Upravljanje portfeljem: sve načine na koje umjetna inteligencija transformira moderne strategije imovine

Uspon umjetne inteligencije očito je utjecao na razne industrije, a financijska industrija je među onima koje su najviše pogođene . Na primjer, javno lansiranje modela poput GPT-3.5 prošle godine povećalo je interes za korištenje umjetne inteligencije kako bi se povećale sposobnosti upravitelja fondova u analizi, upravljanju rizicima i donošenju odluka.

Stoga se alati umjetne inteligencije implementiraju kako bi procjene tržišta bile točnije i kako bi se učinkovitije upravljalo rizicima. Od upravitelja portfelja očekuje se jasnija procjena tržišnih kretanja, sužavanje prikladnih izbora ulaganja i upravljanje rizicima kada u trgovanju primjenjuju algoritme strojnog učenja, obradu prirodnog jezika i alate umjetne inteligencije.

Integracija algoritama strojnog učenja, kao i alata za obradu prirodnog jezika u strategije trgovanja ključnih igrača, pomaže im da povećaju učinkovitost tih procesa i steknu konkurentsku prednost s bržim i točnijim odlukama o ulaganju i prediktivnom analitikom.

Posljednjih desetljeća AI je implementiran u različite sektore financijske industrije. U pozadinskom uredu, ML algoritmi se koriste za pronalaženje anomalija u zapisima izvršenja, otkrivanje sumnjivih transakcija, kao i za upravljanje rizicima, što dovodi do povećane učinkovitosti i sigurnosti. U prednjem uredu, umjetna inteligencija pomaže segmentirati kupce, automatizirati procese korisničke podrške i optimizirati cijene izvedenica.

Međutim, najintrigantniji dio toga su mogućnosti umjetne inteligencije za kupovnu stranu financija - identificiranje prediktivnih signala usred tržišne buke analizom značajnih količina podataka što je brže moguće. Na primjer, takve aplikacije mogu uključivati predviđanje vremenskih serija, segmentiranje tržišta i, naravno, upravljanje portfeljima imovine. Mogućnosti umjetne inteligencije za obradu i analizu ogromnih skupova podataka pomažu u pronalaženju suptilnih obrazaca koje će tradicionalne metode vjerojatno propustiti.

Optimizacija portfelja uobičajena je praksa već nekoliko desetljeća, značajno se razvijajući razvojem znanosti o podacima i implementacijom naprednih računalnih tehnika. Klasični pristupi, poput Markowitzove moderne teorije portfelja (1952.) i modela određivanja cijene kapitalne imovine (1964.) uvedeni su prije više od 50 godina, ali su još uvijek relevantni. Međutim, njihova ograničenja u rukovanju nelinearnim rizikom i ovisnost o povijesnim podacima iz dana u dan postaju sve očitija.

Prakse poput modeliranja rizika, analize scenarija i kvantitativnog trgovanja, koje naširoko primjenjuju ključni igrači, kao što su Renaissance Technologies, DE Shaw i Two Sigma Investments, dovele su do implementacije složenijih i naprednijih algoritama. Osim toga, industrija je posljednjih godina bila pod velikim utjecajem umjetne inteligencije, budući da su strojno učenje i umjetna inteligencija učinili prediktivnu analitiku točnijom, a isto su učinili i s personaliziranim strategijama ulaganja i automatiziranim složenim procesima donošenja odluka.

Ova transformacija vođena umjetnom inteligencijom omogućila je upraviteljima portfelja obradu golemih nizova podataka u stvarnom vremenu i rješavanje tri glavna izazova:

• Skalabilnost: Upravljanje i analiziranje velikih podataka iz više sredstava i globalnih tržišta sada je lakše za napraviti.

• Složeno donošenje odluka: AI može "imati na umu" više čimbenika, uključujući psihološku i bihevioralnu analitiku, u procesima donošenja odluka.

• Prilagodljivost: AI sustavi mogu učiti bez prestanka i prilagođavati se novim tržišnim uvjetima, pomažući menadžerima da brzo prilagode strategije.

Prema Uvid u globalno tržište , AI na tržištu upravljanja imovinom procijenjen je na 2,5 milijarde USD i očekuje se da će rasti po CAGR-u od 24% u sljedećih 10 godina. Zanimljivo, optimizacija portfelja vodi u segmentaciji globalnog tržišta prema primjeni, a slijedi je analiza podataka, uzimajući u obzir 25% tržišnog udjela .

Povećanje prihvaćanja i ulaganja u rješenja za upravljanje imovinom koja pokreće umjetna inteligencija i naglašavanje praktične upotrebe umjetne inteligencije u optimizaciji portfelja.

Usvajanje umjetne inteligencije u upravljanju portfeljem:

Usvajanje umjetne inteligencije u industriji upravljanja imovinom nije novi trend; bilježi rast posljednjih godina, ali je još uvijek ograničen na mali broj tržišnih igrača, naime hedge fondove, urede za kvantitativno upravljanje, velike istraživačke odjele i financijske institucije koje koriste IT usluge.

Već postoje mnoga područja primjene AI:

Optimizacija portfelja

AI značajno poboljšava proces optimizacije izgradnje portfelja. Na primjer, klasični pristup Markowitzove moderne teorije portfelja, koji se oslanja na koncepte konveksne optimizacije, služi kao preteča suvremenih metodologija vođenih umjetnom inteligencijom. Razlog zašto je ova temeljna teorija tako ključna je taj što čini osnovu na kojoj algoritmi umjetne inteligencije mogu dalje mijenjati i usavršavati investicijske strategije.

Danas umjetna inteligencija proširuje ovu teoriju istražujući nove dimenzije podataka i integrirajući napredne analitičke tehnike. Ova proširena podatkovna sposobnost omogućuje nijansiranije i informiranije donošenje odluka - praksa koja se široko koristi u industriji.

Fundamentalna analiza

Određene tehnike umjetne inteligencije savršeno su kompatibilne s kvantitativnim upravljanjem, koristeći velike količine podataka o osnovama poduzeća, makroekonomskom okruženju ili tržišnim uvjetima. Algoritmi strojnog učenja mogu pronaći složene nelinearne odnose između različitih varijabli i, naravno, otkriti trendove koje analitičari ne mogu.

Tekstualna analiza

Tekstualna analiza još je jedna primjena umjetne inteligencije u fundamentalnoj analizi. Koristeći obradu prirodnog jezika (NLP), umjetna inteligencija obrađuje i analizira tekstualne izvore kao što su korporativna izvješća o zaradi, priopćenja za tisak središnje banke i financijske vijesti. Kroz NLP, AI može izvući ekonomski i financijski važne informacije iz ovih nestrukturiranih podataka. Čineći to, pruža kvantitativnu i sustavnu mjeru koja poboljšava i pomaže ljudskim interpretacijama.

Trgovačke aktivnosti

Moći umjetne inteligencije iznimno su korisne u trgovanju, gdje su složenost transakcija i potreba za brzinom u ravnoteži. AI podržava algoritamsko trgovanje automatiziranjem mnogih faza procesa, poboljšavajući učinkovitost transakcija kojima se upravlja na financijskim tržištima.

Investicijske savjetodavne usluge

AI je otvorio priliku za širu ponudu personaliziranih investicijskih savjetodavnih usluga po nižoj cijeni. Ovi sustavi koriste složene algoritme za obradu tržišnih podataka u stvarnom vremenu, smišljajući najprikladnije strategije za potrebe pojedinačnih klijenata na temelju njihovih ciljeva povrata i profila rizika.

Upravljanje rizikom

U upravljanju rizikom, umjetna inteligencija pomaže modeliranjem različitih 'vjerojatnih, ali nepoželjnih' scenarija, koji zauzvrat unapređuju tradicionalne prakse koje su usredotočene samo na uglavnom vjerojatne ishode.

Tehnike i alati umjetne inteligencije (AI) u upravljanju portfeljem

Algoritmi strojnog učenja:

Klasične metode strojnog učenja još uvijek su vrlo popularne u upravljanju portfeljem, a to su: linearni modeli, uključujući obične najmanje kvadrate, grebensku regresiju i laso regresiju. One se često kombiniraju s postupkom optimizacije srednje varijance i tehnikama dekompozicije matrice kao što su dekompozicija pojedinačne vrijednosti (SVD) i analiza glavnih komponenti (PCA), koje su temelj razumijevanja odnosa imovine i optimizacije raspodjele portfelja.

Između ovih klasičnih pristupa i modernijih metoda nalaze se Support Vector Machines (SVM). Iako se SVM-ovi koriste u praksi, oni se ne upotrebljavaju tako često, ali igraju značajnu ulogu, posebno u zadacima klasifikacije s ciljem predviđanja performansi zaliha.

Ovi zadaci obično uključuju predviđanje hoće li dionica doživjeti dobit ili gubitak, koristeći povijesne financijske podatke uključujući fluktuacije cijena dionica i količine trgovanja kako bi se imovina stavila u kategorije i predvidjela njihova izvedba.

Govoreći o suvremenijim metodama, neuronske mreže pokazuju veliki napredak u strojnom učenju za upravljanje portfeljem i nude poboljšane mogućnosti za modeliranje složenih nelinearnih obrazaca koje je teško uhvatiti tradicionalnim modelima. Osim neuronskih mreža, drugi klasični pristupi poput nadziranog i nenadziranog učenja dodatno poboljšavaju i pročišćavaju analizu podataka, omogućujući otkrivanje i iskorištavanje suptilnih tržišnih signala.

Noviji pristupi, kao što su Reinforcement Learning i Deep Q-Learning, donose te kvalitete u okruženja brzog donošenja odluka, gdje se portfelji mogu prilagoditi u stvarnom vremenu kako bi se optimizirali financijski rezultati na temelju učenja sustava iz tržišnih povratnih informacija.

Obrada prirodnog jezika (NLP):

Tehnike obrade prirodnog jezika poput analize raspoloženja mogu pomoći u odabiru zajedničkih mišljenja iz stvari kao što su novinski članci, objave na društvenim mrežama i izvješća analitičara. Osim toga, upravitelji portfelja također mogu analizirati jezik koji se koristi u financijskim medijima, uključujući izvještaje o prihodima tvrtki, kako bi osjetili raspoloženje ulagača i predvidjeli tržišna kretanja, a sve su to ključne informacije u procesu donošenja odluka.

Kvantitativne strategije trgovanja:

Tvrtke koje su specijalizirane za visokofrekventno trgovanje (HFT), poput onih koje koriste algoritme kvantitativnog trgovanja koje pokreće umjetna inteligencija, zarađuju na neučinkovitostima koje se samo na trenutak pojave na tržištu. Te tvrtke koriste tehnologije strojnog učenja za analizu relevantnih tržišnih informacija iznimno velikim brzinama i daju narudžbe s preciznim vremenskim rasporedom za samo jednu milisekundu.

Takvo brzo izvršenje omogućuje im da iskoriste mogućnosti arbitraže i maksimiziraju profit poduzimanjem radnji u vezi s razlikama u cijenama brže od konkurenata. Iako je Renaissance Technologies poznat po svojim kvantitativnim pristupima trgovanju, važno je imati na umu njegovu širu strategiju koja obuhvaća različita razdoblja držanja iz tradicionalnih praksi HFT-a, koja su uglavnom usmjerena na brzinu.

Objašnjivi AI (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) istaknuta je XAI metoda koja se koristi kako bi se rezultati složenih modela strojnog učenja učinili razumljivijima. U upravljanju portfeljem ova metoda može biti vrlo vrijedna za tumačenje načina na koji modeli crne kutije donose predviđanja. Korištenjem ulaznih podataka i analizom utjecaja na rezultate modela, LIME pomaže upraviteljima portfelja i znanstvenicima podataka definirati koje značajke utječu na investicijske odluke više od ostalih.

Ovaj proces pomaže poboljšati transparentnost odluka potaknutih umjetnom inteligencijom i podržava napore da se provjeri i poboljša koliko lako razumjeti ove modele. Međutim, dok LIME poboljšava naše razumijevanje ponašanja modela, procjena ukupne pouzdanosti modela uključuje dodatne tehnike provjere valjanosti.

AI u usklađenosti i praćenju:

AI tehnologija igra glavnu ulogu u osiguravanju usklađenosti s regulatornim okvirima i praćenju ograničenja ulaganja unutar financijske industrije. Automatizirajući te procese, sustavi umjetne inteligencije pomažu financijskim tvrtkama da se učinkovitije, točnije pridržavaju zakonskih standarda i da ne upadnu u probleme. Ova je tehnologija vrlo vrijedna u praćenju usklađenosti u velikim količinama transakcija i različitim aktivnostima portfelja, gdje može brzo (zapravo trenutno) identificirati odstupanja od regulatornih zahtjeva ili internih smjernica.

Štoviše, upotreba umjetne inteligencije smanjuje rizik od ljudske pogreške, što je ključno u regulatornim okruženjima s visokim ulozima gdje pogreške mogu dovesti do pravnih i financijskih posljedica.

Rebalans portfelja:

AI aplikacije u automatskom ponovnom balansiranju ključne su za održavanje idealne raspodjele imovine tijekom vremena. Oni mogu prilagoditi portfelje kao odgovor na tržišne promjene ili promjene u profilu rizika ulagača, što osigurava usklađenost sa strateškim ciljevima ulaganja.

Širi pogled

Uz aplikacije koje su posebno dizajnirane za ulaganja, čini se da je potencijal za razvoj umjetne inteligencije unutar poslovanja upravljanja imovinom velik. No, unatoč činjenici da instinktivno vidimo mogućnost automatizacije određenih poslova u različitim fazama operativnog lanca, još uvijek je teško u potpunosti predvidjeti razornu snagu umjetne inteligencije. To je zato što se očekuje da će umjetna inteligencija stvoriti nove sektore primjene kako se bude razvijao dodatni napredak.

Moramo imati na umu ograničenja umjetne inteligencije kao i opasnosti koje ona predstavlja za neke aspekte upravljanja portfeljem, unatoč činjenici da je omogućila tehnološki napredak i povećanje produktivnosti korištenjem umjetne inteligencije. Na prvom mjestu, pristupi umjetne inteligencije i strojnog učenja oslanjaju se na podatke koji se koriste za napajanje algoritama učenja.

Nužno je da ti podaci budu kvalitetni u smislu ažurnosti, točnosti, potpunosti i reprezentativnosti.

Uz zahtjev za vrlo velikom količinom podataka, koja nije uvijek dostupna, važno je da ti podaci moraju biti kvalitetni. U svakom drugom slučaju, nalazi dobiveni uporabom prediktivnih modela nisu pouzdani niti otporni.

Štoviše, algoritmi također mogu donositi pogrešne pretpostavke odabirom nerelevantnih trendova iz skupa podataka koji se analizira, što može dovesti do pogrešnih zaključaka. To može rezultirati krupnim hvatanjem, preoštrim skokovima i najsitnijim mogućim padovima. Gubitak tržišnog natjecanja može se dogoditi zbog činjenice da bi mnogi tržišni operateri koji upravljaju istim algoritmima umjetne inteligencije mogli istodobno donijeti pogrešnu odluku ili reagirati na sličan način na okolnosti u stvarnom vremenu. Takav bi rizik mogao postati koban.

Unatoč potencijalnim prednostima umjetne inteligencije u upravljanju portfeljem, kao i u svakom drugom području, postoji mnogo izazova koje moramo imati na umu i na kraju - riješiti. Jedna od glavnih poteškoća je mogući nedostatak transparentnosti i problemi s tumačenjem modela umjetne inteligencije, zbog čega menadžerima može biti teško objasniti rezultate njihove suradnje s umjetnom inteligencijom. Ova složenost upotrebe može biti jedan od razloga zašto je usvajanje umjetne inteligencije u europskim fondovima relativno nisko. Od rujna 2022. samo 65 od 22.000 sredstava sa sjedištem u Europskoj uniji tvrdili su da koriste AI u svojim investicijskim procesima.

Europsko tijelo za financijska tržišta (ESMA) je identificirao čimbenici koji mogu pridonijeti niskoj stopi usvajanja, kao što je nedostatak jasnih regulatornih okvira i vještina umjetne inteligencije među upraviteljima fondova. Međutim, izazov objašnjenja ishoda umjetne inteligencije zbog složenosti modela također može biti jedan od čimbenika koji opravdavaju nisku stopu usvajanja. Valjda ćemo s vremenom saznati.

U ovom trenutku, čini se da je umjetna inteligencija još daleko od potpune zamjene stvarnih ljudi u industriji upravljanja imovinom. Uz to, transparentnost, odnos povjerenja i kontakt između klijenata i stručnjaka za upravljanje i dalje su ključne karakteristike, sada više nego ikada.

Ipak, ne možemo poreći da umjetna inteligencija sa sobom donosi nove i uzbudljive alate koji se mogu koristiti u lancu vrijednosti, a potencijal ovih alata mogao bi stvarno promijeniti način na koji industrija danas izgleda.