L'IA et la finance autonome offrent de nouvelles opportunités de démarrage

Dans cette image principale, Stability AI tente d'Anime style-gen 'Finance bros traitant de l'hypothèse des marchés efficaces face à l'IA'

L'hypothèse des marchés efficients (EMH) : hier et aujourd'hui

En 1970, l'un des savoirs les plus célèbres et les plus controversés de l'histoire des marchés a été rédigé. Dans un article passionnant intitulé "Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work" , l'économiste de Chicago Eugene Fama a postulé que les marchés financiers sont le reflet parfait de toutes les informations disponibles pour leurs participants.

Si vous deviez souscrire à cette théorie, vous croiriez qu'il est difficile (voire impossible) d'obtenir constamment des rendements supérieurs au marché en exploitant des titres mal évalués. Le parieur moyen ne pourrait théoriquement jamais trouver un titre minier « diamant brut » car dès que de nouvelles informations seront disponibles (privées ou publiques), les investisseurs opportunistes en profiteront et achèteront, vendront ou conserveront des actions en conséquence.

Bien que les fondements de l'argument aient un certain mérite, de nombreux investisseurs ont prouvé qu'il est possible d'obtenir des rendements supérieurs à ceux du marché à « l'ère de l'information ». Si vous deviez souscrire à l'EMH, les principaux déterminants de leur capacité à surperformer pourraient être attribués à des facteurs tels que :

• Systèmes d'exécution. Les participants disposant de systèmes d'exécution avancés peuvent tirer parti des nouvelles informations plus rapidement et plus près de leur source. En outre, ces systèmes peuvent renforcer les rendements en limitant les pertes dues aux coûts de transaction et au dérapage.

  
  

• Remodelage du marché. Les investisseurs peuvent récolter des rendements plus élevés s'ils peuvent correctement faire des paris sur des entreprises dont la valeur peut augmenter en fonction de leur capacité à créer de nouveaux résultats technologiques ou des innovations sur l'ensemble du marché (par exemple, Apple, Uber). On peut se demander si c'est même un avantage dans un environnement d'information parfait.

• Asymétrie de l'information. Tous les acteurs du marché ne reçoivent pas les informations simultanément. Les investisseurs institutionnels et les experts du secteur sont souvent en avance sur la courbe. Il en va de même pour les employés de l'entreprise et Les politiciens .

• Facteurs comportementaux. Des investisseurs qualifiés pourraient théoriquement exploiter les prix irrationnels du marché causés par la mentalité de troupeau, le commerce «bruit» et tout autre nombre de défauts psychologiques humains.

  
  

• Frottements du marché. La réglementation, les frais, les taxes et un large éventail d'autres facteurs de marché (principalement) descendants qui peuvent différer d'un pays à l'autre ou d'un secteur à l'autre créent des opportunités d'arbitrage qui ne seraient pas disponibles dans un marché totalement libre.

Que retenir de ces supposés ennemis de l'EMH ?

Très peu d'entre eux ont réellement à voir avec l'information sur le marché elle-même.

Bien qu'il existe de nombreux déterminants des prix du marché capturés dans l'EMH qui dépendent entièrement de facteurs à forte densité d'information, il reste encore une saveur distinctement mimétique et humaine sur les marchés.

Comment les marchés « efficients » évoluent-ils dans les décennies à venir ?

Toute l'économie de l'information elle-même est sur le point d'être renversée. Certains (y compris l'homme responsable du Tweet ci-dessus) croient en un avenir où l'intelligence est trop bon marché pour être mesurée.

De nombreux acteurs avancés du marché tirent déjà parti de l'intelligence artificielle pour capturer tous les avantages informationnels possibles. Je pense que cela deviendra très prochainement un enjeu de table pour la participation au marché à mesure que les outils et méthodes avancés deviendront open source et se démocratiseront.

OpenBB est un excellent exemple d'un effort précoce vers cette fin.

Étant donné que cet avantage sera probablement obscurci, comment une IA omniprésente et plus puissante modifie-t-elle les marchés ?

Essentiellement, je crois que la plupart des réponses à la question ci-dessus peuvent être résumées en une seule phrase générique.

Le plus grand impact de l'IA sur les marchés sera qu'elle modifiera ce qui constitue un avantage informationnel.

Premièrement, cela se produira à mesure que l'IA ouvrira des informations pour des facteurs de marché qui dépendaient auparavant moins de l'information. La clé de cette tendance sera le traitement du langage naturel (TAL). Dans l'ère récente de la finance, les agrégateurs de données centralisés ont été des acteurs clés sur les marchés en tant qu'oracles pour tous les différents types de modèles.

Avec le NLP, n'importe qui peut créer ses propres indices à partir de données qui ne reposent pas nécessairement sur les rapports des banques centrales ou des bourses centralisées.

La livraison d'informations personnalisées , également permise par la PNL, garantira que toute information transmise peut être personnalisée dans le contexte des modèles que les acteurs utilisent pour filtrer ou traiter les investissements.

Deuxièmement, les structures du marché vont changer à mesure que les agents-compagnons nous donneront la capacité de produire et de diffuser de nouvelles connaissances nettes à grande échelle (j'en parle plus en détail dans un article précédent ici ). Cela semble farfelu d'y penser maintenant, mais il existe une possibilité réelle qu'avec les capacités de production de connaissances que les agents pourront acquérir à l'avenir, chacun produise ses propres asymétries d'information .

Enfin, une fois que les agents deviennent les acteurs dominants sur les marchés, les dimensions des efficiences non informationnelles comme les facteurs comportementaux changent radicalement . Si nous sous-traitons le monde financier à des agents, l'erreur humaine et l'émotion sont supprimées. Les rationalistes se réjouissent. Seulement, cela semble peu probable.

Si les agents sont tous programmés pour agir de la même manière au sein d'un marché, le marché lui-même devient homogène. Cela conduirait à une corrélation de 1: 1, une grande stabilité et des rendements extrêmement faibles. Il y a un argument selon lequel cela pourrait être une bonne chose pour le niveau de vie, la prévisibilité et la stabilité générale. Peut-être que le monde serait meilleur si nous disposions de mécanismes fonctionnels d'allocation des ressources qui ne soient pas uniquement optimisés pour les rendements excédentaires.

Cependant, c'est sans aucun doute un affront au progrès. Le contrarianisme est un ingrédient nécessaire pour faire avancer le cadran . C'est pourquoi il est récompensé sur les marchés d'aujourd'hui. Plutôt qu'un esprit de ruche homogène, je m'attends à ce qu'un marché financier dirigé par des agents développe ses propres idiosyncrasies irrationnelles alors qu'il poursuit de nouvelles découvertes, même si ce n'est pas dans un but de rendement.

Quelques exemples de la façon dont ces éléments ci-dessus peuvent jouer dans le monde réel et les outils qui seront utilisés sur ces marchés :

• Modèles open source pour des conseils sur les modifications réglementaires potentielles
• Protocoles open source de gestion des risques et de couverture
• Des marchés pour parier sur la création de nouvelles connaissances
• Cohortes collaboratives d'agents en compétition les uns contre les autres pour tester des modèles
• Des mécanismes autonomes de protection contre et de sanction des manipulations de marché
• Une diffusion et une pénétration plus larges des marchés de prédiction pour tirer parti des asymétries qualitatives de l'information
• Marchés pour la mise sur le marché rapide des nouvelles découvertes de connaissances

Tout aussi important, qu'est-ce que l'IA ne changera pas dans le contexte des marchés ?

L'IA va changer le comportement humain. En nous fournissant des copains omniscients, la nature des façons dont les humains recherchent un sens et communiquent entre eux changera radicalement. Cette affirmation est également vraie pour la révolution mobile, mais attendez-vous à ce qu'elle soit amplifiée cette fois-ci.

Ce qui ne changera pas, c'est la rareté. Tant que nous vivrons dans des corps humains, nous aurons besoin de nourriture, de vêtements et d'un abri. La rareté de ceux-ci signifie que ces marchés existent toujours. La question devient alors de savoir comment l'IA changera les méthodes de transaction de valeur dans ces domaines ? Quelques pronostics :

Ces ressources connaîtront une sécurisation massive . La création de marchés liquides et équitables pour ces actifs permet de les négocier à quelque chose qui se rapproche des valeurs réelles du marché - ce qui indique une répartition équitable des ressources.

Ces ressources verront une tokénisation massive . Les agents autonomes devront les échanger avec de la monnaie autonome. Cela deviendra le moyen de faciliter ces marchés.

Nous obtiendrons plus de données sur ces actifs du monde réel que jamais auparavant. Afin de créer des marchés équitables pour ces actifs, les aléas moraux doivent être éradiqués. Cela se fera en développant des systèmes avancés d'appariement de modèles et d'observation et en les publiant en open source pour permettre à quiconque d'évaluer n'importe quel bien. Avant d'inspecter une maison, vous saurez que son bas prix peut être attribué. Vous saurez que les pommes font l'objet de rabais sur le marché parce qu'elles sont pourries près du cœur. Chaque bien et service consommable sera non seulement comptabilisé, mais expliqué.

Fait intéressant, même dans le nouvel Internet, les humains ne seront pas les seules créatures auxquelles la rareté s'applique. Les agents auront besoin de leurs propres marchés financiers pour allouer des ressources finies telles que le calcul, la mémoire, l'accès aux actionneurs du monde réel et bien plus encore. Même s'ils n'ont pas l'ego humain qui les pousse à surpasser leur voisin, ils devront quand même reproduire ces marchés pour eux-mêmes.

L'information comptera sur ces marchés tout comme sur les marchés humains, mais il peut encore y avoir de la place pour l'irrationalité et la nuance comportementale au niveau de l'agent. Attachez-vous pour une course folle.

Demandes de startups

Systèmes d'attribution pour des informations exploitables. La provenance des informations est importante. Cela est d'autant plus vrai s'il peut fournir un point de vue raisonné et à contre-courant de ce qui se reflète sur le marché.

Un exemple principal de ceci est l'effet que les rapports de vendeurs à découvert peuvent avoir sur le marché. Voir L'exposition d'Adani par Hindenburg pour un excellent exemple de cela. Un acteur du marché s'est efforcé de découvrir de nouvelles informations sur un titre qui n'étaient à la fois a) pas accessibles au public et b) pas une entrée courante dans les entrées de négociation algorithmique (erreur humaine et corruption).

En découvrant et en diffusant ces informations, Hindenburg a permis aux détenteurs d'actions Adani de saisir une valeur plus véridique de l'entreprise tout en créant une opportunité significative de profit pour les vendeurs à découvert rapides.

Bien que Hindenburg ait préparé et promu ce rapport dans le but d'améliorer sa propre position courte sur le titre, l'avantage qu'il a procuré à d'autres acteurs honnêtes du marché devrait être récompensé.

Bien que la peau dans le jeu soit importante, il devrait également y avoir suffisamment d'incitations pour que les chercheurs indépendants découvrent des vérités percutantes sur certaines entreprises. Je crois que la meilleure façon d'y parvenir est de concevoir des pipelines directs d'information à argent qui permettent aux gens d'être directement récompensés pour avoir fourni des vérités contraires.

Comment cela peut-il être fait et correctement attribué ?

La meilleure idée que j'ai en l'état est celle d' API universelles ou de plug-ins à partir desquels les personnes/agents peuvent échanger directement . Lorsqu'ils analysent des articles ou des rapports à la recherche d'informations potentiellement précieuses, ils peuvent exécuter des transactions directement à partir de la page Web qui sont ensuite immédiatement attribuées à son ou ses auteurs . À partir de cette attribution, les auteurs peuvent gagner une commission s'il peut être prouvé qu'ils ne reçoivent pas de récompenses sans risque de la part de l'entité dont ils font la promotion.

En plus d'être bon pour les créateurs à contre-courant qui ajoutent de la valeur, un tel mécanisme est également un moyen très efficace de voir quelles informations sont valorisées sur les marchés. La grande question qui reste, cependant, est de savoir comment traiter la question du shilling ? Des systèmes d'attribution d'affiliation similaires existent aujourd'hui sur les marchés, mais ils sont extrêmement frauduleux et ont tendance à être prédateurs envers les investisseurs de détail. Comment pouvons-nous créer des systèmes d'attribution d'informations qui plaisent à une foule plus sophistiquée ?

Outils open source pour naviguer sur les marchés

Cela a été couvert par quelques exemples surlignés en gras ci-dessus, ce qui indique sa prévalence et son importance probables sur les marchés de l'avenir riches en informations.

Afin d'obtenir tout type d'avantage, les acteurs du marché devront i) s'appuyer sur différents ensembles de données pour les concurrents, ii) appliquer différents modèles pour essayer de rechercher un avantage, iii) et iv) probablement de nombreuses autres méthodes que nous avons gagnées. t penser jusqu'à ce qu'ils entrent en pratique.

Marchés incités pour la vérité

Cela se trouve ici comme une sorte d'aparté aux deux points ci-dessus. Alors que les marchés sont capables de faire leurs propres jugements sur ce qu'ils jugent être des informations véridiques sur lesquelles agir, il y a toujours un besoin d'incitations pour que les gens ne tentent pas de manipuler les marchés.

Encore une fois, il existe également des mécanismes humains intégrés pour punir les menteurs et les voleurs. Cependant, comme pour beaucoup de nos mécanismes intégrés, ceux-ci sont sujets à manipulation. Si des incitations sont intégrées dès le début, les acteurs ont une opportunité immédiate de tirer profit de la publication d'informations véridiques avec de bonnes intentions plutôt que d'essayer de manipuler les autres pour leur propre profit.

d'Arweave les actes persistants de preuve de provenance sont un exemple existant de la façon dont ces types de marchés pourraient se dérouler.

Alors que le contrarianisme est le plus grand moteur du progrès humain, cela signifie peu s'il n'y a pas de fondement derrière cela. C'est pourquoi nous avons besoin de ces types de marchés pour la vérité.

Agents commerciaux re-biaisés

De nombreux discours dooméristes sur l'IA ont tendance à considérer les agents autonomes comme une sorte d'esprit de ruche qui agit avec une rationalité complète et froide. Oui, les agents sont conçus pour optimiser certaines fonctions objectives. Mais il est également vrai que différents agents peuvent optimiser pour différentes fonctions objectives.

Dans un monde où la prolifération de l'IA accélère encore la création, la diffusion et l'absorption de nouvelles informations, la création d'agents avec différents biais comportementaux découlant de différentes fonctions objectives peut restaurer les inefficacités nécessaires à un marché concurrentiel des idées.

Si les marchés financiers continuent d'exister comme ils le font aujourd'hui (ce qui est un sujet pour un autre jour), les agents commerciaux conçus avec des biais et des paramètres différents à l'esprit seront les principaux combattants de la mentalité de troupeau si nous tendons vers un marché dominé par des agents autonomes.

Titrisation des marchés réels sous-explorés

Dans l'état actuel des choses, nous sommes beaucoup plus proches de l'intelligence abondante et à coût nul que de l'énergie bon marché, de la nourriture bon marché, des vêtements bon marché, du logement bon marché ou de toute autre chose qui nous garde nourris, au chaud et en vie.

Afin de créer des marchés vraiment efficaces à partir de cette titrisation d'actifs du monde réel, quelques précédents seront nécessaires. C'est un vide qui peut être comblé par des entrepreneurs intelligents.

La première et la plus évidente opportunité est un échange construit pour des actifs du monde réel. Cela nécessiterait la confiance des teneurs de marché (éventuellement agents), la transparence sur les mécanismes d'évaluation et les normes de classification d'une catégorie donnée d'actifs du monde réel.

Deuxièmement, le besoin de données granulaires pour expliquer les prix de ces biens. Comme indiqué brièvement ci-dessus, personne ne devrait avoir à payer ce qu'il juge être un prix équitable pour une maison pour découvrir qu'il y a de l'amiante dans le toit. Le problème que l'entrepreneur doit résoudre est de savoir comment atteindre cette granularité à grande échelle.

Il peut s'agir d'un problème résolu actif par actif. Les moyens d'obtenir des données granulaires sur les pommes sont différents de ceux des maisons. Nous avons déjà constaté une prolifération des plateformes de suivi de la chaîne d'approvisionnement qui pourrait s'avérer être un précurseur d'un mouvement vers des données clients plus détaillées. Comment les éléments de suivi sont-ils mis en œuvre à la source, même pour des choses comme les produits de supermarché ? Comment cela peut-il être fait au niveau de l'unité plutôt qu'au niveau de l'entreprise ?

Le problème des données peut être le plus précieux à résoudre en premier. Une fois en place, cela jette les bases nécessaires au fonctionnement d'échanges auxquels les clients et les acteurs du marché peuvent faire confiance. Tout aussi important, cela rend également les marchés de consommation humaine plus fiables. C'est quelque chose que nous pourrions faire aujourd'hui.

Monétisation de l'économie informelle

Cela peut sembler un peu décalé par rapport à de nombreuses idées abstraites et tournées vers l'avenir décrites ci-dessus. Mais c'est peut-être aussi le problème le plus pertinent et le plus immédiat à traiter ici.

Même si leur part dans le PIB semble diminuer progressivement, les activités informelles représentent toujours une grande partie du revenu national à travers le monde.

L'économie informelle dans les pays en développement se compose en grande partie d'activités à forte intensité monétaire et peu conformes. Ceux-ci peuvent inclure des éléments tels que :

• colporteurs
• Travail informel et construction
• Activité commerciale entièrement non enregistrée
• Services de transport informels
• Agriculture de subsistance

Certaines de ces activités se déroulent également dans le monde développé. Pour ma part, j'ai travaillé pour un magasin Fish & Chip qui a fonctionné pendant 25 ans sans avoir besoin de m'inscrire. Je ne vais pas les dénoncer parce que je suis à peu près certain qu'ils ne l'auront pas fait maintenant.

Cependant, au-delà de l'agacement des agences gouvernementales de recouvrement des recettes, ce type d'activités met encore de l'argent dans les poches des gens et de la nourriture dans leur bouche. Mais qu'en est-il des marchés qui demandent beaucoup de temps pour peu de récompense ?

L'élément central de cette partie de l'économie informelle est le travail de soins non rémunéré, c'est-à-dire l'entretien ménager. L'exemple le plus simple ici est celui d'un parent au foyer qui travaille à temps partiel pour nourrir une famille tout en devant cuisiner, nettoyer et s'occuper des enfants. Comment ou pourquoi un marché pourrait-il être tenté d'envisager de récompenser ces personnes ?

Idée n° 1 : Marchés des services de garde peer-to-peer . Les gens gardent déjà des chiens, conduisent et séjournent en masse chez d'autres personnes via des marchés peer-to-peer. La garde d'enfants a fourni un moyen d'externaliser la garde d'enfants pendant de courtes périodes en échange de valeur depuis des temps immémoriaux. Pourtant, nous n'avons pas encore vu de modèle réussi de garderie entre pairs qui permette à un parent de s'occuper simultanément de plusieurs enfants à la fois.

Il y a là des batailles psychologiques et réglementaires évidentes à mener. Il devrait s'agir de l'une des plates-formes KYC les plus fiables et les plus étanches de l'histoire. Cependant, la valeur qu'il pourrait apporter en permettant aux travailleurs de soins informels de faire d'une pierre deux coups (gagner un revenu tout en effectuant des soins à domicile) serait immense à l'échelle potentiellement du niveau du PIB.

Idée #2 : Obligations à impact social pour le travail de soins. Une grande partie du problème pour les travailleurs informels issus de milieux à faible revenu est le problème de liquidité. En n'ayant pas assez d'argent en main pour payer les besoins à court terme, ces soignants peuvent être coincés dans une forme de cycle de pauvreté.

Mais que se passerait-il s'ils avaient accès à des liquidités qui n'entraînaient pas nécessairement le même genre de taux prédateurs que les prêts sur salaire ? Il existe une vision passionnante pour les fondateurs potentiels de la fintech de travailler avec des partenaires financiers et gouvernementaux pour concevoir une forme d'obligation à impact social (espérons-le déductible des impôts) qui peut être utilisée pour financer les besoins à court terme du travailleur social non rémunéré.

Ces obligations doivent être à long terme avec des étapes de remboursement ambitieuses et prédéfinies. Un exemple serait que le détenteur d'obligations peut prendre une petite fraction du revenu futur une fois que le détenteur d'obligations atteint le PIB médian par habitant. Bien que ce type d'idée puisse sembler en contradiction avec certains des idéaux de marché libre énoncés ci-dessus, il s'agit d'un moyen opportun de garantir que l'avenir de notre économie permette toujours aux gens de mettre de la nourriture sur la table à tout moment sans dépendre de subventions du gouvernement.

Également publié ici.