O aumento da IA, obviamente, afectou a varias industrias, e a industria financeira está   . Por exemplo, o lanzamento público de modelos como GPT-3.5 o ano pasado aumentou o interese en utilizar a IA para axudar a aumentar as capacidades dos xestores de fondos en análise, xestión de riscos e toma de decisións. entre as que máis se viron afectadas  Así, implícanse ferramentas de IA para facer que as avaliacións do mercado sexan máis precisas e xestionar os riscos de forma máis eficaz. Espérase que os xestores de carteira fagan unha avaliación máis clara dos movementos do mercado, definan as opcións de investimento adecuadas e xestionen os riscos cando aplican algoritmos de aprendizaxe automática, procesamento da linguaxe natural e ferramentas de intelixencia artificial nas súas negociacións.  A integración de algoritmos de aprendizaxe automática, así como de ferramentas de procesamento da linguaxe natural nas estratexias comerciais dos principais xogadores, axúdalles a aumentar a eficiencia destes procesos e obter unha vantaxe competitiva con decisións de investimento e análises preditivas máis rápidas e precisas.  Nas últimas décadas, a IA implantouse en diferentes sectores da industria financeira. No back office, os algoritmos de ML úsanse para atopar anomalías nos rexistros de execución, detectar transaccións sospeitosas e xestionar riscos, o que leva a unha maior eficiencia e seguridade. Na oficina principal, a intelixencia artificial está axudando a segmentar os clientes, a automatizar os procesos de atención ao cliente e a optimizar os prezos dos derivados.  Non obstante, a parte máis intrigante son as capacidades de intelixencia artificial para o lado de compra das finanzas: identificar sinais preditivos no medio do ruído do mercado analizando cantidades significativas de datos o máis rápido posible. Por exemplo, tales aplicacións poden incluír previsións de series temporais, segmentación de mercados e, por suposto, xestión de carteiras de activos. As oportunidades da IA para procesar e analizar amplos conxuntos de datos axudan a atopar patróns sutís que os métodos tradicionais probablemente perderán.  A optimización de carteiras foi unha práctica común durante varias décadas, evolucionando significativamente baixo o desenvolvemento da ciencia de datos e a implementación de técnicas computacionais avanzadas. Enfoques clásicos, como a Teoría Moderna da Carteira de Markowitz (1952) e o Modelo de Prezo de Activos de Capital (1964) introducíronse hai máis de 50 anos pero aínda seguen sendo relevantes. Non obstante, as súas limitacións no manexo do risco non lineal e a dependencia dos datos históricos son cada día máis evidentes.  Prácticas como o modelado de riscos, a análise de escenarios e a negociación cuantitativa, implementadas amplamente por actores clave, como Renaissance Technologies, DE Shaw e Two Sigma Investments, levaron á implementación de algoritmos máis complexos e avanzados. Ademais, a industria viuse moi afectada pola IA nos últimos anos, xa que a aprendizaxe automática e a intelixencia artificial fixeron que as análises preditivas sexan máis precisas e fixeron o mesmo coas estratexias de investimento personalizadas e os procesos de toma de decisións complexos automatizados.  Esta transformación impulsada pola IA permitiu aos xestores de carteiras procesar unha gran variedade de datos en tempo real e resolver os tres desafíos principais:    agora é máis fácil xestionar e analizar datos a gran escala de varios activos e mercados globais. Escalabilidade:    a IA pode "ter en conta" máis factores, incluíndo a análise psicolóxica e do comportamento, nos procesos de toma de decisións. Toma de decisións complexas:    os sistemas de IA poden aprender sen parar e adaptarse ás novas condicións do mercado, axudando aos xestores a axustar rapidamente as estratexias.  Adaptabilidade:  Segundo  , a IA no mercado de xestión de activos valorouse en 2.500 millóns de dólares e espérase que creza nun CAGR do 24% nos próximos 10 anos. Curiosamente, a optimización de carteira lidera a segmentación do mercado global por aplicación, seguida da análise de datos, que representa  .   Perspectivas do mercado global   25% da cota de mercado  Aumento da adopción e investimento en solucións de xestión de activos impulsadas pola IA e destacando o uso práctico da IA na optimización da carteira.    Adopción da IA na xestión de carteiras:  A adopción da IA dentro da industria da xestión de activos non é unha tendencia nova; experimentou un crecemento nos últimos anos, pero aínda está limitado a un pequeno número de axentes do mercado, é dicir, fondos de cobertura, oficinas de xestión cuantitativa, grandes departamentos de investigación e institucións financeiras que utilizan servizos informáticos.   Xa hai moitos campos de aplicación da IA:   Optimización de carteira  A IA mellora significativamente o proceso de optimización da construción da carteira. Por exemplo, o enfoque clásico da Modern Portfolio Theory de Markowitz, que se basea en conceptos de optimización convexos, serve como precursor das metodoloxías contemporáneas impulsadas pola IA. A razón pola que esta teoría fundamental é tan fundamental é que constitúe a base a partir da cal os algoritmos de IA poden seguir cambiando e perfeccionando as estratexias de investimento.  Hoxe en día, a IA amplía esta teoría explorando novas dimensións dos datos e integrando técnicas analíticas avanzadas. Esta capacidade de datos ampliada permite unha toma de decisións máis matizada e informada, unha práctica que foi amplamente utilizada na industria.   Análise Fundamental  Algunhas técnicas de IA son perfectamente compatibles coa xestión cuantitativa, utilizando grandes volumes de datos sobre os fundamentos da empresa, o entorno macroeconómico ou as condicións do mercado. Os algoritmos de aprendizaxe automática poden atopar relacións complexas non lineais entre diferentes variables e, por suposto, detectar tendencias que os analistas non poden.   Análise Textual  A análise textual é outra aplicación da IA na análise fundamental. Usando o procesamento da linguaxe natural (NLP), a IA procesa e analiza fontes textuais como informes de ganancias corporativas, comunicados de prensa do banco central e noticias financeiras. A través da PNL, a IA pode extraer información económica e financeira importante destes datos non estruturados. Ao facelo, proporciona unha medida cuantitativa e sistemática que mellora e axuda as interpretacións humanas.   Actividades de comercio  Os poderes da IA son extremadamente útiles no comercio, onde a complexidade das transaccións e a necesidade de velocidade están en equilibrio. A IA admite o comercio algorítmico automatizando moitas etapas do proceso, mellorando a eficiencia das transaccións xestionadas nos mercados financeiros.   Servizos de Asesoramento de Investimentos  A IA abriu unha oportunidade para unha oferta máis ampla de servizos personalizados de asesoramento en investimento a un custo máis baixo. Estes sistemas usan algoritmos complexos para procesar datos de mercado en tempo real, elaborando as estratexias máis adecuadas para as necesidades individuais dos clientes en función dos seus obxectivos de retorno e perfís de risco.   Xestión de Riscos  Na xestión de riscos, a IA axuda modelando varios escenarios "probables pero indesexables", que á súa vez melloran as prácticas tradicionais que se centran só en resultados na súa maioría probables.   Técnicas e ferramentas de intelixencia artificial (IA) na xestión de carteiras   Algoritmos de aprendizaxe automática:  Os métodos clásicos de aprendizaxe automática aínda son moi populares na xestión de carteiras e son: modelos lineais, incluíndo mínimos cadrados ordinarios, regresión de cresta e regresión de lazo. Estes son frecuentemente combinados co procedemento de optimización da media-varianza e técnicas de descomposición matricial como a descomposición de valor singular (SVD) e a análise de compoñentes principais (PCA), que son fundamentais para comprender as relacións de activos e optimizar as asignacións de carteiras.  Situadas entre estes enfoques clásicos e métodos máis modernos están as máquinas vectoriais de soporte (SVM). Aínda que os SVM utilízanse na práctica, non se implantan habitualmente, pero xogan un papel importante, en particular, nas tarefas de clasificación destinadas a prever o rendemento das accións.  Estas tarefas adoitan incluír prever se unha acción experimentará un beneficio ou unha perda, utilizando datos financeiros históricos, incluíndo as flutuacións dos prezos das accións e os volumes de negociación para clasificar os activos e prever o seu rendemento.  Falando de métodos máis modernos, as redes neuronais mostran grandes avances na aprendizaxe automática para a xestión de carteiras e ofrecen capacidades melloradas para modelar patróns non lineais complexos que son difíciles de capturar cos modelos tradicionais. Ademais das redes neuronais, outros enfoques clásicos, como a aprendizaxe supervisada e non supervisada, melloran e perfeccionan aínda máis a análise de datos, facendo posible o descubrimento e a explotación de sinais sutís do mercado.  Os enfoques máis novos, como o Reinforcement Learning e o Deep Q-Learning, achegan estas calidades a ambientes de toma de decisións rápidas, onde as carteiras poden axustarse en tempo real para optimizar os resultados financeiros en función da aprendizaxe do sistema a partir dos comentarios do mercado.  Procesamento da linguaxe natural (PNL):  As técnicas de procesamento da linguaxe natural, como a análise de sentimentos, poden axudar a escoller e escoller opinións comúns entre artigos de xornais, publicacións en redes sociais e informes de analistas. Ademais, os xestores de carteiras tamén poden analizar a linguaxe empregada nos medios financeiros, incluídos os informes de ganancias das empresas, para sentir o sentimento dos investidores e prever os movementos do mercado, todos os cales son información crucial no proceso de toma de decisións.  Estratexias comerciais cuantitativas:  As empresas especializadas en negociación de alta frecuencia (HFT), como as que empregan algoritmos de negociación cuantitativo impulsados pola IA, gañan cartos coas ineficiencias que se producen só por un momento no mercado. Estas empresas usan tecnoloxías de aprendizaxe automática para analizar a información relevante do mercado a velocidades extremadamente altas e realizar pedidos cun tempo preciso durante un milisegundo.  Unha execución tan rápida permítelles beneficiarse das oportunidades de arbitraxe e maximizar os beneficios tomando medidas sobre as discrepancias de prezos máis rápido que os competidores. Aínda que Renaissance Technologies é coñecida polos seus enfoques comerciais cuantitativos, é importante ter en conta a súa estratexia máis ampla que abarca varios períodos de retención das prácticas tradicionais de HFT, que se centran principalmente na velocidade.  IA explicable (XAI):  LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) é un método XAI destacado usado para facer máis comprensibles os resultados de modelos complexos de aprendizaxe automática. Na xestión de carteiras, este método pode ser moi valioso para interpretar como os modelos de caixa negra fan predicións. Ao utilizar datos de entrada e analizar o impacto nos resultados do modelo, LIME axuda aos xestores de carteiras e aos científicos de datos a definir cales son as características que inflúen nas decisións de investimento máis que outras.  Este proceso axuda a mellorar a transparencia das decisións impulsadas pola intelixencia artificial e apoia os esforzos para verificar e mellorar o fácil de entender estes modelos. Non obstante, aínda que LIME mellora a nosa comprensión do comportamento do modelo, a avaliación da fiabilidade global dos modelos implica técnicas de validación adicionais.  AI en cumprimento e seguimento:  A tecnoloxía da intelixencia artificial xoga un papel importante para garantir o cumprimento dos marcos regulamentarios e controlar as restricións de investimento no sector financeiro. Ao automatizar estes procesos, os sistemas de intelixencia artificial axudan ás empresas financeiras a cumprir os estándares legais de forma máis eficiente, máis precisa e a non ter problemas. Esta tecnoloxía é moi valiosa para supervisar o cumprimento de grandes volumes de transaccións e actividades de carteira diversas, onde pode identificar rapidamente (instantaneamente, de feito) as desviacións dos requisitos regulamentarios ou das directrices internas.  Ademais, o uso da intelixencia artificial minimiza o risco de erro humano, o cal é crucial en contornas regulatorias de alto risco onde os erros poden levar a consecuencias legais e financeiras.  Reequilibrio da carteira:  As aplicacións de IA no reequilibrio automatizado son fundamentais para manter as asignacións de activos ideais ao longo do tempo. Poden axustar as carteiras en resposta aos cambios do mercado ou cambios no perfil de risco dun investidor, o que garante o aliñamento cos obxectivos estratéxicos de investimento.  Nunha visión máis ampla  Ademais das aplicacións deseñadas especificamente para o investimento, o potencial para o desenvolvemento da intelixencia artificial dentro do negocio de xestión de activos parece ser amplo. Non obstante, a pesar de que vemos instintivamente a posibilidade de automatizar traballos específicos en varias etapas da cadea operativa, aínda é difícil prever plenamente o poder disruptivo da intelixencia artificial. Isto débese a que se espera que a IA dea lugar a novos sectores de aplicación a medida que se desenvolvan avances adicionais.  Debemos ter en conta as limitacións da intelixencia artificial, así como os perigos que supón para algúns aspectos da xestión de carteiras, a pesar de que posibilitou avances tecnolóxicos e aumentos de produtividade mediante a intelixencia artificial. En primeiro lugar, a intelixencia artificial e os enfoques de aprendizaxe automática dependen dos datos que se utilizan para alimentar os algoritmos de aprendizaxe.  É necesario que estes datos sexan de alta calidade en canto a actualizacións, precisión, integridade e representatividade.  Ademais da esixencia dun volume moi grande de datos, que non sempre está dispoñible, dáse o caso de que estes datos deben ser de boa calidade. En calquera outro caso, os achados que se obteñen mediante modelos preditivos non son fiables nin resistentes.  Ademais, os algoritmos tamén poden facer suposicións falsas ao seleccionar tendencias irrelevantes do conxunto de datos que se analiza, o que pode levar a conclusións erróneas. Isto pode producir agarres a gran escala, saltos demasiado agudos e choques mínimos. A perda de competencia no mercado pode ocorrer debido ao feito de que moitos operadores do mercado que xestionan os mesmos algoritmos de IA poderían cometer unha decisión errónea ao mesmo tempo ou reaccionar de xeito similar ante unha circunstancia en tempo real. Tal risco pode chegar a ser fatal.  A pesar dos potenciais beneficios da IA na xestión de carteiras, como en calquera campo, hai moitos retos que temos que ter en conta e, finalmente, abordar. Unha das principais dificultades é a posible falta de transparencia e problemas de interpretación dos modelos de IA, o que pode dificultar aos xestores explicar os resultados da súa colaboración coa IA. Esta complexidade de uso pode ser unha das razóns polas que a adopción da IA nos fondos europeos é relativamente baixa. A partir de setembro de 2022,  con sede na Unión Europea afirmaron utilizar a IA nos seus procesos de investimento.   só 65 de 22.000 fondos  Autoridade Europea de Mercados Financeiros (ESMA)  factores que poden contribuír á baixa taxa de adopción, como a falta de marcos normativos claros e habilidades de IA entre os xestores de fondos. Non obstante, o desafío de explicar os resultados da IA debido á complexidade do modelo tamén pode ser un dos factores que xustifiquen a baixa taxa de adopción. Supoño que o descubriremos co tempo.   identificou  Neste punto, parece que a intelixencia artificial aínda está moi lonxe de substituír totalmente ás persoas reais na industria da xestión de activos. Dito isto, a transparencia, a relación de confianza e o contacto entre clientes e expertos en xestión seguen a ser características cruciais, agora máis que nunca.  Non obstante, non podemos negar que a intelixencia artificial trae consigo ferramentas novas e emocionantes que se poden usar na cadea de valor, e o potencial destas ferramentas podería realmente cambiar o aspecto da industria na actualidade.

Quant

Certain

Lasso

Nowadays

scale

Read My Stories

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

Xestión de carteiras: todas as formas en que a IA está a transformar as estratexias modernas de activos

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Writing Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Product Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Companies Community!

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Writing Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Product Management Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Companies Community!

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps