Umetna inteligenca se že uporablja za diagnosticiranje bolnih pacientov, opravljanje nalog za pomoč strankam in poučevanje tečajev na fakultetah. Toda ali lahko AI nadmesti Wall Street?
V zadnjem letu ali več so se pojavila številna sredstva za zaščito pred AI, ki so obljubljala, da bodo prehitevali trgovce z ljudmi, tako da bodo hitreje in globlje analizirali trg in se odzvali na trg. Ta sredstva AI presegajo algoritme, ki jih uporabljajo tradicionalni skladi, ki temeljijo na podatkih, tako da poskušajo posnemati - in izboljšati - način delovanja človeških možganov.
Nekateri zgodnji rezultati so bili impresivni. Na Japonskem se je 24. junija na dan Brexita, ko so sredstva po vsej državi upadala, uspelo končati s 3, 4-odstotno rastjo na Japonskem. Raziskava z 12 sredstvi AI iz celega sveta je pokazala, da so letos v povprečju pridobili skoraj 7 odstotkov. Na nedavni konferenci akademikov AI je bila polovica podjetij, ki zaposlujejo zaposlene, finančna podjetja, kar je bilo izrazito nasprotje iz preteklih let.
Shaunak Khire, ki je to poletje predstavil Emmo AI, AI hedge sklad s sedežem v Silicijevi dolini, pravi, da imajo AI-ji podobne velike prednosti pred tradicionalnim hedge skladom.
"Ni možnosti, da bi človeški analitik lahko pokril toliko podatkov, " pravi Khire. "Človeški možgani dobesedno ne morejo obdelati toliko informacij v tem kratkem času."
AI sklad lahko upošteva finančne podatke s svetovnih trgov, zgodovinske podatke, članke iz novic, mednarodno monetarno politiko, znanje o človekovem trgovinskem vedenju, podjetja in drugo.
Emma AI, na primer, trguje z GlaxoSmithKline, zajema vsako podatkovno točko farmacevtske družbe, celo gledal vložke iz sedemdesetih let prejšnjega stoletja, pravi Khire.
Mnogi skladi že uporabljajo kvantitativne strategije vlaganja, razvijajo računalniške algoritme za napovedovanje. Razlika med temi skladi in raznolikostjo AI je tako imenovano "globoko učenje" ali umetna nevronska omrežja - AI se lahko uči brez človeškega vložka, medtem ko algoritmi ne morejo.
Emma AI, tako kot mnogi skladi AI, uporablja Bayesovo analizo, da posnema človekov postopek odločanja. To pomeni, da lahko izkoristi nove informacije za posodobitev svojih perspektiv in strategij. To je v bistvu tisto, kar počnejo ljudje, le AI lahko to naredi hitreje in teoretično bolj racionalno. Človeški analitik je nagnjen k napakam na podlagi strahu ali pretiranega navdušenja ali pohlepa, težav, s katerimi se ne srečujejo računalniki.
Sklad, ki ga je v začetku letošnjega leta ustanovila družba AI s sedežem v San Franciscu Sentient Technologies, uporablja vrsto AI, ki je navdihnil evolucijo rastlin in živali. To "evolucijsko računanje" nenehno ustvarja nove algoritme in vključuje najboljše v svoje stare algoritme, s čimer postaja vedno boljše in močnejše. Hongkongski AI sklad Aidyia med drugim uporablja evolucijsko računanje.
V prihodnosti Khire vidi celotne sklade, ki jih upravlja AI, čeprav morda z nekaterim človeškim nadzorom ali prekoračitvijo za regulativne namene. Vendar tudi AI meni, da igra vlogo regulacije. Reforme na Wall Streetu, ki jih je Kongres sprejel v zadnjih letih, so povzročile, da so številne banke povečale število zaposlenih, namenjenih skladnosti.
"Vse to bi lahko avtomatizirali, " pravi Khire.
Nekateri strokovnjaki so skeptični, ali bo AI resnično spremenil finančno industrijo, kot trdijo ustanovitelji AI. Nekateri pravijo, da se uporabljene AI tehnologije ne razlikujejo tako od tradicionalnih algoritmov, ki se uporabljajo v podjetjih, ki temeljijo na podatkih. Drugi trdijo, da so finančni trgi preveč kapricični, da bi jih lahko napovedali po vrsti AI, ki obstaja danes.
Khire pravi, da ne skuša ponovno izumiti kolesa, le da bi ga postopno izboljšal.
"Edini cilj AI je najti priložnosti, ki imajo nižji prag tveganja kot S&P [500] in imajo višjo stopnjo donosa kot S&P, " pravi. "To je nizka prečka."
Kljub temu preprosto premagovanje S&P 500, ameriškega borznega indeksa, ki se pogosto uporablja za spremljanje celotne uspešnosti Wall Streeta, dolgoročno ni enostavno. Toda Khire in drugi so prepričani, da imajo blago. Vprašanje je: ali bi stavili svoj denar na to?
