Ar mākslīgo intelektu darbinātu investīciju stratēģiju veidošana: globāla perspektīva

Mākslīgais intelekts (MI) strauji pārveido finanšu nozari, piedāvājot investoriem vēl nebijušas iespējas veidot sarežģītākas un efektīvākas investīciju stratēģijas. Šajā rakstā aplūkoti galvenie apsvērumi, izstrādājot uz MI balstītas investīciju pieejas, koncentrējoties uz globālajiem tirgiem un dažādiem investīciju stiliem.

Kāpēc izmantot MI investīcijās?

MI algoritmi spēj analizēt milzīgu datu apjomu daudz ātrāk un efektīvāk nekā cilvēki, identificējot modeļus un atziņas, kas citādi varētu palikt nepamanītas. Tas var nodrošināt:

• Uzlabota prognozēšanas precizitāte: MI modeļi var mācīties no vēsturiskajiem datiem, lai ar lielāku precizitāti prognozētu nākotnes tirgus kustības.
• Paaugstināta efektivitāte: Automatizētās tirdzniecības sistēmas var veikt darījumus ātrāk un efektīvāk, samazinot transakciju izmaksas un minimizējot izslīdēšanu (slippage).
• Samazināta neobjektivitāte: MI algoritmi ir mazāk pakļauti emocionālai neobjektivitātei, kas var negatīvi ietekmēt investīciju lēmumus.
• Riska pārvaldība: MI var efektīvāk identificēt un pārvaldīt riskus, uzraugot tirgus apstākļus un reāllaikā pielāgojot portfeļa sadalījumu.
• Personalizētas investīciju stratēģijas: MI var pielāgot investīciju stratēģijas individuālu investoru vēlmēm un riska tolerancei.

MI investīciju stratēģijas galvenās sastāvdaļas

Veiksmīgas MI investīciju stratēģijas izveide prasa rūpīgu vairāku galveno sastāvdaļu apsvēršanu:

1. Datu iegūšana un pirmapstrāde

Dati ir jebkuras ar MI darbinātas investīciju stratēģijas pamats. Datu kvalitāte un daudzums tieši ietekmē MI modeļu veiktspēju. Datu avoti var ietvert:

• Finanšu dati: Akciju cenas, tirdzniecības apjoms, finanšu pārskati, ekonomiskie rādītāji (IKP, inflācija, bezdarbs). Piemēram, dati no Bloomberg, Refinitiv un FactSet.
• Alternatīvie dati: Sociālo mediju noskaņojums, ziņu raksti, satelītattēli, tīmekļa datu ieguve (web scraping). Piemēram, noskaņojuma izsekošana Twitter par konkrētu uzņēmumu un tā korelācija ar akciju cenu kustībām.
• Makroekonomiskie dati: Procentu likmes, valūtu maiņas kursi, preču cenas. Dati ir viegli pieejami no centrālajām bankām un starptautiskām organizācijām, piemēram, SVF un Pasaules Bankas.

Datu pirmapstrāde ir būtisks solis, kas ietver datu tīrīšanu, transformēšanu un sagatavošanu izmantošanai MI modeļos. Tas var ietvert trūkstošo vērtību apstrādi, anomālu vērtību (outliers) noņemšanu un datu normalizēšanu uz konsekventu skalu. Ņemiet vērā atšķirības datu ziņošanas standartos dažādās valstīs; standartizācija ir atslēga.

Piemērs: MI modelis, kas apmācīts ar ASV akciju tirgus datiem, var uzrādīt sliktus rezultātus, ja to tieši piemēro Japānas tirgum, jo pastāv atšķirības tirgus struktūrā un datu ziņošanas praksē. Tāpēc rūpīga datu pirmapstrāde ir būtiska, lai nodrošinātu, ka dati ir saderīgi ar modeli.

2. Algoritma izvēle

Investīciju stratēģijās var izmantot plašu MI algoritmu klāstu, katram no tiem ir savas stiprās un vājās puses. Daži populāri algoritmi ietver:

• Regresijas modeļi: Izmanto nepārtrauktu mainīgo, piemēram, akciju cenu vai nākotnes peļņas, prognozēšanai. Lineārā regresija, polinomu regresija un atbalsta vektoru regresija ir bieži piemēri.
• Klasifikācijas modeļi: Izmanto datu kategorizēšanai, piemēram, lai identificētu akcijas, kuras, visticamāk, uzrādīs labākus vai sliktākus rezultātus. Loģistiskā regresija, lēmumu koki un nejaušie meži (random forests) ir populāras izvēles.
• Neironu tīkli: Spēcīgi algoritmi, kas spēj apgūt sarežģītus modeļus datos. Rekurentos neironu tīklus (RNT) bieži izmanto laika rindu analīzei, savukārt konvolūcijas neironu tīkli (KNT) ir noderīgi attēlu un teksta analīzei. Apsveriet iespēju izmantot transformatorus (transformers), kas ir īpaši piemēroti sekvenciālu datu, piemēram, teksta un laika rindu, apstrādei un bieži vien ir iepriekš apmācīti ar masīvām datu kopām.
• Pastiprināšanas mācīšanās (Reinforcement Learning): Algoritmi, kas mācās ar mēģinājumu un kļūdu metodi, laika gaitā optimizējot investīciju lēmumus. Tos bieži izmanto automatizētām tirdzniecības sistēmām.
• Klasterizācijas algoritmi: Izmanto līdzīgu aktīvu grupēšanai, kas var būt noderīgi portfeļa diversifikācijai. K-vidējo klasterizācija un hierarhiskā klasterizācija ir biežas metodes.

Algoritma izvēle ir atkarīga no konkrētās investīciju problēmas un datu īpašībām. Ir svarīgi eksperimentēt ar dažādiem algoritmiem un novērtēt to veiktspēju, izmantojot vēsturiskos datus un atbilstošus rādītājus.

Piemērs: Riska ierobežošanas fonds (hedge fund) varētu izmantot rekurento neironu tīklu (RNT), lai prognozētu akcijas cenu, pamatojoties uz vēsturiskajiem cenu datiem un ziņu rakstiem. RNT tiktu apmācīts ar lielu vēsturisko datu un ziņu rakstu kopu un iemācītos identificēt modeļus, kas prognozē nākotnes cenu kustības.

3. Modeļa apmācība un validācija

Kad algoritms ir izvēlēts, tas ir jāapmāca, izmantojot vēsturiskos datus. Datus parasti sadala trīs kopās:

• Apmācības kopa: Izmanto MI modeļa apmācībai.
• Validācijas kopa: Izmanto, lai pielāgotu modeļa hiperparametrus un novērstu pārmācīšanos (overfitting). Pārmācīšanās notiek, kad modelis pārāk labi iemācās apmācības datus un slikti darbojas ar jauniem datiem.
• Testa kopa: Izmanto, lai novērtētu modeļa galīgo veiktspēju ar neredzētiem datiem.

Ir svarīgi izmantot stabilu validācijas procesu, lai nodrošinātu, ka modelis labi vispārina jaunus datus un nevis vienkārši iegaumē apmācības datus. Biežas validācijas metodes ietver k-kārtu krustenisko validāciju (k-fold cross-validation) un laika rindu krustenisko validāciju.

Piemērs: Kvantitatīvais analītiķis varētu izmantot k-kārtu krustenisko validāciju, lai novērtētu regresijas modeļa veiktspēju akciju ienesīguma prognozēšanai. Dati tiktu sadalīti k daļās (folds), un modelis tiktu apmācīts ar k-1 daļām un pārbaudīts ar atlikušo daļu. Šis process tiktu atkārtots k reizes, katrai daļai vienu reizi tiekot izmantotai kā testa kopai. Vidējā veiktspēja visās k daļās tiktu izmantota, lai novērtētu modeļa kopējo veiktspēju.

4. Vēsturiskā testēšana (Backtesting) un riska pārvaldība

Pirms MI investīciju stratēģijas ieviešanas reālajā pasaulē ir būtiski veikt tās vēsturisko testēšanu (backtesting) ar vēsturiskajiem datiem. Vēsturiskā testēšana ietver stratēģijas veiktspējas simulāciju vēsturiskā periodā, lai novērtētu tās rentabilitāti, riska profilu un noturību.

Riska pārvaldība ir jebkuras MI investīciju stratēģijas kritiska sastāvdaļa. MI modeļus var izmantot, lai efektīvāk identificētu un pārvaldītu riskus, uzraugot tirgus apstākļus un reāllaikā pielāgojot portfeļa sadalījumu. Biežas riska pārvaldības metodes ietver:

• Riska vērtība (Value at Risk - VaR): Mēra portfeļa vērtības potenciālo zaudējumu noteiktā laika periodā ar noteiktu ticamības līmeni.
• Nosacītā riska vērtība (Conditional Value at Risk - CVaR): Mēra paredzamo zaudējumu, ja zaudējums pārsniedz VaR slieksni.
• Spriedzes testi (Stress Testing): Simulē ekstrēmu tirgus notikumu ietekmi uz portfeļa veiktspēju.

Piemērs: Portfeļa pārvaldnieks varētu izmantot riska vērtību (VaR), lai novērtētu ar MI darbināta investīciju portfeļa potenciālo lejupslīdes risku. VaR novērtētu maksimālo zaudējumu, ko portfelis varētu piedzīvot noteiktā laika periodā ar noteiktu varbūtību (piemēram, 95% ticamības līmeni). Pēc tam portfeļa pārvaldnieks varētu izmantot šo informāciju, lai pielāgotu portfeļa aktīvu sadalījumu vai nodrošinātos pret potenciālajiem zaudējumiem.

5. Ieviešana un uzraudzība

Kad MI investīciju stratēģija ir rūpīgi pārbaudīta un validēta, to var ieviest reālā tirdzniecības vidē. Tas ietver MI modeļa integrēšanu tirdzniecības platformā un darījumu izpildes automatizāciju.

Nepārtraukta uzraudzība ir būtiska, lai nodrošinātu, ka MI modelis darbojas, kā paredzēts, un lai identificētu jebkādas potenciālās problēmas. Tas ietver modeļa veiktspējas rādītāju, piemēram, precizitātes, rentabilitātes un riska koriģētās atdeves, uzraudzību. Tas ietver arī modeļa ievades datu, piemēram, datu kvalitātes un tirgus apstākļu, uzraudzību.

Piemērs: Tirdzniecības uzņēmums varētu ieviest ar MI darbinātu tirdzniecības sistēmu, lai automātiski veiktu darījumus ārvalstu valūtas tirgū. Sistēma nepārtraukti uzraudzītu tirgus apstākļus un veiktu darījumus, pamatojoties uz MI modeļa prognozēm. Uzņēmums arī uzraudzītu sistēmas veiktspējas rādītājus, lai nodrošinātu, ka tā rada rentablus darījumus un efektīvi pārvalda risku.

Globāli apsvērumi MI investīcijām

Veidojot MI investīciju stratēģijas globālajiem tirgiem, ir svarīgi ņemt vērā šādus faktorus:

1. Datu pieejamība un kvalitāte

Datu pieejamība un kvalitāte var ievērojami atšķirties dažādās valstīs un tirgos. Dažos jaunattīstības tirgos dati var būt ierobežoti vai neuzticami. Ir svarīgi rūpīgi novērtēt datu kvalitāti un pieejamību, pirms veidot MI investīciju stratēģiju konkrētam tirgum. Piemēram, dati varētu būt grūtāk pieejami par mazākas kapitalizācijas akcijām jaunattīstības tirgos.

2. Tirgus struktūra un regulējums

Tirgus struktūra un regulējums arī var atšķirties dažādās valstīs. Piemēram, dažos tirgos var būt ierobežojumi attiecībā uz īso pozīciju pārdošanu (short selling) vai augstfrekvences tirdzniecību. Pirms MI investīciju stratēģijas ieviešanas konkrētā tirgū ir svarīgi izprast tā tirgus struktūru un regulējumu.

3. Valodu un kultūras atšķirības

Valodu un kultūras atšķirības arī var ietekmēt MI investīciju stratēģiju veiktspēju. Piemēram, noskaņojuma analīzes modeļi, kas apmācīti ar angļu valodas ziņu rakstiem, var nedarboties labi ar ziņu rakstiem citās valodās. Ir svarīgi ņemt vērā valodu un kultūras atšķirības, veidojot MI modeļus globālajiem tirgiem. NLP modeļiem jābūt atbilstoši apmācītiem dažādām valodām.

4. Valūtas risks

Ieguldot globālajos tirgos, pastāv valūtas risks, kas ir risks, ka valūtas kursu izmaiņas negatīvi ietekmēs investīciju atdevi. MI modeļus var izmantot, lai pārvaldītu valūtas risku, nodrošinoties pret potenciālām valūtas svārstībām. Apsveriet arī dažādu inflācijas līmeņu ietekmi uz aktīvu vērtēšanu dažādās valstīs.

5. Ģeopolitiskais risks

Ģeopolitiskiem notikumiem, piemēram, politiskajai nestabilitātei, tirdzniecības kariem un militāriem konfliktiem, var būt būtiska ietekme uz globālajiem tirgiem. MI modeļus var izmantot, lai novērtētu un pārvaldītu ģeopolitisko risku, uzraugot ziņu plūsmas un sociālos medijus, lai iegūtu attiecīgo informāciju. Apzinieties, ka ģeopolitiskais risks var strauji mainīties, pieprasot modeļiem ātri pielāgoties.

Ētiskie apsvērumi MI investīcijās

MI izmantošana investīcijās rada vairākus ētiskus apsvērumus. Ir svarīgi nodrošināt, ka MI investīciju stratēģijas ir godīgas, pārredzamas un atbildīgas. Daži galvenie ētiskie apsvērumi ietver:

• Neobjektivitāte: MI modeļi var būt neobjektīvi, ja tie tiek apmācīti ar neobjektīviem datiem. Ir svarīgi nodrošināt, ka dati, kas tiek izmantoti MI modeļu apmācībai, ir reprezentatīvi analizējamai populācijai, un mazināt jebkādu potenciālu neobjektivitāti.
• Pārredzamība: MI modeļi var būt sarežģīti un grūti saprotami. Ir svarīgi padarīt MI modeļus pēc iespējas pārredzamākus, lai investori varētu saprast, kā tie darbojas un kādi faktori ietekmē to lēmumus.
• Atbildība: Ir svarīgi noteikt skaidras atbildības robežas par MI investīciju lēmumiem. Ja MI modelis pieļauj kļūdu, ir svarīgi spēt identificēt kļūdas cēloni un veikt korektīvas darbības.
• Darbavietu zaudēšana: Investīciju procesu automatizācija, izmantojot MI, var izraisīt darbavietu zaudēšanu finanšu nozarē. Ir svarīgi apsvērt MI sociālo ietekmi un nodrošināt pārkvalifikācijas iespējas darbiniekiem, kurus aizstāj MI.

MI investīciju stratēģiju piemēri

Šeit ir daži piemēri, kā MI tiek izmantots investīciju stratēģijās mūsdienās:

• Algoritmiskā tirdzniecība: MI izmantošana, lai automātiski veiktu darījumus, pamatojoties uz iepriekš definētiem noteikumiem. Tas var ietvert augstfrekvences tirdzniecības stratēģijas, kas izmanto ļoti īstermiņa tirgus neefektivitātes.
• Noskaņojuma analīze: MI izmantošana, lai analizētu ziņu rakstus, sociālo mediju ierakstus un citus teksta avotus, lai novērtētu investoru noskaņojumu un prognozētu tirgus kustības. Piemēram, izmantojot NLP, lai novērtētu noskaņojumu saistībā ar uzņēmuma peļņas paziņojumu.
• Faktoru investēšana: MI izmantošana, lai identificētu un atlasītu akcijas, pamatojoties uz dažādiem faktoriem, piemēram, vērtību, izaugsmi, impulsu (momentum) un kvalitāti. MI var palīdzēt identificēt sarežģītas mijiedarbības starp faktoriem.
• Portfeļa optimizācija: MI izmantošana, lai optimizētu portfeļa sadalījumu, pamatojoties uz investoru riska preferencēm un tirgus apstākļiem. MI var apstrādāt lielāku skaitu aktīvu un ierobežojumu nekā tradicionālās optimizācijas metodes.
• Krāpšanas atklāšana: MI izmantošana, lai atklātu krāpnieciskus darījumus un novērstu finanšu noziegumus.

MI nākotne investīcijās

MI ir gatavs spēlēt arvien nozīmīgāku lomu investīciju nākotnē. Turpinoties MI tehnoloģiju attīstībai, mēs varam sagaidīt vēl sarežģītāku un efektīvāku MI investīciju stratēģiju rašanos. Dažas potenciālās nākotnes attīstības tendences ietver:

• Sarežģītāki MI algoritmi: Jauni algoritmi, piemēram, kvantu mašīnmācīšanās, varētu atklāt vēl lielāku prognozēšanas spēku.
• Lielāka datu pieejamība: Pieaugošā alternatīvo datu avotu pieejamība sniegs MI modeļiem vairāk informācijas, no kuras mācīties.
• Uzlabota skaitļošanas jauda: Skaitļošanas jaudas progress ļaus MI modeļiem apstrādāt lielākas datu kopas un veikt sarežģītākus aprēķinus.
• Pieaugoša MI ieviešana institucionālo investoru vidū: MI kļūstot par plašāk izplatītu parādību, arvien vairāk institucionālo investoru pieņems ar MI darbinātas investīciju stratēģijas.

Noslēgums

Ar MI darbinātu investīciju stratēģiju veidošana prasa daudzdisciplīnu pieeju, apvienojot zināšanas finansēs, datu zinātnē un programmatūras inženierijā. Rūpīgi apsverot šajā rakstā izklāstītās galvenās sastāvdaļas un risinot ētiskos apsvērumus, investori var izmantot MI, lai veidotu stabilākas un efektīvākas investīciju stratēģijas, kas var radīt augstāku atdevi globālajos tirgos. Investīciju pārvaldības nākotne nenoliedzami ir saistīta ar mākslīgā intelekta attīstību. Organizācijas, kas pieņems un efektīvi ieviesīs šīs tehnoloģijas, būs vislabākajā pozīcijā, lai gūtu panākumus turpmākajos gados.