![Search icon](https://hackernoon.imgix.net/search-new.png?w=19&h=19)
Ny fiakaran'ny AI dia mazava ho azy fa nisy fiatraikany tamin'ny indostria isan-karazany, ary ny indostrian'ny famatsiam-bola dia anisan'ireo voa mafy indrindra . Ohatra, ny fandefasana ampahibemaso ny maodely toa ny GPT-3.5 tamin'ny taon-dasa dia nitombo ny fahalianany amin'ny fampiasana AI mba hanampy amin'ny fampitomboana ny fahaizan'ny mpitantana vola amin'ny famakafakana, ny fitantanana ny risika ary ny fanapahan-kevitra.
Noho izany, ny fitaovana AI dia ampiharina mba hahatonga ny fanombanana ny tsena ho marina kokoa sy hitantana ny risika amin'ny fomba mahomby kokoa. Ny tompon'andraikitra amin'ny portfolio dia andrasana hanao fanombanana mazava kokoa momba ny fihetsiky ny tsena, hametra ny safidin'ny fampiasam-bola mety, ary hitantana ny risika rehefa mampihatra ny algorithm amin'ny fianarana milina, fanodinana fiteny voajanahary, ary fitaovana faharanitan-tsaina artifisialy amin'ny varotra.
Ny fampidirana ireo algorithm amin'ny fianarana milina, ary koa ny fitaovana fanodinana fiteny voajanahary amin'ny paikady ara-barotra ataon'ireo mpilalao fototra, dia manampy azy ireo hampitombo ny fahombiazan'ireo dingana ireo ary hahazo tombony amin'ny fifaninanana miaraka amin'ny fanapahan-kevitra fampiasam-bola haingana sy marina kokoa ary fanadihadiana mialoha.
Tao anatin'ny folo taona farany, ny AI dia nampiharina tamin'ny sehatra samihafa amin'ny indostrian'ny fitantanam-bola. Ao amin'ny birao aoriana, ny algorithm ML dia ampiasaina hitadiavana tsy mety amin'ny diary famonoana, hamantarana ny fifampiraharahana mampiahiahy, ary hitantana ny loza mety hitranga, mitarika ho amin'ny fahombiazana sy fiarovana. Ao amin'ny birao eo anoloana, AI dia manampy amin'ny fizarana mpanjifa, manara-maso ny fizotran'ny fanohanan'ny mpanjifa, ary manatsara ny vidin'ny derivatives.
Na izany aza, ny ampahany manitikitika indrindra amin'izany dia ny fahaizan'ny AI ho an'ny lafiny fividianana ara-bola - famantarana famantarana mialoha ao anatin'ny tabataban'ny tsena amin'ny famakafakana angon-drakitra be dia be haingana araka izay tratra. Ohatra, ny fampiharana toy izany dia mety ahitana ny vinavina andiam-potoana, ny fizarana tsena, ary mazava ho azy, ny fitantanana ny portfolio-n'ny fananana. Ny fahafahan'ny AI amin'ny fanodinana sy famakafakana angon-drakitra midadasika dia manampy amin'ny fitadiavana lamina saro-pady izay mety tsy ho hitan'ny fomba nentim-paharazana.
Ny fanatsarana ny portfolio dia fomba fanao mahazatra nandritra ny am-polony taona maro, nivoatra be teo ambanin'ny fivoaran'ny siansa momba ny angona sy ny fampiharana ny teknika informatika mandroso. Ny fomba fiasa mahazatra, toy ny Markowitz's Modern Portfolio Theory (1952) sy Capital Asset Pricing Model (1964) dia nampidirina mihoatra ny 50 taona lasa izay saingy mbola mijanona ho manan-danja. Na izany aza, mihamiharihary isan'andro ny fetran'izy ireo amin'ny fitantanana ny risika tsy mitongilana sy ny fiankinan-doha amin'ny angona ara-tantara.
Ny fanao toy ny maodely risika, ny famakafakana scenario, ary ny varotra be dia be, nampiharin'ireo mpilalao fototra, toy ny Renaissance Technologies, DE Shaw, ary Two Sigma Investments dia nitarika ny fampiharana algorithm sarotra kokoa sy mandroso kokoa. Ankoatr'izay, ny indostrian'ny AI dia nisy fiantraikany be tamin'ny AI tato anatin'ny taona vitsivitsy, satria ny fianarana milina sy ny faharanitan-tsaina artifisialy dia nahatonga ny famakafakana vinavina ho marina kokoa, ary nanao toy izany koa tamin'ny paikady fampiasam-bola manokana sy ny fizotran'ny fanapahan-kevitra sarotra.
Ity fanovàna entin'ny AI ity dia nahafahan'ny mpitantana ny portfolio-n'ny fitantanana angon-drakitra marobe amin'ny fotoana tena izy ary namaha ireo fanamby telo lehibe:
Araka ny
Fampitomboana ny fananganana sy fampiasam-bola amin'ny vahaolana amin'ny fitantanana ny fananan'ny AI ary manasongadina ny fampiasana azo ampiharina ny AI amin'ny fanatsarana ny portfolio.
Ny fananganana AI ao anatin'ny indostrian'ny fitantanana fananana dia tsy fironana vaovao; Nahita fitomboana tato anatin'ny taona vitsivitsy izany saingy mbola voafetra ho an'ny mpilalao tsena vitsivitsy dia ny hedge fund, birao fitantanana fatra, sampana fikarohana lehibe ary andrim-bola mampiasa serivisy IT.
Efa misy sehatra fampiharana ho an'ny AI:
Ny AI dia manatsara ny fizotran'ny fanatsarana ny fananganana portfolio. Ohatra, ny fomba fanao mahazatra an'i Markowitz's Modern Portfolio Theory, izay miantehitra amin'ny foto-kevitra optimization convex, dia toy ny mpialoha lalana ny metodolojian'ny AI ankehitriny. Ny antony maha-zava-dehibe an'io teoria fototra io dia izy io no fototry ny algorithm AI afaka manova sy manatsara kokoa ny paikady fampiasam-bola.
Amin'izao fotoana izao, ny AI dia manitatra ity teoria ity amin'ny alàlan'ny fijerena ny haben'ny angona vaovao sy ny fampidirana ireo teknika famakafakana mandroso. Ity fahaiza-manaon'ny angon-drakitra miitatra ity dia mamela ny fandraisana fanapahan-kevitra miorim-paka sy mahalalàna kokoa - fomba fanao efa nampiasaina tamin'ny indostria.
Ny teknika AI sasany dia mifanaraka tsara amin'ny fitantanana fatra, mampiasa angon-drakitra betsaka momba ny fototry ny orinasa, ny tontolo macroeconomic, na ny toetry ny tsena. Ny algorithm fianarana milina dia afaka mahita fifandraisana tsy mitongilana sarotra eo amin'ny fari-piainana samihafa ary mazava ho azy, mahita fironana izay tsy azon'ny mpandinika.
Ny famakafakana lahatsoratra dia fampiharana hafa an'ny AI amin'ny famakafakana fototra. Amin'ny fampiasana ny fanodinana fiteny voajanahary (NLP), ny AI dia manao sy manadihady loharanon-tsoratra toy ny tatitry ny fidiram-bolan'ny orinasa, ny famoahana an-gazety amin'ny banky foibe, ary ny vaovao ara-bola. Amin'ny alàlan'ny NLP, AI dia afaka mamoaka fampahalalana manan-danja ara-toekarena sy ara-bola avy amin'ity angona tsy voarafitra ity. Amin'ny fanaovana izany dia manome fandrefesana maro sy rafitra izay manatsara sy manampy ny fandikana ny olombelona.
Tena ilaina amin'ny varotra ny herin'ny AI, izay mifandanja ny fahasarotan'ny fifampiraharahana sy ny filàna haingana. AI dia manohana ny varotra algorithmika amin'ny alàlan'ny automatique dingana maro amin'ny dingana, manatsara ny fahombiazan'ny fifampiraharahana amin'ny tsenam-bola.
AI dia nanokatra fahafahana ho an'ny tolotra mivelatra kokoa amin'ny serivisy torohevitra momba ny fampiasam-bola manokana amin'ny vidiny mora kokoa. Ireo rafitra ireo dia mampiasa algorithm saro-pady mba hikarakarana ny angon-drakitra momba ny tsena amin'ny fotoana tena izy, mamorona paikady mety indrindra ho an'ny filan'ny mpanjifa tsirairay mifototra amin'ny tanjon'izy ireo miverina sy ny mombamomba ny risika.
Amin'ny fitantanana ny risika, AI dia manampy amin'ny alàlan'ny fanaovana modely amin'ny toe-javatra samihafa 'mety ho tsy tiana', izay manatsara ny fomba fanao mahazatra izay tsy mifantoka afa-tsy amin'ny vokatra azo inoana.
Ny fomba fianarana milina mahazatra dia mbola malaza be amin'ny fitantanana portfolio, ary izy ireo dia: Modely Linear, anisan'izany ny Kianjan'ny Ordinary Least, Ridge Regression, ary Lasso Regression. Matetika izy ireo no atambatra amin'ny fomba fiasa Mean-Variance Optimization sy ny teknika fanimbana matrix toy ny Singular Value Decomposition (SVD) sy Principal Component Analysis (PCA), izay fototra amin'ny fahatakarana ny fifandraisan'ny fananana sy ny fanatsarana ny fizarana portfolio.
Eo anelanelan'ireo fomba fanao mahazatra ireo sy ireo fomba maoderina kokoa dia ny Support Vector Machines (SVMs). Na dia ampiasaina amin'ny fampiharana aza ny SVM, dia tsy ampiasaina toy ny mahazatra izy ireo fa mitana anjara toerana lehibe, indrindra amin'ny asa fanasokajiana mikendry ny vinavina ny fahombiazan'ny tahiry.
Ireo asa ireo dia matetika ahitana ny faminaniany raha hahazo tombony na fatiantoka ny tahiry iray, amin'ny fampiasana angon-drakitra ara-bola ara-tantara ao anatin'izany ny fiovaovan'ny vidin'ny tahiry sy ny volan'ny varotra mba hametrahana ny fananana ho sokajy sy hanombantombana ny zava-bitany.
Raha miresaka momba ny fomba maoderina kokoa, ny tambajotra neural dia mampiseho fandrosoana lehibe amin'ny fianarana milina ho an'ny fitantanana portfolio ary manolotra fahaiza-manao nohatsaraina amin'ny famolavolana modely tsy misy tsipika sarotra izay sarotra alaina amin'ny modely nentim-paharazana. Ankoatra ny tambajotra neural, ny fomba fanao mahazatra hafa toy ny fianarana voaara-maso sy tsy voafehy dia manatsara sy manatsara kokoa ny famakafakana angon-drakitra, ka mahatonga ny fahitana sy ny fitrandrahana ireo famantarana tsena an-kolaka.
Ny fomba fiasa vaovao kokoa, toy ny Reinforcement Learning sy Deep Q-Learning dia mitondra ireo toetra ireo amin'ny tontolo fandraisana fanapahan-kevitra haingana, izay ahafahan'ny portfolio azo amboarina amin'ny fotoana tena izy mba hanamafisana ny vokatra ara-bola mifototra amin'ny fianarana rafitra avy amin'ny valin'ny tsena.
Ny teknika fanodinana ny fiteny voajanahary toy ny famakafakana fihetseham-po dia afaka manampy amin'ny fisafidianana sy hisafidy hevitra iraisana amin'ny zavatra toy ny lahatsoratra an-gazety, lahatsoratra amin'ny media sosialy, ary tatitra momba ny mpandalina. Fanampin'izany, afaka mamakafaka ny fiteny ampiasaina amin'ny haino aman-jery ara-bola ihany koa ny mpitantana ny portfolio, ao anatin'izany ny tatitry ny fidiram-bolan'ny orinasa, mba hahatsapana ny fihetseham-pon'ny mpampiasa vola sy haminavina ny fihetsehan'ny tsena, izay tena zava-dehibe amin'ny dingan'ny fandraisana fanapahan-kevitra.
Ny orinasa izay manam-pahaizana manokana amin'ny varotra avo lenta (HFT), toa an'ireo izay mampiasa algorithm ara-barotra amin'ny AI-powered quantitative, dia mahazo vola amin'ny tsy fahombiazana mitranga vetivety eo amin'ny tsena. Mampiasa teknolojia fianarana milina ireo orinasa ireo mba hamakafaka ny mombamomba ny tsena mifandraika amin'ny hafainganam-pandeha avo dia avo ary mametraka baiko amin'ny fotoana voafaritra tsara ao anatin'ny iray milisegondra.
Ny famonoana haingana toy izany dia ahafahan'izy ireo mahazo tombony amin'ny fahafahana arbitrage ary mampitombo ny tombony amin'ny alàlan'ny fandraisana andraikitra amin'ny tsy fitoviana amin'ny vidiny haingana kokoa noho ny mpifaninana. Raha ny Renaissance Technologies dia fantatra amin'ny fomba fiasa ara-barotra be dia be, dia zava-dehibe ny mitadidy ny paikadiny midadasika izay ahitana fe-potoana fitazonana isan-karazany amin'ny fomba fanao HFT nentim-paharazana, izay mifantoka indrindra amin'ny hafainganam-pandeha.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) dia fomba XAI malaza ampiasaina mba hahatonga ny vokatra azo avy amin'ny maodely fianarana milina sarotra kokoa. Amin'ny fitantanana portfolio, ity fomba ity dia mety ho tena sarobidy amin'ny fandikana ny fomba anaovan'ny modely mainty-boaty maminavina. Amin'ny alàlan'ny fampiasana angona fampidirana sy famakafakana ny fiantraikan'ny vokatra modely, ny LIME dia manampy ny mpitantana ny portfolio sy ny mpahay siansa momba ny angona hamaritana hoe iza no mampiavaka ny fanapahan-kevitry ny fampiasam-bola mihoatra ny hafa.
Ity dingana ity dia manampy amin'ny fampivoarana ny mangarahara amin'ny fanapahan-kevitry ny AI ary manohana ny ezaka hanamarinana sy hanatsara ny fomba mora azo ireo modely ireo. Na izany aza, raha manatsara ny fahatakarantsika ny fitondran-tena modely ny LIME, ny fanombanana ny fahamendrehan'ny modely amin'ny ankapobeny dia misy teknika fanamarinana fanampiny.
Ny teknolojia AI dia mitana anjara toerana lehibe amin'ny fiantohana ny fanarahana ny rafitra mifehy sy ny fanaraha-maso ny famerana ny fampiasam-bola ao anatin'ny indostrian'ny vola. Amin'ny alàlan'ny fanaovana automatique ireo dingana ireo, ny rafitra AI dia manampy ny orinasa ara-bola hifikitra amin'ny fenitra ara-dalàna amin'ny fomba mahomby kokoa, marina kokoa, ary tsy ho sahirana. Ity teknolojia ity dia tena sarobidy amin'ny fanaraha-maso ny fanarahan-dalàna amin'ny volan'ny varotra sy ny hetsika portfolio isan-karazany, izay ahafahany mamantatra haingana (eo no ho eo, raha ny marina) ny fiviliana amin'ny fepetra takian'ny lalàna na ny torolàlana anatiny.
Ankoatr'izay, ny fampiasana AI dia manamaivana ny mety hisian'ny fahadisoan'ny olombelona, izay zava-dehibe amin'ny tontolo manara-penitra avo lenta izay mety hiteraka voka-dratsy ara-dalàna sy ara-bola ny fahadisoana.
Ny fampiharana AI amin'ny famerenam-bola mandeha ho azy dia zava-dehibe amin'ny fitazonana ny famatsiana fananana mety amin'ny fotoana. Azon'izy ireo atao ny manitsy ny portfolio ho valin'ny fiovan'ny tsena na ny fiovan'ny mombamomba ny risika amin'ny mpampiasa vola, izay miantoka ny fampifanarahana amin'ny tanjona fampiasam-bola stratejika.
Ho fanampin'ny fampiharana izay natao manokana ho an'ny fampiasam-bola, ny mety hisian'ny fampivoarana ny faharanitan-tsaina artifisialy ao anatin'ny orinasam-pitantanana fananana dia toa mivelatra. Na izany aza, na dia eo aza ny zava-misy fa hitantsika ho azy ny mety hisian'ny automatique asa manokana amin'ny dingana isan-karazany amin'ny rojo fampandehanana, dia mbola sarotra ny maminavina tanteraka ny hery manakorontana ny artificial intelligence. Izany dia satria ny AI dia antenaina hiteraka sehatra fampiharana vaovao rehefa misy fandrosoana fanampiny.
Tokony hotadidintsika ny fetran'ny faharanitan-tsaina artifisialy ary koa ny loza aterany amin'ny lafiny sasany amin'ny fitantanana portfolio, na dia eo aza ny zava-misy izay nahatonga ny fandrosoana ara-teknolojia sy ny fahazoana vokatra amin'ny fampiasana ny faharanitan-tsaina artifisialy. Voalohany indrindra, ny faharanitan-tsaina artifisialy sy ny fomba fianarana milina dia miankina amin'ny angon-drakitra ampiasaina hamahana ny algorithm fianarana.
Tsy maintsy manana kalitao avo lenta io angona io amin'ny resaka fanavaozana, fahamarinan-toerana, fahafenoana ary mahasolotena.
Ho fanampin'ny fepetra takiana amin'ny angon-drakitra be dia be, izay tsy misy foana, dia tsy maintsy manana kalitao tsara io data io. Amin'ny toe-javatra hafa rehetra, ny vokatra azo amin'ny fampiasana modely vinavina dia tsy azo itokisana na maharitra.
Ankoatr'izay, ny algorithm dia afaka manao tombantombana diso amin'ny alàlan'ny fisintonana fironana tsy misy ifandraisany amin'ny angon-drakitra voadinika, izay mety hitarika fanatsoahan-kevitra diso. Mety hiteraka fisamborana be dia be izany, hitsambikina maranitra loatra, ary fianjerana faran'izay bitika indrindra. Ny fahaverezan'ny fifaninanana tsena dia mety hitranga noho ny zava-misy fa maro amin'ireo mpandraharaha ara-barotra mitantana ny algorithm AI mitovy no mety handray fanapahan-kevitra diso miaraka na hanao fihetsika mitovy amin'ny toe-javatra tena izy. Mety hahafaty ny loza toy izany.
Na dia eo aza ny mety ho tombotsoa azo avy amin'ny AI amin'ny fitantanana portfolio, toy ny amin'ny sehatra rehetra, be dia be ny fanamby tokony hotadidintsika ary amin'ny farany - adiresy. Ny iray amin'ireo fahasahiranana lehibe dia ny tsy fahampian'ny mangarahara sy ny olana amin'ny fandikana ny maodely AI, izay mety ho sarotra ho an'ny mpitantana ny manazava ny vokatry ny fiaraha-miasan'izy ireo amin'ny AI. Ity fahasarotana amin'ny fampiasana ity dia mety ho iray amin'ireo antony mahatonga ny fananganana AI amin'ny vola eoropeana ho ambany. Hatramin'ny Septambra 2022,
Ny European Financial Markets Authority (ESMA)
Amin'izao fotoana izao, hita fa mbola lavitra ny fanoloana tanteraka ny olona tena izy ao amin'ny indostrian'ny fitantanana ny fananana. Raha lazaina izany, ny mangarahara, ny fifandraisan'ny fahatokisana, ary ny fifandraisana eo amin'ny mpanjifa sy ny manam-pahaizana momba ny fitantanana dia mbola toetra tena ilaina, mihoatra noho ny taloha.
Na izany aza, tsy azo lavina fa ny faharanitan-tsaina artifisialy dia mitondra fitaovana vaovao sy mampientam-po azo ampiasaina amin'ny rojo sanda, ary ny mety ho an'ireo fitaovana ireo dia mety hanova ny fomba fijerin'ny indostria ankehitriny.