Как внедрение торговых систем с искусственным интеллектом повлияет на управление инвестициями

Волатильность и непредсказуемость рынка

С повышением уровня волатильности, изменения на фондовом рынке становится всё сложнее прогнозировать. В июле 2017 года индекс волатильности CBOE упал до рекордных 9,5 пунктов. В начале 2018 он достиг 37 пунктов, а сейчас держится на 19, при этом цены на акции постоянно колеблются.

Некоторые аналитики объясняют ситуацию простой коррекцией рынка, другие видят в этом растущее влияние рынка криптовалют на обычные биржи. Как бы то ни было, при нынешнем уровне волатильности практически невозможно продумать свои действия на рынке на шаг вперёд. Но технологии могут помочь трейдерам достичь прибыль даже при такой нестабильной ситуации.

Робоэдвайзеры на основе искусственного интеллекта

Робо-эдвайзеры становятся всё популярнее как у управляющих фондами, так и у частных инвесторов. Основное преимущество таких роботизированных финансовых консультантов — способность к машинному обучению. Отчасти, их популярность обязана высокочастотной торговле. Руководители хедж-фондов в сотрудничестве с программистами создают торговые роботы, которые могут выполнять сделки без участия трейдеров.

Например, компания JPMorgan Chase & Co в 2017 году запустила тестирование системы для автоматизации торговли на основе искусственного интеллекта. Она получила название LOXM и работает в Европе, странах Азии и США. Основная задача системы — совершение сделок на максимальной скорости и по наилучшей цене. Системам удаётся это сделать, потому что они обучаются на миллиардах тестовых сделок. Кроме того, автоматизация торговли позволяет совершать сделки с большими объёмами финансовых инструментов не за раз, а постепенно и не вызывать резких колебаний цен.

Подобные торговые системы помогают трейдерам более точно прогнозировать сделки и не принимать эмоциональных решений. Однако, разработка этих технологий достаточно сложна и компаниям, которые хотят автоматизировать торговлю, придётся обращаться к разработчикам программного обеспечения.

По этой причине частные инвесторы и независимые финансовые консультанты, например, IFA London, не могут конкурировать с крупными компаниями, у которых есть Робо-эдвайзеры. Также дороговизна и сложность разработки замедляет распространение торговых систем на базе искусственного интеллекта.

Ещё одна проблема распространения робо-эдвайзеров и торговых систем на основе искусственного интеллекта — низкокачественные продукты на рынке. Некоторые компании были бы не против автоматизировать торговлю, но боятся попасть на систему, которая не соответствует стандартам.

Будущее AI-систем

Тем не менее, технология живёт и успешно развивается. Так, например, Бабак Ходжат (Babak Hodjat) — один из разработчиков голосового помощника Siri, намерен покорить Уолл-стрит при помощи абсолютно автоматизированных хедж-фондов. На одном из своих выступлений он заявил, что более десяти лет разрабатывает свою систему, основанную на искусственном интеллекте, которая может обрабатывать миллиарды данных и предсказывать тренды.

Компании, у которых есть автоматизированные торговые системы, задают вектор развития всего рынка. Рано или поздно, каждый инвестор будет работать с технологиями, основанными на искусственном интеллекте. Для того чтобы ускорить внедрение таких технологий на рынок, небольшие компании, вероятно, объединят свои ресурсы, чтобы конкурировать с крупными игроками.

Согласно статистике, на данный момент квантовые фонды одни из самых успешных на рынке. Осталось совсем немного до внедрения торговых систем, основанных на искусственном интеллекте и тогда инвесторам будет ещё проще получать прибыль от высокочастотной торговли.

Аналитики смотрят на перспективы применения ИИ-технологий в сфере финансов:

Я верю, что все больше фондов и даже крупных частных инвесторов, будут использовать стратегии на основе ИИ. Такие стратегии продолжают показывать свою эффективность даже сейчас, когда конкуренция на рынке становится очень сильной. И это вынуждает программистов непрерывно работать над улучшениями алгоритмов. Например, парсинг новостей и автоматизированное принятие на основании них решений, казался какой-то заоблачной технологией еще 10 лет назад. Сейчас же это является довольно распространенной практикой.

— Герман Григорян, начальник отдела DMA ITI Capital