Portfeļa pārvaldība: visi veidi, kā AI pārveido mūsdienu aktīvu stratēģijas

AI pieaugums acīmredzami ir ietekmējis dažādas nozares, un finanšu nozare ir viena no tām, kas ir ietekmētas visvairāk . Piemēram, tādu modeļu kā GPT-3.5 publiskā izlaišana pagājušajā gadā ir palielinājusi interesi par AI izmantošanu, lai palīdzētu palielināt fondu pārvaldnieku spējas analīzē, riska pārvaldībā un lēmumu pieņemšanā.

Tādējādi AI rīki tiek ieviesti, lai padarītu tirgus novērtējumus precīzākus un efektīvāk pārvaldītu riskus. Sagaidāms, ka portfeļa pārvaldnieki skaidrāk novērtēs tirgus kustības, sašaurinās piemērotu ieguldījumu izvēli un pārvaldīs riskus, tirdzniecībā izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, dabiskās valodas apstrādi un mākslīgā intelekta rīkus.

Mašīnmācīšanās algoritmu, kā arī dabiskās valodas apstrādes rīku integrācija galveno spēlētāju tirdzniecības stratēģijās palīdz viņiem palielināt šo procesu efektivitāti un iegūt konkurences priekšrocības, pieņemot ātrākus un precīzākus investīciju lēmumus un paredzot prognozēto analīzi.

Pēdējās desmitgadēs mākslīgais intelekts ir ieviests dažādās finanšu nozares nozarēs. Aizmugures birojā ML algoritmi tiek izmantoti, lai atrastu anomālijas izpildes žurnālos, atklātu aizdomīgus darījumus, kā arī pārvaldītu riskus, tādējādi palielinot efektivitāti un drošību. Pirmajā birojā AI palīdz segmentēt klientus, automatizēt klientu atbalsta procesus un optimizēt atvasināto instrumentu cenas.

Tomēr intriģējošākā tā daļa ir AI iespējas finanšu pirkšanas pusei — prognozējošo signālu identificēšana tirgus trokšņa apstākļos, pēc iespējas ātrāk analizējot ievērojamu datu apjomu. Piemēram, šādas lietojumprogrammas var ietvert laika rindu prognozēšanu, tirgu segmentēšanu un, protams, aktīvu portfeļu pārvaldību. AI iespējas apstrādāt un analizēt milzīgas datu kopas palīdz atrast smalkus modeļus, kurus tradicionālās metodes, iespējams, palaidīs garām.

Portfeļa optimizācija ir bijusi izplatīta prakse vairākus gadu desmitus, un tā ir ievērojami attīstījusies datu zinātnes attīstības un progresīvu skaitļošanas metožu ieviešanas laikā. Klasiskās pieejas, piemēram, Markowitz Modern Portfolio Theory (1952) un Capital Asset Pricing Model (1964) tika ieviestas pirms vairāk nekā 50 gadiem, bet joprojām ir aktuālas. Tomēr to ierobežojumi nelineārā riska apstrādē un atkarība no vēsturiskajiem datiem kļūst arvien acīmredzamāki ar katru dienu.

Tādas prakses kā riska modelēšana, scenāriju analīze un kvantu tirdzniecība, ko plaši ieviesuši galvenie spēlētāji, piemēram, Renaissance Technologies, DE Shaw un Two Sigma Investments, ir noveduši pie sarežģītāku un progresīvāku algoritmu ieviešanas. Turklāt AI pēdējos gados ir ļoti ietekmējusi nozari, jo mašīnmācība un mākslīgais intelekts ir padarījuši prognozējošo analīzi precīzāku un to pašu darījuši personalizētām ieguldījumu stratēģijām un automatizētiem sarežģītiem lēmumu pieņemšanas procesiem.

Šī mākslīgā intelekta vadītā transformācija ir ļāvusi portfeļu pārvaldniekiem reāllaikā apstrādāt plašu datu klāstu un atrisināt trīs galvenās problēmas:

• Mērogojamība: lielapjoma datu pārvaldīšana un analīze no vairākiem aktīviem un globālajiem tirgiem tagad ir vieglāk izdarāma.

• Sarežģīta lēmumu pieņemšana: AI lēmumu pieņemšanas procesos var “paturēt prātā” vairāk faktoru, tostarp psiholoģisko un uzvedības analīzi.

• Pielāgojamība: AI sistēmas var mācīties bez pārtraukuma un pielāgoties jauniem tirgus apstākļiem, palīdzot vadītājiem ātri pielāgot stratēģijas.

Saskaņā ar Globālā tirgus ieskats , AI Asset Management tirgū tika novērtēta USD 2,5 miljardu vērtībā, un ir paredzams, ka CAGR nākamajos 10 gados pieaugs par 24%. Interesanti, ka portfeļa optimizācija ir vadošā globālā tirgus segmentācijā pēc lietojumprogrammām, kam seko datu analīze, kas veido 25% no tirgus daļas .

Palielināta AI nodrošināto līdzekļu pārvaldības risinājumu ieviešana un ieguldījumi tajos un izcelt AI praktisko izmantošanu portfeļa optimizācijā.

AI ieviešana portfeļa pārvaldībā:

AI ieviešana aktīvu pārvaldības nozarē nav jauna tendence; pēdējos gados tas ir pieaudzis, bet joprojām ir ierobežots ar nelielu skaitu tirgus dalībnieku, proti, riska ieguldījumu fondiem, kvantitatīvās pārvaldības birojiem, lielām pētniecības nodaļām un finanšu iestādēm, kas izmanto IT pakalpojumus.

AI jau ir daudz pielietojuma jomu:

Portfeļa optimizācija

AI ievērojami uzlabo portfeļa veidošanas optimizācijas procesu. Piemēram, Markowitz modernās portfeļa teorijas klasiskā pieeja, kas balstās uz izliektām optimizācijas koncepcijām, kalpo kā priekštecis mūsdienu AI vadītām metodoloģijām. Iemesls, kāpēc šī pamata teorija ir tik svarīga, ir tas, ka tā veido pamatu, no kura AI algoritmi var turpināt mainīt un pilnveidot ieguldījumu stratēģijas.

Mūsdienās mākslīgais intelekts paplašina šo teoriju, izpētot jaunas datu dimensijas un integrējot progresīvas analītiskās metodes. Šī paplašinātā datu iespēja ļauj pieņemt niansētākus un pārdomātākus lēmumus — šī prakse ir plaši izmantota nozarē.

Fundamentālā analīze

Dažas mākslīgā intelekta metodes ir lieliski saderīgas ar kvantitatīvo pārvaldību, izmantojot lielu datu apjomu par uzņēmuma pamatiem, makroekonomisko vidi vai tirgus apstākļiem. Mašīnmācīšanās algoritmi var atrast sarežģītas nelineāras attiecības starp dažādiem mainīgajiem un, protams, atklāt tendences, kuras analītiķi nevar.

Teksta analīze

Tekstuālā analīze ir vēl viens AI pielietojums fundamentālajā analīzē. Izmantojot dabiskās valodas apstrādi (NLP), AI apstrādā un analizē teksta avotus, piemēram, korporatīvo ieņēmumu pārskatus, centrālās bankas preses relīzes un finanšu ziņas. Izmantojot NLP, AI var iegūt ekonomiski un finansiāli svarīgu informāciju no šiem nestrukturētajiem datiem. To darot, tas nodrošina kvantitatīvu un sistemātisku pasākumu, kas uzlabo un palīdz cilvēka interpretācijām.

Tirdzniecības aktivitātes

AI spējas ir ārkārtīgi noderīgas tirdzniecībā, kur darījumu sarežģītība un nepieciešamība pēc ātruma ir līdzsvarā. AI atbalsta algoritmisko tirdzniecību, automatizējot daudzus procesa posmus, uzlabojot finanšu tirgos pārvaldīto darījumu efektivitāti.

Investīciju konsultāciju pakalpojumi

AI ir pavērusi iespēju plašākam personalizētu ieguldījumu konsultāciju pakalpojumu piedāvājumam par zemākām izmaksām. Šīs sistēmas izmanto sarežģītus algoritmus, lai apstrādātu reāllaika tirgus datus, izstrādājot individuālām klientu vajadzībām vispiemērotākās stratēģijas, pamatojoties uz viņu atdeves mērķiem un riska profiliem.

Riska vadība

Riska pārvaldībā mākslīgais intelekts palīdz, modelējot dažādus “iespējamus, bet nevēlamus” scenārijus, kas savukārt uzlabo tradicionālās prakses, kas koncentrējas tikai uz pārsvarā iespējamiem rezultātiem.

Mākslīgā intelekta (AI) metodes un rīki portfeļa pārvaldībā

Mašīnmācīšanās algoritmi:

Klasiskās mašīnmācīšanās metodes joprojām ir ļoti populāras portfeļa pārvaldībā, un tās ir: Lineārie modeļi, tostarp parastie mazākie kvadrāti, Ridža regresija un Laso regresija. Tie bieži tiek apvienoti ar vidējās novirzes optimizācijas procedūru un matricas sadalīšanas paņēmieniem, piemēram, Singular Value Decomposition (SVD) un galveno komponentu analīzi (PCA), kas ir pamats, lai izprastu aktīvu attiecības un optimizētu portfeļa sadalījumu.

Starp šīm klasiskajām pieejām un modernākām metodēm ir atbalsta vektora mašīnas (SVM). Lai gan praksē tiek izmantoti SVM, tie nav tik plaši izmantoti, bet tiem ir nozīmīga loma, jo īpaši klasifikācijas uzdevumos, kuru mērķis ir prognozēt krājumu veiktspēju.

Šie uzdevumi parasti ietver prognozēšanu, vai akcijas gūs peļņu vai zaudējumus, izmantojot vēsturiskos finanšu datus, tostarp akciju cenu svārstības un tirdzniecības apjomus, lai iedalītu aktīvus kategorijās un prognozētu to darbību.

Runājot par modernākām metodēm, neironu tīkli parāda lielus sasniegumus mašīnmācībā portfeļa pārvaldībai un piedāvā uzlabotas iespējas modelēt sarežģītus nelineārus modeļus, kurus ir grūti uztvert ar tradicionālajiem modeļiem. Papildus neironu tīkliem citas klasiskās pieejas, piemēram, uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās, vēl vairāk uzlabo un precizē datu analīzi, padarot iespējamu smalku tirgus signālu atklāšanu un izmantošanu.

Jaunākas pieejas, piemēram, pastiprināšanas mācīšanās un dziļa Q-Learning, ienes šīs īpašības ātras lēmumu pieņemšanas vidēs, kur portfeļus var pielāgot reāllaikā, lai optimizētu finanšu rezultātus, pamatojoties uz sistēmu, kas mācās no tirgus atsauksmēm.

Dabiskās valodas apstrāde (NLP):

Dabiskās valodas apstrādes metodes, piemēram, noskaņojuma analīze, var palīdzēt izvēlēties izplatītākos viedokļus, piemēram, laikrakstu rakstus, sociālo mediju ziņas un analītiķu ziņojumus. Turklāt portfeļu pārvaldnieki var arī analizēt finanšu plašsaziņas līdzekļos, tostarp uzņēmumu peļņas pārskatos, lietoto valodu, lai izjustu investoru noskaņojumu un prognozētu tirgus kustības, un tas viss ir izšķiroša informācija lēmumu pieņemšanas procesā.

Kvantitatīvās tirdzniecības stratēģijas:

Uzņēmumi, kas specializējas augstfrekvences tirdzniecībā (HFT), piemēram, tie, kas izmanto AI darbinātus kvantitatīvos tirdzniecības algoritmus, pelna naudu no neefektivitātes, kas tirgū rodas tikai uz brīdi. Šie uzņēmumi izmanto mašīnmācīšanās tehnoloģijas, lai ārkārtīgi lielā ātrumā analizētu attiecīgo tirgus informāciju un veiktu pasūtījumus ar precīzu laiku līdz pat milisekundei.

Šāda ātra izpilde ļauj viņiem gūt labumu no arbitrāžas iespējām un palielināt peļņu, ātrāk nekā konkurenti rīkojoties, lai novērstu cenu atšķirības. Lai gan Renaissance Technologies ir pazīstama ar savām kvantitatīvajām tirdzniecības pieejām, ir svarīgi paturēt prātā tās plašāko stratēģiju, kas ietver dažādus turēšanas periodus no tradicionālās HFT prakses, kas galvenokārt ir vērsta uz ātrumu.

Izskaidrojams AI (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ir ievērojama XAI metode, ko izmanto, lai sarežģītu mašīnmācīšanās modeļu rezultātus padarītu saprotamākus. Portfeļa pārvaldībā šī metode var būt ļoti vērtīga, lai interpretētu, kā melnās kastes modeļi veido prognozes. Izmantojot ievades datus un analizējot ietekmi uz modeļa rezultātiem, LIME palīdz portfeļu pārvaldniekiem un datu zinātniekiem definēt, kuras funkcijas ietekmē ieguldījumu lēmumus vairāk nekā citas.

Šis process palīdz uzlabot AI veicinātu lēmumu pārskatāmību un atbalsta centienus pārbaudīt un uzlabot to, cik viegli ir saprast šos modeļus. Tomēr, lai gan LIME uzlabo mūsu izpratni par modeļu uzvedību, modeļu vispārējās uzticamības novērtēšana ietver papildu validācijas metodes.

AI atbilstībā un uzraudzībā:

AI tehnoloģijai ir liela nozīme, lai nodrošinātu atbilstību normatīvajiem regulējumiem un uzraudzītu ieguldījumu ierobežojumus finanšu nozarē. Automatizējot šos procesus, mākslīgā intelekta sistēmas palīdz finanšu uzņēmumiem efektīvāk, precīzāk ievērot juridiskos standartus un neiekļūt nepatikšanās. Šī tehnoloģija ir ļoti vērtīga, lai uzraudzītu atbilstību liela apjoma darījumu un dažādu portfeļa darbību gadījumos, kad tā var ātri (faktiski uzreiz) noteikt novirzes no normatīvajām prasībām vai iekšējām vadlīnijām.

Turklāt mākslīgā intelekta izmantošana samazina cilvēka kļūdu risku, kas ir ļoti svarīgi augsta līmeņa normatīvajā vidē, kur kļūdas var izraisīt juridiskas un finansiālas sekas.

Portfeļa līdzsvarošana:

AI lietojumprogrammas automatizētajā līdzsvarošanā ir ļoti svarīgas, lai laika gaitā saglabātu ideālu līdzekļu sadalījumu. Viņi var pielāgot portfeļus, reaģējot uz tirgus izmaiņām vai izmaiņām investora riska profilā, kas nodrošina atbilstību stratēģiskajiem ieguldījumu mērķiem.

Plašākā skatījumā

Papildus lietojumprogrammām, kas ir īpaši paredzētas ieguldījumiem, mākslīgā intelekta attīstības potenciāls aktīvu pārvaldības biznesā šķiet plašs. Tomēr, neskatoties uz to, ka mēs instinktīvi redzam iespēju automatizēt konkrētus darbus dažādos darbības ķēdes posmos, joprojām ir grūti pilnībā paredzēt mākslīgā intelekta graujošo spēku. Tas ir tāpēc, ka sagaidāms, ka mākslīgais intelekts radīs jaunas pielietojuma nozares, attīstot papildu sasniegumus.

Mums ir jāņem vērā mākslīgā intelekta ierobežojumi, kā arī apdraudējumi, ko tas rada dažiem portfeļa pārvaldības aspektiem, neskatoties uz to, ka tas ir ļāvis panākt tehnoloģiskus sasniegumus un produktivitātes pieaugumu, izmantojot mākslīgo intelektu. Pirmkārt, mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās pieejas balstās uz datiem, kas tiek izmantoti mācību algoritmu barošanai.

Ir nepieciešams, lai šie dati būtu augstas kvalitātes atjauninājumu, precizitātes, pilnīguma un reprezentativitātes ziņā.

Papildus prasībai pēc ļoti liela datu apjoma, kas ne vienmēr ir pieejams, šiem datiem ir jābūt kvalitatīviem. Jebkurā citā gadījumā konstatējumi, kas iegūti, izmantojot prognozēšanas modeļus, nav ticami vai elastīgi.

Turklāt algoritmi var arī izdarīt nepareizus pieņēmumus, no analizējamās datu kopas atlasot neatbilstošas tendences, kas var novest pie kļūdainiem secinājumiem. Tas var izraisīt rupju satveršanu, pārāk asus lēcienus un mazākās iespējamās avārijas. Konkurence tirgū var tikt zaudēta tādēļ, ka daudzi tirgus dalībnieki, kas pārvalda vienus un tos pašus AI algoritmus, var vienlaikus pieņemt nepareizu lēmumu vai līdzīgi reaģēt uz reāllaika apstākļiem. Šāds risks var kļūt letāls.

Neraugoties uz AI potenciālajiem ieguvumiem portfeļa pārvaldībā, tāpat kā jebkurā jomā, ir daudz izaicinājumu, kas mums jāpatur prātā un galu galā jārisina. Viena no galvenajām grūtībām ir iespējamais AI modeļu pārredzamības trūkums un interpretācijas problēmas, kas vadītājiem var radīt izaicinājumu izskaidrot savas sadarbības ar AI rezultātus. Šī izmantošanas sarežģītība var būt viens no iemesliem, kāpēc AI ieviešana Eiropas fondos ir salīdzinoši zema. No 2022. gada septembra tikai 65 no 22 000 fondiem Eiropas Savienībā, apgalvoja, ka izmanto AI savos ieguldījumu procesos.

Eiropas Finanšu tirgu iestāde (EVTI) ir identificējis faktori, kas var veicināt zemo pieņemšanas līmeni, piemēram, skaidru reglamentējošo sistēmu un AI prasmju trūkums fondu pārvaldnieku vidū. Tomēr izaicinājums izskaidrot AI rezultātus modeļa sarežģītības dēļ var būt arī viens no faktoriem, kas attaisno zemo ieviešanas līmeni. Laikam ar laiku to uzzināsim.

Šobrīd šķiet, ka mākslīgais intelekts joprojām ir tālu no tā, lai līdzekļu pārvaldības nozarē pilnībā aizstātu īstus cilvēkus. To sakot, caurspīdīgums, uzticības attiecības un kontakti starp klientiem un vadības ekspertiem joprojām ir ļoti svarīgas iezīmes tagad vairāk nekā jebkad agrāk.

Tomēr mēs nevaram noliegt, ka mākslīgais intelekts piedāvā jaunus un aizraujošus rīkus, ko var izmantot vērtību ķēdē, un šo rīku potenciāls patiešām varētu mainīt to, kā šī nozare izskatās šodien.