Portfolio Management: Alla sätt som AI förvandlar moderna tillgångsstrategier

Uppkomsten av AI har uppenbarligen påverkat olika branscher, och finansbranschen är bland de som har påverkats mest . Till exempel har den offentliga lanseringen av modeller som GPT-3.5 förra året ökat intresset för att använda AI för att hjälpa till att öka fondförvaltarnas förmåga i analys, riskhantering och beslutsfattande.

Således implementeras AI-verktyg för att göra marknadsbedömningar mer exakta och hantera risker mer effektivt. Portföljförvaltare förväntas göra en tydligare bedömning av marknadsrörelserna, begränsa lämpliga investeringsval och hantera risker när de tillämpar maskininlärningsalgoritmer, naturlig språkbehandling och artificiell intelligens i sin handel.

Integreringen av maskininlärningsalgoritmer, såväl som verktyg för bearbetning av naturligt språk i nyckelspelares handelsstrategier, hjälper dem att öka effektiviteten i dessa processer och få en konkurrensfördel med snabbare och mer exakta investeringsbeslut och prediktiv analys.

Under de senaste decennierna har AI implementerats i olika sektorer av finansbranschen. I backoffice används ML-algoritmer för att hitta anomalier i exekveringsloggar, upptäcka misstänkta transaktioner samt hantera risker, vilket leder till ökad effektivitet och säkerhet. I front office hjälper AI till att segmentera kunder, automatisera kundsupportprocesser och optimera derivatprissättning.

Men den mest spännande delen av det är AI-kapaciteten för köpsidan av finans - att identifiera prediktiva signaler bland marknadsbrus genom att analysera betydande mängder data så snabbt som möjligt. Till exempel kan sådana applikationer inkludera tidsserieprognoser, segmentering av marknader och naturligtvis hantering av tillgångsportföljer. AI:s möjligheter att bearbeta och analysera stora datamängder hjälper till att hitta subtila mönster som traditionella metoder förmodligen kommer att missa.

Portföljoptimering har varit en vanlig praxis i flera decennier, och utvecklats avsevärt under utvecklingen av datavetenskap och implementeringen av avancerade beräkningstekniker. Klassiska tillvägagångssätt, som Markowitzs Modern Portfolio Theory (1952) och Capital Asset Pricing Model (1964) introducerades för mer än 50 år sedan men är fortfarande relevanta. Deras begränsningar i hanteringen av icke-linjära risker och beroende av historiska data blir dock mer och mer uppenbara för varje dag.

Praxis som riskmodellering, scenarioanalys och kvanthandel, implementerad brett av nyckelaktörer, såsom Renaissance Technologies, DE Shaw och Two Sigma Investments har lett till implementeringen av mer komplexa och avancerade algoritmer. Dessutom har branschen påverkats starkt av AI de senaste åren, eftersom maskininlärning och artificiell intelligens har gjort prediktiv analys mer exakt, och gjort samma sak med personliga investeringsstrategier och automatiserade komplexa beslutsprocesser.

Denna AI-drivna transformation har gjort det möjligt för portföljförvaltare att bearbeta stora mängder data i realtid och lösa de tre huvudutmaningarna:

• Skalbarhet: Det är nu lättare att hantera och analysera storskalig data från flera tillgångar och globala marknader.

• Komplext beslutsfattande: AI kan "hålla i åtanke" fler faktorer, inklusive psykologisk och beteendeanalys, i beslutsprocesser.

• Anpassningsförmåga: AI-system kan lära sig non-stop och anpassa sig till nya marknadsförhållanden, vilket hjälper chefer att snabbt anpassa strategier.

Enligt Globala marknadsinsikter , AI på Asset Management-marknaden värderades till 2,5 miljarder USD och förväntas växa med en CAGR på 24 % under de kommande 10 åren. Intressant nog leder portföljoptimering i global marknadssegmentering efter applikation, följt av dataanalys, som står för 25 % av marknadsandelen .

Öka användningen och investeringarna i kapitalförvaltningslösningar som drivs av AI och lyfta fram den praktiska användningen av AI i portföljoptimering.

AI Adoption i Portfolio Management:

Adoption av AI inom kapitalförvaltningsbranschen är ingen ny trend; den har sett tillväxt de senaste åren men är fortfarande begränsad till ett litet antal marknadsaktörer, nämligen hedgefonder, kvantitativa förvaltningskontor, stora forskningsavdelningar och finansiella institutioner som använder IT-tjänster.

Det finns redan många användningsområden för AI:

Portföljoptimering

AI förbättrar avsevärt processen för portföljkonstruktionsoptimering. Till exempel fungerar det klassiska tillvägagångssättet i Markowitzs Modern Portfolio Theory, som bygger på konvexa optimeringskoncept, som en föregångare till samtida AI-drivna metoder. Anledningen till att denna grundläggande teori är så avgörande är att den utgör grunden från vilken AI-algoritmer kan ytterligare förändra och förfina investeringsstrategier.

Numera utökar AI denna teori genom att utforska nya dimensioner av data och integrera avancerade analytiska tekniker. Denna utökade datakapacitet möjliggör mer nyanserat och informerat beslutsfattande - en praxis som har använts flitigt i branschen.

Grundläggande analys

Vissa AI-tekniker är perfekt kompatibla med kvantitativ hantering och använder stora mängder data om företagets grunder, den makroekonomiska miljön eller marknadsförhållandena. Maskininlärningsalgoritmer kan hitta komplexa icke-linjära samband mellan olika variabler och, naturligtvis, upptäcka trender som analytiker inte kan.

Textanalys

Textanalys är en annan tillämpning av AI i fundamental analys. Med hjälp av NLP (natural language processing) bearbetar och analyserar AI textkällor som företagens resultatrapporter, pressmeddelanden från centralbanker och finansiella nyheter. Genom NLP kan AI extrahera ekonomiskt och ekonomiskt viktig information från denna ostrukturerade data. Genom att göra det ger det ett kvantitativt och systematiskt mått som förbättrar och hjälper mänskliga tolkningar.

Handelsaktiviteter

AI:s krafter är extremt användbara i handel, där komplexiteten i transaktioner och behovet av snabbhet är i balans. AI stöder algoritmisk handel genom att automatisera många steg i processen, vilket förbättrar effektiviteten för transaktioner som hanteras på finansmarknaderna.

Investeringsrådgivning

AI har öppnat en möjlighet för ett bredare utbud av personliga investeringsrådgivningstjänster till en lägre kostnad. Dessa system använder komplexa algoritmer för att bearbeta marknadsdata i realtid, och kommer fram till de mest lämpliga strategierna för individuella kunders behov baserat på deras avkastningsmål och riskprofiler.

Riskhantering

Inom riskhantering hjälper AI till genom att modellera olika "sannolika men oönskade" scenarier, som i sin tur förbättrar traditionella metoder som bara fokuserar på mestadels troliga utfall.

Artificiell intelligens (AI) Tekniker och verktyg inom portföljhantering

Machine Learning Algoritmer:

Klassiska maskininlärningsmetoder är fortfarande mycket populära inom portföljhantering, och de är: linjära modeller, inklusive vanliga minsta kvadrater, åsregression och lassoregression. Dessa kombineras ofta med Mean-Variance Optimization-proceduren och matrisnedbrytningstekniker såsom Singular Value Decomposition (SVD) och Principal Component Analysis (PCA), som är grundläggande för att förstå tillgångsrelationer och optimera portföljallokering.

Mellan dessa klassiska metoder och mer moderna metoder finns Support Vector Machines (SVM). Även om SVM används i praktiken, är de inte lika vanligt förekommande utan spelar en betydande roll, särskilt i klassificeringsuppgifter som syftar till att prognostisera aktieprestanda.

Dessa uppgifter inkluderar vanligtvis att förutsäga om en aktie kommer att gå med vinst eller förlust, använda historiska finansiella data inklusive aktiekursfluktuationer och handelsvolymer för att placera tillgångar i kategorier och prognostisera deras resultat.

När vi pratar om mer moderna metoder visar neurala nätverk stora framsteg inom maskininlärning för portföljhantering och erbjuder förbättrade möjligheter för att modellera komplexa icke-linjära mönster som är svåra att fånga med traditionella modeller. Förutom neurala nätverk förbättrar och förfinar andra klassiska tillvägagångssätt såsom övervakad och oövervakad inlärning dataanalys ytterligare, vilket gör upptäckten och utnyttjandet av subtila marknadssignaler möjlig.

Nyare tillvägagångssätt, såsom Reinforcement Learning och Deep Q-Learning, tar med dessa egenskaper till snabba beslutsfattande miljöer, där portföljer kan justeras i realtid för att optimera ekonomiska resultat baserat på systemets lärande från marknadens feedback.

Natural Language Processing (NLP):

Natural Language Processing-tekniker som sentimentanalys kan hjälpa till att välja och vraka vanliga åsikter från saker som tidningsartiklar, inlägg på sociala medier och analytikerrapporter. Dessutom kan portföljförvaltare också analysera språket som används i finansiella medier, inklusive företagens resultatrapporter, för att känna av investerarnas sentiment och förutsäga marknadsrörelser, vilket allt är avgörande information i beslutsprocessen.

Kvantitativa handelsstrategier:

Företag som specialiserar sig på högfrekvenshandel (HFT), som de som använder AI-drivna kvantitativa handelsalgoritmer, tjänar pengar på ineffektivitet som bara uppstår för ett ögonblick på marknaden. Dessa företag använder maskininlärningsteknik för att analysera relevant marknadsinformation i extremt höga hastigheter och lägga beställningar med precisionstid under så kort som en millisekund.

Ett sådant snabbt utförande gör att de kan dra nytta av arbitragemöjligheter och maximera vinsten genom att vidta åtgärder mot prisskillnader snabbare än konkurrenterna. Medan Renaissance Technologies är känt för sina kvantitativa handelsmetoder är det viktigt att komma ihåg dess bredare strategi som omfattar olika innehavsperioder från traditionella HFT-metoder, som huvudsakligen är fokuserade på hastighet.

Förklarlig AI (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) är en framträdande XAI-metod som används för att göra resultatet av komplexa maskininlärningsmodeller mer begripliga. Inom portföljförvaltning kan denna metod vara mycket värdefull för att tolka hur black-box-modeller gör förutsägelser. Genom att använda indata och analysera effekten på modellutdata, hjälper LIME portföljförvaltare och datavetare att definiera vilka egenskaper som påverkar investeringsbeslut mer än andra.

Denna process hjälper till att öka transparensen för AI-förstärkta beslut och stöder ansträngningar för att verifiera och förbättra hur lätta att förstå dessa modeller kan vara. Men medan LIME förbättrar vår förståelse av modellbeteende, innebär bedömningen av modellernas övergripande tillförlitlighet ytterligare valideringstekniker.

AI i efterlevnad och övervakning:

AI-teknik spelar en viktig roll för att säkerställa efterlevnad av regelverk och övervaka investeringsrestriktioner inom finansbranschen. Genom att automatisera dessa processer hjälper AI-system finansiella företag att hålla sig till juridiska standarder mer effektivt, mer exakt och inte hamna i problem. Denna teknik är mycket värdefull för att övervaka efterlevnad över stora volymer av transaktioner och olika portföljaktiviteter, där den snabbt (omedelbart, faktiskt) kan identifiera avvikelser från regulatoriska krav eller interna riktlinjer.

Dessutom minimerar användningen av AI risken för mänskliga fel, vilket är avgörande i höginsatsmiljöer där misstag kan leda till juridiska och ekonomiska konsekvenser.

Ombalansering av portföljen:

AI-tillämpningar i automatiserad ombalansering är avgörande för att upprätthålla den ideala tillgångsallokeringen över tid. De kan justera portföljer som svar på marknadsförändringar eller förändringar i en investerares riskprofil, vilket säkerställer anpassning till strategiska investeringsmål.

På en bredare vy

Förutom applikationer som är specifikt designade för investeringar, verkar potentialen för utveckling av artificiell intelligens inom kapitalförvaltningsverksamheten vara omfattande. Men trots att vi instinktivt ser möjligheten att automatisera specifika jobb i olika skeden av den operativa kedjan, är det fortfarande svårt att helt förutse artificiell intelligenss störande kraft. Detta beror på att AI förväntas ge upphov till nya tillämpningssektorer när ytterligare framsteg utvecklas.

Vi måste vara uppmärksamma på begränsningarna av artificiell intelligens samt de risker som den utgör för vissa aspekter av portföljförvaltning, trots att den har gjort det möjligt för tekniska framsteg och produktivitetsvinster med hjälp av artificiell intelligens. För det första bygger artificiell intelligens och maskininlärning på data som används för att mata inlärningsalgoritmerna.

Det är nödvändigt att denna data är av hög kvalitet när det gäller uppdateringar, noggrannhet, fullständighet och representativitet.

Utöver kravet på en mycket stor datamängd, som inte alltid finns tillgänglig, är det så att denna data ska vara av god kvalitet. I alla andra fall är resultaten som erhålls med hjälp av prediktiva modeller inte tillförlitliga eller motståndskraftiga.

Dessutom kan algoritmerna också göra falska antaganden genom att plocka ut irrelevanta trender från datasetet som analyseras, vilket kan leda till felaktiga slutsatser. Detta kan resultera i grovt grepp, hopp som är för skarpa och minsta möjliga kraschar. Förlust av konkurrens på marknaden kan hända på grund av att många marknadsoperatörer som hanterar samma AI-algoritmer kan fatta fel beslut samtidigt eller reagera på liknande sätt på en realtidsomständighet. En sådan risk kan bli dödlig.

Trots de potentiella fördelarna med AI i portföljförvaltning, som inom alla områden, finns det massor av utmaningar som vi måste tänka på och så småningom – ta itu med. En av de största svårigheterna är den möjliga bristen på transparens och tolkningsfrågor för AI-modeller, vilket kan göra det utmanande för chefer att förklara resultatet av sitt samarbete med AI. Denna användningskomplexitet kan vara en av anledningarna till att adoptionen av AI i europeiska fonder är relativt låg. Från och med september 2022, endast 65 av 22 000 fonder baserade i Europeiska unionen påstod sig använda AI i sina investeringsprocesser.

Europeiska finansmarknadsmyndigheten (ESMA) har identifierat faktorer som kan bidra till den låga adoptionsgraden, såsom brist på tydliga regelverk och AI-kompetens bland fondförvaltare. Men utmaningen att förklara AI-resultat på grund av modellens komplexitet kan också vara en av faktorerna som motiverar den låga adoptionsfrekvensen. Jag antar att vi får reda på det med tiden.

Vid det här laget verkar det som att artificiell intelligens fortfarande är långt ifrån att helt ersätta riktiga människor i kapitalförvaltningsbranschen. Med det sagt, transparens, en förtroenderelation och kontakt mellan kunder och ledningsexperter fortsätter att vara avgörande egenskaper, nu mer än någonsin.

Ändå kan vi inte förneka att artificiell intelligens för med sig nya och spännande verktyg som kan användas i värdekedjan, och potentialen hos dessa verktyg kan verkligen förändra hur branschen ser ut idag.