Количественные фонды уже давно являются крупнейшими пользователями искусственного интеллекта в мире управления активами. Однако появление генеративного искусственного интеллекта может дать преимущество традиционным, ориентированным на фундаментальные факторы управляющим активами, а не квантованам.
Эту озабоченность выразили несколько менеджеров квантовых фондов и поставщиков данных в Азии. ДигФин.
«Приложения ИИ в финансах все еще редки», — сказал один из менеджеров по количественному анализу. «Ученые, работающие с данными, не применяют это к рынкам капитала. Но если эти инструменты будут использоваться для торговли акциями, это изменит ситуацию. Будут новые победители и проигравшие».
Что такое квант?
Кванты покупают и продают акции, используя огромные вычислительные мощности и специализированные программы, моделирующие инвестиционные стратегии. Расцвет квантов совпал с продолжавшимся десятилетиями снижением процентных ставок и ростом пассивных инвестиций — двумя тенденциями, которые сделали активный выбор акций людьми все менее конкурентоспособным бизнесом.
Использование алгоритмических или систематически запрограммированных сделок привело к появлению индустрии «систематических инвестиций», когда фирмы используют платформы менеджеров с единой стратегией, преследующих определенную стратегию или «фактор» (например, процентные ставки или волатильность рынка).
Такие инвесторы не заинтересованы в том, чтобы быть акционерами, а только в быстрой покупке и продаже акций для реализации стратегий: длинных/коротких, рыночно-нейтральных, статистического арбитража, управляемых событиями. Существует некоторое совпадение с миром высокочастотной торговли, при этом общим является то, что сделки концептуализируются и управляются исключительно в числовых терминах.
Старожилы ИИ
Эти идеи не новы, но доступность вычислительных мощностей и больших наборов данных способствовала росту количества квантов за последние два десятилетия. За последние десять лет кванты первыми внедрили новые методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и использование нейронных сетей. Они стали ненасытными потребителями альтернативных данных, таких как анализ настроений из социальных сетей.
Самой большой проблемой для квантовых инвесторов была «объяснимость» — более поздний термин для обозначения ИИ, который восходит к «черному ящику» квантов. Крах компании Long-Term Capital Management в 1998 году является олицетворением этого риска, особенно с учетом того, что в финансовых операциях обычно используются заемные средства.
Но с тех пор квантовые компании, такие как Citadel, DE Shaw, Man AHL, Millennium Management, Renaissance Technologies и Two Sigma, стали крупнейшими и наиболее влиятельными фирмами-покупателями на Уолл-стрит. Их успех побудил традиционные фонды, такие как BlackRock или Fidelity, запустить свои собственные количественные стратегии.
Они также работают на рынках за пределами США, где могут найти ликвидность, торговую инфраструктуру с низкой задержкой и инструменты хеджирования (такие как ETF или фьючерсные контракты, отслеживающие индексы местного рынка). Япония была крупнейшим рынком в Азиатско-Тихоокеанском регионе, но Индия теперь является основной игровой площадкой. (Одной из проблем в Азии является каприз регулирования, о чем свидетельствует недавний южнокорейский запрет на короткие продажи и усиление государственного вмешательства в дела Китая.)
Таким образом, квантовые фонды являются не просто влиятельными хищниками: они также находятся в авангарде внедрения новых цифровых технологий.
Введите ГенАИ
Это делает новые разработки в области искусственного интеллекта загадкой для квантов.
Эти фирмы, конечно, будут в полной мере использовать модели большого языка (LLM), которые станут возможными благодаря генеративным предварительно обученным преобразователям.
Святым Граалем для квантовиков станет превращение LLM в инструменты прогнозирования. Человек будет взаимодействовать со своими компьютерными приятелями, чтобы обнаружить закономерности во временных рядах и других наборах данных. На самом деле, кванты уже этим занимаются, просто LLM должны сделать процесс более интуитивным, лучше интегрировать нетекстовые данные и позволить разработчикам строить модели намного быстрее.
Квантовые магазины также будут использовать genAI для более приземленных целей, таких как обучение тому, как писать нормативные отчеты, интерпретировать отчеты о доходах или анализировать презентационные материалы. Регистрация клиентов и другие функции бэк-офиса могут быть дополнительно автоматизированы.
Но нет ничего загадочного в том, что квантовая лаборатория занимается этими вещами, потому что это то же самое, для чего все остальные будут использовать genAI.
Все делают это
Разница заключается в разработке прогнозных инвестиционных моделей и алгоритмов исполнения. Именно это делает квантовые методы особенными, но первые признаки позволяют предположить, что genAI позволит традиционным управляющим активами делать то же самое. То же самое касается менеджеров фондов прямых инвестиций – общеизвестно неавтоматизированного бизнеса, который мог бы использовать LLM для принятия инвестиционных решений более системными и основанными на данных.
Все управляющие активами столкнутся с вопросами по поводу выпускников LLM и их склонности к выдумке. Такие продукты, как ChatGPT от OpenAI, представляют собой настоящий черный ящик. Хотя квантовые фонды полагаются на искусственный интеллект для определения стратегий, ими по-прежнему управляют лицензированные профессионалы, которые понимают последствия торговой идеи. С инструментами genAI дело обстоит иначе.
Оперативное проектирование может повысить ценность, обеспечивая некоторую прозрачность, запрашивая LLM, чтобы получить представление об их процессах, а также факторах и источниках, используемых для принятия решения. Теоретически возможно, что однажды LLM станут более прозрачными и подотчетными, чем люди.
Хотя идея передачи инвестиций машине является хорошим заголовком, кванты, скорее всего, будут использовать LLM более конкретными способами.
Например, им понадобятся инструменты для определения истинной стоимости сделки, что предполагает глубокое изучение структур микрорынка. Типичный показатель для оценки эффективности трейдера называется «недостаток реализации», чтобы выяснить, насколько близко он придерживается бюджета для данной сделки. Такие алгоритмы уже становятся все более изощренными, поскольку компании ищут моменты в течение дня, когда ликвидность созрела или когда они могут торговать, не раскрывая своих карт.
Речь идет о поиске рыночных сигналов, что является основой миссии количественного аналитика. Вполне вероятно, что квантовые магазины будут использовать genAI для разработки более эффективных способов прогнозирования лучшего времени и мест для совершения сделок.
Это по-прежнему очень полезно, но это не значит, что кто-то передает Терминатору ключи от машины. ИИ также не преодолевает самые большие препятствия на азиатских рынках, а именно отсутствие инструментов хеджирования, а также высокую стоимость хеджирования при наличии контракта.
Что еще более важно, это касается не только квантов. Крупные традиционные покупатели также используют эти алгоритмы исполнения, разработанные как собственными силами, так и брокером продавцов.
Экзистенциальный вопрос для квантов заключается в том, как им сохранить свое преимущество, когда инструменты генного искусственного интеллекта могут сделать многое из того, что они делают, более доступным для фундаментальных управляющих активами. Квантовые магазины избегают всеобщего внимания отчасти потому, что считают свои модели искусственного интеллекта и алгоритмы выполнения секретными соусами. Может ли генИИ превратить их в товар? Насколько дифференцирован ваш оперативный инжиниринг?
Как выразился один квант: «ИИ уже много лет является частью нашего набора инструментов. GenAI не устраняет барьеры, но принесет больше пользы фундаментальным активным менеджерам, сделав их более эффективными в агрегировании и анализе данных. Как только эти фирмы поймут факторы прибыли, они станут нашими конкурентами».
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://www.digfingroup.com/genai-quants/
