Managementul portofoliului: toate modurile în care AI transformă strategiile moderne de active

Creșterea inteligenței artificiale a afectat, evident, diverse industrii, iar industria financiară este printre cele care au fost cel mai afectate . De exemplu, lansarea publică a modelelor precum GPT-3.5 anul trecut a sporit interesul pentru utilizarea AI pentru a ajuta la creșterea abilităților managerilor de fonduri în analiză, managementul riscurilor și luarea deciziilor.

Astfel, instrumentele AI sunt implementate pentru a face evaluările pieței mai precise și pentru a gestiona riscurile mai eficient. Se așteaptă ca managerii de portofoliu să facă o evaluare mai clară a mișcărilor pieței, să limiteze opțiunile de investiții adecvate și să gestioneze riscurile atunci când aplică algoritmi de învățare automată, procesare a limbajului natural și instrumente de inteligență artificială în tranzacționarea lor.

Integrarea algoritmilor de învățare automată, precum și a instrumentelor de procesare a limbajului natural în strategiile de tranzacționare ale jucătorilor cheie, îi ajută să crească eficiența acestor procese și să obțină un avantaj competitiv cu decizii de investiții mai rapide și mai precise și analize predictive.

În ultimele decenii, IA a fost implementată în diferite sectoare ale industriei financiare. În back office, algoritmii ML sunt utilizați pentru a găsi anomalii în jurnalele de execuție, pentru a detecta tranzacții suspecte, precum și pentru a gestiona riscurile, ceea ce duce la creșterea eficienței și securității. În front office, AI ajută la segmentarea clienților, la automatizarea proceselor de asistență pentru clienți și la optimizarea prețurilor derivatelor.

Cu toate acestea, cea mai intrigantă parte a acesteia sunt capabilitățile AI pentru partea de cumpărare a finanțelor - identificarea semnalelor predictive în mijlocul zgomotului pieței prin analizarea cantităților semnificative de date cât mai rapid posibil. De exemplu, astfel de aplicații pot include prognoza în serie de timp, segmentarea piețelor și, bineînțeles, gestionarea portofoliilor de active. Oportunitățile AI de a procesa și analiza seturi de date vaste ajută la găsirea tiparelor subtile pe care metodele tradiționale probabil le vor rata.

Optimizarea portofoliului a fost o practică comună de câteva decenii, evoluând semnificativ sub dezvoltarea științei datelor și implementarea tehnicilor de calcul avansate. Abordări clasice, cum ar fi Teoria modernă a portofoliului a lui Markowitz (1952) și Modelul de preț al activelor de capital (1964) au fost introduse în urmă cu mai bine de 50 de ani, dar rămân relevante. Cu toate acestea, limitările lor în gestionarea riscului neliniar și dependența de datele istorice devin din ce în ce mai evidente pe zi ce trece.

Practici precum modelarea riscului, analiza scenariilor și tranzacționarea cuantitativă, implementate pe scară largă de jucători cheie, cum ar fi Renaissance Technologies, DE Shaw și Two Sigma Investments, au condus la implementarea unor algoritmi mai complexi și mai avansați. În plus, industria a fost puternic afectată de inteligența artificială în ultimii ani, deoarece învățarea automată și inteligența artificială au făcut analiza predictivă mai precisă și au făcut același lucru cu strategiile de investiții personalizate și procesele complexe de luare a deciziilor automatizate.

Această transformare bazată pe inteligență artificială a permis managerilor de portofoliu să proceseze o gamă largă de date în timp real și să rezolve cele trei provocări principale:

• Scalabilitate: gestionarea și analizarea datelor la scară largă de la mai multe active și piețe globale este acum mai ușor de realizat.

• Luare complexă a deciziilor: AI poate „ține în minte” mai mulți factori, inclusiv analize psihologice și comportamentale, în procesele de luare a deciziilor.

• Adaptabilitate: sistemele AI pot învăța non-stop și se pot adapta la noile condiții de piață, ajutând managerii să ajusteze rapid strategiile.

Conform Perspective ale pieței globale , AI pe piața de management al activelor a fost evaluată la 2,5 miliarde USD și este de așteptat să crească la un CAGR de 24% în următorii 10 ani. În mod interesant, Optimizarea portofoliului conduce în segmentarea pieței globale în funcție de aplicație, urmată de Analiza datelor, ținând cont de 25% din cota de piata .

Creșterea adoptării și investițiilor în soluții de gestionare a activelor alimentate de AI și evidențierea utilizării practice a AI în optimizarea portofoliului.

Adoptarea AI în managementul portofoliului:

Adoptarea AI în industria managementului activelor nu este o tendință nouă; a cunoscut o creștere în ultimii ani, dar este încă limitat la un număr mic de jucători de pe piață, și anume fonduri speculative, birouri de management cantitativ, departamente mari de cercetare și instituții financiare care utilizează servicii IT.

Există deja multe domenii de aplicare pentru AI:

Optimizarea portofoliului

AI îmbunătățește semnificativ procesul de optimizare a construcției portofoliului. De exemplu, abordarea clasică a teoriei moderne a portofoliului lui Markowitz, care se bazează pe concepte de optimizare convexe, servește ca un precursor al metodologiilor contemporane bazate pe inteligență artificială. Motivul pentru care această teorie fundamentală este atât de esențială este că formează baza de la care algoritmii AI pot schimba și perfecționa în continuare strategiile de investiții.

În zilele noastre, AI extinde această teorie prin explorarea unor noi dimensiuni ale datelor și prin integrarea tehnicilor analitice avansate. Această capacitate extinsă de date permite luarea deciziilor mai nuanțate și informate - o practică care a fost utilizată pe scară largă în industrie.

Analiza fundamentală

Anumite tehnici AI sunt perfect compatibile cu managementul cantitativ, folosind volume mari de date despre fundamentele companiei, mediul macroeconomic sau condițiile pieței. Algoritmii de învățare automată pot găsi relații neliniare complexe între diferite variabile și, desigur, pot detecta tendințe pe care analiștii nu le pot.

Analiza Textuală

Analiza textuală este o altă aplicație a AI în analiza fundamentală. Folosind procesarea limbajului natural (NLP), AI procesează și analizează surse textuale, cum ar fi rapoartele privind veniturile corporative, comunicatele de presă ale băncii centrale și știrile financiare. Prin NLP, AI poate extrage informații importante din punct de vedere economic și financiar din aceste date nestructurate. Procedând astfel, oferă o măsură cantitativă și sistematică care îmbunătățește și ajută interpretările umane.

Activități de tranzacționare

Puterile AI sunt extrem de utile în tranzacționare, unde complexitatea tranzacțiilor și nevoia de viteză sunt la un echilibru. AI sprijină tranzacționarea algoritmică prin automatizarea multor etape ale procesului, îmbunătățind eficiența tranzacțiilor gestionate pe piețele financiare.

Servicii de consultanță pentru investiții

AI a deschis o oportunitate pentru o ofertă mai largă de servicii de consiliere în investiții personalizate la un cost mai mic. Aceste sisteme folosesc algoritmi complecși pentru a procesa datele de piață în timp real, oferind cele mai potrivite strategii pentru nevoile individuale ale clienților, pe baza obiectivelor de rentabilitate și a profilurilor de risc ale acestora.

Managementul riscurilor

În managementul riscurilor, AI ajută prin modelarea diferitelor scenarii „probabile, dar nedorite”, care, la rândul lor, îmbunătățesc practicile tradiționale care se concentrează doar pe rezultate în mare parte probabile.

Tehnici și instrumente de inteligență artificială (AI) în managementul portofoliului

Algoritmi de învățare automată:

Metodele clasice de învățare automată sunt încă foarte populare în managementul portofoliului și sunt: modele liniare, inclusiv cele mai mici pătrate obișnuite, regresie Ridge și regresie lazo. Acestea sunt adesea combinate cu procedura de optimizare a variației medii și tehnici de descompunere a matricei, cum ar fi Descompunerea valorii singulare (SVD) și Analiza componentelor principale (PCA), care sunt fundamentale în înțelegerea relațiilor cu activele și optimizarea alocărilor de portofoliu.

Situate între aceste abordări clasice și metode mai moderne se află SVM-urile (Support Vector Machines). Deși SVM-urile sunt utilizate în practică, ele nu sunt la fel de des utilizate, dar joacă un rol semnificativ, în special, în sarcinile de clasificare care vizează prognozarea performanței stocurilor.

Aceste sarcini includ de obicei prezicerea dacă o acțiune va înregistra un profit sau o pierdere, folosind date financiare istorice, inclusiv fluctuațiile prețului acțiunilor și volumele de tranzacționare, pentru a clasifica activele în categorii și a prognoza performanța acestora.

Vorbind despre metode mai moderne, rețelele neuronale prezintă progrese majore în învățarea automată pentru gestionarea portofoliului și oferă capabilități îmbunătățite pentru modelarea modelelor neliniare complexe, care sunt dificil de capturat cu modelele tradiționale. Pe lângă rețelele neuronale, alte abordări clasice, cum ar fi învățarea supravegheată și nesupravegheată, îmbunătățesc și perfecționează în continuare analiza datelor, făcând posibilă descoperirea și exploatarea semnalelor subtile de piață.

Abordările mai noi, cum ar fi Reinforcement Learning și Deep Q-Learning aduc aceste calități în medii rapide de luare a deciziilor, unde portofoliile pot fi ajustate în timp real pentru a optimiza rezultatele financiare pe baza învățării sistemului din feedback-ul pieței.

Procesarea limbajului natural (NLP):

Tehnicile de procesare a limbajului natural, cum ar fi analiza sentimentelor, pot ajuta la alegerea și alegerea opiniilor comune din articole precum articolele din ziare, postările pe rețelele sociale și rapoartele analiștilor. În plus, managerii de portofoliu pot analiza, de asemenea, limbajul folosit în mass-media financiară, inclusiv rapoartele de câștiguri ale firmelor, pentru a simți sentimentul investitorilor și pentru a prezice mișcările pieței, toate acestea fiind informații cruciale în procesul de luare a deciziilor.

Strategii de tranzacționare cantitativă:

Firmele care sunt specializate în tranzacționarea de înaltă frecvență (HFT), precum cele care folosesc algoritmi de tranzacționare cantitativi bazați pe inteligență artificială, câștigă bani din ineficiențe care apar doar pentru un moment pe piață. Aceste firme folosesc tehnologii de învățare automată pentru a analiza informațiile relevante de piață la viteze extrem de ridicate și pentru a plasa comenzi cu sincronizare precisă pentru o milisecundă.

O astfel de execuție rapidă le permite să beneficieze de oportunități de arbitraj și să maximizeze profiturile luând măsuri mai rapid decât concurenții asupra discrepanțelor de preț. În timp ce Renaissance Technologies este cunoscută pentru abordările sale cantitative de tranzacționare, este important să ținem cont de strategia sa mai largă, care cuprinde diverse perioade de deținere din practicile tradiționale HFT, care se concentrează în principal pe viteză.

AI explicabilă (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) este o metodă XAI proeminentă folosită pentru a face rezultatele modelelor complexe de învățare automată mai ușor de înțeles. În managementul portofoliului, această metodă poate fi foarte valoroasă pentru interpretarea modului în care modelele cutie neagră fac predicții. Folosind datele de intrare și analizând impactul asupra rezultatelor modelului, LIME ajută managerii de portofoliu și oamenii de știință de date să definească caracteristicile care influențează deciziile de investiții mai mult decât altele.

Acest proces ajută la sporirea transparenței deciziilor stimulate de AI și sprijină eforturile de verificare și îmbunătățire a cât de ușor de înțeles pot fi aceste modele. Cu toate acestea, în timp ce LIME ne îmbunătățește înțelegerea comportamentului modelului, evaluarea fiabilității generale a modelelor implică tehnici suplimentare de validare.

AI în conformitate și monitorizare:

Tehnologia AI joacă un rol major în asigurarea conformității cu cadrele de reglementare și monitorizarea restricțiilor de investiții din industria financiară. Prin automatizarea acestor procese, sistemele AI ajută firmele financiare să respecte standardele legale mai eficient, mai precis și să nu aibă probleme. Această tehnologie este foarte valoroasă în monitorizarea conformității în volume mari de tranzacții și diverse activități de portofoliu, unde poate identifica rapid (instantaneu, de fapt) abaterile de la cerințele de reglementare sau de la liniile directoare interne.

Mai mult, utilizarea AI minimizează riscul de eroare umană, care este crucial în mediile de reglementare cu mize mari, unde greșelile pot duce la consecințe juridice și financiare.

Reechilibrarea portofoliului:

Aplicațiile AI în reechilibrarea automată sunt cruciale pentru menținerea alocațiilor ideale de active în timp. Aceștia pot ajusta portofoliile ca răspuns la schimbările pieței sau la schimbările profilului de risc al unui investitor, ceea ce asigură alinierea la obiectivele strategice de investiții.

Pe o viziune mai largă

Pe lângă aplicațiile care sunt special concepute pentru investiții, potențialul de dezvoltare a inteligenței artificiale în cadrul afacerii de gestionare a activelor pare a fi extins. Cu toate acestea, în ciuda faptului că vedem instinctiv posibilitatea de a automatiza anumite locuri de muncă în diferite etape ale lanțului operațional, este încă dificil să anticipăm pe deplin puterea disruptivă a inteligenței artificiale. Acest lucru se datorează faptului că AI este de așteptat să dea naștere la noi sectoare de aplicare pe măsură ce se dezvoltă progrese suplimentare.

Trebuie să fim atenți la limitările inteligenței artificiale, precum și la pericolele pe care le prezintă pentru unele aspecte ale managementului portofoliului, în ciuda faptului că a făcut posibile progrese tehnologice și câștiguri de productivitate folosind inteligența artificială. În primul rând, inteligența artificială și abordările de învățare automată se bazează pe date care sunt utilizate pentru a alimenta algoritmii de învățare.

Este necesar ca aceste date să fie de înaltă calitate în ceea ce privește actualizările, acuratețea, completitudinea și reprezentativitatea.

Pe lângă cerința unui volum foarte mare de date, care nu este întotdeauna disponibil, este cazul că aceste date trebuie să fie de bună calitate. În orice alt caz, constatările care sunt obținute folosind modele predictive nu sunt de încredere sau rezistente.

Mai mult, algoritmii pot face și presupuneri false prin alegerea tendințelor irelevante din setul de date care este analizat, ceea ce poate duce la concluzii eronate. Acest lucru poate duce la apucare la scară mare, sărituri prea ascuțite și cele mai mici accidente posibile. Pierderea concurenței pe piață se poate întâmpla din cauza faptului că mulți operatori de piață care gestionează aceiași algoritmi de inteligență artificială ar putea comite o decizie greșită simultan sau ar putea reacționa într-un mod similar la o circumstanță în timp real. Un astfel de risc poate deveni fatal.

În ciuda potențialelor beneficii ale inteligenței artificiale în managementul portofoliului, ca în orice domeniu, există o mulțime de provocări pe care trebuie să le ținem cont și, eventual, să le abordăm. Una dintre principalele dificultăți este posibila lipsă de transparență și probleme de interpretare a modelelor AI, ceea ce poate face dificil pentru manageri să explice rezultatele colaborării lor cu AI. Această complexitate a utilizării poate fi unul dintre motivele pentru care adoptarea IA în fondurile europene este relativ scăzută. Din septembrie 2022, doar 65 din 22.000 de fonduri cu sediul în Uniunea Europeană au pretins că folosesc AI în procesele lor de investiții.

Autoritatea Europeană pentru Piețele Financiare (ESMA) a identificat factori care pot contribui la rata scăzută de adoptare, cum ar fi lipsa cadrelor de reglementare clare și a abilităților de inteligență artificială în rândul administratorilor de fonduri. Cu toate acestea, provocarea de a explica rezultatele AI din cauza complexității modelului poate fi, de asemenea, unul dintre factorii care justifică rata scăzută de adoptare. Presupun că vom afla cu timpul.

În acest moment, se pare că inteligența artificială este încă departe de a înlocui total oamenii reali din industria de gestionare a activelor. Acestea fiind spuse, transparența, o relație de încredere și contactul dintre clienți și experții în management continuă să fie caracteristici cruciale, acum mai mult ca niciodată.

Cu toate acestea, nu putem nega că inteligența artificială aduce cu ea instrumente noi și interesante care pot fi utilizate în lanțul valoric, iar potențialul acestor instrumente ar putea schimba cu adevărat modul în care arată industria astăzi.