Portfóliókezelés: A mesterséges intelligencia minden módja átalakítja a modern eszközstratégiákat

A mesterséges intelligencia térnyerése nyilvánvalóan számos iparágat érintett, és a pénzügyi ágazat azok közé tartozik, amelyeket a leginkább érintettek . Például a GPT-3.5-höz hasonló modellek tavalyi nyilvános bevezetése megnövelte az érdeklődést a mesterséges intelligencia alkalmazása iránt, hogy segítse az alapkezelők elemzési, kockázatkezelési és döntéshozatali képességeit.

Így az AI-eszközöket a piaci értékelések pontosabbá tétele és a kockázatok hatékonyabb kezelése érdekében valósítják meg. A portfóliómenedzserektől azt várják, hogy tisztábban értékeljék a piaci mozgásokat, szűkítsék a megfelelő befektetési lehetőségeket és kezeljék a kockázatokat, amikor gépi tanulási algoritmusokat, természetes nyelvi feldolgozást és mesterséges intelligencia eszközöket alkalmaznak kereskedésükben.

A gépi tanulási algoritmusok, valamint a természetes nyelvű feldolgozó eszközök integrálása a kulcsfontosságú szereplők kereskedési stratégiáiba segíti őket ezen folyamatok hatékonyságának növelésében, és gyorsabb és pontosabb befektetési döntésekkel, valamint prediktív elemzéssel versenyelőnyhöz jutnak.

Az elmúlt évtizedekben a mesterséges intelligenciát a pénzügyi szektor különböző szektoraiban vezették be. A háttérirodában ML algoritmusokat használnak a végrehajtási naplók anomáliáinak felderítésére, a gyanús tranzakciók észlelésére, valamint a kockázatok kezelésére, ami növeli a hatékonyságot és a biztonságot. A front office-ban az AI segít az ügyfelek szegmentálásában, az ügyfélszolgálati folyamatok automatizálásában és a származékos termékek árazásának optimalizálásában.

Mindazonáltal a legérdekesebb része az AI-képességek a pénzügyek vételi oldalára vonatkozóan – a piaci zajok közepette előrejelző jelek azonosítása jelentős mennyiségű adat lehető leggyorsabb elemzésével. Ilyen alkalmazások lehetnek például az idősoros előrejelzések, a piacok szegmentálása és természetesen az eszközportfóliók kezelése. A mesterséges intelligencia hatalmas adathalmazok feldolgozására és elemzésére kínált lehetőségei segítenek megtalálni azokat a finom mintákat, amelyeket a hagyományos módszerek valószínűleg figyelmen kívül hagynak.

A portfólióoptimalizálás több évtizede bevett gyakorlat, amely jelentősen fejlődött az adattudomány fejlődése és a fejlett számítási technikák bevezetése során. A klasszikus megközelítéseket, mint például Markowitz Modern Portfolio Theory (1952) és Capital Asset Pricing Model (1964) több mint 50 évvel ezelőtt vezették be, de még mindig aktuálisak. Napról napra azonban egyre nyilvánvalóbbá válik a nemlineáris kockázatkezelési korlátok és a múltbeli adatoktól való függésük.

A kulcsszereplők, például a Renaissance Technologies, a DE Shaw és a Two Sigma Investments által széles körben alkalmazott gyakorlatok, mint a kockázatmodellezés, forgatókönyv-elemzés és mennyiségi kereskedés, összetettebb és fejlettebb algoritmusok megvalósításához vezettek. Emellett az iparágra az elmúlt években nagy hatással volt az AI, mivel a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia pontosabbá tette a prediktív elemzést, és ugyanezt tette a személyre szabott befektetési stratégiák és az automatizált összetett döntéshozatali folyamatok esetében is.

Ez a mesterséges intelligencia által vezérelt átalakítás lehetővé tette a portfóliókezelők számára, hogy valós időben feldolgozzák az adatok hatalmas tömbjét, és megoldják a három fő kihívást:

• Skálázhatóság: A több eszközről és a globális piacról származó nagyméretű adatok kezelése és elemzése mostantól könnyebben elvégezhető.

• Komplex döntéshozatal: A mesterséges intelligencia több tényezőt „szem előtt tarthat”, beleértve a pszichológiai és viselkedési elemzéseket is a döntéshozatali folyamatokban.

• Alkalmazkodóképesség: A mesterséges intelligencia rendszerek megállás nélkül tanulhatnak és alkalmazkodhatnak az új piaci feltételekhez, segítve a menedzsereket a stratégiák gyors kiigazításában.

Szerint Global Market Insights , az Asset Management piacon az AI értéke 2,5 milliárd USD volt, és a CAGR 24%-os növekedése várható a következő 10 évben. Érdekes módon a portfólióoptimalizálás vezető szerepet tölt be az alkalmazások szerinti globális piacszegmentációban, ezt követi az adatelemzés. a piaci részesedés 25%-a .

A mesterséges intelligencia által vezérelt vagyonkezelési megoldások elterjedésének és befektetéseinek fokozása, valamint az AI portfólióoptimalizálásban való gyakorlati felhasználásának kiemelése.

AI átvétele a portfóliókezelésben:

A mesterséges intelligencia bevezetése a vagyonkezelési ágazaton belül nem új trend; az elmúlt években növekedést mutatott, de még mindig kevés piaci szereplőre korlátozódik, nevezetesen a fedezeti alapokra, a mennyiségi menedzsment irodákra, a nagy kutatórészlegekre és az informatikai szolgáltatásokat használó pénzügyi intézményekre.

Az AI-nak már számos alkalmazási területe van:

Portfólió optimalizálás

Az AI jelentősen javítja a portfólióépítés optimalizálásának folyamatát. Például Markowitz modern portfólióelméletének klasszikus megközelítése, amely konvex optimalizálási koncepciókra támaszkodik, a kortárs AI-vezérelt módszerek előfutáraként szolgál. Ennek az alapelméletnek az az oka, hogy olyan kulcsfontosságú, hogy ez képezi az alapot, amely alapján az AI algoritmusok tovább módosíthatják és finomíthatják a befektetési stratégiákat.

Manapság az AI kiterjeszti ezt az elméletet az adatok új dimenzióinak feltárásával és fejlett elemzési technikák integrálásával. Ez a kibővített adatképesség árnyaltabb és megalapozottabb döntéshozatalt tesz lehetővé – ezt a gyakorlatot széles körben alkalmazzák az iparágban.

Alapvető elemzés

Bizonyos mesterséges intelligencia technikák tökéletesen kompatibilisek a mennyiségi irányítással, nagy mennyiségű adatot használva a vállalati alapokról, a makrogazdasági környezetről vagy a piaci feltételekről. A gépi tanulási algoritmusok bonyolult, nem lineáris kapcsolatokat találhatnak a különböző változók között, és természetesen olyan trendeket is észlelhetnek, amelyeket az elemzők nem.

Szövegelemzés

A szövegelemzés az AI másik alkalmazása a fundamentális elemzésben. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) segítségével az AI feldolgozza és elemzi a szöveges forrásokat, például a vállalati eredményjelentéseket, a központi banki sajtóközleményeket és a pénzügyi híreket. Az NLP-n keresztül az AI gazdaságilag és pénzügyileg fontos információkat nyerhet ki ezekből a strukturálatlan adatokból. Ezáltal olyan mennyiségi és szisztematikus mérőszámot ad, amely javítja és segíti az emberi értelmezéseket.

Kereskedelmi tevékenységek

Az AI képességei rendkívül hasznosak a kereskedésben, ahol a tranzakciók összetettsége és a gyorsaság igénye egyensúlyban van. Az AI támogatja az algoritmikus kereskedést a folyamat számos szakaszának automatizálásával, javítva a pénzügyi piacokon kezelt tranzakciók hatékonyságát.

Befektetési tanácsadó szolgáltatások

Az AI lehetőséget nyitott a személyre szabott befektetési tanácsadási szolgáltatások szélesebb kínálatára, alacsonyabb költségek mellett. Ezek a rendszerek összetett algoritmusokat használnak a valós idejű piaci adatok feldolgozására, és az ügyfelek egyedi igényeihez a legmegfelelőbb stratégiákat dolgozzák ki a megtérülési céljaik és kockázati profiljaik alapján.

Kockázatkezelés

A kockázatkezelésben a mesterséges intelligencia különféle „valószínű, de nemkívánatos” forgatókönyvek modellezésével segít, amelyek viszont erősítik a hagyományos gyakorlatokat, amelyek csak a valószínű kimenetelekre összpontosítanak.

Mesterséges intelligencia (AI) technikák és eszközök a portfóliókezelésben

Gépi tanulási algoritmusok:

A klasszikus gépi tanulási módszerek még mindig nagyon népszerűek a portfóliókezelésben, és ezek a következők: Lineáris modellek, beleértve a közönséges legkisebb négyzeteket, a Ridge-regressziót és a Lasszó-regressziót. Ezeket gyakran kombinálják a Mean-Variance Optimization eljárással és a mátrixbontási technikákkal, mint például a Singular Value Decomposition (SVD) és a Főkomponens-elemzés (PCA), amelyek alapvetőek az eszközviszonyok megértésében és a portfólióallokációk optimalizálásában.

E klasszikus megközelítések és a modernebb módszerek között helyezkednek el a Support Vector Machines (SVM-ek). Bár az SVM-eket a gyakorlatban használják, ezek nem olyan általánosan elterjedtek, de jelentős szerepet játszanak, különösen az állomány teljesítményének előrejelzését célzó osztályozási feladatokban.

Ezek a feladatok általában magukban foglalják annak előrejelzését, hogy egy részvény nyereséget vagy veszteséget ér-e el, a múltbeli pénzügyi adatok felhasználásával, beleértve a részvényárfolyam-ingadozásokat és a kereskedési volumeneket az eszközök kategóriákba sorolásához és teljesítményük előrejelzéséhez.

Ha a modernebb módszerekről beszélünk, a neurális hálózatok jelentős előrelépéseket mutatnak a portfóliókezelés gépi tanulásában, és továbbfejlesztett képességeket kínálnak olyan összetett, nem lineáris minták modellezésére, amelyeket a hagyományos modellekkel nehéz megragadni. A neurális hálózatokon kívül más klasszikus megközelítések, mint például a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás tovább javítják és finomítják az adatelemzést, lehetővé téve a finom piaci jelzések felfedezését és kiaknázását.

Az újabb megközelítések, mint például a megerősítési tanulás és a mélyreható Q-learning ezeket a tulajdonságokat a gyors döntéshozatali környezetbe hozzák, ahol a portfóliók valós időben módosíthatók a pénzügyi eredmények optimalizálása érdekében a piaci visszajelzésekből tanult rendszer alapján.

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP):

A természetes nyelvi feldolgozási technikák, mint például a hangulatelemzés, segíthetnek a gyakori vélemények kiválasztásában, például újságcikkek, közösségi média bejegyzések és elemzői jelentések közül. Ezenkívül a portfóliómenedzserek elemezhetik a pénzügyi médiában használt nyelvezetet, beleértve a cégek eredményjelentéseit is, hogy átérezhessék a befektetői hangulatot és előre jelezzék a piaci mozgásokat, amelyek mindegyike kulcsfontosságú információ a döntéshozatali folyamatban.

Kvantitatív kereskedési stratégiák:

A nagyfrekvenciás kereskedésre (HFT) szakosodott cégek, például azok, amelyek mesterséges intelligencia által vezérelt kvantitatív kereskedési algoritmusokat alkalmaznak, pénzt keresnek a piacon csak egy pillanatra fellépő hatékonysági hiányosságokkal. Ezek a cégek gépi tanulási technológiát használnak a releváns piaci információk rendkívül nagy sebességű elemzésére, és akár egy ezredmásodperces precíz időzítéssel adnak le megrendeléseket.

Az ilyen gyors végrehajtás lehetővé teszi számukra, hogy kihasználják az arbitrázs lehetőségeket, és maximalizálják a profitot azáltal, hogy gyorsabban lépnek fel az árkülönbségek ellen, mint a versenytársak. Míg a Renaissance Technologies kvantitatív kereskedési megközelítéseiről ismert, fontos szem előtt tartani szélesebb stratégiáját, amely a hagyományos HFT gyakorlatoktól különböző tartási időszakokat foglal magában, amelyek főként a sebességre összpontosítanak.

Magyarázható AI (XAI):

A LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) egy kiemelkedő XAI-módszer, amelyet az összetett gépi tanulási modellek kimeneteinek érthetőbbé tételére használnak. A portfóliókezelésben ez a módszer nagyon értékes lehet annak értelmezésében, hogy a black-box modellek hogyan készítenek előrejelzéseket. A bemeneti adatok felhasználásával és a modell kimeneteire gyakorolt hatás elemzésével a LIME segít a portfóliókezelőknek és az adatkutatóknak meghatározni, hogy mely jellemzők befolyásolják jobban a befektetési döntéseket, mint mások.

Ez a folyamat elősegíti a mesterséges intelligencia által megerősített döntések átláthatóságát, és támogatja az arra irányuló erőfeszítéseket, hogy ellenőrizzék és javítsák ezeknek a modelleknek a megértését. Míg azonban a LIME javítja a modell viselkedésének megértését, a modellek általános megbízhatóságának értékelése további validációs technikákat igényel.

AI a megfelelőségben és felügyeletben:

Az AI tech fontos szerepet játszik a szabályozási kereteknek való megfelelés biztosításában és a befektetési korlátozások figyelemmel kísérésében a pénzügyi ágazaton belül. E folyamatok automatizálásával az AI-rendszerek segítenek a pénzügyi cégeknek abban, hogy hatékonyabban, pontosabban ragaszkodjanak a jogi normákhoz, és ne kerüljenek bajba. Ez a technológia nagyon értékes a nagy volumenű tranzakciók és a különféle portfóliótevékenységek megfelelőségének felügyeletében, ahol gyorsan (valójában azonnal) azonosítani tudja a szabályozási követelményektől vagy belső irányelvektől való eltéréseket.

Ezenkívül a mesterséges intelligencia használata minimálisra csökkenti az emberi hibák kockázatát, ami döntő fontosságú a nagy téttel bíró szabályozási környezetekben, ahol a hibák jogi és pénzügyi következményekkel járhatnak.

Portfólió újraegyensúlyozása:

Az automatizált újraegyensúlyozásban az AI-alkalmazások kulcsfontosságúak az ideális eszközallokáció fenntartásához. Kiigazíthatják a portfóliókat a piaci változásokra vagy a befektető kockázati profiljának változásaira reagálva, ami biztosítja a stratégiai befektetési célokhoz való igazodást.

Tágabb látásmódban

A kifejezetten befektetésre tervezett alkalmazások mellett a mesterséges intelligencia vagyonkezelési üzletágon belüli fejlesztési lehetőségei széleskörűnek tűnnek. Annak ellenére azonban, hogy a működési lánc különböző szakaszaiban ösztönösen látjuk az egyes munkák automatizálásának lehetőségét, még mindig nehéz teljes mértékben előre látni a mesterséges intelligencia bomlasztó erejét. Ennek az az oka, hogy a mesterséges intelligencia várhatóan új alkalmazási szektorokat fog kiváltani, ha további előrelépések születnek.

Figyelnünk kell a mesterséges intelligencia korlátaira, valamint azokra a veszélyekre, amelyeket a portfóliókezelés egyes aspektusaira jelent, annak ellenére, hogy lehetővé tette a technológiai fejlődést és a termelékenység növelését a mesterséges intelligencia használatával. Először is, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási megközelítések olyan adatokra támaszkodnak, amelyeket a tanulási algoritmusok táplálására használnak.

Szükséges, hogy ezek az adatok jó minőségűek legyenek a frissítések, a pontosság, a teljesség és a reprezentativitás szempontjából.

A nem mindig rendelkezésre álló igen nagy adatmennyiség követelménye mellett az a helyzet, hogy ezeknek az adatoknak jó minőségűnek kell lenniük. Minden más esetben a prediktív modellekkel nyert eredmények nem megbízhatóak vagy rugalmasak.

Ezen túlmenően az algoritmusok téves feltételezéseket is tehetnek, ha irreleváns trendeket vesznek ki az elemzett adatkészletből, ami téves következtetésekhez vezethet. Ez durva fogást, túl éles ugrásokat és a lehető legkisebb összeomlást eredményezhet. A piaci verseny elvesztése annak köszönhető, hogy sok, ugyanazt az AI-algoritmust kezelő piaci szereplő egyszerre hibás döntést hozhat, vagy hasonló módon reagálhat egy valós idejű körülményre. Egy ilyen kockázat végzetessé válhat.

Annak ellenére, hogy a mesterséges intelligencia potenciális előnyei a portfóliókezelésben, mint minden területen, rengeteg kihívást kell szem előtt tartanunk, és végül – kezelnünk kell. Az egyik fő nehézség az AI-modellek átláthatóságának és értelmezési problémáinak esetleges hiánya, ami kihívást jelenthet a vezetők számára, hogy elmagyarázzák az AI-val folytatott együttműködésük eredményeit. Ez a felhasználási összetettség lehet az egyik oka annak, hogy az MI alkalmazása az európai alapokban viszonylag alacsony. 2022 szeptemberétől csak 65 a 22 000 alapból Az Európai Unióban székhellyel rendelkezők azt állították, hogy mesterséges intelligenciát alkalmaznak befektetési folyamataikban.

Az Európai Pénzpiaci Hatóság (ESMA) azonosította olyan tényezők, amelyek hozzájárulhatnak az alacsony elfogadási arányhoz, mint például a világos szabályozási keretek és az AI-készségek hiánya az alapkezelők körében. Azonban az AI-eredmények magyarázatának kihívása a modell összetettsége miatt is lehet az egyik olyan tényező, amely indokolja az alacsony elfogadási arányt. Azt hiszem, idővel megtudjuk.

Ezen a ponton úgy tűnik, hogy a mesterséges intelligencia még mindig nagyon messze van attól, hogy teljesen leváltsa a valódi embereket a vagyonkezelési iparágban. Ennek ellenére az átláthatóság, a bizalmi kapcsolat, valamint az ügyfelek és a menedzsment szakértők közötti kapcsolat továbbra is kulcsfontosságú jellemzők, most még inkább, mint valaha.

Mégsem tagadhatjuk, hogy a mesterséges intelligencia új és izgalmas eszközöket hoz magával, amelyek felhasználhatók az értékláncban, és ezekben az eszközökben rejlő lehetőségek valóban megváltoztathatják az iparág mai megjelenését.