Использование искусственного интеллекта для генерации альфы
Опубликовано: 2017-03-17Существует много споров о том, может ли активный инвестор превзойти рынок.
Сторонники гипотезы эффективного рынка считают, что пассивные индексные фонды — лучший вариант, и что попытка выбрать акции — это игра кружков, которая обречена на провал.
Хотя я согласен с тем, что невозможно определить время рынка, я считаю, что при разумном выборе акций ваша прибыль будет выше, чем у индексного фонда. Вот почему так много инвесторов продолжают платить комиссию за управление активным управляющим фондами.
Однако этим менеджерам становится все труднее доказать, что они могут победить рынок. Из-за появления роботов-консультантов многие люди считают, что преимущество, которое раньше было у управляющих фондами благодаря их знаниям, опыту и интуиции, исчезло.
Общее мнение таково, что управляющие фондами больше не смогут продолжать использовать свой старомодный активный стиль инвестирования, и именно поэтому сейчас так много денег перемещается в пассивные индексные фонды, которые взимают очень низкие комиссии.
Тем не менее, я думаю, что место для разумного инвестора все еще есть, и вместо того, чтобы думать об алгоритмах и человеческой интуиции как о конкурентах, нам нужно рассматривать их как взаимодополняющие. У каждого из них есть свое место, потому что у них есть свои сильные стороны и ограничения. В конце концов, разумное инвестирование требует обработки данных и логического анализа , а мы знаем, что машины очень хороши в этом. К счастью, нет необходимости применять подход «или-или» — мы можем объединить лучшее из обоих миров, используя искусственный интеллект, чтобы помочь людям принимать более правильные решения.
Все мы знаем, что есть управляющие фондами, которые постоянно превосходят рынок, следуя определенной философии. Кажется, что с опытом им становится лучше, и они считают, что это происходит потому, что со временем улучшается их интуиция, поскольку они способны распознавать закономерности, которые ускользают от других. Однако они не могут объяснить свой процесс принятия решений.
Это означает, что это знание остается запертым в их головах и умирает вместе с ними. Как мы можем учиться на том, что они считают своим шестым чувством? Что делает их лучше? Как и почему они принимают лучшие решения по сравнению с остальным рынком? Как мы можем уловить их идеи и использовать их для повышения нашей собственной прибыли?
Проблема в том, что им очень сложно описать свой мыслительный процесс. Они дают общие рекомендации, но служат только компасом, а не картой. У них много неявных знаний, но они не в состоянии сформулировать это. Они приписывают свой успех таинственным нематериальным явлениям, таким как «шестое чувство». Это вряд ли полезно для среднего инвестора, который хотел бы лучше понять, в чем заключается их волшебный соус.
ИИ и человеческий интеллект работают вместе
Я считаю, что можно закодировать их опыт в предметной области в алгоритмы, которые можно использовать в качестве экрана для фильтрации множества потенциальных акций, на которые им следует обратить внимание. Это было сделано в других секторах (например, в медицине), и нет никаких причин, по которым это нельзя было бы сделать и для инвестирования. Хотя инвесторы используют контрольные списки все время, это будет динамический фильтр, который будет развиваться со временем по мере обучения, так что он будет становиться все более интеллектуальным по мере получения большего количества отзывов.
Рекомендуется для вас:
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Индийские стартапы срезают путь в погоне за финансированием
Цифровая маркетинговая платформа Logicserve Bags Финансирование 80 CR INR, ребрендинг как LS Dig...
Вычисления стали дешевле и доступнее; алгоритмы стали более функциональными, а данные более доступными.
ИИ может находить закономерности, которые человек никогда не увидит, и это может дать ценное преимущество. Конечно, это не является надежным, так как только присваивает вероятности исходам. Однако, поскольку объем доступных данных резко возрос, машинное обучение может улучшать свои результаты гораздо быстрее по мере своего развития.
Алгоритм поможет инвесторам убедиться, что они не упускают из виду компании, которые соответствуют их предопределенным критериям. Опасность заключается в том, что в противном случае они упустили бы эти возможности , потому что автоматизированные системы гораздо эффективнее выполняют эту проверку. Они могут просматривать гораздо большее количество переменных и ранжировать их в соответствии с весом, присвоенным инвестором, в зависимости от их личной модели инвестирования. Результаты можно было бы отобразить на информационной панели, и инвестор мог бы углубиться в детали, чтобы система могла объяснить обоснование своего выбора.
Какие данные потребуются алгоритмам для получения рекомендаций? Мы до сих пор не знаем, какие точки данных будут полезны, а какие нет, но в этом весь смысл неконтролируемого машинного обучения. Нам не нужно быть ограниченными нашими предвзятыми представлениями о том, что важно, а что нет — алгоритмы поймут это сами, по мере того, как они становятся все более интеллектуальными. Алгоритмы машинного обучения развиваются автономно и ищут новые тенденции, постоянно приспосабливаясь к тому, что работает на рынках. Со временем они смогут самостоятельно разрабатывать стратегии и торговать.
Алгоритмы не будут принимать решения — они просто будут предлагать варианты. Последний спусковой крючок должен нажать человек-инвестор. Системы поддержки принятия клинических решений хорошо зарекомендовали себя в клинической практике, где они доказали свою эффективность. Они дополняют опыт врача, предлагая напоминания, чтобы убедиться, что врач не упускает из виду конкретный диагноз. Системы поддержки принятия инвестиционных решений предлагают аналогичный толчок для инвесторов — они не заменят их. Эти алгоритмы никогда не забывают; они остаются объективными и логичными; они не поддаются влиянию эмоций и со временем становятся лучше по мере того, как учатся.
Я нахожу всю дискуссию о человеческом интеллекте и искусственном интеллекте слишком искусственной. Человек умен, и он будет использовать разумные машины для повышения своего интеллекта, чтобы работать лучше, чем в одиночку. Ему не нужно работать в изоляции — он должен использовать ИИ, чтобы заполнить свои пробелы.
Со временем эти алгоритмы будут становиться все более интеллектуальными из-за постоянной обратной связи, которая используется для их улучшения. На самом деле, вскоре они могут получить преимущество над экспертами-людьми, которые очень быстро начинают становиться высокомерными, когда пробуют на вкус успех. К сожалению, когда управляющие фондами начинают опережать рынок, они заблуждаются, что знают все, и именно тогда они оказываются в затруднительном положении. Эти алгоритмы помогут сохранить их скромность, убедившись, что они остаются связанными с реальностью. Они также уменьшат количество когнитивных ошибок и предубеждений, которые мешают принятию решений человеком.
Другие способы, которыми помогает ИИ
Другой способ, с помощью которого ИИ поможет инвестору стать умнее, заключается в том, что он заставит его логически мыслить о том, почему он принимает те или иные инвестиционные решения — он больше не сможет списывать это на интуицию. Ему придется быть интеллектуально дисциплинированным и попытаться проанализировать, почему он принимает то или иное решение о покупке или продаже, ведь ему придется объяснять свой мыслительный процесс программисту, которому нужно закодировать это в алгоритме.
Ему предстоит объяснить, какие закономерности он увидел, что позволило ему выявить победителей и отбросить проигравших. Не всегда легко быть логичным, потому что все мы думаем, что обладаем особым пониманием, которое делает нас лучше остальных. Мы считаем, что это дает нам преимущество, но реальность такова, что мы можем видеть связи, которые другие люди упускают. Проблема в том, что мы часто не в состоянии сформулировать, что это за паттерны, и именно поэтому общение с программистом может дисциплинировать нас в кристаллизации нашего мыслительного процесса.
Этот новый подход будет использоваться в качестве интеллектуального инструмента поддержки принятия инвестиционных решений, который инвесторы могут использовать для улучшения своей работы. Его также можно изменить, чтобы он принимал данные от других экспертов, поэтому мы также можем использовать их коллективный разум.
Эти системы поддержки принятия инвестиционных решений будут действовать как периферийный мозг и страховочная сетка — думайте о них как о беспристрастном втором мнении инвестора. Поведенческая экономика доказала, что наши эмоции — наши злейшие враги, когда мы инвестируем. Эти алгоритмы помогут нам оставаться честными, удаляя наше эго из наших решений. Это поможет нам определить наши ошибки, и это улучшит нашу способность учиться.
Будущее управления инвестициями будет связано с синтезом человеческого и искусственного интеллекта. Позволяя им использовать свои сильные стороны, мы можем извлечь лучшее из обоих миров.
Управляющим фондами придется научиться сочетать искусственный интеллект с их уникальной человеческой способностью сопереживать своим клиентам. Высококвалифицированные инвестиционные менеджеры, способные держать своих клиентов за руку в трудные времена, когда рынок падает, станут лидерами, потому что они понимают, что у каждого из их клиентов есть уникальные потребности. Те, кто готов потратить время и усилия на удовлетворение этих особых потребностей, будут блистать, потому что они ставят своих клиентов на первое место.
[Это сообщение доктора Анируддхи Малпани впервые появилось на LinkedIn и воспроизводится с его разрешения.]