Успон вештачке интелигенције очигледно је утицао на различите индустрије, а финансијска индустрија је међу онима које су највише погођене . На пример, јавно лансирање модела попут ГПТ-3.5 прошле године повећало је интересовање за коришћење вештачке интелигенције како би се повећале способности менаџера фондова у анализи, управљању ризиком и доношењу одлука.
Дакле, АИ алати се примењују да би тржишне процене биле тачније и ефикасније управљали ризицима. Од менаџера портфолија се очекује да направе јаснију процену кретања на тржишту, сузе избор одговарајућих улагања и управљају ризицима када примењују алгоритме машинског учења, обраду природног језика и алате вештачке интелигенције у свом трговању.
Интеграција алгоритама машинског учења, као и алата за обраду природног језика у стратегије трговања кључних играча, помаже им да повећају ефикасност ових процеса и стекну конкурентску предност бржим и прецизнијим инвестиционим одлукама и предиктивном аналитиком.
Последњих деценија АИ је имплементирана у различитим секторима финансијске индустрије. У бацк оффицеу, МЛ алгоритми се користе за проналажење аномалија у евиденцији извршења, откривање сумњивих трансакција, као и управљање ризицима, што доводи до повећања ефикасности и сигурности. У главној канцеларији, АИ помаже у сегментирању купаца, аутоматизацији процеса корисничке подршке и оптимизацији цена деривата.
Међутим, најинтригантнији део тога су могућности вештачке интелигенције за куповину на страни финансија – идентификовање предиктивних сигнала усред буке тржишта анализирањем значајних количина података што је брже могуће. На пример, такве апликације могу укључивати предвиђање временских серија, сегментирање тржишта и, наравно, управљање портфолиом средстава. Могућности вештачке интелигенције за обраду и анализу огромних скупова података помажу у проналажењу суптилних образаца које ће традиционалне методе вероватно пропустити.
Оптимизација портфеља је уобичајена пракса већ неколико деценија, која је значајно еволуирала током развоја науке о подацима и имплементације напредних рачунарских техника. Класични приступи, као што су Марковитз-ова Модерна теорија портфолија (1952) и Модел цене капитала (1964) уведени су пре више од 50 година, али су и даље релевантни. Међутим, њихова ограничења у руковању нелинеарним ризиком и зависност од историјских података из дана у дан постају све очигледнија.
Праксе попут моделирања ризика, анализе сценарија и квантног трговања, које су широко имплементирали кључни играчи, као што су Ренаиссанце Тецхнологиес, ДЕ Схав и Тво Сигма Инвестментс, довеле су до имплементације сложенијих и напреднијих алгоритама. Поред тога, индустрија је била под великим утицајем АИ последњих година, пошто су машинско учење и вештачка интелигенција учинили предиктивну аналитику прецизнијом, а исто су учинили и са персонализованим стратегијама улагања и аутоматизованим сложеним процесима доношења одлука.
Ова трансформација вођена вештачком интелигенцијом омогућила је портфолио менаџерима да обрађују огромне низове података у реалном времену и реше три главна изазова:
- Скалабилност: Управљање и анализа великих података са више средстава и глобалних тржишта сада је лакше.
- Сложено доношење одлука: АИ може „имати на уму“ више фактора, укључујући психолошку и бихевиоралну аналитику, у процесима доношења одлука.
- Прилагодљивост: АИ системи могу да уче нон-стоп и прилагођавају се новим тржишним условима, помажући менаџерима да брзо прилагоде стратегије.
Према
Повећање усвајања и улагања у решења за управљање имовином заснована на АИ и наглашавање практичне употребе АИ у оптимизацији портфеља.
Усвајање АИ у управљању портфолиом:
Усвајање вештачке интелигенције у индустрији управљања имовином није нови тренд; бележи раст последњих година, али је и даље ограничен на мали број тржишних играча, односно хеџ фондове, канцеларије за квантитативно управљање, велика истраживачка одељења и финансијске институције које користе ИТ услуге.
Већ постоје многе области примене за АИ:
Оптимизација портфеља
АИ значајно побољшава процес оптимизације изградње портфеља. На пример, класични приступ Марковитзове Модерне теорије портфолија, који се ослања на концепте конвексне оптимизације, служи као претходница савременим методологијама вођеним вештачком интелигенцијом. Разлог зашто је ова темељна теорија толико кључна је тај што чини основу на којој АИ алгоритми могу даље да мењају и прецизирају стратегије улагања.
Данас, АИ проширује ову теорију истражујући нове димензије података и интегришући напредне аналитичке технике. Ова проширена могућност података омогућава нијансираније и информисаније доношење одлука – пракса која се широко користи у индустрији.
Фундаментал Аналисис
Одређене технике вештачке интелигенције су савршено компатибилне са квантитативним управљањем, користећи велике количине података о основама компаније, макроекономском окружењу или тржишним условима. Алгоритми машинског учења могу пронаћи сложене нелинеарне односе између различитих варијабли и, наравно, открити трендове које аналитичари не могу.
Текстуална анализа
Текстуална анализа је још једна примена АИ у фундаменталној анализи. Користећи обраду природног језика (НЛП), АИ обрађује и анализира текстуалне изворе као што су извештаји о зарадама предузећа, саопштења за штампу централне банке и финансијске вести. Кроз НЛП, АИ може извући економски и финансијски важне информације из ових неструктурираних података. На тај начин обезбеђује квантитативну и систематску меру која побољшава и помаже људским тумачењима.
Трговачке активности
Моћи вештачке интелигенције су изузетно корисне у трговању, где су сложеност трансакција и потреба за брзином у равнотежи. АИ подржава алгоритамско трговање аутоматизацијом многих фаза процеса, побољшавајући ефикасност трансакција којима се управља на финансијским тржиштима.
Инвестиционе саветодавне услуге
АИ је отворио прилику за ширу понуду персонализованих инвестиционих саветодавних услуга по нижој цени. Ови системи користе сложене алгоритме за обраду тржишних података у реалном времену, изналазећи најприкладније стратегије за индивидуалне потребе клијената на основу њихових циљева поврата и профила ризика.
Управљање ризиком
У управљању ризиком, АИ помаже моделирањем различитих „вероватних, али непожељних“ сценарија, који заузврат побољшавају традиционалне праксе које се фокусирају само на углавном вероватне исходе.
Технике и алати вештачке интелигенције (АИ) у управљању портфолиом
Алгоритми машинског учења:
Класичне методе машинског учења су и даље веома популарне у управљању портфолиом, а то су: линеарни модели, укључујући обичне најмање квадрате, регресију гребена и регресију ласо. Они се често комбинују са поступком оптимизације средње варијансе и техникама декомпозиције матрице као што су декомпозиција сингуларне вредности (СВД) и анализа главних компоненти (ПЦА), које су темељ за разумевање односа средстава и оптимизацију алокације портфолија.
Између ових класичних приступа и модернијих метода налазе се машине за векторску подршку (СВМ). Иако се СВМ-ови користе у пракси, они нису тако често распоређени, али играју значајну улогу, посебно у задацима класификације који имају за циљ предвиђање перформанси залиха.
Ови задаци обично укључују предвиђање да ли ће акција имати профит или губитак, користећи историјске финансијске податке, укључујући флуктуације цена акција и обим трговања, како би се средства сврстала у категорије и предвидела њихов учинак.
Говорећи о модернијим методама, неуронске мреже показују велики напредак у машинском учењу за управљање портфолиом и нуде побољшане могућности за моделирање сложених нелинеарних образаца које је тешко ухватити традиционалним моделима. Поред неуронских мрежа, други класични приступи, као што је надгледано и ненадгледано учење, даље побољшавају и прецизирају анализу података, чинећи откривање и експлоатацију суптилних тржишних сигнала могућим.
Новији приступи, као што су учење са појачањем и дубоко К-учење, доносе ове квалитете у окружења за доношење одлука која се брзо развијају, где се портфељи могу прилагођавати у реалном времену како би се оптимизовали финансијски резултати на основу учења система из повратних информација тржишта.
Обрада природног језика (НЛП):
Технике обраде природног језика као што је анализа осећања могу помоћи у одабиру и одабиру уобичајених мишљења из ствари као што су новински чланци, објаве на друштвеним мрежама и извештаји аналитичара. Поред тога, портфолио менаџери такође могу да анализирају језик који се користи у финансијским медијима, укључујући извештаје о зарадама фирми, како би осетили расположење инвеститора и предвидели кретања на тржишту, а све су то кључне информације у процесу доношења одлука.
Квантитативне стратегије трговања:
Фирме које су специјализоване за високофреквентну трговину (ХФТ), попут оних које користе квантитативне алгоритме трговања засноване на вештачкој интелигенцији, зарађују на неефикасностима које се јављају само на тренутак на тржишту. Ове компаније користе технологије машинског учења да анализирају релевантне информације о тржишту изузетно великом брзином и дају поруџбине са прецизним временом за само милисекунду.
Овако брзо извршење им омогућава да искористе могућности арбитраже и максимизирају профит предузимањем акција у вези са одступањима цена брже од конкуренције. Иако је Ренаиссанце Тецхнологиес познат по својим квантитативним приступима трговању, важно је имати на уму његову ширу стратегију која обухвата различите периоде задржавања од традиционалних ХФТ пракси, које су углавном фокусиране на брзину.
Објашњива АИ (КСАИ):
ЛИМЕ (Лоцал Интерпретабле Модел-агностиц Екпланатионс) је истакнута КСАИ метода која се користи да би се резултати сложених модела машинског учења учинили разумљивијим. У управљању портфолиом, овај метод може бити веома користан за тумачење како модели црне кутије праве предвиђања. Користећи улазне податке и анализирајући утицај на резултате модела, ЛИМЕ помаже портфолио менаџерима и научницима да дефинишу које карактеристике утичу на одлуке о улагању више од других.
Овај процес помаже у побољшању транспарентности одлука ојачаних вештачком интелигенцијом и подржава напоре да се верификују и побољшају лакши за разумевање ових модела. Међутим, док ЛИМЕ побољшава наше разумевање понашања модела, процена укупне поузданости модела укључује додатне технике валидације.
АИ у усаглашености и надгледању:
Технологија вештачке интелигенције игра главну улогу у обезбеђивању усклађености са регулаторним оквирима и праћењу ограничења улагања у финансијској индустрији. Аутоматизацијом ових процеса, системи вештачке интелигенције помажу финансијским фирмама да се ефикасније, прецизније придржавају законских стандарда и да не упадну у невоље. Ова технологија је веома драгоцена у праћењу усклађености у великим количинама трансакција и различитим активностима портфеља, где може брзо (тренутно, заправо) да идентификује одступања од регулаторних захтева или интерних смерница.
Штавише, употреба вештачке интелигенције минимизира ризик од људске грешке, што је кључно у регулаторним окружењима са високим улозима где грешке могу довести до правних и финансијских последица.
Ребаланс портфеља:
АИ апликације у аутоматизованом ребалансу су кључне за одржавање идеалне алокације средстава током времена. Они могу прилагодити портфеље као одговор на тржишне промене или промене у профилу ризика инвеститора, што обезбеђује усклађеност са стратешким инвестиционим циљевима.
На ширем погледу
Поред апликација које су посебно дизајниране за улагања, чини се да је потенцијал за развој вештачке интелигенције унутар пословања управљања имовином обиман. Међутим, упркос чињеници да инстинктивно видимо могућност аутоматизације одређених послова у различитим фазама оперативног ланца, и даље је тешко у потпуности предвидети разорну моћ вештачке интелигенције. То је зато што се очекује да ће вештачка интелигенција довести до нових сектора примене како се развијају додатни напредак.
Морамо имати на уму ограничења вештачке интелигенције као и опасности које она представља за неке аспекте управљања портфолиом, упркос чињеници да је омогућила технолошки напредак и повећање продуктивности коришћењем вештачке интелигенције. На првом месту, приступи вештачке интелигенције и машинског учења ослањају се на податке који се користе за напајање алгоритама учења.
Неопходно је да ови подаци буду високог квалитета у смислу ажурирања, тачности, потпуности и репрезентативности.
Поред захтева за веома великим обимом података, који није увек доступан, ови подаци морају бити доброг квалитета. У сваком другом случају, налази који се добијају коришћењем предиктивних модела нису поуздани или отпорни.
Штавише, алгоритми такође могу да праве погрешне претпоставке тако што бирају ирелевантне трендове из скупа података који се анализира, што може довести до погрешних закључака. Ово може довести до грубог хватања, преоштрих скокова и најмањих могућих судара. До губитка тржишне конкуренције може доћи због чињенице да многи тржишни оператери који управљају истим АИ алгоритмима могу истовремено донети погрешну одлуку или реаговати на сличан начин на околности у реалном времену. Такав ризик може постати фаталан.
Упркос потенцијалним предностима вештачке интелигенције у управљању портфолиом, као иу било којој области, постоји много изазова које морамо да имамо на уму и на крају – да се позабавимо. Једна од главних потешкоћа је могући недостатак транспарентности и питања тумачења АИ модела, што може отежати менаџерима да објасне резултате своје сарадње са АИ. Ова сложеност употребе може бити један од разлога зашто је усвајање АИ у европским фондовима релативно ниско. Од септембра 2022.
Европска агенција за финансијска тржишта (ЕСМА)
У овом тренутку, чини се да је вештачка интелигенција још увек далеко од потпуне замене стварних људи у индустрији управљања имовином. Имајући то у виду, транспарентност, однос поверења и контакт између клијената и стручњака за менаџмент и даље су кључне карактеристике, сада више него икада.
Ипак, не можемо порећи да вештачка интелигенција са собом доноси нове и узбудљиве алате који се могу користити у ланцу вредности, а потенцијал ових алата би заиста могао да промени начин на који индустрија изгледа данас.
