GenAI predstavlja količinske sklade s težavo

Kvantitativni skladi so že dolgo največji uporabniki umetne inteligence v svetu upravljanja premoženja. Pojav generativne umetne inteligence pa bi lahko dal prednost tradicionalnim upravljavcem premoženja, ki temeljijo na temeljih, namesto količin.

To je skrb, ki jo je izrazilo več upravljavcev kvantnih skladov in ponudnikov podatkov v Aziji DigFin.

 "Aplikacije umetne inteligence v financah so še vedno redke," je dejal en kvantni menedžer. »Podatkovni znanstveniki tega ne uporabljajo na kapitalskih trgih. Toda če se ta orodja uporabljajo za trgovanje z delnicami, bo to spremenilo krajino. Prišli bodo novi zmagovalci in poraženci.”

Kaj je kvanta?

Quants kupuje in prodaja delnice na podlagi ogromne računalniške moči in prilagojenih programskih programov, ki modelirajo naložbene strategije. Porast količin je sovpadal z desetletja trajajočim padanjem obrestnih mer in porastom pasivnih naložb – dvema trendoma, zaradi katerih je aktivno nabiranje zalog s strani ljudi postalo vse manj konkurenčen posel.

Uporaba algoritemskih ali sistematično programiranih trgovanj je povzročila industrijo "sistematičnega vlaganja", s podjetji, ki upravljajo platforme upravljavcev z eno strategijo, ki sledijo določeni strategiji ali "faktorju" (kot so obrestne mere ali nestanovitnost trga).

Takih vlagateljev ne zanima biti delničar, ampak le hiter nakup in prodaja delnic za vodenje strategij: dolga/kratka, tržno nevtralna, statistična arbitraža, na podlagi dogodkov. Obstaja prekrivanje s svetom visokofrekvenčnega trgovanja, pri čemer so skupni posli, ki so konceptualizirani in vodeni izključno v numeričnem smislu.

AI starodobniki

Te ideje niso nove, toda razpoložljivost računalniške moči in velikih podatkovnih nizov je v zadnjih dveh desetletjih spodbudila porast količin. V zadnjih desetih letih so kvanti prvi posvojili nove tehnike umetne inteligence, kot sta strojno učenje in uporaba nevronskih mrež. Postali so požrešni potrošniki alternativnih podatkov, kot je analiza razpoloženja iz virov družbenih medijev.

Največja težava kvantnih vlagateljev je bila 'razložljivost', novejši izraz za umetno inteligenco, ki sega nazaj k 'črni skrinjici' kvantov. Propad podjetja Long-Term Capital Management leta 1998 pooseblja to tveganje, zlasti ker se kvantiteti običajno uporabljajo za finančne vzvode.

---

---

Toda od takrat so kvantitativne trgovine, kot so Citadel, DE Shaw, Man AHL, Millennium Management, Renaissance Technologies in Two Sigma, postale največja in najvplivnejša nakupovalna podjetja na Wall Streetu. Njihov uspeh je spodbudil tradicionalne sklade, kot sta BlackRock ali Fidelity, da uvedejo lastne kvantitativne strategije.

Delujejo tudi na trgih zunaj ZDA, kjer lahko najdejo likvidnost, trgovalno infrastrukturo z nizko zakasnitvijo in instrumente za varovanje pred tveganjem (kot so ETF ali terminske pogodbe, ki sledijo lokalnim tržnim indeksom). Japonska je bila največji trg v azijsko-pacifiški regiji, a Indija je zdaj glavno igrišče. (Eden od problemov v Aziji je regulativna kaprica, kot potrjujeta nedavna južnokorejska prepoved prodaje na kratko in vse večje vmešavanje vlade na Kitajsko.)

Skladi Quant torej niso le vplivni vrhunski plenilci: so tudi v ospredju sprejemanja novih digitalnih tehnologij.

Vnesite GenAI

Zaradi česar je nov razvoj umetne inteligence uganka za kvantitete.

Ta podjetja bodo seveda v polnem obsegu uporabljala modele velikih jezikov (LLM), ki jih omogočajo generativni vnaprej usposobljeni transformatorji.

Sveti gral za kvante bo spremeniti LLM v orodja za napovedovanje. Človek bo komuniciral s svojimi računalniškimi prijatelji, da bi odkril vzorce v časovnih serijah in drugih nizih podatkov. Pravzaprav kvanti to že počnejo, le LLM-ji bi morali narediti proces bolj intuitiven, bolje vključiti nebesedilne podatke in omogočiti razvijalcem, da gradijo modele veliko hitreje.

Trgovine Quant bodo genAI uporabljale tudi za bolj vsakdanje namene, kot je učenje pisanja regulativnih poročil, razlage poročil o zaslužku ali prebiranja predstavitev. Vključevanje strank in druge zaledne funkcije je mogoče dodatno avtomatizirati.

Vendar ni nič skrivnostnega v tem, da količinska trgovina počne te stvari, ker je to ista stvar, za katero bodo vsi drugi uporabljali genAI.

Vsi to počnejo

Razlika je v razvoju napovednih naložbenih modelov in izvedbenih algoritmov. To je tisto, zaradi česar so kvantiteti posebni, vendar zgodnji znaki kažejo, da bo genAI tradicionalnim upravljavcem premoženja omogočil tudi te stvari. Enako velja za upravljavce skladov zasebnega kapitala – razvpito neavtomatiziran posel, ki bi lahko uporabil študije LLM za bolj sistemske in podatkovne odločitve o naložbah.

Upravljavci premoženja se bodo vsi soočili z vprašanji o magistrskih študijih in njihovi nagnjenosti k izmišljevanju. Izdelki, kot je OpenAI's ChatGPT, so najboljša črna skrinjica. Čeprav se kvantni skladi zanašajo na umetno inteligenco do božanskih strategij, jih še vedno vodijo licencirani strokovnjaki, ki razumejo razvejanost trgovinske ideje. To ne velja za orodja genAI.

Hiter inženiring lahko doda vrednost z zagotavljanjem nekaj te preglednosti, z zasliševanjem LLM-jev, da bi pridobili občutek o njihovih procesih ter dejavnikih in virih, uporabljenih za odločitev. Teoretično je možno, da bodo nekega dne LLM bolj pregledni in odgovorni kot človek.

Čeprav je zamisel o predaji naložb stroju dober naslov, bodo kvanti verjetno uporabljali LLM na bolj specifične načine.

Na primer, želeli bodo orodja za identifikacijo resničnih frikcijskih stroškov trgovanja, kar vključuje poglobljeno študijo mikro tržnih struktur. Tipična metrika za tehtanje uspešnosti trgovca se imenuje "izvedbeni primanjkljaj", da bi ugotovili, kako blizu je proračunu za določeno trgovino. Takšni algo postajajo že vse bolj izpopolnjeni, saj podjetja čez dan iščejo trenutke, ko je likvidnost zrela ali ko lahko trgujejo, ne da bi razkrili roko.

Tu gre za iskanje tržnih signalov, kar je jedro kvantinega poslanstva. Verjetno bodo kvantne trgovine uporabile genAI za razvoj boljših načinov za napovedovanje najboljših časov in prizorišč za izvedbo posla.

To je še vedno zelo uporabno, vendar ni tako, kot da kdorkoli preda ključe avtomobila Terminatorju. Umetna inteligenca tudi ne premaga največjih ovir na azijskih trgih, to je pomanjkanje instrumentov za varovanje pred tveganjem, ki mu sledijo visoki stroški zavarovanja, ko je na voljo pogodba.

Še pomembneje je, da to ni specifično za količine. Velike tradicionalne nakupne strani prav tako uporabljajo te izvajalske algo, ne glede na to, ali jih je oblikoval interni ali posrednik na prodajni strani.

Eksistencialno vprašanje za kvante je, kako ohranijo svojo prednost, ko lahko orodja genAI naredijo veliko tega, kar počnejo, lažje dostopno upravljavcem osnovnih sredstev. Kvantne trgovine se deloma izogibajo soju žarometov, ker svoje modele umetne inteligence in izvedbene algo obravnavajo kot skrivne omake. Bi lahko genAI to spremenil v blago? Kako diferenciran je vaš hitri inženiring?

Kot je zapisal en kvantant, je »umetna inteligenca že leta del našega nabora orodij. GenAI se ne znebi ovir, vendar bo prinesel več koristi temeljnim aktivnim menedžerjem, saj bodo postali učinkovitejši pri združevanju in analizi podatkov. Ko ta podjetja razumejo dejavnike donosa, postanejo naš tekmec.«

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.digfingroup.com/genai-quants/