Искусственный интеллект может превратиться в преобладающий инструмент разработки финансовых стратегий, которые до этого считались трудно прогнозируемыми, потому что трейдеры и менеджеры хедж-фондов не могут конкурировать с роботами, которые способны обрабатывать огромные массивы данных и постоянно совершенствуют свои прогнозы, принимая решения об инвестировании.
В ближайшем будущем большую часть рабочих мест на финансовых рынках займут роботы, и это – хорошая новость, потому что лучшие выпускники университетов теперь смогут уйти в отрасли с более ощутимой для населения и планеты пользой – технологические стартапы, энергетику и медицину.
Искусственный интеллект и рекордная доходность инвестиций
Большинство мировых бирж используют компьютеры, принимающие решения на основе алгоритмов и корректирующие стратегии с учетом новых данных, но некоторые отрасли, например, рынки облигаций, автоматизируются медленнее.
В марте исследовательская группа из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, которые использовали архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени.
Одна из моделей позволила добиться 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год с учетом транзакционных издержек. Это сопоставимо с реальной рыночной доходностью в 9% в год. Прибыль была особенно высокой во время рыночных потрясений 2000-го (545% доходности) и 2008-го годов (681% доходности), что доказало повышенную эффективность количественных алгоритмов в периоды высокой волатильности, когда на рынках преобладают эмоции.
Исследование ученых в университете Эрлангена-Нюрнберга показало, что в созданных ими моделях прибыль от инвестиций ИИ снизилась после 2001 года, так как использование роботов в торговле на бирже стало более заметным и количество возможностей для использования рыночной неэффективности уменьшилось. Однако в последние годы доходность упала и время от времени даже становилась отрицательной, что исследователи связывают с растущим влиянием ИИ на биржевую торговлю.
Идея использования компьютеров для торговли акциями не нова. Ее аналог – алгоритмическая торговля или черные ящики – используется уже более десяти лет и неуклонно набирает популярность. В 2012 году алгоритмическая торговля занимала 85% рынка.
Если этот тренд сохранится, 90% торговли будет вестись через компьютерные программы. Алгоритмическая торговля сегодня движется в сторону высокочастотной HFT-торговли, в которой акции покупаются и продаются за доли секунды. Алгоритм быстро обнаруживает и использует расхождение, прибыль становится все меньше и меньше, но объем торгов не сокращается.
Январское исследование Eurekahedge о 23 хедж-фондах, использующих искусственный интеллект, показало, что они демонстрируют намного лучшие результаты, чем те, что управляются людьми.
За последние шесть лет эти фонды добились годовой доходности в 8,44% по сравнению с обычными фондами, показатели которых составили от 1,62% до 2,62%. Авторы исследования связывают доминирование искусственного интеллекта в отрасли с тем, что он постоянно проводит повторное тестирование, а не просто накапливает данные. Это также может быть связано с недостатками традиционных квантовых подходов и применением торговых моделей, построенных с использованием неприбыльных бэктестов на исторических данных, которые не способны приносить прибыль в режиме реального времени.
Искусственный интеллект бесконечно обрабатывает огромные массивы данных, включая книги, твиты, новости, финансовые показатели и даже развлекательные телевизионные программы. Так он учится понимать глобальные тренды и постоянно совершенствует свои предсказания о финансовых рынках.
Хедж-фонды уже давно нанимают на работу математиков, разрабатывающих статистические модели и использующих исторические данные для создания торговых алгоритмов, которые предвидят возможности рынка, но искусственный интеллект делает это быстрее и постоянно совершенствуется.
Вот почему финансовые гиганты, такие как Goldman Sachs, запустивший торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта в 2014 году, переходят на роботизированные системы, предсказывающие рыночные тренды и продающие значительно лучше людей.
Почему искусственный интеллект скоро вытеснит людей с биржи
Заработать больше среднего на фондовом рынке почти невозможно – даже самые талантливые инвесторы на Уолл-Стрит не отличаются постоянством. Трейдеры и менеджеры хедж-фондов не выдерживают конкуренции, однако их проблема заключается в том, что они просто люди, в то время как все решения, которые принимают роботы, основаны лишь на данных и статистике.
«Люди всегда остаются предвзятыми и эмоциональными, вне зависимости от того, осознают они это или нет, — в интервью Bloomberg говорил Бабак Ходжат, сооснователь финансового стартапа Sentient и один из разработчиков Siri в Apple. — Всем известно, что люди совершают ошибки. По-моему, намного страшнее полагаться на догадки и интуицию, а не на данные и статистику».
Системы, вроде той, что разрабатывает компания Sentient может анализировать огромные объемы информации, включающие рыночные данные, объемы торгов, колебания цен, интернет-заявки SEC для всех компаний, данные соцсетей, новости и видео на YouTube. Цель — добиться того, чтобы алгоритм составлял оптимальный инвестиционный портфель на основе имеющихся знаний и регулярно оптимизировал его, исходя из ожидаемых новых данных за каждый месяц.
Количество подобных проектов в последние годы значительно возросло. По некоторым оценкам, в финансовой сфере количество компаний, работающих с искусственным интеллектом, достигает 1500.
Например, фонд Medallion в Renaissance Technologies, использующий количественные методы анализа фондового рынка, может похвастаться одними из лучших показателей в инвестиционной истории. За 20 лет фонд смог вернуть +35% в годовом выражении. Это означает, что если бы вы вложили $10 тыс в 1997 году, сегодня у вас на руках было бы уже $4,04 млн.
Bridgewater Associates наняли команду, которая должна построить автономную ИИ-систему под руководством Дэвида Ферручи, в прошлом разработавшего для IBM компьютер Watson, победивший в интеллектуальной телевикторине Jeopardy.
Aidyia Limited, управляющий активами в Гонконге, запустили хедж-фонд, полностью управляющийся искусственным интеллектом. Он может читать новости на нескольких языках, анализировать экономические данные, выявлять сомнительные шаблоны, прогнозировать рыночные тенденции и после этого инвестировать.
Некоторые компании используют искусственный интеллект для обеспечения доходности через алгоритмическую торговлю. Фонд Sentinent Technologies, всего за несколько минут может сымитировать 1800 торговых дней, сталкивая триллионы виртуальных трейдеров между собой.
Множество многообещающих хедж-фондов во всем мире уже давно используют машинное обучение для алгоритмической торговли, потому что это исключает любые проявления иррациональных чувств, таких как страх и жадность. Инвесторы хотят, чтобы искусственный интеллект рассказал им, как зарабатывать деньги на фондовом рынке.
Как это работает на практике: 9 ИИ-компаний в сфере инвестиций
Numerai проводит соревнования для среди создателей торговых стратегий. Элементы лучших стратегий затем используются фондом в реальной торговле на бирже, а их создатели получают вознаграждение.
Qplum использует машинное обучение для создания робота-консультанта, который применяет алгоритмы искусственного интеллекта для принятия инвестиционных решений.
Российское приложение Cindicator делит прибыль от сделок на бирже между «форкастерами», которые сделали прогноз по ценам той или иной акции. Анализируя ответы пользователей, система использует алгоритмы машинного обучения. За наиболее точные прогнозы пользователи получают наибольшие выплаты. Прогнозы недавно зарегистрировавшихся пользователей не учитываются до определенного времени, позже программа сортирует их в зависимости от точности прогноза.
По заявлениям создателей проекта Cindicator журналистам, зимой проект собрал инвестиционный портфель с доходностью 47% годовых, проанализировав прогнозы 963 участников.
Компания Sentinent также запустила несколько приложений на своей платформе искусственного интеллекта. На развитие одного из них, связанного с алгоритмическими продажами, удалось привлечь $135 млн. Фонд создал несколько триллионов роботов-трейдеров, позже объединил их и собирается выделить этот проект в отдельную компанию.
Alpaca, компания, основанная в 2013 году, привлекла $1 млн на разработку трейдинговой платформы Capitalico которая позволяет строить биржевые алгоритмы на основе технического анализа, прогнозирующего колебания стоимости акций. Платформа распознает пользовательские шаблоны как «оптимистичные» и «пессимистичные» и на основе этого строит торговую стратегию.
Французский стартап Walnut Algorithms привлек $446 тыс, чтобы совместить машинное обучение с финансовой экспертизой и добиться абсолютного возврата инвестиций.
Binatix работает с хедж-фондами, которые используют собственные технологии для инвестиционных стратегий.
Aidyia, гонконгский хедж-фонд, использующий «общий искусственный интеллект», более точно имитирующий человеческий , в 2015 году запустил фонд длинных/коротких инвестиций, торгующий акциями США и совершающий все биржевые сделки без вмешательства человека.
Канадская компания BUZZ Indexes собирает big data из социальных сетей, интерпретирует эти данные, используя искусственный интеллект, а затем определяет, у каких акций доходность вырастет. На основе этого строится индекс интереса в социальных медиа и определяются 75 самых популярных акций.
Система анализирует не только Twitter и Facebook, но и больше 50 тематических блогов, сайтов и новостных сервисов. После этого Buzz очищает данные и интерпретирует настроение пользователей по аналогии с Aspectiva, маркирующей все обзоры продукта в сети как положительные или отрицательные.
Если машины победят: лучшие «технари» смогут принести больше пользы
«Повсеместное внедрение искусственного интеллекта в финансовой индустрии приведет к тому, что трейдеры с огромными зарплатами лишатся рабочих мест из-за роботов так же быстро, как и фабричные рабочие. — говорит Марк Миневич, основатель Going Global Ventures и старший научный сотрудник американского Совета по конкурентоспособности США. — Влияние искусственного интеллекта в индустрии постепенно нарастает, но очень скоро он совершенно изменит ее».
Согласно исследованиям компании Coalition Development, сегодня средняя зарплата сотрудников в 12 крупнейших инвестиционных банках доходит до $500 тыс в год, причем у многих трейдеров доходы равняются нескольким миллионам. Например, в 2015 году как минимум пять менеджеров топовых хедж-фондов заработали $1 млрд. Мотивация отказаться от сотрудников, которые зарабатывают по $500 в час, и заменить их роботами, понятна.
В 2000 году у Goldman Sachs было 600 трейдеров, которые покупали и продавали акции по указанию крупных клиентов банка, сегодня осталось лишь два таких сотрудника, а всю остальную работу делают роботы. Как скоро то же самое произойдет со всеми остальными финансовыми компаниями, вопрос времени.
Такая тенденция, скорее всего, преобразит индустрию, потому что лучшие выпускники университетов потеряют интерес к Уолл-Стрит и предпочтут работу в медицине, энергетике, производстве и других полезных для общества сферах. Сегодня примерно треть выпускников десяти лучших бизнес-школ США идет работать в финансы, лишь 5% идет в медицину и еще меньшее количество – во все остальные отрасли.
Если выпускники MBA уйдет с Уолл-Стрит, но останутся в Нью-Йорке, это поможет ему соперничать с Сан-Франциско и не страдать от недостатка специалистов, что особенно важно сейчас, когда технологическая индустрия может лишиться притока инженеров из-за визовых ограничений новой администрации президента США.
«Всех этих умных людей могли бы нанять технологические стартапы, в том числе платформы, развивающие искусственный интеллект», — добавляет Миневич.
Действительно, когда хедж-фонды потеряют интерес к ученым и инженерам, они смогут присоединиться к технологическим стартапам, чтобы разрабатывать ИИ-платформы, проектировать беспилотные автомобили, развивать энергетические технологии, моделировать климатические изменения, ловить террористов и искать лекарство от рака, то есть заниматься вещами, полезными для широких масс.
Другие материалы по теме финансов и фондового рынка от ITinvest:
- Образовательные ресурсы ITinvest
- Аналитика и обзоры рынка
- «Мыслить финансовыми моделями»: Кто такие кванты и как ими стать
- Wired: Как блокчейн угрожает финансовому рынку, и зачем компании с Уолл-стрит развивают эту технологию
- Рабочий день на Уолл-стрит: чем на самом деле занимаются финансовые аналитики хедж-фондов
Автор: ITinvest
