ניהול תיקים: כל הדרכים שבינה מלאכותית משנה אסטרטגיות נכסים מודרניות

עליית הבינה המלאכותית כמובן השפיעה על תעשיות שונות, ותעשיית הפיננסים היא . לדוגמה, ההשקה הפומבית של מודלים כמו GPT-3.5 בשנה שעברה הגבירה את העניין בשימוש בבינה מלאכותית כדי לעזור להגביר את היכולות של מנהלי קרנות בניתוח, ניהול סיכונים וקבלת החלטות. בין אלה שהושפעו הכי הרבה לפיכך, כלי בינה מלאכותית מיושמים כדי להפוך הערכות שוק מדויקות יותר ולנהל סיכונים בצורה יעילה יותר. מנהלי תיקים צפויים לבצע הערכה ברורה יותר של תנועות השוק, לצמצם את אפשרויות ההשקעה המתאימות ולנהל סיכונים כאשר הם מיישמים אלגוריתמים של למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וכלי בינה מלאכותית במסחר שלהם. השילוב של אלגוריתמי למידת מכונה, כמו גם כלי עיבוד שפה טבעית באסטרטגיות מסחר של שחקני מפתח, עוזר להם להגביר את היעילות של תהליכים אלו ולהשיג יתרון תחרותי עם החלטות השקעה מהירות ומדויקות יותר וניתוח חזוי. בעשורים האחרונים, AI יושמה במגזרים שונים בתעשיית הפיננסים. ב-Back Office, אלגוריתמי ML משמשים לאיתור חריגות ביומני ביצוע, זיהוי עסקאות חשודות, כמו גם ניהול סיכונים, מה שמוביל להגברת היעילות והאבטחה. במשרד הקדמי, AI עוזרת לפלח לקוחות, להפוך תהליכי תמיכת לקוחות לאוטומטיים ולמטב את תמחור הנגזרים. עם זאת, החלק המסקרן ביותר בו הוא יכולות הבינה המלאכותית של צד הקנייה של פיננסים - זיהוי אותות חזויים בין רעשי שוק על ידי ניתוח כמויות משמעותיות של נתונים מהר ככל האפשר. לדוגמה, יישומים כאלה עשויים לכלול חיזוי סדרות זמן, פילוח שווקים וכמובן ניהול תיקי נכסים. ההזדמנויות של AI לעבד ולנתח מערכי נתונים עצומים עוזרות למצוא דפוסים עדינים ששיטות מסורתיות כנראה יחמיצו. אופטימיזציה של תיקי השקעות היא נוהג נפוץ כבר כמה עשורים, והתפתח באופן משמעותי תחת הפיתוח של מדעי הנתונים והטמעת טכניקות חישוב מתקדמות. גישות קלאסיות, כמו תיאוריית תיק ההשקעות המודרנית של מרקוביץ (1952) ומודל תמחור נכסי הון (1964) הוצגו לפני יותר מ-50 שנה אך עדיין נותרו רלוונטיות. עם זאת, המגבלות שלהם בטיפול בסיכון לא ליניארי ותלות בנתונים היסטוריים הופכות יותר ויותר ברורות מיום ליום. פרקטיקות כמו מודל סיכונים, ניתוח תרחישים ומסחר כמותי, שיושמו באופן נרחב על ידי שחקני מפתח, כגון Renaissance Technologies, DE Shaw ו- Two Sigma Investments הובילו ליישום אלגוריתמים מורכבים ומתקדמים יותר. בנוסף, התעשייה הושפעה מאוד מ-AI בשנים האחרונות, שכן למידת מכונה ובינה מלאכותית הפכו את הניתוח החזוי למדויק יותר, ועשו את אותו הדבר לאסטרטגיות השקעה מותאמות אישית ותהליכי קבלת החלטות מורכבים אוטומטיים. טרנספורמציה מונעת בינה מלאכותית זו אפשרה למנהלי תיקים לעבד מערכים עצומים של נתונים בזמן אמת ולפתור את שלושת האתגרים העיקריים: ניהול וניתוח נתונים בקנה מידה גדול ממספר נכסים ומשווקים גלובליים כעת קל יותר לביצוע. מדרגיות: בינה מלאכותית יכולה "לזכור" יותר גורמים, כולל ניתוחים פסיכולוגיים והתנהגותיים, בתהליכי קבלת החלטות. קבלת החלטות מורכבת: מערכות בינה מלאכותית יכולות ללמוד ללא הפסקה ולהסתגל לתנאי שוק חדשים, ולסייע למנהלים להתאים במהירות אסטרטגיות. יכולת הסתגלות: לְפִי , AI בשוק ניהול הנכסים הוערך ב-2.5 מיליארד דולר וצפוי לצמוח ב-CAGR של 24% במהלך 10 השנים הבאות. מעניין לציין שאופטימיזציית הפורטפוליו מובילה בפילוח שוק גלובלי לפי אפליקציה, ואחריה ניתוח נתונים, חשבונאות עבור . תובנות שוק גלובלי 25% מנתח השוק הגדלת האימוץ וההשקעה בפתרונות ניהול נכסים המופעלים על ידי AI והדגשת השימוש המעשי של AI באופטימיזציה של תיקים. אימוץ בינה מלאכותית בניהול תיקים: אימוץ AI בתעשיית ניהול הנכסים אינו מגמה חדשה; היא ראתה צמיחה בשנים האחרונות, אך היא עדיין מוגבלת למספר קטן של שחקני שוק, כלומר קרנות גידור, משרדי ניהול כמותי, מחלקות מחקר גדולות ומוסדות פיננסיים המשתמשים בשירותי IT. ישנם כבר תחומי יישום רבים עבור AI: אופטימיזציה של תיקים בינה מלאכותית משפרת משמעותית את תהליך האופטימיזציה של בניית תיקים. לדוגמה, הגישה הקלאסית של תיאוריית הפורטפוליו המודרנית של מרקוביץ, הנשענת על מושגי אופטימיזציה קמורים, משמשת כמבשר למתודולוגיות עכשוויות מונעות בינה מלאכותית. הסיבה שהתיאוריה הבסיסית הזו היא כל כך מרכזית היא שהיא מהווה את הבסיס שממנו אלגוריתמי AI יכולים לשנות ולשפר עוד יותר אסטרטגיות השקעה. כיום, בינה מלאכותית מרחיבה את התיאוריה הזו על ידי חקר מימדים חדשים של נתונים ושילוב טכניקות אנליטיות מתקדמות. יכולת הנתונים המורחבת הזו מאפשרת קבלת החלטות ניואנסית ומושכלת יותר - פרקטיקה שהייתה בשימוש נרחב בתעשייה. ניתוח יסודי טכניקות AI מסוימות תואמות לחלוטין לניהול כמותי, תוך שימוש בכמויות גדולות של נתונים על יסודות החברה, הסביבה המאקרו-כלכלית או תנאי השוק. אלגוריתמי למידת מכונה יכולים למצוא קשרים מורכבים לא ליניאריים בין משתנים שונים וכמובן לזהות מגמות שאנליסטים לא יכולים. ניתוח טקסטואלי ניתוח טקסטואלי הוא יישום נוסף של AI בניתוח יסודי. באמצעות עיבוד שפה טבעית (NLP), AI מעבד ומנתח מקורות טקסטואליים כגון דוחות רווחים תאגידים, הודעות לעיתונות של הבנק המרכזי וחדשות פיננסיות. באמצעות NLP, בינה מלאכותית יכולה לחלץ מידע חשוב מבחינה כלכלית ופיננסית מהנתונים הלא מובנים הללו. בכך הוא מספק מדד כמותי ושיטתי המשפר ומסייע לפרשנויות אנושיות. פעילות מסחר הכוחות של AI שימושיים ביותר במסחר, שבו מורכבות העסקאות והצורך במהירות נמצאים באיזון. AI תומך במסחר אלגוריתמי על ידי אוטומציה של שלבים רבים בתהליך, שיפור היעילות של עסקאות המנוהלות בשווקים הפיננסיים. שירותי ייעוץ השקעות AI פתחה הזדמנות להיצע רחב יותר של שירותי ייעוץ השקעות מותאם אישית בעלות נמוכה יותר. מערכות אלו משתמשות באלגוריתמים מורכבים לעיבוד נתוני שוק בזמן אמת, ומביאות את האסטרטגיות המתאימות ביותר לצרכי הלקוח האישיים בהתבסס על יעדי התשואה ופרופילי הסיכון שלהם. ניהול סיכונים בניהול סיכונים, בינה מלאכותית מסייעת על ידי יצירת מודלים של תרחישים 'סבירים אך לא רצויים' שונים, אשר בתורם, משפרים שיטות מסורתיות המתמקדות רק בתוצאות סבירות לרוב. בינה מלאכותית (AI) טכניקות וכלים בניהול תיקים אלגוריתמים של למידת מכונה: שיטות למידת מכונה קלאסיות עדיין פופולריות מאוד בניהול תיקים, והן: מודלים ליניאריים, כולל ריבועים קטנים רגילים, רגרסיית רכס ורגרסיית לאסו. אלה משולבים לעתים קרובות עם הליך אופטימיזציית השונות הממוצעת וטכניקות פירוק מטריצות כגון פירוק ערך יחיד (SVD) וניתוח רכיבים ראשיים (PCA), אשר מהוות יסוד בהבנת קשרי נכסים ואופטימיזציה של הקצאות תיקים. בין הגישות הקלאסיות הללו לשיטות מודרניות יותר נמצאות מכונות תמיכה וקטור (SVM). למרות שבפועל נעשה שימוש ב-SVMs, הם אינם נפרסים באותה נפוץ, אך ממלאים תפקיד משמעותי, במיוחד, במשימות סיווג שמטרתן חיזוי ביצועי מניות. משימות אלו כוללות בדרך כלל חיזוי אם מניה תחווה רווח או הפסד, שימוש בנתונים פיננסיים היסטוריים כולל תנודות במחירי המניה ומחזורי מסחר כדי להכניס נכסים לקטגוריות ולחזות את ביצועיהם. אם מדברים על שיטות מודרניות יותר, רשתות עצביות מציגות התקדמות גדולה בלמידת מכונה לניהול תיקים ומציעות יכולות משופרות למידול דפוסים לא ליניאריים מורכבים שקשה לתפוס עם מודלים מסורתיים. מלבד רשתות עצביות, גישות קלאסיות אחרות כמו למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת משפרות ומשכללות עוד יותר את ניתוח הנתונים, מה שמאפשר את הגילוי והניצול של אותות שוק עדינים. גישות חדשות יותר, כגון למידת חיזוק ו-Deep Q-Learning מביאות את האיכויות הללו לסביבות קבלת החלטות מהירות, שבהן ניתן להתאים תיקים בזמן אמת כדי לייעל את התוצאות הכספיות על סמך המערכת לומדת מהמשוב בשוק. עיבוד שפה טבעית (NLP): טכניקות לעיבוד שפה טבעית כמו ניתוח סנטימנטים יכולות לעזור לבחור ולבחור דעות נפוצות מתוך דברים כמו מאמרים בעיתונים, פוסטים במדיה חברתית ודוחות אנליסטים. בנוסף, מנהלי תיקים יכולים גם לנתח את השפה המשמשת במדיה הפיננסית, כולל דוחות רווחים של חברות, כדי לחוש את סנטימנט המשקיעים ולחזות את תנועות השוק, כל אלו מהווים מידע חיוני בתהליך קבלת ההחלטות. אסטרטגיות מסחר כמותיות: חברות המתמחות במסחר בתדר גבוה (HFT), כמו אלה שמשתמשות באלגוריתמי מסחר כמותיים המונעים על ידי בינה מלאכותית, מרוויחות כסף על חוסר יעילות שמתרחשת רק לרגע בשוק. חברות אלו משתמשות בטכנולוגיות למידת מכונה כדי לנתח מידע שוק רלוונטי במהירויות גבוהות במיוחד ולבצע הזמנות בתזמון מדויק למשך מילי-שנייה. ביצוע מהיר שכזה מאפשר להם ליהנות מהזדמנויות ארביטראז' ולמקסם רווחים על ידי נקיטת פעולה על פערי מחירים מהר יותר מהמתחרים. בעוד רנסנס טכנולוגיות ידועה בגישות המסחר הכמותיות שלה, חשוב לזכור את האסטרטגיה הרחבה יותר שלה הכוללת תקופות החזקה שונות משיטות HFT מסורתיות, המתמקדות בעיקר במהירות. AI ניתן להסבר (XAI): LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) היא שיטת XAI בולטת המשמשת כדי להפוך את התפוקות של מודלים מורכבים של למידת מכונה למובנת יותר. בניהול תיקים, שיטה זו יכולה להיות בעלת ערך רב לפירוש האופן שבו מודלים של קופסה שחורה יוצרים תחזיות. על ידי שימוש בנתוני קלט וניתוח ההשפעה על תפוקות המודל, LIME מסייעת למנהלי תיקים ומדעני נתונים להגדיר אילו תכונות משפיעות על החלטות השקעה יותר מאחרות. תהליך זה מסייע לשפר את השקיפות של החלטות מועצמות בינה מלאכותית ותומך במאמצים לאמת ולשפר עד כמה קל להבין את המודלים הללו. עם זאת, בעוד LIME משפר את ההבנה שלנו לגבי התנהגות המודל, הערכת המהימנות הכוללת של המודלים כרוכה בטכניקות אימות נוספות. AI בתאימות ובניטור: טכנולוגיית בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מרכזי בהבטחת עמידה במסגרות רגולטוריות ובניטור מגבלות השקעה בתעשייה הפיננסית. על ידי אוטומציה של תהליכים אלה, מערכות בינה מלאכותית עוזרות לחברות פיננסיות לדבוק בסטנדרטים משפטיים בצורה יעילה יותר, מדויקת יותר, ולא להסתבך בצרות. לטכנולוגיה זו יש ערך רב במעקב אחר תאימות על פני כמויות גדולות של עסקאות ופעילויות תיקים מגוונות, שבהן היא יכולה לזהות במהירות (מיידית, למעשה) חריגות מדרישות רגולטוריות או הנחיות פנימיות. יתרה מכך, השימוש בבינה מלאכותית ממזער את הסיכון לטעות אנוש, שהיא חיונית בסביבות רגולטוריות עם סיכון גבוה, בהן טעויות יכולות להוביל להשלכות משפטיות ופיננסיות. איזון מחדש של התיק: יישומי AI באיזון מחדש אוטומטי חיוניים לשמירה על הקצאת הנכסים האידיאלית לאורך זמן. הם יכולים להתאים תיקים בתגובה לשינויים בשוק או לשינויים בפרופיל הסיכון של משקיע, מה שמבטיח התאמה ליעדי ההשקעה האסטרטגיים. במבט רחב יותר בנוסף ליישומים המיועדים במיוחד להשקעה, נראה שהפוטנציאל לפיתוח של בינה מלאכותית בתוך עסקי ניהול הנכסים הוא נרחב. עם זאת, למרות העובדה שאנו רואים באופן אינסטינקטיבי אפשרות של אוטומציה של עבודות ספציפיות בשלבים שונים של השרשרת התפעולית, עדיין קשה לצפות במלואו את הכוח המשבש של בינה מלאכותית. הסיבה לכך היא שבינה מלאכותית צפויה להוליד מגזרי יישומים חדשים ככל שיתפתחו התקדמות נוספת. עלינו להיות מודעים למגבלות של בינה מלאכותית, כמו גם לסכנות שהיא מציבה להיבטים מסוימים של ניהול תיקים, למרות העובדה שהיא אפשרה התקדמות טכנולוגית ורווחי פרודוקטיביות באמצעות בינה מלאכותית. מלכתחילה, גישות של בינה מלאכותית ולמידת מכונה מסתמכות על נתונים המשמשים להזנת אלגוריתמי הלמידה. יש צורך שהנתונים הללו יהיו באיכות גבוהה מבחינת עדכונים, דיוק, שלמות וייצוגיות. בנוסף לדרישה לכמות גדולה מאוד של נתונים, שאינה תמיד זמינה, זה המצב שהנתונים הללו חייבים להיות באיכות טובה. בכל מקרה אחר, הממצאים המתקבלים באמצעות מודלים חזויים אינם אמינים או עמידים. יתרה מכך, האלגוריתמים יכולים גם להניח הנחות שגויות על ידי בחירת מגמות לא רלוונטיות ממערך הנתונים המנותח, מה שעלול להוביל למסקנות שגויות. זה עלול לגרום לאחיזה בקנה מידה גס, לקפיצות חדות מדי ולקריסות הקטנות ביותר האפשריות. אובדן תחרות בשוק עלול לקרות בשל העובדה שמפעילי שוק רבים המנהלים את אותם אלגוריתמי AI יכולים לבצע החלטה שגויה בו זמנית או להגיב בצורה דומה לנסיבות בזמן אמת. סיכון כזה עלול להפוך לקטלני. למרות היתרונות הפוטנציאליים של בינה מלאכותית בניהול תיקים, כמו בכל תחום, יש המון אתגרים שעלינו לזכור ובסופו של דבר - לטפל בהם. אחד הקשיים העיקריים הוא היעדר שקיפות ובעיות פרשנות אפשריים של מודלים של בינה מלאכותית, מה שעלול להקשות על מנהלים להסביר את תוצאות שיתוף הפעולה שלהם עם בינה מלאכותית. מורכבות השימוש הזו עשויה להיות אחת הסיבות לכך שהאימוץ של AI בקרנות אירופיות נמוך יחסית. החל מספטמבר 2022, מבוססי האיחוד האירופי טענו להשתמש בבינה מלאכותית בתהליכי ההשקעה שלהם. רק 65 מתוך 22,000 קרנות רשות השווקים הפיננסיים האירופית (ESMA) גורמים שעשויים לתרום לשיעור האימוץ הנמוך, כמו היעדר מסגרות רגולטוריות ברורות וכישורי בינה מלאכותית בקרב מנהלי קרנות. עם זאת, האתגר של הסבר תוצאות בינה מלאכותית בגלל מורכבות המודל עשוי להיות גם אחד הגורמים שמצדיקים את שיעור האימוץ הנמוך. אני מניח שנגלה עם הזמן. זיהה בשלב זה, נראה כי בינה מלאכותית עדיין רחוקה מלהחליף לחלוטין אנשים אמיתיים בתעשיית ניהול הנכסים. עם זאת, שקיפות, יחסי אמון ומגע בין לקוחות ומומחי ניהול ממשיכים להיות מאפיינים מכריעים, עכשיו יותר מתמיד. עם זאת, אנחנו לא יכולים להכחיש שבינה מלאכותית מביאה איתה כלים חדשים ומלהיבים שניתן להשתמש בהם בשרשרת הערך, והפוטנציאל של הכלים האלה באמת יכול לשנות את האופן שבו התעשייה נראית היום.