Управување со портфолио: Сите начини на кои вештачката интелигенција ги трансформира модерните стратегии за средства

Подемот на вештачката интелигенција очигледно влијаеше на различни индустрии, а финансиската индустрија е . На пример, јавното лансирање на модели како GPT-3.5 минатата година го зголеми интересот за користење на вештачката интелигенција за да помогне во зголемувањето на способностите на менаџерите на фондовите за анализа, управување со ризик и одлучување. меѓу оние кои беа најмногу погодени Така, алатките за вештачка интелигенција се имплементирани за да ги направат проценките на пазарот попрецизни и поефикасно да управуваат со ризиците. Од менаџерите на портфолиото се очекува да направат појасна проценка на движењата на пазарот, да ги ограничат соодветните избори за инвестирање и да управуваат со ризиците кога применуваат алгоритми за машинско учење, обработка на природен јазик и алатки за вештачка интелигенција во нивното тргување. Интеграцијата на алгоритмите за машинско учење, како и алатките за обработка на природни јазици во стратегиите за тргување на клучните играчи, им помага да ја зголемат ефикасноста на овие процеси и да добијат конкурентска предност со побрзи и попрецизни инвестициски одлуки и предвидлива аналитика. Во последните децении, вештачката интелигенција беше имплементирана во различни сектори на финансиската индустрија. Во задниот дел, ML алгоритмите се користат за пронаоѓање аномалии во дневниците за извршување, откривање сомнителни трансакции, како и управување со ризици, што доведува до зголемена ефикасност и безбедност. Во предниот дел, вештачката интелигенција помага да се сегментираат клиентите, да се автоматизираат процесите за поддршка на клиентите и да се оптимизираат цените на дериватите. Сепак, најинтригантниот дел од него се способностите на вештачката интелигенција за откупна страна на финансиите - идентификување на предвидливи сигнали во услови на пазарна бучава со анализа на значителни количини на податоци што е можно побрзо. На пример, таквите апликации може да вклучуваат предвидување временски серии, сегментирање на пазарите и секако, управување со портфолија на средства. Можностите на вештачката интелигенција да обработуваат и анализираат огромни збирки на податоци помагаат да се пронајдат суптилни обрасци кои традиционалните методи веројатно ќе ги пропуштат. Оптимизацијата на портфолиото е вообичаена практика веќе неколку децении, значително се развива со развојот на науката за податоци и имплементацијата на напредни пресметковни техники. Класичните пристапи, како што се Теоријата на модерното портфолио на Марковиц (1952) и Моделот на цените на капиталните средства (1964) беа воведени пред повеќе од 50 години, но сè уште остануваат релевантни. Сепак, нивните ограничувања во справувањето со нелинеарниот ризик и зависноста од историските податоци стануваат сè поочигледни од ден на ден. Практиките како моделирање на ризик, анализа на сценарија и квантно тргување, широко имплементирани од клучните играчи, како што се Renaissance Technologies, DE Shaw и Two Sigma Investments, доведоа до имплементација на посложени и напредни алгоритми. Покрај тоа, индустријата беше силно погодена од вештачката интелигенција во последниве години, бидејќи машинското учење и вештачката интелигенција ги направија предвидливите аналитики попрецизни и го направија истото со персонализираните инвестициски стратегии и автоматизираните сложени процеси на одлучување. Оваа трансформација водена од вештачка интелигенција им овозможи на менаџерите на портфолио да обработуваат огромни низи податоци во реално време и да ги решат трите главни предизвици: Управувањето и анализата на големи податоци од повеќе средства и глобални пазари сега е полесно да се направи. Приспособливост: ВИ може да „има на ум“ повеќе фактори, вклучително и психолошка и бихејвиорална анализа, во процесите на донесување одлуки. Комплексно донесување одлуки: Системите со вештачка интелигенција можат да учат без престан и да се прилагодуваат на новите пазарни услови, помагајќи им на менаџерите брзо да ги приспособат стратегиите. Приспособливост: Според , вештачката интелигенција на пазарот за управување со средства беше проценета на 2,5 милијарди американски долари и се очекува да порасне со CAGR од 24% во следните 10 години. Интересно е што Оптимизацијата на портфолио води во сегментацијата на глобалниот пазар по апликација, проследена со анализа на податоци, сметководство за . Увид на глобалниот пазар 25% од уделот на пазарот Зголемување на усвојувањето и инвестициите во решенија за управување со средства, напојувани со вештачка интелигенција и истакнување на практичната употреба на вештачката интелигенција во оптимизацијата на портфолиото. Усвојување на вештачката интелигенција во управувањето со портфолио: Усвојувањето на вештачката интелигенција во индустријата за управување со средства не е нов тренд; бележи раст во последниве години, но сè уште е ограничен на мал број играчи на пазарот, имено хеџ фондови, канцеларии за квантитативно управување, големи истражувачки оддели и финансиски институции кои користат ИТ услуги. Веќе има многу полиња на примена за вештачка интелигенција: Оптимизација на портфолио ВИ значително го подобрува процесот на оптимизација на конструкцијата на портфолиото. На пример, класичниот пристап на теоријата на модерното портфолио на Марковиц, кој се потпира на концептите за конвексна оптимизација, служи како претходник на современите методологии управувани од ВИ. Причината зошто оваа основна теорија е толку клучна е тоа што ја формира основата од која алгоритмите за вештачка интелигенција можат дополнително да ги менуваат и да ги усовршат инвестициските стратегии. Денес, вештачката интелигенција ја проширува оваа теорија со истражување на нови димензии на податоци и интегрирање на напредни аналитички техники. Оваа проширена способност за податоци овозможува повеќе нијансирано и информирано донесување одлуки - практика што е широко користена во индустријата. Фундаментална анализа Одредени техники за вештачка интелигенција се совршено компатибилни со квантитативното управување, користејќи големи количини на податоци за основите на компанијата, макроекономското опкружување или условите на пазарот. Алгоритмите за машинско учење можат да најдат сложени нелинеарни врски помеѓу различни променливи и, се разбира, да детектираат трендови што аналитичарите не можат. Текстуална анализа Текстуалната анализа е уште една примена на ВИ во фундаменталната анализа. Користејќи процесирање на природен јазик (НЛП), вештачката интелигенција обработува и анализира текстуални извори како што се извештаите за корпоративните приходи, соопштенијата за печатот на централната банка и финансиските вести. Преку НЛП, вештачката интелигенција може да извлече економски и финансиски важни информации од овие неструктурирани податоци. Со тоа обезбедува квантитативна и систематска мерка која ги подобрува и помага човечките толкувања. Трговски активности Моќите на вештачката интелигенција се исклучително корисни во тргувањето, каде сложеноста на трансакциите и потребата за брзина се на рамнотежа. Вештачката интелигенција поддржува алгоритамско тргување преку автоматизирање на многу фази од процесот, подобрувајќи ја ефикасноста на трансакциите управувани на финансиските пазари. Инвестициски советодавни услуги ВИ отвори можност за поширока понуда на персонализирани инвестициски советодавни услуги по пониска цена. Овие системи користат сложени алгоритми за обработка на податоци од пазарот во реално време, доаѓајќи до најсоодветните стратегии за индивидуалните потреби на клиентите врз основа на нивните цели за враќање и профилите на ризик. Управување со ризик Во управувањето со ризикот, вештачката интелигенција помага со моделирање на различни „веројатни, но непожелни“ сценарија, кои пак ги подобруваат традиционалните практики кои се фокусираат само на претежно веројатните исходи. Техники и алатки за вештачка интелигенција (ВИ) во управувањето со портфолио Алгоритми за машинско учење: Класичните методи на машинско учење сè уште се многу популарни во управувањето со портфолио, а тоа се: Линеарни модели, вклучувајќи обични најмали квадрати, Регресија на гребенот и регресија на ласо. Тие често се комбинираат со процедурата за оптимизација на средна варијанса и техниките за распаѓање на матрицата, како што се распаѓање на еднина вредност (SVD) и анализа на главни компоненти (PCA), кои се основни за разбирање на односите со средства и оптимизирање на распределбата на портфолиото. Сместени помеѓу овие класични пристапи и посовремени методи се Векторските машини за поддршка (SVM). Иако SVM се користат во пракса, тие не се толку вообичаено распоредени, но играат значајна улога, особено во задачите за класификација насочени кон предвидување на перформансите на акциите. Овие задачи обично вклучуваат предвидување дали акцијата ќе доживее добивка или загуба, користејќи историски финансиски податоци, вклучувајќи ги флуктуациите на цените на акциите и обемот на тргување за да се поделат средствата во категории и да се предвидат нивните перформанси. Зборувајќи за посовремени методи, невронските мрежи покажуваат големи достигнувања во машинското учење за управување со портфолио и нудат подобрени способности за моделирање на сложени нелинеарни обрасци кои тешко се доловуваат со традиционалните модели. Покрај невронските мрежи, другите класични пристапи како што се надгледуваното и ненадгледуваното учење дополнително ја подобруваат и усовршуваат анализата на податоците, овозможувајќи откривање и искористување на суптилни пазарни сигнали. Поновите пристапи, како што се засилено учење и длабоко Q-учење ги носат овие квалитети во средини за донесување одлуки со брзо темпо, каде што портфолијата може да се прилагодат во реално време за да се оптимизираат финансиските резултати врз основа на учењето на системот од повратните информации од пазарот. Обработка на природен јазик (НЛП): Техниките за обработка на природен јазик, како што е анализата на чувствата, можат да помогнат да се изберат и да се изберат заеднички мислења од работи како написи во весници, објави на социјалните мрежи и извештаи на аналитичарите. Дополнително, менаџерите на портфолиото исто така можат да го анализираат јазикот што се користи во финансиските медиуми, вклучително и извештаите за заработката на фирмите, за да го почувствуваат расположението на инвеститорите и да ги предвидат движењата на пазарот, а сето тоа се клучни информации во процесот на донесување одлуки. Квантитативни стратегии за тргување: Фирмите кои се специјализирани за тргување со висока фреквенција (HFT), како оние кои користат квантитативни алгоритми за тргување напојувани со вештачка интелигенција, заработуваат пари од неефикасноста што се појавува само за момент на пазарот. Овие фирми користат технологии за машинско учење за да ги анализираат релевантните пазарни информации со екстремно големи брзини и да поставуваат нарачки со прецизно тајмирање за кратко време од една милисекунда. Таквото брзо извршување им овозможува да имаат корист од можностите за арбитража и да го максимизираат профитот со преземање акција за разликите во цените побрзо од конкурентите. Додека Renaissance Technologies е позната по своите квантитативни пристапи за тргување, важно е да се има на ум нејзината поширока стратегија која опфаќа различни периоди на задржување од традиционалните практики на HFT, кои главно се фокусирани на брзината. Објаснива вештачка интелигенција (XAI): LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) е истакнат XAI метод што се користи за да ги направи резултатите од сложените модели на машинско учење поразбирливи. Во управувањето со портфолио, овој метод може да биде многу вреден за толкување на тоа како моделите со црна кутија прават предвидувања. Со користење на влезни податоци и анализирање на влијанието врз резултатите од моделот, LIME им помага на менаџерите на портфолиото и на научниците за податоци да дефинираат кои карактеристики влијаат на инвестициските одлуки повеќе од другите. Овој процес помага да се подобри транспарентноста на одлуките засилени со вештачка интелигенција и ги поддржува напорите да се потврди и подобри колку овие модели можат да бидат лесни за разбирање. Меѓутоа, додека LIME го подобрува нашето разбирање за однесувањето на моделот, оценувањето на целокупната веродостојност на моделите вклучува дополнителни техники за валидација. ВИ во усогласеноста и следењето: Технологијата на вештачката интелигенција игра голема улога во обезбедувањето усогласеност со регулаторните рамки и следењето на инвестициските ограничувања во финансиската индустрија. Со автоматизирање на овие процеси, системите за вештачка интелигенција им помагаат на финансиските фирми поефикасно, попрецизно да се придржуваат до законските стандарди и да не запаѓаат во неволја. Оваа технологија е многу вредна за следење на усогласеноста со големи количини на трансакции и различни активности на портфолиото, каде што може брзо (всушност, веднаш) да ги идентификува отстапувањата од регулаторните барања или внатрешните упатства. Покрај тоа, употребата на вештачка интелигенција го минимизира ризикот од човечка грешка, што е од клучно значење во регулаторните средини со високи влогови каде грешките може да доведат до правни и финансиски последици. Ребалансирање на портфолиото: Апликациите за вештачка интелигенција во автоматското ребалансирање се клучни за одржување на идеалните распределби на средствата со текот на времето. Тие можат да ги приспособат портфолијата како одговор на промените на пазарот или промените во профилот на ризик на инвеститорот, што обезбедува усогласување со стратешките инвестициски цели. На поширок поглед Покрај апликациите кои се специјално дизајнирани за инвестирање, се чини дека потенцијалот за развој на вештачка интелигенција во бизнисот за управување со средства е обемен. Сепак, и покрај фактот што инстинктивно ја гледаме можноста за автоматизирање на одредени работни места во различни фази од оперативниот синџир, сè уште е тешко целосно да се предвиди нарушувачката моќ на вештачката интелигенција. Тоа е затоа што се очекува вештачката интелигенција да доведе до нови сектори на примена како што се развиваат дополнителни напредоци. Мораме да внимаваме на ограничувањата на вештачката интелигенција, како и на опасностите што таа ги носи за некои аспекти на управувањето со портфолиото, и покрај фактот што овозможи технолошки напредок и добивки во продуктивноста со користење на вештачка интелигенција. На прво место, пристапите за вештачка интелигенција и машинско учење се потпираат на податоците што се користат за да се нахранат алгоритмите за учење. Неопходно е овие податоци да бидат со висок квалитет во однос на ажурирањата, точноста, комплетноста и репрезентативноста. Покрај барањето за многу голем обем на податоци, кој не е секогаш достапен, случајот е дека овие податоци мора да бидат со добар квалитет. Во секој друг случај, наодите кои се добиени со користење на предвидливи модели не се сигурни или еластични. Покрај тоа, алгоритмите исто така можат да направат лажни претпоставки со избирање на нерелевантни трендови од анализираната база на податоци, што може да доведе до погрешни заклучоци. Ова може да резултира со грабање во голема мера, преостри скокови и најмали можни падови. Губењето на пазарната конкуренција може да се случи поради фактот што многу пазарни оператори кои управуваат со истите алгоритми за вештачка интелигенција би можеле да донесат погрешна одлука истовремено или да реагираат на сличен начин на околности во реално време. Таквиот ризик може да стане фатален. И покрај потенцијалните придобивки од вештачката интелигенција во управувањето со портфолиото, како и во секое поле, има многу предизвици што треба да ги имаме на ум и на крајот – да ги решиме. Една од главните потешкотии е можниот недостаток на транспарентност и прашања за толкување на моделите на вештачка интелигенција, што може да го направи предизвик за менаџерите да ги објаснат резултатите од нивната соработка со вештачката интелигенција. Оваа сложеност на употребата може да биде една од причините зошто усвојувањето на вештачката интелигенција во европските фондови е релативно ниско. Од септември 2022 година, со седиште во Европската унија тврдеше дека користи вештачка интелигенција во нивните инвестициски процеси. само 65 од 22.000 средства Европската управа за финансиски пазари (ESMA) фактори кои можат да придонесат за ниската стапка на усвојување, како што е недостатокот на јасни регулаторни рамки и вештини за вештачка интелигенција меѓу менаџерите на фондовите. Сепак, предизвикот за објаснување на резултатите од вештачката интелигенција поради сложеноста на моделот, исто така, може да биде еден од факторите што ја оправдуваат ниската стапка на усвојување. Претпоставувам дека ќе дознаеме со текот на времето. има идентификувано Во овој момент, се чини дека вештачката интелигенција сè уште е далеку од целосно замена на вистинските луѓе во индустријата за управување со средства. Според тоа, транспарентноста, односот на доверба и контактот меѓу клиентите и експертите за менаџмент продолжуваат да бидат клучни карактеристики, сега повеќе од кога било. Сепак, не можеме да негираме дека вештачката интелигенција со себе носи нови и возбудливи алатки кои можат да се користат во синџирот на вредност, а потенцијалот на овие алатки навистина може да го промени начинот на кој индустријата изгледа денес.