Článek
I když mnoho odvětví testuje generativní AI pro tvorbu uměleckých děl, investoři se zatím neodvažují spoléhat na AI při překonávání trhu. I když někteří odborníci vidí potenciál využití ChatGPT pro zvýšení výkonu v obchodování a výzkumu, dosavadní výsledky nebyly příliš pozoruhodné. Nicméně, inovace v oblasti jazykového modelování by mohly v nadcházejících letech zlepšit situaci.
Wall Street má historii využívání automatizovaných algoritmů pro obchodování a řízení rizik, které vyvinuli kvantitativní matematici již před čtyřiceti lety, včetně Jima Simonse, zakladatele společnosti Renaissance Technologies.
Kvantitativní matematici využívají strojové učení jako druh umělé inteligence již mnoho let. Pomocí tohoto nástroje vytvořili obchodní modely, které umožňují extrapolaci dat z minulosti, identifikaci vzorců a provádění ziskových obchodů s minimální účastí lidí.
I když se některým firmám podařilo automatizovat některé své operace, málokterá z nich dokázala plně převést své aktivity na stroje. V oblasti samoučení a posilování učení, které se soustředí na trénování počítačů pro samostatné učení a strategické rozhodování, nedosáhly většího pokroku. Firma Renaissance Technologies a další se stále více spoléhají na pokročilou statistiku než na nejnovější metody umělé inteligence, jak uvádějí zástupci těchto společností.
Většina kvantifikátorů stále uplatňuje přístup „theory-first“, což znamená, že nejprve stanoví hypotézu, proč by určitá anomálie mohla existovat, a na jejím základě vytvoří model. Avšak tento přístup může narazit na problém v investování, protože investoři se spoléhají na omezené množství dat, která jsou hlučnější a méně předvídatelná než jazyková data použitá při vytváření modelů jako ChatGPT.
Investoři trénují své obchodní systémy pomocí tržních dat, která jsou ze své podstaty omezená. Tyto tržní údaje jsou hlučnější a složitější k použití k vysvětlení nebo předvídání tržních pohybů. Navíc trhy se mohou rychle měnit, což ztěžuje použití historických datových trendů k uzavírání obchodů.
I když se modely strojového učení snaží identifikovat korelace v různých tržních datech, ukázalo se, že nejsou schopny předpovídat budoucí pohyby akcií. Investování pomocí umělé inteligence je tedy obtížnější a vyžaduje větší opatrnost.
Lidé jsou stále klíčoví na trzích, které jsou složité a podléhají vlivu interakcí mezi lidmi a chováním trhu. Proto firmy jako Renaissance stále zaměstnávají mnoho doktorandů. Nicméně existují indicie, že investoři začínají větší měrou využívat umělou inteligenci.
Některé hedgeové fondy jako Voleon se specializují na strojové učení a dosahují úspěšných výsledků. Stejně tak i bývalí vedoucí pracovníci DeepMind Technologies založili fond strojového učení EquiLibre Technologies v Praze.
Někteří experti v oblasti umělé inteligence tvrdí, že jednoho dne může pomoci demokratizovat obchodování a poskytnout jednotlivcům a menším organizacím stejně výkonné programy jako velké hedgeové fondy. Avšak prozatím existuje jen málo společností zaměřujících se na strojové učení a další metody AI, což znemožňuje určit, zda je možné dosáhnout významných výnosů, říká Jens Foehrenbach, investiční ředitel společnosti Man FRM, která investuje více než 20 miliard dolarů do hedgeových fondů. Výnosy z těchto strategií jsou zatím nejednoznačné.
„Tyto strategie mohou dělat velmi neočekávané věci a to investorovi ztěžuje rozhodování,“ říká Foehrenbach. „Jejich výsledky se značně liší.“
Zastánci umělé inteligence věří, že přístup založený na strojovém učení nakonec bude úspěšný. Modely strojového učení by mohly nakonec rozlišit smysluplné věci od nesmyslných.
„Vytváření strategií strojového učení je obtížnější a existuje více falešných startů,“ říká McAuliffe ze společnosti Voleon. „Nicméně, jakmile jsou strategie zavedeny, budou dělat přesnější předpovědi.“
Společnost EquiLibre, kterou spoluzaložil Martin Schmid, vyvíjí obchodní modely využívající posilování učení, což je forma strojového učení, která odměňuje a trestá počítače za různá investiční rozhodnutí. Schmid věří, že tento přístup bude fungovat u akcií a dluhopisů podobně jako u her, jako jsou šachy nebo poker.
Společnost EquiLibre zatím nezačala investovat, protože své obchodní modely stále zdokonaluje.
Nedávný pokrok v oblasti umělé inteligence má potenciál narušit oblasti, jako je výzkum a prodej. „Nyní můžete vytvářet automatizované poznatky na míru klientům, což je velká část toho, co dělají prodejci [v investičních bankách],“ říká Jens Nordvig, bývalý zaměstnanec Goldman Sachs a Bridgewater Associates a zakladatel společnosti MarketReader, která využívá AI k distribuci finančních zpráv.
