GenAI prezintă fonduri cuantiști cu o dilemă

Fondurile cantitative au fost de multă vreme cei mai mari utilizatori ai inteligenței artificiale în lumea managementului activelor. Apariția IA generativă, totuși, ar putea favoriza administratorii de active tradiționali, bazați pe fundamente, în detrimentul cuantilor.

Aceasta este îngrijorarea exprimată de mai mulți manageri de fonduri cuantiști și furnizori de date din Asia DigFin.

 „Aplicațiile AI în finanțe sunt încă rare”, a spus un manager quant. „Oamenii de știință de date nu o aplică pe piețele de capital. Dar dacă aceste instrumente sunt folosite pentru a tranzacționa acțiuni, va schimba peisajul. Vor fi noi câștigători și învinși.”

Ce este o quant?

Quants cumpără și vând acțiuni pe baza puterii de calcul uriașe și a programelor software personalizate care modelează strategiile de investiții. Creșterea cantităților a coincis cu scăderea de zeci de ani a ratelor dobânzilor și creșterea investițiilor pasive – două tendințe care au făcut ca stocarea activă de către oameni să fie o afacere din ce în ce mai puțin competitivă.

Utilizarea tranzacțiilor algoritmice sau programate sistematic a dat naștere unei industrii de „investiții sistematice”, firmele care rulează platforme de manageri cu o singură strategie urmărind o anumită strategie sau „factor” (cum ar fi ratele dobânzii sau volatilitatea pieței).

Astfel de investitori nu sunt interesați să fie acționari, ci doar să cumpere și să vândă rapid acțiuni pentru a conduce strategii: lung/short, neutru din punct de vedere al pieței, arbitraj statistic, bazat pe evenimente. Există o suprapunere cu lumea tranzacționării de înaltă frecvență, comunitatea fiind tranzacțiile care sunt conceptualizate și conduse în termeni pur numerici.

AI vechi

Aceste idei nu sunt noi, dar disponibilitatea puterii de calcul și a seturilor de date mari au alimentat creșterea cantităților în ultimele două decenii. În ultimii zece ani, quants au fost cei care au adoptat timpurii noile tehnici AI, cum ar fi învățarea automată și utilizarea rețelelor neuronale. Au devenit consumatori voraci de date alternative, cum ar fi analiza sentimentelor din fluxurile de social media.

Cea mai mare problemă cu investitorii cuantiști a fost „explicabilitatea”, un termen mai recent pentru IA care se întoarce la „cutia neagră” a quants. Prăbușirea din 1998 a gestionării pe termen lung a capitalului simbolizează acest risc, mai ales că cantitățile sunt în mod obișnuit cu efect de levier.

---

---

Dar, de atunci, magazinele quant, precum Citadel, DE Shaw, Man AHL, Millennium Management, Renaissance Technologies și Two Sigma au devenit cele mai mari și mai influente firme de buy-side de pe Wall Street. Succesul lor a determinat casele tradiționale de fonduri precum BlackRock sau Fidelity să-și lanseze propriile strategii cuantitative.

De asemenea, aceștia operează pe piețele din afara SUA, unde pot găsi lichiditate, infrastructură de tranzacționare cu latență scăzută și instrumente de acoperire (cum ar fi ETF-uri sau contracte futures care urmăresc indici de piață locală). Japonia a fost cea mai mare piață din Asia Pacific, dar India este acum un teren de joc important. (O problemă în Asia este capriciul de reglementare, așa cum atestă o interdicție recentă din Coreea de Sud a vânzărilor în lipsă și interferența în creștere a guvernului în China.)

Prin urmare, fondurile quantitative nu sunt doar prădători de vârf influenți, ci sunt, de asemenea, în fruntea adoptării noilor tehnologii digitale.

Introduceți GenAI

Ceea ce face din noile evoluții în AI un puzzle pentru quants.

Aceste firme vor folosi, desigur, modele în limbaj mare (LLM), posibile prin transformatoare generative pre-antrenate, în întreaga lor măsură.

Sfântul Graal pentru quants va fi transformarea LLM-urilor în instrumente de predicție. Un om va interacționa cu prietenii lor de computer pentru a detecta modele în serii de timp și alte seturi de date. De fapt, quants fac deja acest lucru, doar că LLM-urile ar trebui să facă procesul mai intuitiv, să integreze mai bine datele non-textuale și să permită dezvoltatorilor să construiască modele mult mai rapid.

Magazinele Quant vor folosi, de asemenea, genAI în scopuri mai banale, cum ar fi să învețe cum să scrie rapoarte de reglementare, să interpreteze rapoartele de câștig sau să cerceteze pitch-urile. Înregistrarea clienților și alte funcții de back-office pot fi automatizate în continuare.

Dar nu este nimic misterios în ceea ce privește un magazin quant care face aceste lucruri, pentru că este același lucru pentru care toți ceilalți vor folosi genAI.

Toată lumea o face

Diferența constă în dezvoltarea modelelor de investiții predictive și a algoritmilor de execuție. Acesta este ceea ce face ca Quants să fie special, dar primele semne sugerează că genAI va permite managerilor tradiționali de active să facă și aceste lucruri. Idem pentru managerii de fonduri de capital privat – o afacere notoriu neautomatizată, care ar putea folosi LLM-urile pentru a lua decizii de investiții mai sistemice și bazate pe date.

Administratorii de active se vor confrunta cu întrebări cu LLM și tendința lor de a inventa lucruri. Produse precum ChatGPT de la OpenAI sunt cutia neagră supremă. Deși fondurile quant se bazează pe strategii divine de AI, acestea sunt încă conduse de profesioniști autorizați care înțeleg ramificațiile unei idei comerciale. Nu este cazul instrumentelor genAI.

Ingineria promptă poate adăuga valoare, oferind o parte din această transparență, interogând LLM-urile pentru a obține o idee despre procesele lor și despre factorii și sursele folosite pentru a lua o decizie. Teoretic, este posibil ca, într-o zi, LLM-urile să fie mai transparente și mai responsabile decât un om.

Deși ideea de a preda investițiile către mașină este un titlu bun, quants este probabil să folosească LLM-urile în moduri mai specifice.

De exemplu, vor dori instrumente pentru a identifica adevăratul cost de frecare al unei tranzacții, care implică un studiu profund al structurilor micropieței. O măsură obișnuită pentru a cântări performanța unui comerciant se numește „deficit de implementare”, pentru a afla cât de aproape de bugetul pentru o anumită tranzacție. Astfel de algoși devin deja din ce în ce mai sofisticați, pe măsură ce firmele caută momente din timpul zilei în care lichiditatea este coaptă sau când pot tranzacționa fără a-și dezvălui mâna.

Este vorba despre găsirea semnalelor de piață, care este nucleul misiunii unui quant. Este probabil ca magazinele cuantiștilor să folosească genAI pentru a dezvolta modalități mai bune de a prezice cele mai bune momente și locuri pentru a executa o tranzacție.

Acest lucru este încă foarte util, dar nu este ca și cum cineva i-ar înmâna cheile mașinii lui Terminator. Nici AI nu depășește cele mai mari obstacole de pe piețele asiatice, și anume lipsa instrumentelor de acoperire, urmată de costul ridicat al acoperirii atunci când este disponibil un contract.

Mai important, acest lucru nu este specific cuantilor. Marile părți de cumpărare tradiționale folosesc, de asemenea, acești algori de execuție, fie că sunt proiectați intern sau de către un broker din partea de vânzare.

Întrebarea existențială pentru quants este cum își mențin avantajul atunci când instrumentele genAI pot face o mulțime din ceea ce fac mai ușor la dispoziția administratorilor de active fundamentale. Magazinele Quant evită lumina reflectoarelor, în parte, deoarece își consideră modelele AI și algogurii de execuție ca niște sosuri secrete. Ar putea genAI să transforme acestea în mărfuri? Cât de diferențiată este ingineria ta promptă?

După cum a spus un quant, „AI a făcut parte din setul nostru de instrumente de ani de zile. GenAI nu scapă de bariere, dar va oferi mai multe beneficii managerilor activi de bază, făcându-i mai eficienți în agregarea și analiza datelor. Odată ce acele firme înțeleg factorii care conduc la randament, ele devin concurenții noștri.”

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.digfingroup.com/genai-quants/