Verwendung künstlicher Intelligenz zur Generierung von Alpha
Veröffentlicht: 2017-03-17Es gibt viele Kontroversen darüber, ob es für einen aktiven Investor möglich ist, den Markt zu übertreffen.
Befürworter der Hypothese des effizienten Marktes glauben, dass passive Indexfonds die beste Option sind und dass der Versuch, Aktien auszuwählen, ein zum Scheitern verurteiltes Spiel ist.
Obwohl ich zustimme, dass es nicht möglich ist, den Markt zu timen, glaube ich, dass Ihre Renditen durch eine intelligente Aktienauswahl besser sein werden als die eines Indexfonds. Aus diesem Grund zahlen so viele Anleger weiterhin eine Verwaltungsgebühr an aktive Fondsmanager.
Für diese Manager wird es jedoch immer schwieriger zu beweisen, dass sie den Markt schlagen können. Aufgrund des Aufkommens von Robo-Advisories glauben viele Menschen, dass der Vorsprung, den Fondsmanager früher aufgrund ihrer Expertise, Erfahrung und Intuition hatten, verschwunden ist.
Die allgemeine Wahrnehmung ist, dass es Fondsmanagern nicht mehr möglich sein wird, ihren altmodischen aktiven Anlagestil weiter zu verfolgen, und deshalb fließt jetzt so viel Geld in passive Indexfonds, die sehr niedrige Gebühren verlangen.
Ich denke jedoch, dass es immer noch einen Platz für einen intelligenten Investor gibt, und anstatt Algorithmen und menschliche Intuition als konkurrierend zu betrachten, müssen wir sie als komplementär betrachten. Jeder von ihnen hat seinen eigenen Platz, weil er seine eigenen Stärken und Grenzen hat. Schließlich erfordert intelligentes Investieren Datenverarbeitung und logische Analyse , und wir wissen, dass Maschinen darin sehr gut sind. Glücklicherweise besteht keine Notwendigkeit, einen Entweder-Oder-Ansatz anzunehmen – wir können das Beste aus beiden Welten kombinieren, indem wir künstliche Intelligenz einsetzen, um Menschen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Wir alle wissen, dass es Fondsmanager gibt, die den Markt konsequent übertroffen haben, indem sie einer bestimmten Philosophie gefolgt sind. Sie scheinen mit der Erfahrung besser zu werden, und sie glauben, dass dies daran liegt, dass sich ihre Intuition mit der Zeit verbessert, da sie in der Lage sind, Muster zu erkennen, die anderen entgehen. Allerdings können sie ihren Entscheidungsprozess nicht erklären.
Das bedeutet, dass dieses Wissen in ihren Köpfen eingeschlossen bleibt und mit ihnen stirbt. Wie können wir von dem lernen, was sie für ihren sechsten Sinn halten? Was macht sie besser? Wie und warum treffen sie im Vergleich zum Rest des Marktes bessere Entscheidungen? Wie können wir ihre Erkenntnisse erfassen und sie nutzen, um unsere eigenen Renditen zu verbessern?
Das Problem ist, dass es sehr schwer für sie ist, ihren Denkprozess zu beschreiben. Sie geben allgemeine Richtlinien vor, aber diese dienen nur als Kompass – nicht als Karte. Sie haben viel implizites Wissen, sind aber nicht in der Lage, dies zu artikulieren. Sie führen ihren Erfolg auf mysteriöse immaterielle Werte wie einen „sechsten Sinn“ zurück. Dies ist für den durchschnittlichen Anleger, der besser verstehen möchte, was seine Zaubersauce ist, kaum hilfreich.
KI und menschliche Intelligenz arbeiten zusammen
Ich glaube, dass es möglich ist, ihre Fachkenntnisse in Algorithmen zu kodieren, die als Filter verwendet werden können, um das Universum potenzieller Aktien zu filtern, die sie sich ansehen sollten. Dies wurde in anderen Sektoren (z. B. der Medizin) durchgeführt, und es gibt keinen Grund, warum dies nicht auch für Investitionen getan werden kann. Während Anleger ständig Checklisten verwenden, wäre dies ein dynamischer Filter, der sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln würde, während er lernt, sodass er immer intelligenter wird, wenn er mehr Feedback erhält.
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Computer sind billiger und zugänglicher geworden; Algorithmen sind leistungsfähiger geworden und Daten sind leichter verfügbar.
KI kann Muster finden, die ein Mensch niemals sehen würde, und dies kann einen wertvollen Vorteil bieten. Natürlich ist dies nicht narrensicher, da es den Ergebnissen nur Wahrscheinlichkeiten zuweist. Da das Volumen der verfügbaren Daten jedoch in die Höhe geschossen ist, kann maschinelles Lernen seine Ergebnisse im Laufe der Entwicklung viel schneller verbessern.
Der Algorithmus würde Investoren helfen, sicherzustellen, dass sie keine Unternehmen übersehen, die ihren vordefinierten Kriterien entsprechen. Die Gefahr besteht darin, dass sie diese Gelegenheiten sonst verpassen würden, da automatisierte Systeme diese Überprüfung viel effizienter durchführen. Sie können eine weitaus größere Anzahl von Variablen screenen und diese nach der Gewichtung ordnen, die der Anleger je nach seinem persönlichen Anlagemodell zugewiesen hat. Die Ergebnisse könnten auf einem Dashboard angezeigt werden, und der Investor könnte weiter nach unten gehen, sodass das System die Gründe für seine Auswahl erläutern könnte.
Welche Daten müssten die Algorithmen aufnehmen, um ihre Empfehlungen abgeben zu können? Wir wissen immer noch nicht, welche Datenpunkte nützlich wären und welche nicht, aber das ist der ganze Sinn des unüberwachten maschinellen Lernens. Wir müssen uns nicht von unseren vorgefassten Meinungen einschränken lassen, was relevant ist und was nicht – die Algorithmen werden dies selbst herausfinden, wenn sie zunehmend intelligenter werden. Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln sich autonom weiter, suchen nach neuen Trends und passen sich kontinuierlich an das an, was auf den Märkten funktioniert. Mit der Zeit werden sie in der Lage sein, Strategien zu entwickeln und selbstständig zu handeln.
Die Algorithmen werden keine Entscheidungen treffen – sie werden nur Vorschläge machen. Es ist der menschliche Investor, der dann den letzten Abzug betätigen muss. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme haben in der klinischen Praxis gut funktioniert, wo sie eine nachgewiesene Erfolgsbilanz vorweisen können. Sie ergänzen das Fachwissen des Arztes, indem sie Erinnerungen anbieten, damit der Arzt keine bestimmte Diagnose übersieht. Systeme zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen bieten Anlegern einen ähnlichen Anstoß – sie würden sie nicht ersetzen. Diese Algorithmen vergessen nie; sie bleiben sachlich und logisch; Sie lassen sich nicht von Emotionen beeinflussen und werden mit der Zeit immer besser, wenn sie lernen.
Ich finde die ganze Debatte über menschliche Intelligenz versus künstliche Intelligenz so künstlich. Der Mensch ist intelligent, und er wird intelligente Maschinen verwenden, um seine Intelligenz zu verbessern, damit er eine bessere Arbeit leistet als er allein. Er muss nicht isoliert agieren – er sollte KI nutzen, um seine Lücken zu füllen.
Im Laufe der Zeit werden diese Algorithmen aufgrund des ständigen Feedbacks, das zu ihrer Verbesserung verwendet wird, immer intelligenter. Tatsächlich haben sie möglicherweise bald einen Vorteil gegenüber menschlichen Experten, die sehr schnell arrogant werden, wenn sie Erfolg haben. Leider machen sich Fondsmanager, wenn sie beginnen, den Markt zu übertreffen, selbst vor, alles zu wissen, und genau dann enden sie in einem Schlamassel. Diese Algorithmen helfen, sie bescheiden zu halten, indem sie sicherstellen, dass sie mit der Realität verbunden bleiben. Sie werden auch die kognitiven Fehler und Vorurteile reduzieren, die die menschliche Entscheidungsfindung trüben.
Andere Möglichkeiten, wie KI hilft
Die andere Art und Weise, wie KI dem Investor hilft, klüger zu werden, besteht darin, dass sie ihn dazu zwingen, logisch darüber nachzudenken, warum er bestimmte Anlageentscheidungen trifft – er wird es nicht mehr auf sein Bauchgefühl zurückführen können. Er muss intellektuell diszipliniert sein und versuchen zu analysieren, warum er eine bestimmte Kauf- oder Verkaufsentscheidung trifft, weil er seinen Denkprozess einem Programmierer erklären muss, der dies in einem Algorithmus kodieren muss.
Er muss erklären, welche Muster er gesehen hat, wodurch er die Gewinner identifizieren und die Verlierer ablehnen konnte. Es ist nicht immer einfach, logisch zu sein, weil wir alle denken, dass wir einige besondere Einsichten haben, die uns besser als die anderen machen. Wir glauben, dass dies unseren Vorteil ausmacht, aber die Realität ist, dass wir in der Lage sind, Verbindungen zu sehen, die andere Menschen übersehen. Das Problem ist, dass wir oft nicht in der Lage sind, diese Muster zu artikulieren, und deshalb kann uns das Gespräch mit einem Programmierer dazu bringen, unseren Denkprozess zu kristallisieren.
Dieser neue Ansatz würde als intelligentes Instrument zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen verwendet, das Anleger nutzen können, um eine bessere Performance zu erzielen. Es kann auch so modifiziert werden, dass es Beiträge von anderen Experten akzeptiert, sodass wir auch deren kollektives Wissen nutzen können.
Diese Systeme zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen wirken wie ein peripheres Gehirn und ein Sicherheitsnetz – stellen Sie sich vor, sie bieten dem Investor eine unvoreingenommene Zweitmeinung. Die Verhaltensökonomie hat bewiesen, dass unsere Emotionen unsere schlimmsten Feinde sind, wenn wir investieren. Diese Algorithmen werden uns helfen, ehrlich zu bleiben, indem sie unser Ego aus unseren Entscheidungen entfernen. Es wird uns helfen, unsere Fehler zu identifizieren, und dies wird unsere Lernfähigkeit verbessern.
Die Zukunft des Investment Managements wird eine Synthese aus menschlicher und künstlicher Intelligenz beinhalten. Indem wir ihnen erlauben, ihre Stärken auszuspielen, können wir das Beste aus beiden Welten machen.
Fondsmanager müssen lernen, KI mit ihrer einzigartigen menschlichen Fähigkeit zu verbinden, sich in ihre Kunden einzufühlen. Hochqualifizierte Investmentmanager, die in den schwierigen Zeiten, in denen die Markttanks führend werden, in der Lage sind, die Hände ihrer Kunden zu halten, weil sie verstehen, dass jeder ihrer Kunden einzigartige Bedürfnisse hat. Diejenigen, die bereit sind, sich die Zeit und Mühe zu nehmen, diese besonderen Bedürfnisse zu befriedigen, werden glänzen, weil sie ihre Kunden an die erste Stelle setzen.
[Dieser Beitrag von Dr. Aniruddha Malpani erschien zuerst auf LinkedIn und wurde mit Genehmigung reproduziert.]