BlackRocki LLM-id: "Küsimus on eelises."

Tehnoloogiapõhine lähenemine raha investeerimisele ei ole uus, kuid tehisintellekti tööriistad annavad ettevõttele uusi võimalusi paremaid tulemusi saavutada.

Jeff Shen, San Franciscos asuv investeerimisjuht ja süstemaatilise aktiivse aktsiakapitali kaasjuht, ütleb, et keeleõppe mudelid on muutumas võimsateks tööriistadeks.

"Me oleme keset revolutsiooni," ütles ta. „Suurandmed, alternatiivsed andmed ja nüüd generatiivne AI muudavad kõiki tööstusharusid, sealhulgas varahaldust. Saadaval on rohkem andmeid ja paremad algoritmid nende andmete kogumiseks ning see muudab süstemaatilise investeeringu põnevaks.

Neli aastakümmet kvantit

Süstemaatilise meeskonna alguseks on Barclays Global Investorsi äri, mille BlackRock omandas 2009. aastal. Tehing sündis, kui üleilmsest finantskriisist rängalt mõjutatud Barclays loobus ellujäämiseks oma investeerimisärist – ja muutis BlackRocki 2.7 triljoni dollariga maailma suurimaks varahalduriks. .

BGI juured ulatuvad 1985. aastasse, mida tänapäeval võib pidada fintechiks: Silicon Valley-põhine operatsioon, mis kasutab suurandmeid ja primitiivseid masinõppe vorme, ammu enne seda, kui need mõisted või võimalused moodi tulid. See on kvantpood, mis kasutab andmepõhiseid teadmisi, et nullida palju väikeseid ja kiireid panuseid, mis muudavad ühe aktsia teise vastu – koks või pepsi.

See toimib isegi siis, kui tööstusel või turul läheb halvasti – Country Garden versus Evergrande. Oluline on leida väike, lühiajaline serv, millega juht saaks kiiresti ja ulatuslikult kaubelda ja seejärel positsiooni sulgeda. Korrutage sellised tehingud portfellis sadade või tuhandetega ja ettevõte loob ulatusliku aktsiastrateegia, millel on madal korrelatsioon võrdlusindeksitega.

Tänu rohkematele andmetele, parematele algoritmidele, kasvavale arvutusvõimsusele ja aktsiaturgude elektroniseerumisele oli BGI kujunenud tipptasemel jõujaamaks ja jätkab BlackRocki süstemaatilise käena.

Sellest ajast peale on ETF-i maailm hoo sisse saanud, muutes BlackRockist maailma suurima varahalduri. 2023. aasta septembri seisuga teatas ettevõte 3.1 triljoni dollari suurusest börsil kaubeldavatest fondidest (jaemüügiettevõte) ja veel 2.6 triljoni dollari suurusest indeksifondidest (asutustele). Ettevõtte tehnoloogiateenuste grupp, sealhulgas Aladdini portfelli riskisüsteem, on veel üks oluline tulude panustaja.

AI edusammud

Selles kontekstis on süstemaatiline aktsiaäri, institutsionaalne äri, tagasihoidlik – hallatavate varade maht on 237 miljardit dollarit. Shen on oma jaotuse suhtes muidugi bullish. "Süstemaatilised kvantinvesteeringud on praegu kuldajastul," ütles ta.

Kuid põnevus generatiivse tehisintellekti ümber, mis hõlmab loomulikke mudeleid, nagu ChatGPT, annab Cheni optimismile usaldust.

Vanasti seisnes kvantiteedi taktika USA suure kapitalisatsiooni aktsiate järjestamises traditsiooniliste mõõdikute järgi (hind broneerida, hind kasumini, dividenditootlus). Isegi siis ehitasid suurimad riskifondid hämmastava suurusega andmeladusid. See andis neile võimaluse luua jõudlust sõltumata turusuundumustest. Edukamad ettevõtted teenisid palju raha, eesotsas Renaissance Technologiesiga, mis aastatel 1988–2018 oli maailma tulusaim (ja salajaseim) investeerimisfirma.

---

---

Aktiivsete strateegiate käitamisega seotud sammud, nii kvantitatiivselt kui ka muul viisil, on pidevalt automatiseerunud. Teave, nagu maakleriaruanded, ettevõtte finantsandmed, meedialood ja valitsuse statistika, on nüüd masinloetav. Loomulikkeelne töötlemine võimaldas muuta struktureerimata andmed (kõik alates PDF-ist kuni advokaadi allkirjani) masinloetavaks. Asjade internet ja satelliidipildid on laiendanud nende asjade loendit, mida saab mõõta ja kvantifitseerida. Lisaks annavad need nüüd fondihalduritele juurdepääsu reaalajas vaadetele.

Shen toob näiteks veoautode liikumise. Georuumiline märgistus, WiFi-majakad ja satelliidipildid võimaldavad nende andmete ostjatel jälgida veoautoparke. See annab neile tunde tarnijate ja kaupluste vahelisest liiklusest, mis on üks andmepunkt ettevõtte käekäigu määramiseks. Ehitage neid piisavalt ja ettevõte saab laiendada oma ulatust, et saada majandusest makrovaade.

Sisestage GenAI

Täna lisab generatiivne AI segule uue tööriistakomplekti. Kuid see ei ole lihtsalt üks viis andmete purustamiseks. See muudab tegelikult seda, kuidas portfellihaldurid teabest aru saavad.

Shen toob näiteks uudisteraporti tegevjuhi tagasiastumise kohta. Viimase kahekümne aasta jooksul on tehnikatundlikud ettevõtted kasutanud masinõpet, et järgida "sõnakoti" lähenemisviisi. Masin analüüsib teksti ja otsib sõnade või fraaside kontsentratsioone, mis on seotud hea või halvaga, ostavad või müüvad.

Tegevjuhi töö kaotamise näitel võib masin avalõigus tuvastada seitse asjakohast sõnastust. See märgitaks negatiivsete klastritena, nagu "hoiatus", "ettevõttest lahkumine", "asendatud", "pettumus" ja "nõrgem". See tõstaks esile ka kaks optimistlikku väljendit, "üllatav" ja "vastus positiivselt", kuid üldiselt paneks negatiivsuse kaal arvuti soovitama müüki.

Kui see ettevõte oleks osa Coke versus Pepsi duost, võib BlackRock otsustada, et see on signaal, et üks läheb lühikeseks ja teine ​​pikendaks, kasutades võimendust. Tehing võib kesta paar tundi või paar päeva, kuid analüüsi kiirus annaks meeskonnale teistsuguse tulemuse kui inimlikule tõlgendusele tuginevate aktiivsete põhitegijate mass.

"See oli 2007. aasta tehnika tase," ütles Shen. Sellest ajast alates on andmed ja aglod muutunud paremaks, kuid sõnade kotti lähenemine oli endiselt norm. LLM-id, nagu ChatGPT, muudavad seda.

LLM-id võtavad sama lõigu ja Sheni näites järeldavad, et see on pigem positiivne kui halb uudis. Põhjus on selles, et see ei tähenda ainult teksti tõlkimist, vaid selle mõistmist kontekstis. LLM teab, et kuigi üleval on hunnik negatiivseid sõnu, on võtmefraas allosas: "me eeldame, et aktsiad reageerivad positiivselt".

"Vaatamata sellele, et tegemist on uudisega tegevjuhi tagasiastumise kohta, mõistab LLM pressiteate põhiolemust – see on tabav," ütles Shen.

Andmed ja algod

Kuigi see näide on mõeldud BlackRocki esitlusteks ajakirjanikele, on selle tagajärjeks see, et süstemaatiline kauplus, mis lisab segule LLM-e, peaks toimima paremini. Selle korraliku näite puhul antakse portfellihaldurile tegelikult hoopis teistsugune vastus.

Päris elu pole nii kena, kuid Shen ütleb, et LLM-id on järgmine tööriistade laine, mille eesmärk on anda juhile väike eelis. Sellised ettevõtted nagu BlackRock kasutavad nüüd patenteeritud andmekogumitel LLM-e, et koolitada mudeleid finants- ja muude spetsiifiliste andmete kohta. Ta ütleb, et BlackRock leiab, et tema patenteeritud LLM-idel on eelis ChatGPT ees (mis on Internetis üldiselt koolitatud).

See toob kvantid tagasi samade vanade põhitõdede juurde: kellel on parimad andmed ja parimad vahendid nende puhastamiseks; ja siis kellel on kõige targemad algod. Kuid LLM-id lisavad siia ka teise kortsu, aidates inimestel oma otsustusvõimet parandada.

Inimlik puudutus

Kuigi mõned kvantpoed, nagu RenTec, olid kurikuulsad selle poolest, et lihtsalt jälgisid oma arvutit, nõuab Shen, et süstemaatilised strateegiad nõuavad siiski inimlikke otsuseid. See saab selgeks siis, kui ajaloolised andmed on puudulikud või puuduvad. Näiteks oli ettevõtte modelleerimine Covidi ajal raske, sest viimane sellise ulatusega ülemaailmne pandeemia leidis aset sajand tagasi. Tänaseks kasutamiseks pole usaldusväärseid andmeid aastast 1918. Ehkki kvantid kasutasid ülevaate saamiseks reaalajas liiklus- või töökuulutuste andmeid, pidi inimene siiski ekstrapoleerima, mida see lähituleviku jaoks tähendab. Suurandmed iseenesest ei olnud usaldusväärne ennustaja.

Kuid LLM-ide abil saavad inimesed esitada masinatele nüansirikkaid küsimusi, mida masinõppesüsteemis oli võimatu küsida. See muudab LLM-i tootlikkuse tööriistaks ja erinevad küsimused viivad erinevate tulemusteni. 1980. ja 1990. aastate vanad suurandmete mudelid põhinesid väärtuste analüüsimisel ja 2010. aastatel lisasid need asjad, nagu turu sentiment. Nüüd on küsitlemise ulatus lai, mis võimaldab inimese loovust.

"Küsimus võib olla konkurentsieelis, " ütles Shen.

Arvestades seda, mida Shen kujutab helge tulevikuna, kas see viitab sellele, et aktiivsed juhtimisstiilid hakkavad passiivsetest strateegiatest paremaid tulemusi andma? Kas süstemaatilised investeeringud on valmis nõudma tagasi osa varadest, mis on maja ETF-i poole liikunud?

Shen jäi pühendumatuks. Tema sõnul on tööstuse võitjad need ettevõtted, kes kasutavad tehisintellekti, olenemata tootest. Turvaline vastus. Seetõttu on kindel oletus, et uus tehnoloogiat kasutav konkurents annab ettevõtetele eelised, kellel on ressursse, et saada võimalikult palju andmeid.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.digfingroup.com/blackrock-llm/