Fremkomsten af kunstig intelligens har tydeligvis påvirket forskellige industrier, og finansindustrien er   . For eksempel har den offentlige lancering af modeller som GPT-3.5 sidste år øget interessen for at bruge AI til at hjælpe med at øge fondsforvalternes evner inden for analyse, risikostyring og beslutningstagning. blandt dem, der er blevet mest påvirket  Således implementeres AI-værktøjer for at gøre markedsvurderinger mere nøjagtige og styre risici mere effektivt. Porteføljeforvaltere forventes at foretage en klarere vurdering af markedsbevægelserne, indsnævre passende investeringsvalg og styre risici, når de anvender maskinlæringsalgoritmer, naturlig sprogbehandling og kunstig intelligens-værktøjer i deres handel.  Integrationen af maskinlæringsalgoritmer, såvel som værktøjer til behandling af naturlige sprog i nøglespilleres handelsstrategier, hjælper dem med at øge effektiviteten af disse processer og opnå en konkurrencefordel med hurtigere og mere præcise investeringsbeslutninger og forudsigelige analyser.  I de sidste årtier er kunstig intelligens blevet implementeret i forskellige sektorer af finansindustrien. I backoffice bruges ML-algoritmer til at finde anomalier i eksekveringslogfiler, opdage mistænkelige transaktioner samt styre risici, hvilket fører til øget effektivitet og sikkerhed. I front office hjælper AI med at segmentere kunder, automatisere kundesupportprocesser og optimere derivatpriser.  Den mest spændende del af det er dog AI-kapaciteterne til finansieringens købsside - at identificere forudsigelige signaler midt i markedsstøj ved at analysere betydelige mængder data så hurtigt som muligt. For eksempel kan sådanne applikationer omfatte tidsserieprognoser, segmentering af markeder og selvfølgelig styring af aktivporteføljer. AI's muligheder for at behandle og analysere enorme datasæt hjælper med at finde subtile mønstre, som traditionelle metoder sandsynligvis vil savne.  Porteføljeoptimering har været en almindelig praksis i adskillige årtier, der har udviklet sig markant under udviklingen af datavidenskab og implementeringen af avancerede beregningsteknikker. Klassiske tilgange, såsom Markowitz's Modern Portfolio Theory (1952) og Capital Asset Pricing Model (1964) blev introduceret for mere end 50 år siden, men er stadig relevante. Deres begrænsninger i håndteringen af ikke-lineære risici og afhængighed af historiske data bliver dog mere og mere tydelige for hver dag.  Praksis som risikomodellering, scenarieanalyse og kvanthandel, implementeret bredt af nøgleaktører, såsom Renaissance Technologies, DE Shaw og Two Sigma Investments, har ført til implementeringen af mere komplekse og avancerede algoritmer. Derudover er industrien blevet stærkt påvirket af kunstig intelligens i de senere år, da maskinlæring og kunstig intelligens har gjort prædiktiv analyse mere præcis og gjorde det samme med personlige investeringsstrategier og automatiserede komplekse beslutningsprocesser.  Denne AI-drevne transformation har gjort det muligt for porteføljeforvaltere at behandle store arrays af data i realtid og løse de tre hovedudfordringer:    Det er nu nemmere at administrere og analysere data i stor skala fra flere aktiver og globale markeder. Skalerbarhed:    AI kan "huske" flere faktorer, herunder psykologiske og adfærdsmæssige analyser, i beslutningsprocesser. Kompleks beslutningstagning:    AI-systemer kan lære non-stop og tilpasse sig nye markedsforhold, hvilket hjælper ledere med hurtigt at justere strategier.  Tilpasningsevne:  Ifølge  , AI på Asset Management-markedet blev vurderet til USD 2,5 milliarder og forventes at vokse med en CAGR på 24% over de næste 10 år. Interessant nok fører Porteføljeoptimering i global markedssegmentering efter applikation, efterfulgt af dataanalyse, der står for  .   Global markedsindsigt   25 % af markedsandelen  Øget anvendelse og investering i asset management-løsninger drevet af AI og fremhæver den praktiske brug af AI i porteføljeoptimering.    AI-adoption i porteføljestyring:  AI-adoption inden for asset management-industrien er ikke en ny trend; det har oplevet vækst i de seneste år, men er stadig begrænset til et lille antal markedsaktører, nemlig hedgefonde, kvantitative forvaltningskontorer, store forskningsafdelinger og finansielle institutioner, der bruger it-tjenester.   Der er allerede mange anvendelsesområder for AI:   Porteføljeoptimering  AI forbedrer processen med porteføljekonstruktionsoptimering markant. For eksempel fungerer den klassiske tilgang af Markowitz's Modern Portfolio Theory, som bygger på konvekse optimeringskoncepter, som en forløber for nutidige AI-drevne metoder. Grunden til, at denne grundlæggende teori er så afgørende, er, at den danner grundlaget, hvorfra AI-algoritmer kan ændre og forfine investeringsstrategier yderligere.  I dag udvider AI denne teori ved at udforske nye dimensioner af data og integrere avancerede analytiske teknikker. Denne udvidede datakapacitet giver mulighed for mere nuanceret og informeret beslutningstagning - en praksis, der har været meget brugt i branchen.   Grundlæggende analyse  Visse AI-teknikker er perfekt kompatible med kvantitativ styring ved at bruge store mængder data om virksomhedens fundamentale forhold, det makroøkonomiske miljø eller markedsforhold. Maskinlæringsalgoritmer kan finde komplekse ikke-lineære sammenhænge mellem forskellige variable og selvfølgelig opdage tendenser, som analytikere ikke kan.   Tekstanalyse  Tekstanalyse er en anden anvendelse af AI i fundamental analyse. Ved at bruge NLP (natural language processing) behandler og analyserer AI tekstkilder såsom indtjeningsrapporter for virksomheder, pressemeddelelser fra centralbanker og finansielle nyheder. Gennem NLP kan AI udtrække økonomisk og økonomisk vigtig information fra disse ustrukturerede data. Ved at gøre det giver det en kvantitativ og systematisk målestok, der forbedrer og hjælper menneskelige fortolkninger.   Handelsaktiviteter  AI's beføjelser er yderst nyttige i handel, hvor kompleksiteten af transaktioner og behovet for hastighed er i balance. AI understøtter algoritmisk handel ved at automatisere mange stadier af processen, hvilket forbedrer effektiviteten af transaktioner, der administreres på de finansielle markeder.   Investeringsrådgivning  AI har åbnet en mulighed for et bredere udbud af personlig investeringsrådgivning til en lavere pris. Disse systemer bruger komplekse algoritmer til at behandle markedsdata i realtid og kommer med de bedst egnede strategier til individuelle kunders behov baseret på deres afkastmål og risikoprofiler.   Risikostyring  I risikostyring hjælper AI med at modellere forskellige 'sandsynlige, men uønskede' scenarier, som igen forbedrer traditionel praksis, der kun fokuserer på overvejende sandsynlige resultater.   Artificial Intelligence (AI) Teknikker og værktøjer i Portfolio Management   Machine Learning Algoritmer:  Klassiske Machine Learning-metoder er stadig meget populære i Portfolio Management, og de er: Lineære modeller, inklusive almindelige mindste kvadrater, Ridge-regression og Lasso-regression. Disse kombineres ofte med Mean-Variance Optimization-proceduren og matrixnedbrydningsteknikker såsom Singular Value Decomposition (SVD) og Principal Component Analysis (PCA), som er grundlæggende for at forstå aktivrelationer og optimere porteføljeallokeringer.  Placeret mellem disse klassiske tilgange og mere moderne metoder er Support Vector Machines (SVM'er). Selvom SVM'er bruges i praksis, er de ikke så almindeligt anvendte, men spiller en væsentlig rolle, især i klassificeringsopgaver, der sigter mod at forudsige aktiepræstationer.  Disse opgaver omfatter normalt at forudsige, om en aktie vil opleve et overskud eller et tab, ved at bruge historiske finansielle data, herunder aktiekursudsving og handelsvolumener, til at placere aktiver i kategorier og forudsige deres resultater.  Når vi taler om mere moderne metoder, viser neurale netværk store fremskridt inden for maskinlæring til porteføljestyring og tilbyder forbedrede muligheder for at modellere komplekse ikke-lineære mønstre, som er svære at fange med traditionelle modeller. Udover neurale netværk forbedrer og forfiner andre klassiske tilgange såsom overvåget og uovervåget læring dataanalyse yderligere, hvilket gør opdagelsen og udnyttelsen af subtile markedssignaler mulig.  Nyere tilgange, såsom Reinforcement Learning og Deep Q-Learning bringer disse kvaliteter ind i hurtige beslutningstagningsmiljøer, hvor porteføljer kan justeres i realtid for at optimere økonomiske resultater baseret på, at systemet lærer af markedsfeedback.  Natural Language Processing (NLP):  Naturlig sprogbehandlingsteknikker som følelsesanalyse kan hjælpe med at vælge og vrage almindelige meninger fra ting som avisartikler, indlæg på sociale medier og analytikerrapporter. Derudover kan porteføljeforvaltere også analysere det sprog, der bruges i finansielle medier, herunder virksomheders indtjeningsrapporter, for at mærke investorernes følelser og forudsige markedsbevægelser, som alt sammen er afgørende information i beslutningsprocessen.  Kvantitative handelsstrategier:  Virksomheder, der specialiserer sig i højfrekvent handel (HFT), som dem, der anvender AI-drevne kvantitative handelsalgoritmer, tjener penge på ineffektivitet, der opstår bare et øjeblik på markedet. Disse firmaer bruger maskinlæringsteknologier til at analysere relevant markedsinformation ved ekstremt høje hastigheder og afgive ordrer med præcis timing i så kort som et millisekund.  En sådan hurtig eksekvering giver dem mulighed for at drage fordel af arbitragemuligheder og maksimere fortjenesten ved at gribe ind over for prisforskelle hurtigere end konkurrenterne. Mens Renaissance Technologies er kendt for sine kvantitative handelstilgange, er det vigtigt at huske på sin bredere strategi, der omfatter forskellige holdeperioder fra traditionel HFT-praksis, som hovedsageligt er fokuseret på hastighed.  Forklarlig AI (XAI):  LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) er en fremtrædende XAI-metode, der bruges til at gøre outputtet af komplekse maskinlæringsmodeller mere forståelige. I porteføljestyring kan denne metode være meget værdifuld til at fortolke, hvordan black-box-modeller laver forudsigelser. Ved at bruge inputdata og analysere indvirkningen på modeloutput hjælper LIME porteføljeforvaltere og dataforskere med at definere, hvilke funktioner der påvirker investeringsbeslutninger mere end andre.  Denne proces hjælper med at øge gennemsigtigheden af AI-boostede beslutninger og understøtter bestræbelser på at verificere og forbedre, hvor lette at forstå disse modeller kan være. Men mens LIME forbedrer vores forståelse af modeladfærd, involverer vurdering af modellernes overordnede pålidelighed yderligere valideringsteknikker.  AI i overholdelse og overvågning:  AI-teknologi spiller en stor rolle i at sikre overholdelse af lovgivningsmæssige rammer og overvågning af investeringsrestriktioner inden for den finansielle industri. Ved at automatisere disse processer hjælper AI-systemer finansielle virksomheder med at holde sig til juridiske standarder mere effektivt, mere præcist og ikke komme i problemer. Denne teknologi er meget værdifuld til at overvåge overholdelse på tværs af store mængder af transaktioner og forskellige porteføljeaktiviteter, hvor den hurtigt (øjeblikkeligt, faktisk) kan identificere afvigelser fra regulatoriske krav eller interne retningslinjer.  Desuden minimerer brugen af AI risikoen for menneskelige fejl, hvilket er afgørende i høje regulatoriske miljøer, hvor fejl kan føre til juridiske og økonomiske konsekvenser.  Porteføljerebalancering:  AI-applikationer i automatiseret rebalancering er afgørende for at opretholde den ideelle aktivallokering over tid. De kan justere porteføljer som reaktion på markedsændringer eller skift i en investors risikoprofil, hvilket sikrer overensstemmelse med strategiske investeringsmål.  På et bredere blik  Ud over applikationer, der er specielt designet til investeringer, ser potentialet for udvikling af kunstig intelligens inden for kapitalforvaltningsvirksomheden ud til at være omfattende. Men på trods af, at vi instinktivt ser muligheden for at automatisere specifikke job på forskellige stadier af den operationelle kæde, er det stadig svært at forudse den forstyrrende kraft af kunstig intelligens. Dette skyldes, at kunstig intelligens forventes at give anledning til nye anvendelsessektorer, efterhånden som yderligere fremskridt udvikles.  Vi skal være opmærksomme på begrænsningerne af kunstig intelligens såvel som de farer, det udgør for nogle aspekter af porteføljestyring, på trods af at det har gjort det muligt for teknologiske fremskridt og produktivitetsgevinster ved hjælp af kunstig intelligens. For det første er kunstig intelligens og maskinlæringstilgange afhængige af data, der bruges til at fodre indlæringsalgoritmerne.  Det er nødvendigt, at disse data er af høj kvalitet med hensyn til opdateringer, nøjagtighed, fuldstændighed og repræsentativitet.  Ud over kravet om en meget stor mængde data, som ikke altid er tilgængelig, er det sådan, at disse data skal være af god kvalitet. I alle andre tilfælde er resultaterne, der opnås ved hjælp af prædiktive modeller, ikke pålidelige eller modstandsdygtige.  Desuden kan algoritmerne også lave falske antagelser ved at udvælge irrelevante tendenser fra det datasæt, der analyseres, hvilket kan føre til fejlagtige konklusioner. Dette kan resultere i groft greb, hop, der er for skarpe, og de mindst mulige styrt. Tab af markedskonkurrence kan ske på grund af det faktum, at mange markedsoperatører, der administrerer de samme AI-algoritmer, kan træffe den forkerte beslutning samtidigt eller reagere på en lignende måde på en realtidsomstændighed. En sådan risiko kan blive fatal.  På trods af de potentielle fordele ved AI i porteføljestyring, som på ethvert felt, er der masser af udfordringer, som vi skal huske på og til sidst – adressere. En af hovedproblemerne er den mulige mangel på gennemsigtighed og fortolkningsproblemer i AI-modeller, hvilket kan gøre det udfordrende for ledere at forklare resultaterne af deres samarbejde med AI. Denne brugskompleksitet kan være en af grundene til, at adoptionen af AI i europæiske fonde er relativt lav. Fra september 2022,  baseret i EU hævdede at bruge kunstig intelligens i deres investeringsprocesser.   kun 65 ud af 22.000 midler  Den Europæiske Tilsynsmyndighed for Finansielle Markeder (ESMA)  faktorer, der kan bidrage til den lave adoptionsrate, såsom mangel på klare regulatoriske rammer og AI-færdigheder blandt fondsforvaltere. Udfordringen med at forklare AI-resultater på grund af modellens kompleksitet kan dog også være en af de faktorer, der retfærdiggør den lave adoptionsrate. Det finder vi vist ud af med tiden.   har identificeret  På dette tidspunkt ser det ud til, at kunstig intelligens stadig er langt fra fuldstændig at erstatte rigtige mennesker i asset management-industrien. Når det er sagt, er gennemsigtighed, et tillidsforhold og kontakt mellem kunder og ledelseseksperter fortsat afgørende kendetegn, nu mere end nogensinde.  Alligevel kan vi ikke afvise, at kunstig intelligens bringer nye og spændende værktøjer med sig, som kan bruges i værdikæden, og disse værktøjers potentiale kan virkelig ændre den måde, industrien ser ud i dag.

Quant

Certain

Lasso

Nowadays

scale

Read My Stories

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

For langt; At læse

Make resilience your competitive advantage

Porteføljestyring: Alle måder AI transformerer moderne aktivstrategier på

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Meet HubSpot: HackerNoon Company of the Week

Meet Bosch: HackerNoon Company of the Week

Yale Media Relations for Entrepreneurs with Journalist Walter Thompson & HackerNoon CEO David Smooke

Meet inDrive: The HackerNoon Company of the Week

Meet HubSpot: HackerNoon Company of the Week

Meet Bosch: HackerNoon Company of the Week

Yale Media Relations for Entrepreneurs with Journalist Walter Thompson & HackerNoon CEO David Smooke

Meet inDrive: The HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps