Почти всяка индустрия, от архитектурата до развлеченията, тества генеративен изкуствен интелект, надявайки се да спечели от технологията, която може да произвежда текст, изображения и изкуство подобно на хората.

Къде е AI революцията на Уолстрийт?

Пазарът отдавна използва автоматизирани алгоритми за задачи като сключване на сделки и управление на риска. Но инвеститорите не са постигнали голям напредък, разчитайки на AI, за да се справят с най-голямото си предизвикателство: да победят пазара, пише The Wall Street Journal.

Докато много експерти очакват инструменти като ChatGPT да разтърсят области като изследванията и продажбите, резултатите от инвестирането с помощта на AI не са особено впечатляващи.

Преди четири десетилетия математици, сред които Джим Саймънс, основател на Renaissance Technologies, разработиха алгоритми, за да прехвърлят решенията за инвестиране на своите компютри.

Години наред Саймънс и други специалисти, насочили се към квантовите науки, използват машинно обучение и изграждат модели за търговия, които могат да екстраполират от минали данни, за да идентифицират модели и да развият печеливши сделки с ограничена човешка намеса.

Малко компании обаче са постигнали успех, прехвърляйки всичките си операции на машини. Също така няма драматичен напредък в методите, водещи до ниво на обучение на компютрите така че да учат и разработват стратегии сами. Всъщност Renaissance и други компании в сегмента разчитат на усъвършенствана статистика, а не на авангардни AI методи, казват хора от компаниите, отбелязва WSJ.

Лошите писатели стават по-добри; добрите – по-бързи. Защо ни е страх от AI?ChatGPT е на път да направи революция в икономиката. Зависи от нас как ще изглежда тя

Един голям проблем: Инвеститорите разчитат на по-ограничени набори от данни от тези, използвани за разработване на ChatGPT и подобни инструменти. ChatGPT, например, е модел със 175 милиарда параметъра, който използва десетилетия, а понякога и векове, текст и други данни от книги, списания, интернет и пр. За разлика от това, хедж фондовете и другите инвеститори обикновено обучават собствените си системи за търговия, използвайки ценообразуване и други пазарни данни, които са ограничени по природа.

Също толкова важно е, че печалбите, импулсът на акциите, настроенията на инвеститорите и други финансови данни само отчасти обясняват движенията на акциите, а останалото е необясним „шум“. В резултат на това моделите за машинно обучение могат да идентифицират корелации в различни пазарни данни, но се оказват неспособни да предскажат бъдещи движения на акциите.

За разлика от езика, пазарите могат да се променят бързо – компании предприемат нови стратегии, нови лидери вземат радикални решения, икономическата и политическата среда се променят рязко. Това прави по-трудно извършването на сделки с помощта на модели, разчитащи на исторически, дългосрочни тенденции в данните.

И колкото и впечатляващ да е ChatGPT, той редовно прави очевидни грешки, които биха стрували пари на инвеститорите и биха застрашили тяхната репутация.

От архитекти до програмисти – как бизнесът използва AI като „трети мозък“ChatGPT предизвика наплив от потребители, които искат да са по-производителни или просто да не изостават с новите технологии

Ричард Дюи, главен изпълнителен директор на финансово-технологичната компания Proven, отбелязва, че инвестирането също така е „съперничество“, битка с конкуренти, които искат да се възползват от всяка грешка. Това прави инвестирането чрез използване на AI по-трудно.

Все пак има признаци, че инвеститорите стават по-отворени по отношение на AI. Voleon е сред няколкото хедж фонда, стартирали през последните няколко години, изградени около машинното обучение и други AI подходи.

Базираният в Сан Франциско квант хедж фонд Numerai използва машинно обучение, за да постигне печалби от 20% миналата година, казват от компанията. Също миналата година трима старши служители в DeepMind Technologies, дъщерното дружество за изкуствен интелект на Alphabet, предизвикаха шум, като напуснаха, за да създадат фонд за машинно обучение, наречен EquiLibre Technologies, базиран в Прага.

AI може някой ден да помогне за демократизиране на търговията, предоставяйки толкова мощни програми, колкото тези, използвани от големите хедж фондове, казват някои специалисти. Засега обаче има твърде малко компании, които се фокусират върху машинното обучение и други AI методи, за да определят дали са възможни големи печалби, казва Йенс Форенбах, главен инвестиционен директор на Man FRM, който инвестира повече от 20 милиарда долара в хедж фондове.

Привържениците на AI вярват, че техният подход в крайна сметка ще се представи добре, тъй като моделите за машинно обучение биха могли да сортират смисленото от безсмисленото.

Критици обаче твърдят, че „обучението с подсилване“, форма на машинно обучение, при която компютрите се „наказват и възнаграждават“ за различни инвестиционни решения за търговия, ще работи за акциите и облигациите, подобно на шаха, покера и други игри.