Vai ar AI darbināmi riska ieguldījumu fondi pārspēs tirgu?

Katru dienu datori veic daudzus miljonus elektronisku darījumu, veicot smalkus aprēķinus, kuru mērķis ir panākt nelielu ātrumu vai efektivitāti. Tomēr arvien nozīmīgāki tirdzniecības lēmumi tiek pieņemti, izmantojot viedākus, autonomākus algoritmus.

Gan jau iedibinātas tirdzniecības firmas, gan nedaudzi jaunuzņēmumi pēta, vai šādi tirdzniecības paņēmieni, kas aizgūti no mākslīgā intelekta jomas, varētu palīdzēt tiem atspēkot citus tirgotājus. Un ikvienam, kam ir ieguldīta nauda, ​​varētu būt interese uzzināt, vai šī tendence varētu mainīt tirgu dinamiku.

Kvantitatīvie riska ieguldījumu fondi, tostarp Bridgewater Associates, Renesanses tehnoloģijas , D.E. Šo , un Divas Sigmas , protams, jau vairākus gadus ir izmantojušas uzlabotas algoritmiskās pieejas. Daudzas šo uzņēmumu izmantotās metodes ir atrodamas mākslīgā intelekta pētniecības jomās.

Taču pēdējos pāris gados ir vērojama arī milzīga interese par mākslīgo intelektu atdzimšanu, pateicoties jaunām mašīnmācības metodēm, jo ​​īpaši dziļajai mācīšanās (ietver liela virtuālā neironu tīkla apmācību, lai atpazītu datu modeļus), kas ir padarījuši datorus spējīgus cilvēka līmeņa attēlu, teksta un audio uztvere (sk. 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Tagad jautājums ir par to, vai AI var darīt to pašu attiecībā uz finanšu datiem.

Ir skaidrs, ka šis nesenais progress ir piesaistījis finanšu jomā strādājošo inženieru uzmanību. Svarīgā akadēmiskā pasākumā AI pētniekiem Neironu informācijas apstrādes sistēmas (NIPS) Pagājušā gada decembrī Monreālā notika vairāki tūkstoši akadēmisko un nozares pētnieku, lai apspriestu progresu jaunu mašīnmācības algoritmu izstrādē. Teritorijā, kas paredzēta maģistrantu prezentācijām, lielie tehnoloģiju uzņēmumi, tostarp Google, Facebook, Apple, Microsoft, Amazon un IBM, bija samaksājuši, lai izveidotu darbā pieņemšanas tabulas, cerot pievilināt karstākos jaunos talantus strādāt pie viņiem. Taču gandrīz puse uzņēmumu, kas pieņēma darbā NIPS, nebija tehnoloģiju uzņēmumi, bet gan riska ieguldījumu fondi un finanšu uzņēmumi.

Viens no tur esošajiem uzņēmumiem bija liela Lielbritānijas investīciju kompānija MAN AHL , kas gadiem ilgi ir bijis vērsts uz statistikas pieeju izmantošanu, lai izstrādātu ieguldījumu stratēģijas. Entonijs Ledfords MAN AHL galvenais zinātnieks skaidro, ka uzņēmums pēta, vai tādas metodes kā dziļa mācīšanās varētu būt finansiālas. Tas ir agrīnā stadijā, saka Ledfords. Mēs esam rezervējuši naudas podu pārbaudes tirdzniecībai. Ar padziļinātu mācīšanos, ja viss noritēs labi, tas tiks izmantots testa tirdzniecībā, tāpat kā citas mašīnmācīšanās pieejas.

Tirdzniecība varētu šķist acīmredzama vieta, kur pielietot dziļu mācīšanos, taču patiesībā nav skaidrs, cik salīdzināms izaicinājums atrast smalkus modeļus reāllaika tirdzniecības datos ir, piemēram, seju pamanīšana digitālajās fotogrāfijās. Tā ir pavisam cita problēma, atzīst Ledfords.

Akadēmiskie eksperti arī izklausās piesardzīgi. Stīvens Robertss , Oksfordas universitātes mašīnmācības profesors, saka, ka padziļināta mācīšanās varētu būt noderīga slēptu tendenču, informācijas un attiecību iegūšanai, taču piebilst, ka tā joprojām ir pārāk trausla attiecībā uz finanšu jomā izplatīto lielo nenoteiktību un troksni.

Roberts arī atzīmē, ka dziļa mācīšanās var būt salīdzinoši lēns process un nevar piedāvāt tādu garantētu uzvedību, kādu piedāvā citas statistikas pieejas. Viņš saka, ka kopumā ideja par mākslīgo intelektu finansēs ir zināma ažiotāža. Viņš saka, ka mākslīgais intelekts ir ļoti plašs temats. Un daudzas izmantotās standarta statistikas metodes tiek pārdēvētas par AI un mašīnmācīšanos.

Tomēr jaunās finanšu kompānijas, kas sevi reklamē kā orientētas uz mākslīgo intelektu, var kaut ko darīt. Tie ietver Jūtošs , atrodas Sanfrancisko, Sacelšanās izpēte Ņujorkā un Honkongā bāzēta investīciju kompānija Aidija .

Viens no daudzsološākajiem salīdzinoši jauno mākslīgā intelekta metožu izmantošanas veidiem var būt nestrukturētu dabiskās valodas datu apstrāde ziņu rakstu, uzņēmumu ziņojumu un sociālo mediju ierakstu veidā, cenšoties gūt ieskatu uzņēmumu, valūtu, preču turpmākajā darbībā, vai finanšu instrumenti.

Aidyia dibināja pazīstamais mākslīgā intelekta pētnieks Bens Gērcels, kurš ir arī Hanson Robotics dibinātājs un atvērtā pirmkoda AI projekta priekšsēdētājs. OpenCog . Aidyia sāka tirdzniecību pagājušajā gadā, un Gērcels saka, ka viņa uzņēmuma pieeja ir daudz vērienīgāka par metodēm, ko mūsdienās izmanto lielākā daļa riska ieguldījumu fondu, iedvesmojoties no evolūcijas programmēšanas, varbūtības loģikas un haotiskās dinamikas.

Mūsu sistēma uzņem dažādus ievades datus, tostarp cenas un apjomu no biržām visā pasaulē, ziņas no dažādiem avotiem vairākās valodās, makroekonomikas un uzņēmuma grāmatvedības datus un daudz ko citu, sacīja Gērcels. MIT tehnoloģiju apskats . Pēc tam tiek pētīts, kā šie dažādie faktori ir vēsturiski saistīti, un, pamatojoties uz vēsturisko datu izpēti, kas palīdz vadīt uzņēmuma ieguldījumus, tiek apgūts desmitiem tūkstošu prognozēšanas modeļu kopums, kuriem šķiet paredzama vērtība.

Finanšu firmu vidū noteikti ir tendence palielināt automatizāciju. Preqin , uzņēmums, kas sniedz finanšu nozares datus, ziņo, ka 40 procenti pagājušajā gadā izveidoto riska ieguldījumu fondu bija sistemātiski, kas nozīmē, ka tie paļaujas uz datoru modeļiem, pieņemot lēmumus.

Tomēr ne visi ir pārliecināti, ka AI revolūcija finanšu jomā ir nenovēršama. Deivids Hārdings, miljardieris, cita Lielbritānijas tirdzniecības uzņēmuma dibinātājs un izpilddirektors, Vintonas galvaspilsēta Vadība parasti skeptiski raugās uz ažiotāžu par mašīnmācīšanos un AI. Ja es mazliet pašķielētu un paskatītos uz Vintonu, es teiktu, ka tas ir vairāk vai mazāk tas, ko mēs esam darījuši pēdējos 30 gadus, viņš saka.

Hārdings arī atceras, ka līdzīgs intereses uzplaukums par neironu tīkliem izraisīja daudzus jaunuzņēmumus deviņdesmito gadu sākumā. Cilvēki sāka teikt: 'Ir pārsteidzoša jauna skaitļošanas tehnika, kas iznīcinās visu, kas pagājis.' Viņš atceras arī ģenētisko algoritmu modi. Es varu jums pateikt, ka šodien neviens no šiem uzņēmumiem neeksistē — ne desa no tiem.

Ledfords no Man AHL ir arī izteicis dažus piesardzības vārdus ikvienam, kurš domā, ka jaunākās mašīnmācīšanās metodes varētu piedāvāt īsceļu uz bagātību. Ir svarīgi atcerēties, cik pazemojošs var būt tirgus, viņš saka. Es teiktu, ka nevajag pārāk daudz glaudīt sev pa muguru, taču arī nejūtieties pārāk izmisuši.

paslēpties