"Kas yra pirmieji naujų technologijų taikytojai? Pažangiausi dalykai paprastai yra brangūs, o tai reiškia, kad atsakymas dažnai būna: labai turtingi. Ankstyvieji taikytojai taip pat yra skatinami žiaurios konkurencijos, kad pažvelgtų ne tik į status quo. Gali būti, kad nėra grupės, kuri būtų labiau linkusi pasirinkti naujų priemonių, nei turtinga ir itin konkurencinga rizikos draudimo fondų pramonė.
Panašu, kad ši taisyklė galioja dirbtiniam intelektui (AI) ir mašininiam mokymuisi, kuriuos rizikos draudimo fondai pirmą kartą panaudojo prieš dešimtmečius, gerokai anksčiau, nei neseniai kilo ažiotažas. Pirmiausia atsirado „kvantai“ arba kiekybiniai investuotojai, kurie naudoja duomenis ir algoritmus, kad pasirinktų akcijas ir atliktų trumpalaikius statymus dėl to, kuris turtas kils ir kris. „Two Sigma“, kiekybinis fondas Niujorke, eksperimentuoja su šiais metodais nuo pat savo įkūrimo 2001 m. „Man Group“, Didžiosios Britanijos kontora, turinti didelę kvantinę ranką, savo pirmąjį mašininio mokymosi fondą įkūrė 2014 m. „aqr Capital Management“, iš Grinvičo, Konektikuto valstijoje, maždaug tuo pačiu metu pradėjo naudoti ai. Tada atsirado likusi pramonės dalis. Rizikos draudimo fondų patirtis rodo, kad ai gali pakeisti verslą, bet taip pat rodo, kad tam reikia laiko ir kad pažanga gali būti nutraukta.
Ai ir mašininio mokymosi fondai atrodė, kaip paskutinis žingsnis robotų žygyje. Pigūs indeksų fondai, kurių akcijos buvo parenkamos pagal algoritmus, jau išaugo, o valdomas turtas 2019 m. aplenkė tradicinių aktyvių fondų turtą. Biržoje prekiaujami fondai siūlė pigiai naudotis pagrindinėmis strategijomis, pvz. žmogaus dalyvavimas. Pavyzdinis fondas „Renaissance Technologies“, pirmasis kvantų junginys, įkurtas 1982 m., dešimtmečius uždirbo 66 % vidutinę metinę grąžą. 2000-aisiais greitieji kabeliai paskatino aukšto dažnio rinkos formuotojus, įskaitant Citadel Securities ir Virtu, kurie galėjo prekiauti akcijomis nanosekundėmis. Naujesni kvantų junginiai, tokie, kaip aqr ir Two Sigma, pranoksta žmonių grąžą ir pasisavino turtą.
Iki 2019 m. pabaigos automatizuoti algoritmai užėmė abi sandorių puses; dažnai aukšto dažnio prekiautojai susidurdavo su gausiais investuotojais, automatizavusiais investavimo procesus; algoritmai valdė daugumą investuotojų turto pasyviuose indekso fonduose; ir visi didžiausi, sėkmingiausi rizikos draudimo fondai bent tam tikru mastu naudojo kiekybinius metodus. Tradiciniai tipažai mėtydavo rankšluostį. Philippe'as Jabre'as, žvaigždė investuotojas, kaltino kompiuterizuotus modelius, kurie „nepastebimai pakeitė“ tradicinius veikėjus, kai jis 2018 m. uždarė savo fondą. Dėl viso šio automatizavimo akcijų rinka buvo efektyvesnė, nei bet kada anksčiau. Vykdymas buvo žaibiškas ir beveik nieko nekainavo. Asmenys gali investuoti santaupas už dolerio cento dalį.
Mašininis mokymasis žadėjo dar didesnius vaisius. Vienas investuotojas tai apibūdino taip, kad kvantų investavimas prasidėjo nuo hipotezės: impulso arba idėjos, kad akcijos, kurios kilo greičiau, nei likusi indekso dalis, taip ir toliau kils. Ši hipotezė leidžia patikrinti atskiras akcijas pagal istorinius duomenis, siekiant įvertinti, ar jų vertė toliau kils. Priešingai, naudojant mašininį mokymąsi, investuotojai galėtų „pradėti nuo duomenų ir ieškoti hipotezės“. Kitaip tariant, algoritmai gali nuspręsti, ką pasirinkti, ir kodėl tai pasirinkti.
Tačiau didelis automatikos žygis į priekį nenutrūko – žmonės kovojo atsakydami. 2019 m. pabaigoje visi pagrindiniai mažmeninės prekybos brokeriai, įskaitant Charlesą Schwabą, e*trade ir td Ameritrade, sumažino komisinius iki nulio, konkuruodami su naujo dalyvio Robinhood pasirodymu. Po kelių mėnesių, paskatinta pandeminio nuobodulio ir skatinamųjų čekių, mažmeninė prekyba pradėjo sparčiai augti. Jis pasiekė aukščiausią tašką siautulingais 2021 m. pirmaisiais mėnesiais, kai dienos prekybininkai, bendradarbiaudami su socialine žiniasklaida, kaupė nemėgstamas akcijas, todėl jų kainos pakilo. Tuo pačiu metu atrodė, kad daugelis kvantų strategijų sustojo. 2020 m. ir 2021 m. pradžioje dauguma rodiklių buvo prastesni, nei rinkų, o taip pat ir žmogiškųjų rizikos draudimo fondų. Aqr uždarė keletą fondų po nuolatinio nutekėjimo.
Kai 2022 m. rinkos pasikeitė, daugelis šių tendencijų pasikeitė. Didėjant nuostoliams, mažmeninės prekybos dalis sumažėjo. Kvantai grįžo su kaupu. Ilgiausiai veikiantis aqr fondas grąžino milžiniškus 44%, net kai rinkos nusileido 20%.
Šis zigzagas ir augantis robotų vaidmuo suteikia pamokų kitoms pramonės šakoms. Pirma, žmonės gali netikėtai reaguoti į naujas technologijas. Atrodė, kad mažėjančios prekybos vykdymo sąnaudos įgalino investavimo mašinas – kol sąnaudos nukrito iki nulio, o tada tai paskatino mažmeninės prekybos renesansą. Net jei mažmeninės prekybos dalis nėra didžiausia, ji išlieka didesnė, palyginti su iki 2019 m. Mažmeninė prekyba dabar sudaro trečdalį prekybos akcijomis apimčių (neįskaitant rinkos formuotojų). Jų dominavimas akcijų opcionuose [2], išvestinių iš akcijų statymų tipe, yra dar didesnis.
Antra, ne visos technologijos daro rinkas efektyvesnes. Vienas iš „aqr“ prasto našumo laikotarpio paaiškinimų, tvirtina Cliffas Asnessas, įmonės vienas iš įkūrėjų, yra tai, kaip tapo kraštutiniai vertinimai ir kiek ilgai išliko „burbulas visame kame“. Iš dalies tai gali būti mažmeninių investuotojų pertekliaus rezultatas. „Informacijos gavimas ir greitas jos gavimas nereiškia, kad ją įmanoma tinkamai apdoroti“, – mano M. Asness. „Esu linkęs manyti, kad tokie dalykai, kaip socialinė žiniasklaida daro rinką mažiau, o ne daugiau, efektyvesnę... Žmonės negirdi priešingų nuomonių, jie girdi tk savo, tai politikoje gali sukelti pavojingą beprotybę, o rinkose – sukelti tikrai keistų kainų veiksmų“.
Trečia – robotams reikia laiko, kad surastų savo vietą. Mašininio mokymosi fondai egzistuoja jau kurį laiką ir, atrodo, bent šiek tiek lenkia žmonių konkurentus. Tačiau jie nesukaupė didžiulio turto iš dalies dėl to, kad juos sunku parduoti. Galų gale, mažai žmonių supranta su tuo susijusią riziką. Tie, kurie savo karjerą skyrė mašininiam mokymuisi, tai puikiai žino. Siekdami sukurti pasitikėjimą, „mes daug daugiau investavome, kad paaiškintume klientams, kodėl manome, kad mašininio mokymosi strategijos daro tai, ką daro“, – praneša Gregas Bondas iš „Man Numeric“, „Man Group“ kiekybinio skyriaus.
Buvo laikas, kai visi manė, kad kvantai viską suprato. Šiandien tokio suvokimo nėra. Bent jau, kalbant apie akcijų rinką, automatizavimas nebuvo tas įvykis, kuris nugalėjo viską, ko daugelis bijo kitur. Tai labiau panašu į virvės traukimą tarp žmonių ir mašinų. Ir nors mašinos laimi, žmonės dar nepaleido.“ [2]
1. "Kas yra akcijų pasirinkimo sandoris? Akcijų pasirinkimo sandoris suteikia investuotojui teisę, bet ne įsipareigojimą, pirkti arba parduoti akcijas sutarta kaina ir data. Yra du opcionų tipai: „puts“, kuris yra statymas, kad akcijos kris, arba „calls“, kuris yra statymas, kad akcijos kils.
· · · 2. "Lessons from finance's experience with artificial intelligence." The Economist, 9 Mar. 2023, p. NA.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą