýzy značného množství dat. Takové aplikace mohou například zahrnovat prognózování časových řad, segmentaci trhů a samozřejmě správu portfolií aktiv. Příležitosti umělé inteligence zpracovávat a analyzovat rozsáhlé datové sady pomáhají najít jemné vzorce, které tradiční metody pravděpodobně budou minout.

Optimalizace portfolia je běžnou praxí již několik desetiletí a významně se rozvíjí s rozvojem datové vědy a implementací pokročilých výpočetních technik. Klasické přístupy, jako je Markowitzova moderní teorie portfolia (1952) a model oceňování kapitálových aktiv (1964), byly zavedeny před více než 50 lety, ale stále zůstávají relevantní. Jejich omezení v zacházení s nelineárním rizikem a závislost na historických datech jsou však den ode dne stále zjevnější.

Praktiky, jako je modelování rizik, analýza scénářů a kvantové obchodování, široce implementované klíčovými hráči, jako jsou Renaissance Technologies, DE Shaw a Two Sigma Investments, vedly k implementaci složitějších a pokročilejších algoritmů. Kromě toho bylo toto odvětví v posledních letech silně ovlivněno umělou inteligencí, protože strojové učení a umělá inteligence zpřesnily prediktivní analytiku a udělaly totéž s personalizovanými investičními strategiemi a automatizovanými komplexními rozhodovacími procesy.

Tato transformace řízená umělou inteligencí umožnila správcům portfolia zpracovávat obrovské množství dat v reálném čase a řešit tři hlavní výzvy:

• Škálovatelnost: Správa a analýza rozsáhlých dat z různých aktiv a globálních trhů je nyní snadnější.

• Komplexní rozhodování: Umělá inteligence může v rozhodovacích procesech „zapamatovat“ více faktorů, včetně psychologické a behaviorální analýzy.

• Adaptabilita: Systémy AI se mohou nepřetržitě učit a přizpůsobovat se novým podmínkám na trhu, což pomáhá manažerům rychle upravovat strategie.

Podle Statistiky globálního trhu AI na trhu správy aktiv byla oceněna na 2,5 miliardy USD a očekává se, že během příštích 10 let poroste s CAGR o 24 %. Zajímavé je, že Portfolio Optimization vede v segmentaci globálního trhu podle aplikací, následuje Analýza dat, která zohledňuje 25 % podílu na trhu .

Zvyšující se přijetí a investice do řešení správy aktiv poháněných umělou inteligencí a zdůraznění praktického využití umělé inteligence při optimalizaci portfolia.

Přijetí AI ve správě portfolia:

Přijetí umělé inteligence v odvětví správy aktiv není novým trendem; v posledních letech zaznamenala růst, ale stále je omezena na malý počet hráčů na trhu, jmenovitě hedgeové fondy, úřady pro kvantitativní řízení, velká výzkumná oddělení a finanční instituce využívající IT služby.

Pro AI již existuje mnoho oblastí použití:

Optimalizace portfolia

AI výrazně zlepšuje proces optimalizace konstrukce portfolia. Například klasický přístup Markowitzovy Modern Portfolio Theory, který se opírá o koncepty konvexní optimalizace, slouží jako předchůdce současných metodologií řízených umělou inteligencí. Důvodem, proč je tato základní teorie tak klíčová, je to, že tvoří základ, z něhož mohou algoritmy umělé inteligence dále měnit a zdokonalovat investiční strategie.

V současnosti AI tuto teorii rozšiřuje zkoumáním nových dimenzí dat a integrací pokročilých analytických technik. Tato rozšířená datová schopnost umožňuje přesnější a informovanější rozhodování – postup, který je v průmyslu široce používán.

Fundamentální analýza

Některé techniky umělé inteligence jsou dokonale kompatibilní s kvantitativním řízením, využívající velké objemy dat o fundamentech společnosti, makroekonomickém prostředí nebo tržních podmínkách. Algoritmy strojového učení mohou najít složité nelineární vztahy mezi různými proměnnými a samozřejmě detekovat trendy, které analytici nemohou.

Textová analýza

Textová analýza je další aplikací AI ve fundamentální analýze. Pomocí zpracování přirozeného jazyka (NLP) AI zpracovává a analyzuje textové zdroje, jako jsou zprávy o výdělcích společností, tiskové zprávy centrální banky a finanční zprávy. Prostřednictvím NLP může umělá inteligence z těchto nestrukturovaných dat extrahovat ekonomicky a finančně důležité informace. Tím poskytuje kvantitativní a systematické měřítko, které zlepšuje a pomáhá lidským interpretacím.

Obchodní aktivity

Síly AI jsou mimořádně užitečné při obchodování, kde jsou složitost transakcí a potřeba rychlosti v rovnováze. Umělá inteligence podporuje algoritmické obchodování automatizací mnoha fází procesu, čímž zlepšuje efektivitu transakcí spravovaných na finančních trzích.

Služby investičního poradenství

AI otevřela příležitost pro širší nabídku personalizovaných investičních poradenských služeb za nižší cenu. Tyto systémy využívají složité algoritmy ke zpracování tržních dat v reálném čase a na základě jejich cílů návratnosti a rizikových profilů přicházejí s nejvhodnějšími strategiemi pro individuální potřeby klientů.

Řízení rizik

Při řízení rizik pomáhá umělá inteligence modelováním různých „pravděpodobných, ale nežádoucích“ scénářů, které zase vylepšují tradiční postupy, které se zaměřují pouze na většinou pravděpodobné výsledky.

Techniky a nástroje umělé inteligence (AI) ve správě portfolia

Algoritmy strojového učení:

Klasické metody strojového učení jsou stále velmi populární ve správě portfolia a jsou to: Lineární modely, včetně obyčejných nejmenších čtverců, Ridge Regression a Laso Regression. Ty se často kombinují s postupem optimalizace středních odchylek a technikami dekompozice matic, jako je singulární rozklad hodnoty (SVD) a analýza hlavních komponent (PCA), které jsou základem pro pochopení vztahů mezi aktivy a optimalizaci alokace portfolia.

Mezi těmito klasickými přístupy a modernějšími metodami se nacházejí podpůrné vektorové stroje (SVM). Přestože se SVM v praxi používají, nejsou tak běžně nasazovány, ale hrají významnou roli zejména v klasifikačních úkolech zaměřených na předpovídání výkonnosti zásob.

Tyto úkoly obvykle zahrnují předpovídání, zda akcie zaznamenají zisk nebo ztrátu, pomocí historických finančních dat včetně kolísání cen akcií a objemů obchodů k zařazení aktiv do kategorií a předpovědi jejich výkonnosti.

Když už mluvíme o modernějších metodách, neuronové sítě vykazují velký pokrok ve strojovém učení pro správu portfolia a nabízejí vylepšené možnosti pro modelování složitých nelineárních vzorů, které je obtížné zachytit tradičními modely. Kromě neuronových sítí další klasické přístupy, jako je učení pod dohledem a bez dozoru, dále zlepšují a zpřesňují analýzu dat, což umožňuje objevování a využívání jemných tržních signálů.

Novější přístupy, jako je Reinforcement Learning a Deep Q-Learning, přinášejí tyto kvality do prostředí rychlého rozhodování, kde lze portfolia upravovat v reálném čase tak, aby optimalizovaly finanční výsledky na základě systémového učení ze zpětné vazby od trhu.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP):

Techniky zpracování přirozeného jazyka, jako je analýza sentimentu, mohou pomoci vybrat a vybrat společné názory z věcí, jako jsou novinové články, příspěvky na sociálních sítích a zprávy analytiků. Portfolio manažeři mohou navíc analyzovat jazyk používaný ve finančních médiích, včetně zpráv o výdělcích firem, aby vycítili sentiment investorů a předpověděli pohyby trhu, což jsou všechny klíčové informace v rozhodovacím procesu.

Kvantitativní obchodní strategie:

Firmy, které se specializují na vysokofrekvenční obchodování (HFT), jako jsou ty, které využívají kvantitativní obchodní algoritmy poháněné umělou inteligencí, vydělávají na neefektivitě, která se na trhu vyskytuje jen na okamžik. Tyto firmy využívají technologie strojového učení k analýze relevantních tržních informací extrémně vysokou rychlostí a zadávají objednávky s přesným načasováním na dobu pouhých milisekund.

Taková rychlá realizace jim umožňuje těžit z příležitostí arbitráže a maximalizovat zisky tím, že zasahují proti cenovým nesrovnalostem rychleji než konkurenti. Zatímco společnost Renaissance Technologies je známá svými kvantitativními obchodními přístupy, je důležité mít na paměti její širší strategii zahrnující různá období držení od tradičních postupů HFT, které jsou zaměřeny především na rychlost.

Vysvětlitelná AI (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) je prominentní metoda XAI používaná k tomu, aby byly výstupy složitých modelů strojového učení srozumitelnější. Při správě portfolia může být tato metoda velmi cenná pro interpretaci toho, jak modely černé skříňky vytvářejí předpovědi. Použitím vstupních dat a analýzou dopadu na výstupy modelu pomáhá LIME manažerům portfolia a datovým vědcům definovat, které funkce ovlivňují investiční rozhodnutí více než jiné.

Tento proces pomáhá zvýšit transparentnost rozhodnutí posílených umělou inteligencí a podporuje úsilí o ověření a zlepšení toho, jak snadno lze těmto modelům porozumět. Zatímco však LIME zlepšuje naše chápání chování modelu, posouzení celkové spolehlivosti modelů zahrnuje další ověřovací techniky.

AI v souladu a monitorování:

Technologie umělé inteligence hraje hlavní roli při zajišťování souladu s regulačními rámci a sledování investičních omezení ve finančním odvětví. Automatizací těchto procesů systémy AI pomáhají finančním firmám dodržovat právní normy efektivněji, přesněji a nedostat se do problémů. Tato technologie je velmi cenná při monitorování dodržování předpisů napříč velkými objemy transakcí a různorodými portfoliovými aktivitami, kde dokáže rychle (ve skutečnosti okamžitě) identifikovat odchylky od regulačních požadavků nebo interních směrnic.

Použití umělé inteligence navíc minimalizuje riziko lidské chyby, což je zásadní v prostředí s vysokými nároky na regulaci, kde chyby mohou vést k právním a finančním důsledkům.

Rebalancování portfolia:

Aplikace umělé inteligence v automatickém vyvažování jsou klíčové pro udržení ideální alokace aktiv v průběhu času. Mohou upravovat portfolia v reakci na změny trhu nebo posuny v rizikovém profilu investora, což zajišťuje soulad se strategickými investičními cíli.

V širším pohledu

Kromě aplikací, které jsou speciálně navrženy pro investice, se potenciál pro rozvoj umělé inteligence v rámci podnikání v oblasti správy aktiv jeví jako rozsáhlý. Navzdory skutečnosti, že instinktivně vidíme možnost automatizace konkrétních úloh v různých fázích provozního řetězce, je stále obtížné plně předvídat rušivou sílu umělé inteligence. Je to proto, že se očekává, že umělá inteligence povede ke vzniku nových sektorů použití, protože se budou vyvíjet další pokroky.

Musíme mít na paměti omezení umělé inteligence a také rizika, která představuje pro některé aspekty správy portfolia, a to navzdory skutečnosti, že umožnila technologický pokrok a zvýšení produktivity pomocí umělé inteligence. V první řadě se přístupy umělé inteligence a strojového učení spoléhají na data, která se používají k napájení výukových algoritmů.

Je nutné, aby tato data byla vysoce kvalitní z hlediska aktualizace, přesnosti, úplnosti a reprezentativnosti.

Kromě požadavku na velmi velký objem dat, který není vždy dostupný, platí, že tato data musí být kvalitní. V každém jiném případě nejsou zjištění získaná pomocí prediktivních modelů spolehlivá ani odolná.

Kromě toho mohou algoritmy také vytvářet falešné předpoklady tím, že z analyzovaného souboru dat vyberou irelevantní trendy, což může vést k chybným závěrům. To může mít za následek hrubé uchopení, příliš ostré skoky a nejmenší možné pády. Ke ztrátě hospodářské soutěže na trhu může dojít v důsledku skutečnosti, že mnoho tržních subjektů spravujících stejné algoritmy umělé inteligence by mohlo učinit nesprávné rozhodnutí současně nebo reagovat podobným způsobem na okolnost v reálném čase. Takové riziko se může stát osudným.

Navzdory potenciálním výhodám umělé inteligence při správě portfolia, stejně jako v jakékoli jiné oblasti, existuje spousta výzev, které musíme mít na paměti a nakonec – řešit. Jednou z hlavních obtíží je možná nedostatečná transparentnost a problémy s interpretací modelů umělé inteligence, což může manažerům ztížit vysvětlení výsledků jejich spolupráce s umělou inteligencí. Tato složitost použití může být jedním z důvodů, proč je přijetí AI v evropských fondech relativně nízké. Od září 2022 pouze 65 z 22 000 fondů se sídlem v Evropské unii tvrdili, že používají AI ve svých investičních procesech.

Evropský úřad pro finanční trhy (ESMA) identifikoval faktory, které mohou přispět k nízké míře přijetí, jako je nedostatek jasných regulačních rámců a dovedností AI mezi správci fondů. Jedním z faktorů ospravedlňujících nízkou míru přijetí však může být také problém vysvětlit výsledky AI kvůli složitosti modelu. Myslím, že to zjistíme časem.

V tuto chvíli se zdá, že umělá inteligence má stále daleko k tomu, aby zcela nahradila skutečné lidi v odvětví správy aktiv. Jak již bylo řečeno, transparentnost, vztah důvěry a kontakt mezi klienty a odborníky na management jsou i nadále klíčovými charakteristikami, nyní více než kdy jindy.

Přesto nemůžeme popřít, že umělá inteligence s sebou přináší nové a vzrušující nástroje, které lze použít v hodnotovém řetězci, a potenciál těchto nástrojů by mohl skutečně změnit to, jak dnešní průmysl vypadá.