Управление портфелем: все способы, которыми ИИ трансформирует современные стратегии управления активами

Развитие искусственного интеллекта, очевидно, повлияло на различные отрасли, в том числе на финансовую отрасль. /">среди тех, которые пострадали больше всего. Например, публичный запуск таких моделей, как GPT-3.5, в прошлом году повысил интерес к использованию ИИ для расширения возможностей управляющих фондами в области анализа, управления рисками и принятия решений.

Таким образом, инструменты искусственного интеллекта внедряются для более точной оценки рынка и более эффективного управления рисками. Ожидается, что портфельные менеджеры будут более четко оценивать движения рынка, сузить выбор подходящего инвестиционного выбора и управлять рисками, когда они будут применять алгоритмы машинного обучения, обработку естественного языка и инструменты искусственного интеллекта в своей торговле.

Интеграция алгоритмов машинного обучения, а также инструментов обработки естественного языка в торговые стратегии ключевых игроков помогает им повысить эффективность этих процессов и получить конкурентное преимущество за счет более быстрых и точных инвестиционных решений и прогнозной аналитики.

В последние десятилетия ИИ был внедрен в различных секторах финансовой индустрии. В бэк-офисе алгоритмы машинного обучения используются для поиска аномалий в журналах выполнения, обнаружения подозрительных транзакций, а также управления рисками, что приводит к повышению эффективности и безопасности. В фронт-офисе искусственный интеллект помогает сегментировать клиентов, автоматизировать процессы поддержки клиентов и оптимизировать цены на деривативы.

Однако самая интригующая часть — это возможности ИИ для финансовой стороны покупки — выявление прогнозирующих сигналов на фоне рыночного шума путем максимально быстрого анализа значительных объемов данных. Например, такие приложения могут включать прогнозирование временных рядов, сегментацию рынков и, конечно же, управление портфелями активов. Возможности ИИ по обработке и анализу огромных наборов данных помогают находить тонкие закономерности, которые традиционные методы, вероятно, не увидят.

Оптимизация портфеля была обычной практикой на протяжении нескольких десятилетий, значительно эволюционировавшей благодаря развитию науки о данных и внедрению передовых вычислительных методов. Классические подходы, такие как современная портфельная теория Марковица (1952 г.) и модель ценообразования капитальных активов (1964 г.), были представлены более 50 лет назад, но до сих пор остаются актуальными. Однако их ограничения в управлении нелинейным риском и зависимость от исторических данных с каждым днем ​​становятся все более очевидными.

Такие практики, как моделирование рисков, анализ сценариев и количественная торговля, широко внедряемые такими ключевыми игроками, как Renaissance Technologies, DE Shaw и Two Sigma Investments, привели к внедрению более сложных и продвинутых алгоритмов. Кроме того, в последние годы отрасль сильно пострадала от искусственного интеллекта, поскольку машинное обучение и искусственный интеллект сделали прогнозную аналитику более точной, а также сделали то же самое с персонализированными инвестиционными стратегиями и автоматизировали сложные процессы принятия решений.

Эта трансформация на основе искусственного интеллекта позволила менеджерам портфелей обрабатывать огромные массивы данных в режиме реального времени и решать три основные задачи:

* Масштабируемость. Управлять и анализировать крупномасштабные данные из множества активов и глобальных рынков теперь стало проще.

* Сложное принятие решений. ИИ может «учитывать» больше факторов, включая психологический и поведенческий анализ, в процессах принятия решений.

* Адаптируемость. Системы искусственного интеллекта могут непрерывно учиться и адаптироваться к новым рыночным условиям, помогая менеджерам быстро корректировать стратегии.

По данным Global Market Insights, ИИ на рынке управления активами оценивается в 2,5 миллиарда долларов США, и ожидается, что среднегодовой темп роста составит 24% в течение следующих 10 лет. Интересно, что оптимизация портфеля лидирует в сегментации глобального рынка по приложениям, за ней следует анализ данных, на долю которого приходится 25 % доли рынка.

Увеличение внедрения и инвестиций в решения по управлению активами на основе искусственного интеллекта и подчеркивание практического использования искусственного интеллекта для оптимизации портфеля.

Внедрение искусственного интеллекта в управлении портфелем:

Внедрение искусственного интеллекта в сфере управления активами — не новая тенденция. В последние годы наблюдается рост, но он по-прежнему ограничен небольшим количеством игроков рынка, а именно хедж-фондами, офисами количественного управления, крупными исследовательскими отделами и финансовыми учреждениями, использующими ИТ-услуги.

==У ИИ уже есть много областей применения:==

Оптимизация портфеля

ИИ значительно улучшает процесс оптимизации построения портфеля. Например, классический подход «Современной теории портфеля» Марковица, который опирается на концепции выпуклой оптимизации, служит предшественником современных методологий, основанных на искусственном интеллекте. Причина, по которой эта основополагающая теория так важна, заключается в том, что она формирует основу, на которой алгоритмы ИИ могут в дальнейшем изменять и совершенствовать инвестиционные стратегии.

Сегодня ИИ расширяет эту теорию, исследуя новые измерения данных и интегрируя передовые аналитические методы. Расширенные возможности обработки данных позволяют принимать более детальные и обоснованные решения. Эта практика широко используется в отрасли.

Фундаментальный анализ

Некоторые методы искусственного интеллекта идеально совместимы с количественным управлением, используя большие объемы данных об основных показателях компании, макроэкономической среде или рыночных условиях. Алгоритмы машинного обучения могут находить сложные нелинейные зависимости между различными переменными и, конечно же, обнаруживать тенденции, которые не могут аналитики.

Текстовый анализ

Текстовый анализ — еще одно применение ИИ в фундаментальном анализе. Используя обработку естественного языка (NLP), ИИ обрабатывает и анализирует текстовые источники, такие как отчеты о прибылях корпораций, пресс-релизы центральных банков и финансовые новости. С помощью НЛП ИИ может извлекать экономически и финансово важную информацию из этих неструктурированных данных. Таким образом, он обеспечивает количественную и систематическую меру, которая улучшает и помогает человеческим интерпретациям.

Торговая деятельность

Способности ИИ чрезвычайно полезны в торговле, где сложность транзакций и потребность в скорости находятся в равновесии. ИИ поддерживает алгоритмическую торговлю, автоматизируя многие этапы процесса, повышая эффективность транзакций, управляемых на финансовых рынках.

Консультационные услуги по инвестициям

ИИ открыл возможность более широкого предложения персонализированных инвестиционных консультационных услуг по более низкой цене. Эти системы используют сложные алгоритмы для обработки рыночных данных в режиме реального времени, предлагая наиболее подходящие стратегии для индивидуальных потребностей клиентов с учетом их целей по доходности и профилей рисков.

Управление рисками

В управлении рисками ИИ помогает моделировать различные «вероятные, но нежелательные» сценарии, что, в свою очередь, усиливает традиционные методы, ориентированные только на наиболее вероятные результаты.

Методы и инструменты искусственного интеллекта (ИИ) в управлении портфелем

Алгоритмы машинного обучения:

Классические методы машинного обучения по-прежнему очень популярны в управлении портфелем: линейные модели, включая метод наименьших квадратов, гребневую регрессию и лассо-регрессию. Их часто комбинируют с процедурой оптимизации среднего отклонения и методами матричной декомпозиции, такими как разложение по сингулярным значениям (SVD) и анализ главных компонентов (PCA), которые имеют основополагающее значение для понимания взаимоотношений активов и оптимизации распределения портфеля.

Между этими классическими подходами и более современными методами находятся машины опорных векторов (SVM). Хотя SVM используются на практике, они не так часто используются, но играют значительную роль, особенно в задачах классификации, направленных на прогнозирование эффективности запасов.

Эти задачи обычно включают в себя прогнозирование того, принесет ли акция прибыль или убыток, используя исторические финансовые данные, включая колебания цен на акции и объемы торгов, для распределения активов по категориям и прогнозирования их эффективности.

Говоря о более современных методах, нейронные сети демонстрируют значительные достижения в машинном обучении для управления портфелем и предлагают улучшенные возможности для моделирования сложных нелинейных закономерностей, которые трудно уловить с помощью традиционных моделей. Помимо нейронных сетей, другие классические подходы, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, еще больше улучшают и уточняют анализ данных, делая возможным обнаружение и использование тонких рыночных сигналов.

Новые подходы, такие как обучение с подкреплением и глубокое Q-обучение, привносят эти качества в быстро меняющиеся среды принятия решений, где портфели можно корректировать в режиме реального времени для оптимизации финансовых результатов на основе обучения системы на основе отзывов рынка.

Обработка естественного языка (NLP):

Техники обработки естественного языка, такие как анализ настроений, могут помочь выделить общие мнения из таких вещей, как газетные статьи, сообщения в социальных сетях и аналитические отчеты. Кроме того, портфельные менеджеры могут также анализировать язык, используемый в финансовых средствах массовой информации, в том числе в отчетах о прибылях и убытках компаний, чтобы понять настроения инвесторов и предсказать движения рынка. Все это имеет решающее значение в процессе принятия решений.

Количественные торговые стратегии:

Фирмы, специализирующиеся на высокочастотной торговле (HFT), например те, которые используют количественные торговые алгоритмы на базе искусственного интеллекта, зарабатывают деньги на неэффективности, которая возникает на рынке лишь на мгновение. Эти фирмы используют технологии машинного обучения для анализа актуальной рыночной информации с чрезвычайно высокой скоростью и размещения заказов с точностью до миллисекунды.

Такое быстрое исполнение позволяет им извлечь выгоду из арбитражных возможностей и максимизировать прибыль, принимая меры в случае расхождений в ценах быстрее, чем конкуренты. Хотя Renaissance Technologies известна своими подходами к количественной торговле, важно помнить о ее более широкой стратегии, охватывающей различные периоды удержания, отличающиеся от традиционных практик HFT, которые в основном ориентированы на скорость.

Объяснимый ИИ (XAI):

LIME (локальные интерпретируемые модельно-агностические объяснения) – это известный метод XAI, используемый для того, чтобы сделать результаты сложных моделей машинного обучения более понятными. В управлении портфелем этот метод может быть очень ценным для интерпретации того, как модели «черного ящика» делают прогнозы. Используя входные данные и анализируя влияние на выходные данные модели, LIME помогает менеджерам портфелей и специалистам по данным определить, какие функции влияют на инвестиционные решения больше, чем другие.

Этот процесс помогает повысить прозрачность решений, принимаемых с помощью ИИ, и поддерживает усилия по проверке и совершенствованию понимания этих моделей. Однако хотя LIME улучшает наше понимание поведения моделей, оценка общей надежности моделей требует дополнительных методов проверки.

ИИ в обеспечении соответствия и мониторинга:

Технологии искусственного интеллекта играют важную роль в обеспечении соблюдения нормативно-правовой базы и мониторинге инвестиционных ограничений в финансовой отрасли. Автоматизируя эти процессы, системы искусственного интеллекта помогают финансовым фирмам более эффективно и точно соблюдать правовые стандарты и не попадать в неприятности. Эта технология очень ценна при мониторинге соблюдения больших объемов транзакций и разнообразных портфельных операций, где она может быстро (фактически мгновенно) выявлять отклонения от нормативных требований или внутренних правил.

Более того, использование ИИ сводит к минимуму риск человеческой ошибки, что имеет решающее значение в регуляторной среде, где ставки высоки, где ошибки могут привести к юридическим и финансовым последствиям.

Ребалансировка портфеля:

Приложения искусственного интеллекта для автоматической ребалансировки имеют решающее значение для поддержания идеального распределения активов с течением времени. Они могут корректировать портфели в ответ на изменения рынка или изменения в профиле риска инвестора, что обеспечивает соответствие стратегическим инвестиционным целям.

Более широкий взгляд

Помимо приложений, специально предназначенных для инвестиций, потенциал развития искусственного интеллекта внутри бизнеса по управлению активами представляется обширным. Однако, несмотря на то, что мы инстинктивно видим возможность автоматизации конкретных работ на различных этапах операционной цепочки, все еще сложно полностью предвидеть разрушительную силу искусственного интеллекта. Это связано с тем, что по мере развития дополнительных достижений ИИ, как ожидается, приведет к появлению новых областей применения.

Мы должны помнить об ограничениях искусственного интеллекта, а также об опасностях, которые он представляет для некоторых аспектов управления портфелем, несмотря на то, что он сделал возможным технологический прогресс и повышение производительности с помощью искусственного интеллекта. Во-первых, подходы искусственного интеллекта и машинного обучения полагаются на данные, которые используются для питания алгоритмов обучения.

Необходимо, чтобы эти данные были высокого качества с точки зрения обновления, точности, полноты и репрезентативности.

Помимо требования к очень большому объему данных, который не всегда доступен, эти данные должны быть хорошего качества. В любом другом случае результаты, полученные с помощью прогнозных моделей, не являются надежными и устойчивыми.

Более того, алгоритмы также могут делать ложные предположения, выбирая нерелевантные тенденции из анализируемого набора данных, что может привести к ошибочным выводам. Это может привести к масштабным захватам, слишком резким прыжкам и малейшим возможным сбоям. Потеря рыночной конкуренции может произойти из-за того, что многие операторы рынка, управляющие одними и теми же алгоритмами ИИ, могут одновременно принять неправильное решение или одинаково отреагировать на обстоятельства в реальном времени. Такой риск может стать фатальным.

Несмотря на потенциальные преимущества ИИ в управлении портфелем, как и в любой другой области, существует множество проблем, которые нам следует учитывать и в конечном итоге решать. Одной из основных трудностей является возможное отсутствие прозрачности и проблемы интерпретации моделей ИИ, из-за чего менеджерам может быть сложно объяснять результаты своего сотрудничества с ИИ. Эта сложность использования может быть одной из причин относительно низкого уровня внедрения ИИ в европейских фондах. По состоянию на сентябрь 2022 г. только 65 из 22 000 фондов, базирующихся в Европейском Союзе, заявили об использовании ИИ в своих инвестиционных процессах.

Европейское управление по финансовым рынкам (ESMA) выявил факторы, которые могут способствовать низкому уровню внедрения , такие как отсутствие четкой нормативной базы и навыков искусственного интеллекта среди управляющих фондами. Однако сложность объяснения результатов ИИ из-за сложности модели также может быть одним из факторов, оправдывающих низкий уровень внедрения. Думаю, со временем узнаем.

На данный момент кажется, что искусственный интеллект еще далек от полной замены реальных людей в индустрии управления активами. При этом прозрачность, доверительные отношения и контакты между клиентами и экспертами по менеджменту продолжают оставаться важнейшими характеристиками, сейчас больше, чем когда-либо.

Тем не менее, мы не можем отрицать, что искусственный интеллект приносит с собой новые интересные инструменты, которые можно использовать в цепочке создания стоимости, и потенциал этих инструментов может действительно изменить то, как отрасль выглядит сегодня.