Sztuczna inteligencja jest już używana do diagnozowania chorych pacjentów, wykonywania zadań związanych z obsługą klienta i prowadzenia kursów na studiach. Ale czy AI może przechytrzyć Wall Street?
W ciągu ostatniego roku pojawiło się wiele funduszy hedgingowych AI, które obiecują pokonać ludzkich inwestorów, analizując rynek i reagując na nie w szybszy i głębszy sposób. Te fundusze AI wykraczają poza algorytmy stosowane przez tradycyjne fundusze oparte na danych, próbując naśladować - i ulepszać - sposób działania ludzkiego mózgu.
Niektóre wczesne wyniki były imponujące. W Japonii fundusz strategii Simplex Equity Futures Strategy zakończył się zyskiem o 3, 4 procent 24 czerwca, w dniu Brexitu, kiedy fundusze w całym kraju spadły. Badanie 12 funduszy AI z całego świata wykazało, że zyskały one średnio prawie 7 procent w tym roku. Na ostatniej konferencji dla naukowców AI połowa firm rekrutujących pracowników to firmy finansowe, co stanowi wyraźny kontrast w porównaniu z poprzednimi latami.
Shaunak Khire, który tego lata założył Emma AI, fundusz hedgingowy z AI w Dolinie Krzemowej, twierdzi, że AI podobnie jak on mają znaczące zalety w stosunku do tradycyjnego funduszu hedgingowego.
„W żaden sposób ludzki analityk nie jest w stanie objąć tak dużej ilości danych” - mówi Khire. „Ludzki mózg dosłownie nie jest w stanie przetworzyć tak dużej ilości informacji w tak krótkim czasie”.
Fundusz AI może brać pod uwagę dane finansowe z rynków na całym świecie, dane historyczne, artykuły prasowe, międzynarodową politykę pieniężną, wiedzę na temat zachowań handlowych ludzi, środowiska firmy i wiele innych.
Na przykład Emma AI handluje na GlaxoSmithKline, obejmując każdy punkt danych firmy farmaceutycznej, nawet patrząc na akta z lat 70., mówi Khire.
Wiele funduszy już stosuje strategie inwestowania ilościowego, opracowując algorytmy komputerowe do prognozowania. Różnica między tymi funduszami a odmianą sztucznej inteligencji polega na tak zwanym „głębokim uczeniu się” lub sztucznych sieciach neuronowych - sztuczna inteligencja może uczyć się bez udziału człowieka, podczas gdy algorytmy nie.
Emma AI, podobnie jak wiele funduszy AI, wykorzystuje analizę bayesowską w celu odtworzenia procesu decyzyjnego człowieka. Oznacza to, że jest w stanie wykorzystać nowe informacje, aby zaktualizować swoje perspektywy i strategie. Tak właśnie robią ludzie, tylko sztuczna inteligencja może to zrobić szybciej i teoretycznie bardziej racjonalnie. Ludzki analityk ma skłonność do popełniania błędów opartych na strachu, nadmiernym podnieceniu lub chciwości, problemach, na które nie napotykają komputery.
Fundusz założony na początku tego roku przez firmę Sentient Technologies z siedzibą w San Francisco, wykorzystuje rodzaj sztucznej inteligencji inspirowany ewolucją roślin i zwierząt. To „obliczenie ewolucyjne” nieustannie tworzy nowe algorytmy i włącza najlepsze z nich do swoich starych algorytmów, czyniąc się coraz lepszym i silniejszym. Aidyia, fundusz AI z siedzibą w Hongkongu, wykorzystuje między innymi strategie ewolucyjne.
W przyszłości Khire widzi całe fundusze zarządzane przez sztuczną inteligencję, choć być może z jakąś ludzką kontrolą lub kontrolą w celach regulacyjnych. Uważa jednak również, że AI odgrywa rolę w regulacji. Reformy Wall Street przyjęte przez Kongres w ostatnich latach spowodowały, że wiele banków zwiększyło liczbę pracowników zaangażowanych w przestrzeganie przepisów.
„Możesz to wszystko zautomatyzować” - mówi Khire.
Niektórzy eksperci sceptycznie podchodzą do tego, czy AI naprawdę zrewolucjonizuje przemysł finansowy, jak twierdzą założyciele AI. Niektórzy twierdzą, że zastosowane technologie AI nie różnią się tak bardzo od bardziej tradycyjnych algorytmów wykorzystywanych w firmach opartych na danych. Inni twierdzą, że rynki finansowe są zbyt kapryśne, aby można je było przewidzieć za pomocą istniejącej obecnie sztucznej inteligencji.
Khire mówi, że nie próbuje wynaleźć koła na nowo, tylko stopniowo go ulepszać.
„Jedynym celem AI jest znalezienie możliwości, które mają niższy próg ryzyka niż S&P [500] i mają wyższą stopę zwrotu niż S&P”, mówi. „To niski pasek”.
Mimo to, po prostu pokonując S&P 500, amerykański indeks giełdowy często używany jako monitor ogólnej wydajności Wall Street, w długim okresie nie jest łatwy. Ale Khire i inni są przekonani, że mają towary. Pytanie brzmi: czy postawiłbyś na to swoje pieniądze?
