GenAI đặt ra các quỹ định lượng với một tình thế khó khăn

GenAI đặt ra các quỹ định lượng với một tình thế khó khăn

Dấu thời gian: Ngày 7 tháng 2024 năm 4 24:XNUMX sáng
GenAI giới thiệu các quỹ định lượng với Trí thông minh dữ liệu PlatoBlockchain khó khăn. Tìm kiếm dọc. Ái.

Các quỹ định lượng từ lâu đã là đối tượng sử dụng trí tuệ nhân tạo nhiều nhất trong thế giới quản lý tài sản. Tuy nhiên, sự ra đời của AI sáng tạo có thể có lợi cho các nhà quản lý tài sản truyền thống, dựa trên các nguyên tắc cơ bản hơn là số lượng.

Đó là mối quan ngại của một số nhà quản lý quỹ định lượng và nhà cung cấp dữ liệu ở châu Á. ĐàoFin.

 Một nhà quản lý định lượng cho biết: “Các ứng dụng AI trong tài chính vẫn còn hiếm”. “Các nhà khoa học dữ liệu không áp dụng nó vào thị trường vốn. Nhưng nếu những công cụ này được sử dụng để giao dịch cổ phiếu, cục diện sẽ thay đổi. Sẽ có người thắng và người thua mới.”

Lượng tử là gì?

Quant mua và bán cổ phiếu dựa trên sức mạnh tính toán khổng lồ và các chương trình phần mềm tùy chỉnh mô hình hóa chiến lược đầu tư. Sự gia tăng số lượng trùng hợp với sự sụt giảm lãi suất kéo dài hàng thập kỷ và sự gia tăng đầu tư thụ động - hai xu hướng khiến việc chủ động lựa chọn cổ phiếu của con người trở thành một hoạt động kinh doanh ngày càng kém cạnh tranh.

Việc sử dụng các giao dịch theo thuật toán hoặc được lập trình có hệ thống đã tạo ra một ngành 'đầu tư có hệ thống', với các công ty vận hành nền tảng của các nhà quản lý chiến lược đơn lẻ theo đuổi một chiến lược hoặc 'yếu tố' cụ thể (chẳng hạn như lãi suất hoặc sự biến động của thị trường).

Những nhà đầu tư như vậy không quan tâm đến việc trở thành cổ đông mà chỉ quan tâm đến việc mua và bán cổ phiếu nhanh chóng để thúc đẩy các chiến lược: mua/bán, trung lập thị trường, chênh lệch giá thống kê, theo sự kiện. Có sự trùng lặp với thế giới giao dịch tần số cao, với điểm chung là các giao dịch được khái niệm hóa và điều khiển bằng các thuật ngữ thuần túy bằng số.

Người già AI

Những ý tưởng này không mới, nhưng sự sẵn có của sức mạnh tính toán và các bộ dữ liệu lớn đã thúc đẩy sự gia tăng lượng tử trong hai thập kỷ qua. Trong mười năm qua, Quants đã sớm áp dụng các kỹ thuật AI mới như học máy và sử dụng mạng lưới thần kinh. Họ trở thành những người tiêu dùng cuồng nhiệt các dữ liệu thay thế, chẳng hạn như phân tích tình cảm từ các nguồn cấp dữ liệu trên mạng xã hội.

Vấn đề lớn nhất đối với các nhà đầu tư lượng tử là 'khả năng giải thích', một thuật ngữ gần đây hơn dành cho AI liên quan đến 'hộp đen' lượng tử. Sự sụp đổ của Công ty Quản lý Vốn Dài hạn năm 1998 là điển hình cho rủi ro này, đặc biệt khi lượng vốn thường được sử dụng đòn bẩy.

Nhưng kể từ đó, các công ty định lượng như Citadel, DE Shaw, Man AHL, Millennium Management, Renaissance Technologies và Two Sigma đã trở thành những công ty bên mua lớn nhất và có ảnh hưởng nhất ở Phố Wall. Thành công của họ đã thúc đẩy các quỹ đầu tư truyền thống như BlackRock hay Fidelity triển khai các chiến lược định lượng của riêng họ.

Họ cũng hoạt động ở các thị trường ngoài Hoa Kỳ, nơi họ có thể tìm thấy tính thanh khoản, cơ sở hạ tầng giao dịch có độ trễ thấp và các công cụ phòng ngừa rủi ro (chẳng hạn như quỹ ETF hoặc hợp đồng tương lai theo dõi các chỉ số thị trường địa phương). Nhật Bản từng là thị trường lớn nhất ở Châu Á Thái Bình Dương, nhưng Ấn Độ hiện là sân chơi lớn. (Một vấn đề ở châu Á là quy định thất thường, như lệnh cấm bán khống gần đây của Hàn Quốc và sự can thiệp ngày càng tăng của chính phủ vào Trung Quốc đã chứng minh).

Do đó, các quỹ định lượng không chỉ là những kẻ săn mồi đỉnh cao có ảnh hưởng: chúng còn đi đầu trong việc áp dụng các công nghệ kỹ thuật số mới.

Nhập GenAI

Điều này làm cho những phát triển mới trong AI trở thành một câu đố đối với các nhà định lượng.

Tất nhiên, các công ty này sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), được thực hiện bằng các máy biến áp được đào tạo trước về mặt tổng quát, ở mức độ tối đa.

Chén thánh dành cho số lượng sẽ là biến LLM thành công cụ dự đoán. Con người sẽ tương tác với bạn bè máy tính của họ để phát hiện các mẫu theo chuỗi thời gian và các tập dữ liệu khác. Trên thực tế, Quants đã làm điều này rồi, chỉ là LLM sẽ làm cho quy trình trở nên trực quan hơn, tích hợp dữ liệu phi văn bản tốt hơn và cho phép các nhà phát triển xây dựng mô hình nhanh hơn nhiều.

Các cửa hàng định lượng cũng sẽ sử dụng genAI cho các mục đích thông thường hơn, chẳng hạn như học cách viết báo cáo theo quy định, diễn giải báo cáo thu nhập hoặc sàng lọc các bản thuyết trình chào hàng. Việc giới thiệu khách hàng và các chức năng hỗ trợ khác có thể được tự động hóa hơn nữa.

Nhưng không có gì bí ẩn về việc một cửa hàng định lượng làm những việc này, bởi vì đó cũng chính là điều mà mọi người khác sẽ sử dụng genAI.

Mọi người đang làm nó

Sự khác biệt nằm ở việc phát triển các mô hình đầu tư dự đoán và thuật toán thực hiện. Đó là điều khiến Quants trở nên đặc biệt, nhưng những dấu hiệu ban đầu cho thấy genAI cũng sẽ cho phép các nhà quản lý tài sản truyền thống thực hiện những điều này. Tương tự đối với các nhà quản lý quỹ đầu tư tư nhân - một doanh nghiệp nổi tiếng là không tự động hóa, có thể sử dụng LLM để đưa ra các quyết định đầu tư có tính hệ thống và dựa trên dữ liệu hơn.

Các nhà quản lý tài sản đều sẽ phải đối mặt với các câu hỏi với LLM và xu hướng bịa đặt của họ. Các sản phẩm như ChatGPT của OpenAI là hộp đen tối ưu. Mặc dù các quỹ định lượng dựa vào AI để tạo ra các chiến lược thần thánh, nhưng chúng vẫn được điều hành bởi các chuyên gia được cấp phép hiểu rõ sự phân nhánh của một ý tưởng giao dịch. Điều đó không xảy ra với các công cụ genAI.

Kỹ thuật nhanh chóng có thể tăng thêm giá trị bằng cách cung cấp một số tính minh bạch đó, bằng cách thẩm vấn các LLM để hiểu rõ về quy trình của họ cũng như các yếu tố và nguồn được sử dụng để đưa ra quyết định. Về mặt lý thuyết, có thể một ngày nào đó, LLM sẽ minh bạch và có trách nhiệm hơn con người.

Mặc dù ý tưởng chuyển giao các khoản đầu tư cho máy móc tạo nên một tiêu đề hay, nhưng các nhà định lượng có thể sẽ sử dụng LLM theo những cách cụ thể hơn.

Ví dụ: họ sẽ muốn có các công cụ để xác định chi phí ma sát thực sự của một giao dịch, bao gồm việc nghiên cứu sâu về cấu trúc thị trường vi mô. Một thước đo điển hình để đánh giá hiệu quả hoạt động của nhà giao dịch được gọi là 'sự thiếu hụt khi thực hiện', để tìm hiểu mức độ chặt chẽ của họ đối với ngân sách cho một giao dịch nhất định. Những thuật toán như vậy đã trở nên phức tạp hơn, khi các công ty tìm kiếm những thời điểm trong ngày khi thanh khoản đã chín muồi hoặc khi họ có thể giao dịch mà không để lộ bàn tay của mình.

Đây là việc tìm kiếm các tín hiệu thị trường, là nhiệm vụ cốt lõi của nhà định lượng. Có khả năng các cửa hàng định lượng sẽ sử dụng genAI để phát triển những cách tốt hơn nhằm dự đoán thời gian và địa điểm tốt nhất để thực hiện giao dịch.

Điều này vẫn rất hữu ích nhưng không phải ai cũng giao chìa khóa xe cho Kẻ hủy diệt. AI cũng không vượt qua được rào cản lớn nhất ở thị trường châu Á, đó là việc thiếu các công cụ phòng ngừa rủi ro, tiếp theo là chi phí phòng ngừa rủi ro cao khi có hợp đồng.

Quan trọng hơn, điều này không dành riêng cho số lượng. Các bên mua truyền thống lớn cũng sử dụng các thuật toán thực thi này, cho dù được thiết kế nội bộ hay bởi nhà môi giới bên bán.

Câu hỏi hiện hữu đối với Quant là làm thế nào họ duy trì được lợi thế của mình khi các công cụ genAI có thể khiến nhiều việc họ làm trở nên dễ dàng hơn đối với các nhà quản lý tài sản cơ bản. Các cửa hàng định lượng tránh ánh đèn sân khấu một phần vì họ coi các mô hình AI và thuật toán thực thi của họ là nước sốt bí mật. GenAI có thể biến những thứ này thành hàng hóa không? Kỹ thuật nhanh chóng của bạn khác biệt đến mức nào?

Như một người đã nói, “AI đã là một phần trong bộ công cụ của chúng tôi trong nhiều năm. GenAI không loại bỏ các rào cản nhưng sẽ mang lại nhiều lợi ích hơn cho các nhà quản lý tích cực cơ bản, bằng cách giúp họ tổng hợp và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn. Một khi những công ty đó hiểu được động lực mang lại lợi nhuận, họ sẽ trở thành đối thủ cạnh tranh của chúng tôi.”

Dấu thời gian:

Thêm từ ĐàoFin