Menaxhimi i portofolit: Të gjitha mënyrat se si AI po transformon strategjitë moderne të aseteve

Rritja e inteligjencës artificiale padyshim ka ndikuar në industri të ndryshme dhe industria e financave është ndër ato që janë ndikuar më shumë . Për shembull, prezantimi publik i modeleve si GPT-3.5 vitin e kaluar ka rritur interesin për përdorimin e AI për të ndihmuar në rritjen e aftësive të menaxherëve të fondeve në analizë, menaxhim të rrezikut dhe vendimmarrje.

Kështu, mjetet e AI zbatohen për t'i bërë vlerësimet e tregut më të sakta dhe për të menaxhuar rreziqet në mënyrë më efektive. Menaxherët e portofolit pritet të bëjnë një vlerësim më të qartë të lëvizjeve të tregut, të kufizojnë zgjedhjet e duhura të investimeve dhe të menaxhojnë rreziqet kur zbatojnë algoritmet e mësimit të makinerive, përpunimin e gjuhës natyrore dhe mjetet e inteligjencës artificiale në tregtimin e tyre.

Integrimi i algoritmeve të mësimit të makinerive, si dhe mjeteve të përpunimit të gjuhës natyrore në strategjitë tregtare të lojtarëve kryesorë, i ndihmon ata të rrisin efikasitetin e këtyre proceseve dhe të fitojnë një avantazh konkurrues me vendime investimi më të shpejta dhe më të sakta dhe analiza parashikuese.

Në dekadat e fundit, AI është zbatuar në sektorë të ndryshëm të industrisë së financave. Në zyrën e pasme, algoritmet ML përdoren për të gjetur anomali në regjistrat e ekzekutimit, për të zbuluar transaksione të dyshimta, si dhe për të menaxhuar rreziqet, duke çuar në rritjen e efikasitetit dhe sigurisë. Në zyrën e përparme, AI po ndihmon në segmentimin e klientëve, automatizimin e proceseve të mbështetjes së klientit dhe optimizimin e çmimeve të derivateve.

Megjithatë, pjesa më intriguese e saj janë aftësitë e AI për anën e blerjes së financave - duke identifikuar sinjalet parashikuese mes zhurmës së tregut duke analizuar sasi të konsiderueshme të dhënash sa më shpejt që të jetë e mundur. Për shembull, aplikacione të tilla mund të përfshijnë parashikimin e serive kohore, segmentimin e tregjeve dhe sigurisht, menaxhimin e portofolit të aktiveve. Mundësitë e AI për të përpunuar dhe analizuar grupe të gjera të dhënash ndihmojnë për të gjetur modele delikate që metodave tradicionale ndoshta do t'u mungojnë.

Optimizimi i portofolit ka qenë një praktikë e zakonshme për disa dekada, duke u zhvilluar ndjeshëm nën zhvillimin e shkencës së të dhënave dhe zbatimin e teknikave të avancuara llogaritëse. Qasjet klasike, të tilla si Teoria Moderne e Portofolit të Markowitz (1952) dhe Modeli i Çmimeve të Aseteve Kapitale (1964) u prezantuan më shumë se 50 vjet më parë, por ende mbeten të rëndësishme. Megjithatë, kufizimet e tyre në trajtimin e rrezikut jolinear dhe varësia nga të dhënat historike po bëhen gjithnjë e më të dukshme nga dita në ditë.

Praktikat si modelimi i rrezikut, analiza e skenarëve dhe tregtimi sasior, të zbatuara gjerësisht nga lojtarët kryesorë, si Renaissance Technologies, DE Shaw dhe Two Sigma Investments, kanë çuar në zbatimin e algoritmeve më komplekse dhe të avancuara. Për më tepër, industria është ndikuar shumë nga AI në vitet e fundit, pasi mësimi i makinerive dhe inteligjenca artificiale i kanë bërë analizat parashikuese më të sakta dhe kanë bërë të njëjtën gjë me strategjitë e personalizuara të investimeve dhe proceset komplekse të automatizuara të vendimmarrjes.

Ky transformim i drejtuar nga AI u ka mundësuar menaxherëve të portofolit të përpunojnë një sërë të dhënash në kohë reale dhe të zgjidhin tre sfidat kryesore:

• Shkallueshmëria: Menaxhimi dhe analizimi i të dhënave në shkallë të gjerë nga shumë asete dhe tregje globale tani është më i lehtë për t'u bërë.

• Vendimmarrja komplekse: AI mund të "mbajë parasysh" më shumë faktorë, përfshirë analitikën psikologjike dhe të sjelljes, në proceset e vendimmarrjes.

• Përshtatshmëria: Sistemet e AI mund të mësojnë pa ndërprerje dhe të përshtaten me kushtet e reja të tregut, duke ndihmuar menaxherët të përshtatin shpejt strategjitë.

Sipas Vështrime të Tregut Global , AI në tregun e Menaxhimit të Aseteve u vlerësua në 2.5 miliardë dollarë dhe pritet të rritet me një CAGR prej 24% gjatë 10 viteve të ardhshme. Është interesante se Optimizimi i Portofolit kryeson në segmentimin e tregut global sipas aplikacionit, i ndjekur nga Analiza e të Dhënave, duke llogaritur 25% të pjesës së tregut .

Rritja e adoptimit dhe investimit në zgjidhjet e menaxhimit të aseteve të mundësuara nga AI dhe duke theksuar përdorimin praktik të AI në optimizimin e portofolit.

Adoptimi i AI në menaxhimin e portofolit:

Miratimi i AI brenda industrisë së menaxhimit të aseteve nuk është një trend i ri; ai ka parë rritje në vitet e fundit, por është ende i kufizuar në një numër të vogël lojtarësh të tregut, përkatësisht fondet mbrojtëse, zyrat e menaxhimit sasior, departamentet e mëdha kërkimore dhe institucionet financiare që përdorin shërbimet e IT.

Ka shumë fusha aplikimi për AI tashmë:

Optimizimi i portofolit

AI përmirëson ndjeshëm procesin e optimizimit të ndërtimit të portofolit. Për shembull, qasja klasike e Teorisë Moderne të Portofolit të Markowitz-it, e cila mbështetet në konceptet e optimizimit konveks, shërben si një pararendës i metodologjive bashkëkohore të drejtuara nga AI. Arsyeja pse kjo teori themelore është kaq thelbësore është se ajo formon bazën nga e cila algoritmet e AI mund të ndryshojnë më tej dhe të përsosin strategjitë e investimit.

Në ditët e sotme, AI zgjeron këtë teori duke eksploruar dimensione të reja të të dhënave dhe duke integruar teknika të avancuara analitike. Kjo aftësi e zgjeruar e të dhënave lejon një vendimmarrje më të nuancuar dhe të informuar - një praktikë që është përdorur gjerësisht në industri.

Analiza Themelore

Disa teknika të inteligjencës artificiale janë krejtësisht të pajtueshme me menaxhimin sasior, duke përdorur vëllime të mëdha të dhënash për bazat e kompanisë, mjedisin makroekonomik ose kushtet e tregut. Algoritmet e mësimit të makinerive mund të gjejnë marrëdhënie komplekse jolineare midis variablave të ndryshëm dhe, natyrisht, të zbulojnë tendenca që analistët nuk mund t'i bëjnë.

Analiza tekstuale

Analiza tekstuale është një tjetër aplikim i AI në analizën themelore. Duke përdorur përpunimin e gjuhës natyrore (NLP), AI përpunon dhe analizon burime tekstuale si raportet e fitimeve të korporatave, njoftimet për shtyp të bankës qendrore dhe lajmet financiare. Nëpërmjet NLP, AI mund të nxjerrë informacione të rëndësishme ekonomikisht dhe financiarisht nga këto të dhëna të pastrukturuara. Duke vepruar kështu, ai siguron një masë sasiore dhe sistematike që përmirëson dhe ndihmon interpretimet njerëzore.

Aktivitete Tregtare

Fuqitë e AI janë jashtëzakonisht të dobishme në tregti, ku kompleksiteti i transaksioneve dhe nevoja për shpejtësi janë në ekuilibër. AI mbështet tregtimin algoritmik duke automatizuar shumë faza të procesit, duke përmirësuar efikasitetin e transaksioneve të menaxhuara në tregjet financiare.

Shërbimet e Këshillimit për Investime

AI ka hapur një mundësi për një ofertë më të gjerë të shërbimeve këshillimore të personalizuara për investime me një kosto më të ulët. Këto sisteme përdorin algoritme komplekse për të përpunuar të dhënat e tregut në kohë reale, duke krijuar strategjitë më të përshtatshme për nevojat individuale të klientëve bazuar në objektivat e tyre të kthimit dhe profilet e rrezikut.

Menaxhimi i riskut

Në menaxhimin e rrezikut, AI ndihmon duke modeluar skenarë të ndryshëm 'të mundshëm por të padëshirueshëm', të cilët nga ana e tyre përmirësojnë praktikat tradicionale që fokusohen vetëm në rezultatet kryesisht të mundshme.

Teknikat dhe mjetet e inteligjencës artificiale (AI) në menaxhimin e portofolit

Algoritmet e mësimit të makinerisë:

Metodat klasike të mësimit të makinerive janë ende shumë të njohura në Menaxhimin e Portofolit dhe ato janë: Modelet Lineare, duke përfshirë katrorët më të vegjël të zakonshëm, Regresionin e kreshtës dhe Regresionin Lasso. Këto shpesh kombinohen me procedurën e optimizimit të variancës mesatare dhe teknikat e zbërthimit të matricës, të tilla si Dekompozimi i Vlerës Singular (SVD) dhe Analiza e Komponentit Kryesor (PCA), të cilat janë themelore në kuptimin e marrëdhënieve të aktiveve dhe optimizimin e alokimeve të portofolit.

Ndërmjet këtyre qasjeve klasike dhe metodave më moderne janë Makinat Mbështetëse Vektoriale (SVM). Edhe pse SVM-të përdoren në praktikë, ato nuk përdoren aq shpesh, por luajnë një rol të rëndësishëm, veçanërisht në detyrat e klasifikimit që synojnë parashikimin e performancës së aksioneve.

Këto detyra zakonisht përfshijnë parashikimin nëse një aksion do të përjetojë një fitim ose humbje, duke përdorur të dhëna financiare historike, duke përfshirë luhatjet e çmimeve të aksioneve dhe vëllimet e tregtimit për të vendosur aktivet në kategori dhe për të parashikuar performancën e tyre.

Duke folur për metoda më moderne, rrjetet nervore tregojnë përparime të mëdha në mësimin e makinerive për menaxhimin e portofolit dhe ofrojnë aftësi të përmirësuara për modelimin e modeleve komplekse jolineare që janë të vështira për t'u kapur me modelet tradicionale. Përveç rrjeteve nervore, qasje të tjera klasike, si mësimi i mbikëqyrur dhe i pambikëqyrur, përmirësojnë dhe përsosin më tej analizën e të dhënave, duke bërë të mundur zbulimin dhe shfrytëzimin e sinjaleve delikate të tregut.

Qasjet më të reja, si Përforcimi i Mësimit dhe Mësimi i Thellë Q i sjellin këto cilësi në mjedise vendimmarrëse me ritme të shpejta, ku portofolet mund të rregullohen në kohë reale për të optimizuar rezultatet financiare bazuar në sistemin që mëson nga reagimet e tregut.

Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP):

Teknikat e përpunimit të gjuhës natyrore si analiza e ndjenjave mund të ndihmojnë në zgjedhjen dhe zgjedhjen e opinioneve të përbashkëta nga gjëra të tilla si artikujt e gazetave, postimet në mediat sociale dhe raportet e analistëve. Për më tepër, menaxherët e portofolit mund të analizojnë gjithashtu gjuhën e përdorur në mediat financiare, duke përfshirë raportet e të ardhurave të firmave, për të ndjerë ndjenjat e investitorëve dhe për të parashikuar lëvizjet e tregut, të gjitha këto janë informacione thelbësore në procesin e vendimmarrjes.

Strategjitë sasiore të tregtimit:

Firmat që specializohen në tregtimin me frekuencë të lartë (HFT), si ato që përdorin algoritme sasiore të tregtimit të fuqizuar nga AI, fitojnë para nga joefikasitetet që ndodhin vetëm për një moment në treg. Këto firma përdorin teknologjitë e mësimit të makinerive për të analizuar informacionin përkatës të tregut me shpejtësi jashtëzakonisht të larta dhe për të bërë porosi me një kohë të saktë për një milisekondë.

Një ekzekutim i tillë i shpejtë u lejon atyre të përfitojnë nga mundësitë e arbitrazhit dhe të maksimizojnë fitimet duke ndërmarrë veprime për mospërputhjet e çmimeve më shpejt se konkurrentët. Ndërsa Renaissance Technologies është e njohur për qasjet e saj sasiore të tregtimit, është e rëndësishme të kihet parasysh strategjia e saj më e gjerë që përfshin periudha të ndryshme mbajtjeje nga praktikat tradicionale HFT, të cilat janë të fokusuara kryesisht në shpejtësi.

AI e shpjegueshme (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) është një metodë e spikatur XAI e përdorur për të bërë më të kuptueshme rezultatet e modeleve komplekse të mësimit të makinerive. Në menaxhimin e portofolit, kjo metodë mund të jetë shumë e vlefshme për të interpretuar se si modelet e kutisë së zezë bëjnë parashikime. Duke përdorur të dhënat hyrëse dhe duke analizuar ndikimin në rezultatet e modelit, LIME ndihmon menaxherët e portofolit dhe shkencëtarët e të dhënave të përcaktojnë se cilat veçori ndikojnë në vendimet e investimit më shumë se të tjerët.

Ky proces ndihmon në rritjen e transparencës së vendimeve të rritura nga AI dhe mbështet përpjekjet për të verifikuar dhe përmirësuar se sa të lehta për t'u kuptuar mund të jenë këto modele. Megjithatë, ndërsa LIME përmirëson të kuptuarit tonë të sjelljes së modelit, vlerësimi i besueshmërisë së përgjithshme të modeleve përfshin teknika shtesë të vërtetimit.

UA në Pajtueshmërinë dhe Monitorimin:

Teknologjia AI luan një rol të madh në sigurimin e pajtueshmërisë me kornizat rregullatore dhe monitorimin e kufizimeve të investimeve brenda industrisë financiare. Duke automatizuar këto procese, sistemet e AI ndihmojnë firmat financiare t'i përmbahen standardeve ligjore në mënyrë më efikase, më të saktë dhe të mos futen në telashe. Kjo teknologji është shumë e vlefshme në monitorimin e pajtueshmërisë në vëllime të mëdha transaksionesh dhe aktivitete të ndryshme të portofolit, ku mund të identifikojë shpejt (në çast, në fakt) devijimet nga kërkesat rregullatore ose udhëzimet e brendshme.

Për më tepër, përdorimi i AI minimizon rrezikun e gabimit njerëzor, i cili është thelbësor në mjediset rregullatore me rrezik të lartë, ku gabimet mund të çojnë në pasoja ligjore dhe financiare.

Ribalancimi i portofolit:

Aplikimet e AI në ribalancimin e automatizuar janë thelbësore për ruajtjen e alokimeve ideale të aseteve me kalimin e kohës. Ata mund të rregullojnë portofolet në përgjigje të ndryshimeve të tregut ose zhvendosjeve në profilin e rrezikut të një investitori, gjë që siguron përafrimin me qëllimet strategjike të investimit.

Në një pamje më të gjerë

Përveç aplikacioneve që janë krijuar posaçërisht për investime, potenciali për zhvillimin e inteligjencës artificiale brenda biznesit të menaxhimit të aseteve duket të jetë i gjerë. Megjithatë, pavarësisht nga fakti që ne instinktivisht shohim mundësinë e automatizimit të punëve specifike në faza të ndryshme të zinxhirit operacional, është ende e vështirë të parashikohet plotësisht fuqia përçarëse e inteligjencës artificiale. Kjo për shkak se AI pritet të krijojë sektorë të rinj të aplikimit ndërsa zhvillohen përparime shtesë.

Duhet të jemi të vetëdijshëm për kufizimet e inteligjencës artificiale si dhe rreziqet që ajo paraqet për disa aspekte të menaxhimit të portofolit, pavarësisht faktit se ajo ka bërë të mundur përparimet teknologjike dhe përfitimet e produktivitetit duke përdorur inteligjencën artificiale. Në radhë të parë, qasjet e inteligjencës artificiale dhe të mësimit të makinerive mbështeten në të dhënat që përdoren për të ushqyer algoritmet e të mësuarit.

Është e nevojshme që këto të dhëna të jenë të një cilësie të lartë për sa i përket përditësimeve, saktësisë, plotësimit dhe përfaqësimit.

Krahas kërkesës për një vëllim shumë të madh të dhënash, i cili nuk është gjithmonë i disponueshëm, është rasti që këto të dhëna duhet të jenë të një cilësie të mirë. Në çdo rast tjetër, gjetjet që merren duke përdorur modele parashikuese nuk janë të besueshme ose elastike.

Për më tepër, algoritmet gjithashtu mund të bëjnë supozime të rreme duke zgjedhur tendencat e parëndësishme nga grupi i të dhënave që analizohet, gjë që mund të çojë në përfundime të gabuara. Kjo mund të rezultojë në kapje në shkallë të gjerë, kërcime shumë të mprehta dhe përplasje më të vogla të mundshme. Humbja e konkurrencës në treg mund të ndodhë për shkak të faktit se shumë operatorë tregu që menaxhojnë të njëjtat algoritme të AI mund të kryejnë një vendim të gabuar në të njëjtën kohë ose të reagojnë në mënyrë të ngjashme në një rrethanë në kohë reale. Një rrezik i tillë mund të bëhet fatal.

Pavarësisht përfitimeve të mundshme të AI në menaxhimin e portofolit, si në çdo fushë, ka shumë sfida që duhet t'i mbajmë parasysh dhe përfundimisht - t'i adresojmë. Një nga vështirësitë kryesore është mungesa e mundshme e transparencës dhe çështjeve të interpretimit të modeleve të AI, gjë që mund ta bëjë sfidues për menaxherët të shpjegojnë rezultatet e bashkëpunimit të tyre me AI. Ky kompleksitet i përdorimit mund të jetë një nga arsyet pse adoptimi i AI në fondet evropiane është relativisht i ulët. Që nga shtatori 2022, vetëm 65 nga 22,000 fonde me bazë në Bashkimin Evropian pretenduan se përdorin AI në proceset e tyre të investimeve.

Autoriteti Evropian i Tregjeve Financiare (ESMA) ka identifikuar Faktorët që mund të kontribuojnë në shkallën e ulët të adoptimit, të tilla si mungesa e kornizave të qarta rregullatore dhe aftësive të AI midis menaxherëve të fondeve. Megjithatë, sfida e shpjegimit të rezultateve të AI për shkak të kompleksitetit të modelit mund të jetë gjithashtu një nga faktorët që justifikon shkallën e ulët të adoptimit. Unë mendoj se do ta zbulojmë me kalimin e kohës.

Në këtë pikë, duket se inteligjenca artificiale është ende shumë larg zëvendësimit total të njerëzve të vërtetë në industrinë e menaxhimit të aseteve. Thënë kjo, transparenca, një marrëdhënie besimi dhe kontakti midis klientëve dhe ekspertëve të menaxhimit vazhdojnë të jenë karakteristika thelbësore, tani më shumë se kurrë.

Megjithatë, ne nuk mund të mohojmë se inteligjenca artificiale sjell me vete mjete të reja dhe emocionuese që mund të përdoren në zinxhirin e vlerës, dhe potenciali i këtyre mjeteve mund të ndryshojë vërtet mënyrën se si duket industria sot.