DI pagrįstų investavimo strategijų kūrimas: pasaulinė perspektyva

Dirbtinis intelektas (DI) sparčiai keičia finansų kraštovaizdį, siūlydamas investuotojams precedento neturinčias galimybes kurti sudėtingesnes ir efektyvesnes investavimo strategijas. Šiame straipsnyje nagrinėjami pagrindiniai DI pagrįstų investavimo metodų kūrimo aspektai, daugiausia dėmesio skiriant pasaulinėms rinkoms ir įvairiems investavimo stiliams.

Kodėl verta naudoti DI investuojant?

DI algoritmai gali analizuoti didžiulius duomenų kiekius daug greičiau ir efektyviau nei žmonės, nustatydami dėsningumus ir įžvalgas, kurios kitaip galėtų likti nepastebėtos. Tai gali lemti:

• Geresnis prognozavimo tikslumas: DI modeliai gali mokytis iš istorinių duomenų, kad tiksliau prognozuotų ateities rinkos judėjimus.
• Didesnis efektyvumas: Automatizuotos prekybos sistemos gali greičiau ir efektyviau vykdyti sandorius, mažindamos transakcijų kaštus ir slydimą (angl. slippage).
• Sumažintas šališkumas: DI algoritmai yra mažiau jautrūs emociniams šališkumams, kurie gali neigiamai paveikti investicinius sprendimus.
• Rizikos valdymas: DI gali efektyviau nustatyti ir valdyti riziką, stebėdamas rinkos sąlygas ir realiu laiku koreguodamas portfelio paskirstymą.
• Individualizuotos investavimo strategijos: DI gali pritaikyti investavimo strategijas prie individualių investuotojų pageidavimų ir rizikos tolerancijos.

Pagrindiniai DI investavimo strategijos komponentai

Norint sukurti sėkmingą DI investavimo strategiją, reikia atidžiai apsvarstyti kelis pagrindinius komponentus:

1. Duomenų rinkimas ir pirminis apdorojimas

Duomenys yra bet kurios DI pagrįstos investavimo strategijos gyvybės šaltinis. Duomenų kokybė ir kiekis tiesiogiai veikia DI modelių našumą. Duomenų šaltiniai gali būti:

• Finansiniai duomenys: Akcijų kainos, prekybos apimtys, finansinės ataskaitos, ekonominiai rodikliai (BVP, infliacija, nedarbas). Pavyzdžiui, duomenys iš „Bloomberg“, „Refinitiv“ ir „FactSet“.
• Alternatyvūs duomenys: Socialinių tinklų nuotaikos, naujienų straipsniai, palydovinės nuotraukos, duomenų rinkimas iš interneto (angl. web scraping). Pavyzdžiui, nuotaikų stebėjimas „Twitter“ tinkle apie konkrečią įmonę ir jų koreliacija su akcijų kainų pokyčiais.
• Makroekonominiai duomenys: Palūkanų normos, valiutų kursai, žaliavų kainos. Duomenys lengvai prieinami iš centrinių bankų ir tarptautinių organizacijų, tokių kaip TVF ir Pasaulio bankas.

Duomenų pirminis apdorojimas yra esminis žingsnis, apimantis duomenų valymą, transformavimą ir paruošimą naudojimui DI modeliuose. Tai gali apimti trūkstamų verčių tvarkymą, išskirčių šalinimą ir duomenų normalizavimą iki vienodos skalės. Atsižvelkite į duomenų ataskaitų teikimo standartų skirtumus įvairiose šalyse; standartizavimas yra labai svarbus.

Pavyzdys: DI modelis, apmokytas naudojant JAV akcijų rinkos duomenis, gali prastai veikti tiesiogiai pritaikytas Japonijos rinkai dėl rinkos struktūros ir duomenų ataskaitų teikimo praktikos skirtumų. Todėl kruopštus duomenų pirminis apdorojimas yra būtinas siekiant užtikrinti, kad duomenys būtų suderinami su modeliu.

2. Algoritmo pasirinkimas

Investavimo strategijose galima naudoti platų DI algoritmų spektrą, kurių kiekvienas turi savo privalumų ir trūkumų. Kai kurie populiarūs algoritmai:

• Regresijos modeliai: Naudojami prognozuoti tolygius kintamuosius, tokius kaip akcijų kainos ar būsimas pelnas. Dažni pavyzdžiai – tiesinė regresija, polinominė regresija ir atraminių vektorių regresija.
• Klasifikavimo modeliai: Naudojami duomenims kategorizuoti, pavyzdžiui, identifikuoti akcijas, kurios greičiausiai pasieks geresnių ar prastesnių rezultatų. Populiarūs pasirinkimai – logistinė regresija, sprendimų medžiai ir atsitiktiniai miškai.
• Neuroniniai tinklai: Galingi algoritmai, galintys išmokti sudėtingus duomenų dėsningumus. Rekurentiniai neuroniniai tinklai (RNN) dažnai naudojami laiko eilučių analizei, o konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) yra naudingi analizuojant vaizdus ir tekstą. Apsvarstykite galimybę naudoti transformerių modelius, kurie ypač gerai tinka sekų duomenims, tokiems kaip tekstas ir laiko eilutės, ir dažnai yra iš anksto apmokyti su didžiuliais duomenų rinkiniais.
• Sustiprinamasis mokymasis: Algoritmai, kurie mokosi bandymų ir klaidų metodu, laikui bėgant optimizuodami investicinius sprendimus. Jie dažnai naudojami automatizuotoms prekybos sistemoms.
• Klasterizavimo algoritmai: Naudojami panašiems turtams grupuoti, kas gali būti naudinga portfelio diversifikavimui. Dažni metodai – k-vidurkių klasterizavimas ir hierarchinis klasterizavimas.

Algoritmo pasirinkimas priklauso nuo konkrečios investavimo problemos ir duomenų savybių. Svarbu eksperimentuoti su skirtingais algoritmais ir įvertinti jų našumą su istoriniais duomenimis, naudojant atitinkamas metrikas.

Pavyzdys: Rizikos draudimo fondas galėtų naudoti rekurentinį neuroninį tinklą (RNN) akcijų kainai prognozuoti, remdamasis istoriniais kainų duomenimis ir naujienų straipsniais. RNN būtų apmokytas su dideliu istorinių duomenų ir naujienų straipsnių rinkiniu ir išmoktų identifikuoti dėsningumus, kurie prognozuoja ateities kainų pokyčius.

3. Modelio mokymas ir patvirtinimas

Pasirinkus algoritmą, jį reikia apmokyti su istoriniais duomenimis. Duomenys paprastai skirstomi į tris rinkinius:

• Mokymo rinkinys: Naudojamas DI modeliui apmokyti.
• Patvirtinimo rinkinys: Naudojamas modelio hiperparametrams derinti ir persimokymui (angl. overfitting) išvengti. Persimokymas įvyksta, kai modelis per gerai išmoksta mokymo duomenis ir prastai veikia su naujais duomenimis.
• Testavimo rinkinys: Naudojamas galutiniam modelio našumui su nematytais duomenimis įvertinti.

Svarbu naudoti tvirtą patvirtinimo procesą, siekiant užtikrinti, kad modelis gerai apibendrina naujus duomenis ir tiesiog neįsimena mokymo duomenų. Dažnos patvirtinimo technikos apima k-kartų kryžminį patvirtinimą (angl. k-fold cross-validation) ir laiko eilučių kryžminį patvirtinimą.

Pavyzdys: Kiekybinis analitikas galėtų naudoti k-kartų kryžminį patvirtinimą, kad įvertintų regresijos modelio, skirto akcijų grąžai prognozuoti, našumą. Duomenys būtų padalinti į k dalių, o modelis būtų apmokomas su k-1 dalimis ir testuojamas su likusia dalimi. Šis procesas būtų kartojamas k kartų, kiekvieną dalį panaudojant kaip testavimo rinkinį vieną kartą. Vidutinis našumas per visas k dalis būtų naudojamas bendram modelio našumui įvertinti.

4. Atgalinis testavimas ir rizikos valdymas

Prieš pradedant naudoti DI investavimo strategiją realiame pasaulyje, būtina ją atgaline data patikrinti su istoriniais duomenimis. Atgalinis testavimas apima strategijos našumo simuliavimą per istorinį laikotarpį, siekiant įvertinti jos pelningumą, rizikos profilį ir tvirtumą.

Rizikos valdymas yra kritiškai svarbus bet kurios DI investavimo strategijos komponentas. DI modeliai gali būti naudojami efektyviau nustatyti ir valdyti riziką, stebint rinkos sąlygas ir realiu laiku koreguojant portfelio paskirstymą. Dažnos rizikos valdymo technikos:

• Rizikos vertė (VaR): Matuoja galimą portfelio vertės nuostolį per tam tikrą laikotarpį su tam tikru pasikliovimo lygiu.
• Sąlyginė rizikos vertė (CVaR): Matuoja tikėtiną nuostolį, jei nuostolis viršija VaR ribą.
• Testavimas nepalankiausiomis sąlygomis: Simuliuoja ekstremalių rinkos įvykių poveikį portfelio našumui.

Pavyzdys: Portfelio valdytojas galėtų naudoti Rizikos vertę (VaR), kad įvertintų DI pagrįsto investicinio portfelio galimą nuostolių riziką. VaR įvertintų didžiausią nuostolį, kurį portfelis galėtų patirti per tam tikrą laikotarpį su tam tikra tikimybe (pvz., 95% pasikliovimo lygiu). Tada portfelio valdytojas galėtų naudoti šią informaciją portfelio turto paskirstymui koreguoti arba apsidrausti nuo galimų nuostolių.

5. Diegimas ir stebėjimas

Kruopščiai patikrinus ir patvirtinus DI investavimo strategiją, ją galima diegti realioje prekybos aplinkoje. Tai apima DI modelio integravimą su prekybos platforma ir sandorių vykdymo automatizavimą.

Nuolatinis stebėjimas yra būtinas siekiant užtikrinti, kad DI modelis veiktų kaip tikėtasi, ir nustatyti bet kokias galimas problemas. Tai apima modelio našumo metrikų, tokių kaip tikslumas, pelningumas ir pagal riziką pakoreguota grąža, stebėjimą. Taip pat apima modelio įvesties duomenų, tokių kaip duomenų kokybė ir rinkos sąlygos, stebėjimą.

Pavyzdys: Prekybos įmonė galėtų įdiegti DI pagrįstą prekybos sistemą, kad automatiškai vykdytų sandorius užsienio valiutų rinkoje. Sistema nuolat stebėtų rinkos sąlygas ir vykdytų sandorius remdamasi DI modelio prognozėmis. Įmonė taip pat stebėtų sistemos našumo metrikas, siekdama užtikrinti, kad ji generuotų pelningus sandorius ir efektyviai valdytų riziką.

Pasauliniai DI investavimo aspektai

Kuriant DI investavimo strategijas pasaulinėms rinkoms, svarbu atsižvelgti į šiuos veiksnius:

1. Duomenų prieinamumas ir kokybė

Duomenų prieinamumas ir kokybė gali labai skirtis įvairiose šalyse ir rinkose. Kai kuriose besivystančiose rinkose duomenys gali būti riboti arba nepatikimi. Prieš kuriant DI investavimo strategiją konkrečiai rinkai, svarbu atidžiai įvertinti duomenų kokybę ir prieinamumą. Pavyzdžiui, mažesnės kapitalizacijos akcijų besivystančiose rinkose duomenys gali būti sunkiau prieinami.

2. Rinkos struktūra ir reguliavimas

Rinkos struktūra ir reguliavimas taip pat gali skirtis įvairiose šalyse. Pavyzdžiui, kai kuriose rinkose gali būti taikomi apribojimai trumpalaikiam pardavimui (angl. short selling) ar aukšto dažnio prekybai. Prieš diegiant DI investavimo strategiją konkrečioje rinkoje, svarbu suprasti rinkos struktūrą ir reguliavimą.

3. Kalbos ir kultūriniai skirtumai

Kalbos ir kultūriniai skirtumai taip pat gali paveikti DI investavimo strategijų našumą. Pavyzdžiui, nuotaikų analizės modeliai, apmokyti su angliškais naujienų straipsniais, gali prastai veikti su naujienų straipsniais kitomis kalbomis. Kuriant DI modelius pasaulinėms rinkoms, svarbu atsižvelgti į kalbos ir kultūrinius skirtumus. NLP modeliai turi būti tinkamai apmokyti skirtingoms kalboms.

4. Valiutos rizika

Investavimas į pasaulines rinkas apima valiutos riziką, t. y. riziką, kad valiutų kursų pokyčiai neigiamai paveiks investicijų grąžą. DI modeliai gali būti naudojami valiutos rizikai valdyti, apsidraudžiant nuo galimų valiutų svyravimų. Taip pat atsižvelkite į skirtingų infliacijos lygių poveikį turto vertinimui įvairiose šalyse.

5. Geopolitinė rizika

Geopolitiniai įvykiai, tokie kaip politinis nestabilumas, prekybos karai ir kariniai konfliktai, gali turėti didelį poveikį pasaulinėms rinkoms. DI modeliai gali būti naudojami geopolitinei rizikai įvertinti ir valdyti, stebint naujienų srautus ir socialinius tinklus ieškant reikiamos informacijos. Būkite atsargūs, nes geopolitinė rizika gali greitai keistis, todėl modeliai turi greitai prisitaikyti.

Etiniai DI investavimo aspektai

DI naudojimas investuojant kelia keletą etinių klausimų. Svarbu užtikrinti, kad DI investavimo strategijos būtų sąžiningos, skaidrios ir atskaitingos. Kai kurie pagrindiniai etiniai aspektai:

• Šališkumas: DI modeliai gali būti šališki, jei jie apmokomi su šališkais duomenimis. Svarbu užtikrinti, kad duomenys, naudojami DI modeliams apmokyti, būtų reprezentatyvūs analizuojamai populiacijai, ir sušvelninti bet kokius galimus šališkumus.
• Skaidrumas: DI modeliai gali būti sudėtingi ir sunkiai suprantami. Svarbu padaryti DI modelius kuo skaidresnius, kad investuotojai galėtų suprasti, kaip jie veikia ir kokie veiksniai daro įtaką jų sprendimams.
• Atskaitomybė: Svarbu nustatyti aiškias atskaitomybės linijas už DI investicinius sprendimus. Jei DI modelis padaro klaidą, svarbu sugebėti nustatyti klaidos priežastį ir imtis taisomųjų veiksmų.
• Darbo vietų praradimas: Investavimo procesų automatizavimas naudojant DI gali lemti darbo vietų praradimą finansų pramonėje. Svarbu atsižvelgti į socialinį DI poveikį ir suteikti perkvalifikavimo galimybes darbuotojams, kuriuos pakeičia DI.

DI investavimo strategijų pavyzdžiai

Štai keletas pavyzdžių, kaip DI šiandien naudojamas investavimo strategijose:

• Algoritminė prekyba: DI naudojimas automatiniam sandorių vykdymui pagal iš anksto nustatytas taisykles. Tai gali apimti aukšto dažnio prekybos strategijas, kurios išnaudoja labai trumpalaikius rinkos neefektyvumus.
• Nuotaikų analizė: DI naudojimas naujienų straipsniams, socialinių tinklų įrašams ir kitiems teksto šaltiniams analizuoti, siekiant įvertinti investuotojų nuotaikas ir prognozuoti rinkos judėjimus. Pavyzdžiui, NLP naudojimas nuotaikoms apie įmonės pelno ataskaitą įvertinti.
• Faktoriais pagrįstas investavimas: DI naudojimas akcijoms identifikuoti ir pasirinkti pagal įvairius veiksnius, tokius kaip vertė, augimas, pagreitis ir kokybė. DI gali padėti nustatyti sudėtingas sąveikas tarp veiksnių.
• Portfelio optimizavimas: DI naudojimas portfelio paskirstymui optimizuoti, atsižvelgiant į investuotojo rizikos pageidavimus ir rinkos sąlygas. DI gali dirbti su didesniu turto kiekiu ir apribojimais nei tradiciniai optimizavimo metodai.
• Sukčiavimo aptikimas: DI naudojimas apgaulingoms transakcijoms aptikti ir finansiniams nusikaltimams užkirsti kelią.

DI ateitis investavime

DI yra pasirengęs ateityje vaidinti vis svarbesnį vaidmenį investavime. DI technologijai toliau tobulėjant, galime tikėtis dar sudėtingesnių ir efektyvesnių DI investavimo strategijų atsiradimo. Kai kurie galimi ateities pokyčiai:

• Sudėtingesni DI algoritmai: Nauji algoritmai, tokie kaip kvantinis mašininis mokymasis, galėtų atverti dar didesnę prognozavimo galią.
• Didesnis duomenų prieinamumas: Didėjantis alternatyvių duomenų šaltinių prieinamumas suteiks DI modeliams daugiau informacijos mokymuisi.
• Geresnė skaičiavimo galia: Skaičiavimo galios pažanga leis DI modeliams apdoroti didesnius duomenų rinkinius ir atlikti sudėtingesnius skaičiavimus.
• Didesnis DI pritaikymas institucinių investuotojų tarpe: DI tampant vis labiau įprastu, daugiau institucinių investuotojų pradės taikyti DI pagrįstas investavimo strategijas.

Išvada

Norint kurti DI pagrįstas investavimo strategijas, reikalingas daugiadisciplininis požiūris, derinantis finansų, duomenų mokslo ir programinės įrangos inžinerijos žinias. Atidžiai apsvarstydami šiame straipsnyje aprašytus pagrindinius komponentus ir spręsdami etinius klausimus, investuotojai gali pasitelkti DI, kad sukurtų patikimesnes ir efektyvesnes investavimo strategijas, galinčias generuoti didesnę grąžą pasaulinėse rinkose. Investicijų valdymo ateitis neabejotinai susijusi su dirbtinio intelekto pažanga. Organizacijos, kurios priims ir efektyviai įdiegs šias technologijas, bus geriausiai pasirengusios sėkmei ateinančiais metais.