Zarządzanie portfelem: wszystkie sposoby, w jakie sztuczna inteligencja zmienia nowoczesne strategie zarządzania aktywami

Rozwój AI oczywiście wpłynął na różne branże, a branża finansowa jest jedną z tych, na które wpłynął najbardziej . Na przykład publiczne wprowadzenie modeli takich jak GPT-3.5 w zeszłym roku zwiększyło zainteresowanie wykorzystaniem AI w celu zwiększenia umiejętności menedżerów funduszy w zakresie analizy, zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji.

W związku z tym wdrażane są narzędzia AI, aby oceny rynku były dokładniejsze, a ryzyko skuteczniejsze. Od zarządzających portfelami oczekuje się, że będą dokonywać jaśniejszej oceny ruchów rynkowych, zawężać wybór odpowiednich inwestycji i zarządzać ryzykiem, gdy stosują algorytmy uczenia maszynowego, przetwarzanie języka naturalnego i narzędzia sztucznej inteligencji w swoich transakcjach.

Integracja algorytmów uczenia maszynowego i narzędzi przetwarzania języka naturalnego ze strategiami handlowymi kluczowych graczy pomaga im zwiększyć efektywność tych procesów i zdobyć przewagę konkurencyjną dzięki szybszym i dokładniejszym decyzjom inwestycyjnym oraz analityce predykcyjnej.

W ostatnich dekadach sztuczna inteligencja została wdrożona w różnych sektorach branży finansowej. W zapleczu algorytmy ML są używane do znajdowania anomalii w dziennikach realizacji, wykrywania podejrzanych transakcji, a także zarządzania ryzykiem, co prowadzi do zwiększenia wydajności i bezpieczeństwa. W front office sztuczna inteligencja pomaga segmentować klientów, automatyzować procesy obsługi klienta i optymalizować ceny instrumentów pochodnych.

Jednak najbardziej intrygującą częścią są możliwości AI dla strony kupującej w finansach — identyfikacja sygnałów predykcyjnych pośród szumu rynkowego poprzez analizę znacznych ilości danych tak szybko, jak to możliwe. Na przykład takie aplikacje mogą obejmować prognozowanie szeregów czasowych, segmentację rynków i oczywiście zarządzanie portfelami aktywów. Możliwości AI do przetwarzania i analizowania ogromnych zestawów danych pomagają znaleźć subtelne wzorce, których tradycyjne metody prawdopodobnie nie zauważą.

Optymalizacja portfela jest powszechną praktyką od kilku dekad, znacznie ewoluując w wyniku rozwoju nauki o danych i wdrażania zaawansowanych technik obliczeniowych. Klasyczne podejścia, takie jak Modern Portfolio Theory (1952) Markowitza i Capital Asset Pricing Model (1964) zostały wprowadzone ponad 50 lat temu, ale nadal pozostają istotne. Jednak ich ograniczenia w radzeniu sobie z ryzykiem nieliniowym i zależnością od danych historycznych stają się coraz bardziej oczywiste z dnia na dzień.

Praktyki takie jak modelowanie ryzyka, analiza scenariuszy i handel ilościowy, szeroko wdrażane przez kluczowych graczy, takich jak Renaissance Technologies, DE Shaw i Two Sigma Investments, doprowadziły do wdrożenia bardziej złożonych i zaawansowanych algorytmów. Ponadto branża została silnie dotknięta sztuczną inteligencją w ostatnich latach, ponieważ uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja sprawiły, że analityka predykcyjna stała się dokładniejsza, a to samo dotyczy spersonalizowanych strategii inwestycyjnych i zautomatyzowanych złożonych procesów podejmowania decyzji.

Ta transformacja oparta na sztucznej inteligencji umożliwiła menedżerom portfeli przetwarzanie ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym i rozwiązanie trzech głównych problemów:

• Skalowalność: Zarządzanie i analizowanie dużych zbiorów danych pochodzących z wielu zasobów i rynków globalnych stało się teraz łatwiejsze.

• Złożone podejmowanie decyzji: Sztuczna inteligencja może „pamiętać” o większej liczbie czynników, w tym o analizach psychologicznych i behawioralnych, w procesach podejmowania decyzji.

• Adaptowalność: Systemy sztucznej inteligencji mogą nieustannie się uczyć i dostosowywać do nowych warunków rynkowych, co pomaga menedżerom w szybkim modyfikowaniu strategii.

Według Globalne spostrzeżenia rynkowe , AI na rynku zarządzania aktywami wyceniono na 2,5 mld USD i oczekuje się, że będzie rosło w tempie CAGR wynoszącym 24% w ciągu następnych 10 lat. Co ciekawe, Portfolio Optimization jest liderem w segmentacji rynku globalnego według aplikacji, a następnie Data Analysis, co stanowi 25% udziału w rynku .

Zwiększenie adopcji i inwestycji w rozwiązania do zarządzania aktywami oparte na sztucznej inteligencji oraz podkreślenie praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji w optymalizacji portfela.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu portfelem:

Wdrażanie sztucznej inteligencji w branży zarządzania aktywami nie jest nowym trendem. W ostatnich latach odnotowuje się jej wzrost, ale nadal ogranicza się ona do niewielkiej liczby podmiotów rynkowych, mianowicie funduszy hedgingowych, biur zarządzania ilościowego, dużych działów badawczych i instytucji finansowych korzystających z usług informatycznych.

Istnieje już wiele obszarów zastosowań sztucznej inteligencji:

Optymalizacja portfela

AI znacznie usprawnia proces optymalizacji konstrukcji portfela. Na przykład klasyczne podejście Modern Portfolio Theory Markowitza, które opiera się na koncepcjach optymalizacji wypukłej, stanowi prekursor współczesnych metodologii opartych na AI. Powodem, dla którego ta podstawowa teoria jest tak kluczowa, jest to, że stanowi podstawę, na której algorytmy AI mogą dalej zmieniać i udoskonalać strategie inwestycyjne.

Obecnie AI rozszerza tę teorię, eksplorując nowe wymiary danych i integrując zaawansowane techniki analityczne. Ta rozszerzona zdolność danych umożliwia podejmowanie bardziej niuansowych i świadomych decyzji — praktyka, która jest szeroko stosowana w branży.

Analiza fundamentalna

Niektóre techniki AI są w pełni kompatybilne z zarządzaniem ilościowym, wykorzystując duże ilości danych o podstawach firmy, otoczeniu makroekonomicznym lub warunkach rynkowych. Algorytmy uczenia maszynowego mogą znajdować złożone nieliniowe zależności między różnymi zmiennymi i, oczywiście, wykrywać trendy, których analitycy nie potrafią.

Analiza Tekstu

Analiza tekstowa to kolejne zastosowanie AI w analizie fundamentalnej. Wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP), AI przetwarza i analizuje źródła tekstowe, takie jak raporty zysków korporacyjnych, komunikaty prasowe banków centralnych i wiadomości finansowe. Poprzez NLP AI może wyodrębnić ważne informacje ekonomiczne i finansowe z tych niestrukturyzowanych danych. Dzięki temu zapewnia ilościową i systematyczną miarę, która poprawia i pomaga ludzkim interpretacjom.

Działalność handlowa

Możliwości AI są niezwykle przydatne w handlu, gdzie złożoność transakcji i potrzeba szybkości są w równowadze. AI wspiera handel algorytmiczny, automatyzując wiele etapów procesu, zwiększając wydajność transakcji zarządzanych na rynkach finansowych.

Usługi doradztwa inwestycyjnego

Sztuczna inteligencja otworzyła możliwość szerszej oferty spersonalizowanych usług doradztwa inwestycyjnego przy niższych kosztach. Systemy te wykorzystują złożone algorytmy do przetwarzania danych rynkowych w czasie rzeczywistym, tworząc najbardziej odpowiednie strategie dla indywidualnych potrzeb klientów w oparciu o ich cele zwrotu i profile ryzyka.

Zarządzanie ryzykiem

W zarządzaniu ryzykiem sztuczna inteligencja wspomaga modelowanie różnych „prawdopodobnych, ale niepożądanych” scenariuszy, co z kolei usprawnia tradycyjne praktyki, które koncentrują się wyłącznie na wynikach w większości prawdopodobnych.

Techniki i narzędzia sztucznej inteligencji (AI) w zarządzaniu portfelem

Algorytmy uczenia maszynowego:

Klasyczne metody uczenia maszynowego są nadal bardzo popularne w zarządzaniu portfelem i są to: modele liniowe, w tym zwykłe najmniejsze kwadraty, regresja grzbietowa i regresja Lasso. Są one często łączone z procedurą optymalizacji średniej-wariancji i technikami dekompozycji macierzy, takimi jak dekompozycja wartości osobliwych (SVD) i analiza głównych składowych (PCA), które są podstawą zrozumienia relacji aktywów i optymalizacji alokacji portfela.

Pomiędzy tymi klasycznymi podejściami a bardziej nowoczesnymi metodami znajdują się maszyny wektorów nośnych (SVM). Chociaż SVM są używane w praktyce, nie są tak powszechnie wdrażane, ale odgrywają znaczącą rolę, szczególnie w zadaniach klasyfikacyjnych mających na celu prognozowanie wyników akcji.

Zadania te zwykle obejmują przewidywanie, czy akcje przyniosą zysk czy stratę, poprzez wykorzystanie historycznych danych finansowych, w tym wahań cen akcji i wolumenów obrotu, w celu podziału aktywów na kategorie i prognozowania ich wyników.

Mówiąc o bardziej nowoczesnych metodach, sieci neuronowe wykazują duże postępy w uczeniu maszynowym w zarządzaniu portfelem i oferują ulepszone możliwości modelowania złożonych wzorców nieliniowych, które są trudne do uchwycenia za pomocą tradycyjnych modeli. Oprócz sieci neuronowych inne klasyczne podejścia, takie jak uczenie nadzorowane i nienadzorowane, dodatkowo ulepszają i udoskonalają analizę danych, umożliwiając odkrywanie i wykorzystywanie subtelnych sygnałów rynkowych.

Nowsze podejścia, takie jak uczenie przez wzmacnianie i głębokie uczenie Q, wprowadzają te cechy do środowisk wymagających szybkiego podejmowania decyzji, w których portfele można dostosowywać w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji wyników finansowych w oparciu o wiedzę systemu na temat informacji zwrotnych z rynku.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP):

Techniki przetwarzania języka naturalnego, takie jak analiza sentymentu, mogą pomóc w wybieraniu powszechnych opinii z takich rzeczy, jak artykuły w gazetach, posty w mediach społecznościowych i raporty analityków. Ponadto menedżerowie portfeli mogą również analizować język używany w mediach finansowych, w tym raporty zysków firm, aby wyczuć nastroje inwestorów i przewidzieć ruchy rynkowe, co jest kluczową informacją w procesie podejmowania decyzji.

Strategie handlu ilościowego:

Firmy specjalizujące się w handlu wysokoczęstotliwościowym (HFT), takie jak te, które wykorzystują algorytmy handlu ilościowego oparte na sztucznej inteligencji, zarabiają na nieefektywnościach, które występują na rynku tylko przez chwilę. Firmy te wykorzystują technologie uczenia maszynowego do analizowania istotnych informacji rynkowych z ekstremalnie dużą prędkością i składania zamówień z precyzyjnym czasem trwania wynoszącym nawet milisekundę.

Tak szybkie wykonanie pozwala im korzystać z możliwości arbitrażu i maksymalizować zyski, podejmując działania w przypadku rozbieżności cenowych szybciej niż konkurenci. Podczas gdy Renaissance Technologies jest znane ze swoich ilościowych podejść handlowych, ważne jest, aby pamiętać o jego szerszej strategii obejmującej różne okresy utrzymywania pozycji z tradycyjnych praktyk HFT, które są głównie skoncentrowane na szybkości.

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) to znana metoda XAI, która służy do uczynienia wyników złożonych modeli uczenia maszynowego bardziej zrozumiałymi. W zarządzaniu portfelem metoda ta może być bardzo cenna w interpretacji sposobu, w jaki modele typu black-box tworzą prognozy. Poprzez wykorzystanie danych wejściowych i analizę wpływu na wyniki modelu LIME pomaga menedżerom portfela i naukowcom zajmującym się danymi określić, które cechy mają większy wpływ na decyzje inwestycyjne niż inne.

Proces ten pomaga zwiększyć przejrzystość decyzji wspomaganych przez AI i wspiera wysiłki mające na celu weryfikację i poprawę tego, jak łatwe do zrozumienia mogą być te modele. Jednak podczas gdy LIME poprawia nasze zrozumienie zachowania modelu, ocena ogólnej niezawodności modeli wymaga dodatkowych technik walidacji.

Sztuczna inteligencja w zgodności i monitorowaniu:

Technologia AI odgrywa ważną rolę w zapewnianiu zgodności z ramami regulacyjnymi i monitorowaniu ograniczeń inwestycyjnych w branży finansowej. Automatyzując te procesy, systemy AI pomagają firmom finansowym przestrzegać norm prawnych bardziej wydajnie, dokładniej i nie wpadać w kłopoty. Ta technologia jest bardzo cenna w monitorowaniu zgodności w przypadku dużych wolumenów transakcji i zróżnicowanych działań portfelowych, gdzie może szybko (w rzeczywistości natychmiast) identyfikować odstępstwa od wymogów regulacyjnych lub wewnętrznych wytycznych.

Co więcej, wykorzystanie sztucznej inteligencji minimalizuje ryzyko błędu ludzkiego, co ma kluczowe znaczenie w środowiskach regulacyjnych o wysokiej wadze, w których pomyłki mogą mieć konsekwencje prawne i finansowe.

Rebalancing portfela:

Aplikacje AI w automatycznym rebalansowaniu są kluczowe dla utrzymania idealnej alokacji aktywów w czasie. Mogą dostosowywać portfele w odpowiedzi na zmiany rynkowe lub zmiany w profilu ryzyka inwestora, co zapewnia zgodność ze strategicznymi celami inwestycyjnymi.

W szerszej perspektywie

Oprócz aplikacji zaprojektowanych specjalnie do celów inwestycyjnych, potencjał rozwoju sztucznej inteligencji w ramach działalności zarządzania aktywami wydaje się być rozległy. Jednak pomimo faktu, że instynktownie dostrzegamy możliwość automatyzacji określonych zadań na różnych etapach łańcucha operacyjnego, nadal trudno jest w pełni przewidzieć przełomową moc sztucznej inteligencji. Wynika to z faktu, że oczekuje się, że AI da początek nowym sektorom zastosowań w miarę rozwoju kolejnych postępów.

Musimy być świadomi ograniczeń sztucznej inteligencji, a także zagrożeń, jakie stwarza ona dla niektórych aspektów zarządzania portfelem, pomimo faktu, że umożliwiła postęp technologiczny i wzrost produktywności przy użyciu sztucznej inteligencji. Przede wszystkim podejścia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego opierają się na danych, które są wykorzystywane do zasilania algorytmów uczenia się.

Ważne jest, aby dane były wysokiej jakości pod względem aktualności, dokładności, kompletności i reprezentatywności.

Oprócz wymogu bardzo dużej ilości danych, które nie zawsze są dostępne, jest tak, że dane te muszą być dobrej jakości. W każdym innym przypadku ustalenia uzyskane przy użyciu modeli predykcyjnych nie są wiarygodne ani odporne.

Co więcej, algorytmy mogą również formułować fałszywe założenia, wybierając nieistotne trendy z analizowanego zestawu danych, co może prowadzić do błędnych wniosków. Może to skutkować chwytaniem na dużą skalę, zbyt gwałtownymi skokami i najmniejszymi możliwymi krachami. Utrata konkurencji rynkowej może nastąpić z powodu faktu, że wielu operatorów rynkowych zarządzających tymi samymi algorytmami AI może jednocześnie podjąć błędną decyzję lub zareagować w podobny sposób na okoliczności w czasie rzeczywistym. Takie ryzyko może stać się śmiertelne.

Pomimo potencjalnych korzyści płynących ze sztucznej inteligencji w zarządzaniu portfelem, jak w każdej dziedzinie, istnieje wiele wyzwań, o których musimy pamiętać i ostatecznie – rozwiązać. Jedną z głównych trudności jest możliwy brak przejrzystości i problemy z interpretacją modeli sztucznej inteligencji, co może utrudniać menedżerom wyjaśnianie wyników współpracy z AI. Ta złożoność użytkowania może być jednym z powodów, dla których adopcja sztucznej inteligencji w funduszach europejskich jest stosunkowo niska. Od września 2022 r. tylko 65 z 22 000 funduszy z siedzibą w Unii Europejskiej twierdzi, że wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich procesach inwestycyjnych.

Europejski Urząd Nadzoru Rynków Finansowych (ESMA) zidentyfikował czynniki, które mogą przyczyniać się do niskiego wskaźnika adopcji, takie jak brak jasnych ram regulacyjnych i umiejętności AI wśród zarządzających funduszami. Jednak wyzwanie wyjaśnienia wyników AI ze względu na złożoność modelu może być również jednym z czynników uzasadniających niski wskaźnik adopcji. Myślę, że dowiemy się tego z czasem.

W tym momencie wydaje się, że sztuczna inteligencja jest jeszcze daleka od całkowitego zastąpienia prawdziwych ludzi w branży zarządzania aktywami. Mimo to przejrzystość, relacje oparte na zaufaniu i kontakt między klientami a ekspertami ds. zarządzania nadal są kluczowymi cechami, teraz bardziej niż kiedykolwiek.

Nie możemy jednak zaprzeczyć, że sztuczna inteligencja niesie ze sobą nowe i fascynujące narzędzia, które można wykorzystać w całym łańcuchu wartości, a potencjał tych narzędzi może całkowicie odmienić obecny wygląd branży.