Технологии все больше проникают в самые разные сферы жизни: каждый день мы узнаем о том, что компьютеры без участия человека водят автомобили, ставят медицинские диагнозы и даже создают дизайнерскую одежду. Не остаются в стороне и инвесторы: появляются все новые инструменты, которые помогают принимать инвестиционные решения и управлять активами, кроме того, распространение получают квантовые фонды, в которых решения об инвестициях принимаются автоматически.
Искусственный интеллект на бирже
Современные технологии внедряются в инвестиционную сферу куда активнее, чем может показаться на первый взгляд. Многие игроки этого рынка говорят о намерении расширить применение искусственного интеллекта (ИИ) в своих компаниях.
Согласно докладу «Кардинальные изменения: Будущее инвестиционных исследований», подготовленному компаниями Greenwich Associates и Thomson Reuters, более половины управляющих активами стремятся интегрировать искусственный интеллект в свои инвестиционные процессы и наработать опыт в этой сфере.
В основе доклада опрос 30 директоров по инвестициям и управляющих активами. Исследование подтверждает, что проникновение ИИ в этой сфере будет повышаться в ближайшие годы: уже сейчас эту технологию активно используют 17% инвестиционных компаний, 10% планируют внедрить ее в ближайшие 12 месяцев, в целом же ожидают усиления роли ИИ в инвестиционном процессе 56% опрошенных.
Одновременно с этим растет и число хедж-фондов, в которых инвестиционные решения принимает искусственный интеллект. Такие фонды принято называть квантовыми, в них инвестиционные решения принимаются автоматически на основании математических моделей.
По подсчетам исследовательской компании Hedge Fund Research (HFR), в конце прошлого года активы, находящиеся под управлением квантовых фондов, приблизились к $1 трлн — на конец октября они составляли $940 млрд. Если сравнивать с 2010 годом, то это рост на 86%. В число крупнейших квантовых фондов входят Renaissance, Two Sigma Investments, D.E. Shaw Group, PDT Partners и TGS.
Интересуются ИИ и традиционные крупные игроки. В прошлом году швейцарский банк Credit Suisse выделил квантовый фонд Qube Research and Technologies на $1 млрд, банк управляет и другим квантовым фондом, QT Fund.
Весьма активен в этой сфере и один из крупнейших американских банков — JPMorgan Chase. В мае банк создал подразделение по внедрению технологий искусственного интеллекта. JPMorgan работает над созданием бота-трейдера, который будет автоматизировано заниматься торговлей акциями. Пока что бот является лишь вспомогательным инструментом, окончательное решение о покупке и продаже акций принимает человек, тем не менее уже к концу этого года бот может полностью отвечать за 50% осуществляемой банком торговли акциями в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
В начале июля стало известно, что члены семьи Ротшильдов вложили средства в платформу по управлению крупными состояниями, работающую на основе ИИ, — она называется Exo Investing. Создатели этой платформы говорят, что она дает доступ к сложным технологическим инструментам на основе ИИ широкому кругу инвесторов — с портфелями от £10 000.
Как и во многих других сферах, на финансовом рынке распространение ИИ грозит сокращением рабочих мест. По прогнозам консалтинговой компании Opimas, к 2025 году под угрозой окажется около 90 000 работников в сфере управления активами (из 300 000 таких специалистов по всему миру), в их числе и управляющие фондами, и аналитики, и сотрудники вспомогательных служб.
Подводные камни
Принятие инвестиционных решений с помощью ИИ несет в себе значительные риски, в том числе и из-за того, что такой вариант инвестирования пока не прошел достаточной проверки временем и серьезными кризисами.
Одно из ограничений, которое повышает риск автоматизированного принятия инвестиционных решений, состоит в том, что ИИ менее гибок, чем человек, и может принимать решение лишь на основании имеющегося у него массива данных.
«У машины нет фундаментальных знаний для прогнозирования кризиса, так как каждый из них уникален. Люди же хороши в рассуждениях о таких вещах, как кризис, и могут иногда прогнозировать их, но мы часто ошибаемся», — считает Вазант Дхар, основатель одного из первых квантовых фондов SCT Capital Management и профессор Нью-Йоркского университета. Дхар посвятил несколько работ компьютерному анализу данных, в числе прочего он задается в них вопросом, готовы ли люди доверить компьютеру свои деньги.
С тем, что машина пока не может делать прогнозы с учетом широкого спектра дополнительных факторов — от политических изменений и геополитической ситуации до технологических инноваций и стихийных бедствий, — согласны многие эксперты.
«Позволить компьютеру выбрать музыку в Spotify — это одно, но выбор акций, которые влияют на рынки объемом в триллионы долларов, — совсем другое. В Spotify мы можем перейти к следующей песне, если выбранная нам не нравится, в случае с инвестициями на основе ИИ ставки несоизмеримо выше», — пишет в своей статье генеральный директор финансово-технологической платформы Elsen Закари Шеффер.
По его мнению, пока сложно судить, наступит ли момент, когда решения об инвестициях будут приниматься полностью автоматизировано, без вмешательства человека. Шеффер считает, что более вероятным сценарием остается сохранение человеческого вмешательства и в будущем, пусть и в меньше мере, чем сейчас.
Еще один возможный риск связан с тем, что в многочисленных квантовых фондах инвестиционные решения будут приниматься на основании одних и тех же данных, формул и алгоритмов, что в неблагоприятной ситуации может привести к обвалу рынка, если, например, все фонды начнут одновременно продавать акции.
Все это, конечно, не означает, что искусственный интеллект в инвестиционной сфере лишь дань моде. По мнению генерального директора британской инвестфирмы Man Group Люка Эллиса, если технологии продолжат развиваться столь же быстро, как они развиваются сейчас, через 25 лет системы с машинным обучением будут участвовать в 99% случаев управления инвестициями. «Это станет повсеместным явлением в нашей жизни. Я не думаю, что машинное обучение — это ответ на все, что мы делаем. Я думаю лишь, что оно делает нас лучше во многом из того, что мы делаем», — говорит Эллис.
На службе инвестору
В последнее время появляются и отдельные сервисы для инвесторов, помогающие розничным игрокам применять ИИ. По сути, большинство подобных сервисов основаны на возможностях автоматизированного анализа больших массивов данных и рекомендации инвесторам на основе этого анализа.
В таких системах обычно используются технологии машинного обучения («обучение» ПО выполнять те или иные задачи без четких инструкций) и нейронных сетей (систем, действующих по принципу сетей нервных клеток живого организма, то есть подобных человеческому мозгу), так что эти системы постоянно совершенствуются с получением все новых данных. Большинство подобных систем анализирует не только биржевую информацию, но и весьма широкие и разнообразные массивы данных, включая различные статьи, пресс-релизы компаний и другие новостные ресурсы.
Еще в 2013 году был создан стартап Kensho, основатели которого посвятили свою деятельность разработкам машинного обучения и искусственного интеллекта в финансово-инвестиционной сфере, в числе его платформ Kensho Global Event Database и Knowledge Graph. В основе разработанной Kensho системы лежит машинное обучение, при котором искусственный интеллект на основе огромных массивов данных разного рода учится находить корреляцию между политическими и другими событиями в мире и курсом акций. Свидетельством успешности стартапа стало то, что в марте он был куплен крупнейшим в мире рейтинговым агентством S&P Global за $550 млн, это одна из самых крупных сделок с участием компании, занимающейся ИИ.
Еще одна платформа, Kavout, работает с большими данными, на основании которых система делает выводы о перспективах инвестирования в акции тысяч компаний. Выше уже упоминалась платформа Exo Investing, также дающая доступ к ИИ для принятия инвестиционных решений довольно широкому кругу инвесторов. Еще одна компания, Qplum, предлагает своим клиентам воспользоваться услугами роботизированного инвестиционного консультанта, в котором также применяются технологии машинного обучения. Сервис EquBot, также работающий на основе ИИ, направлен на выявление недооцененных активов, оптимизацию доли тех или иных активов в инвестиционном портфеле и определение наилучших сроков для инвестиций в разные акции и другие активы.
Тем самым инвестиционная сфера действительно становится все более автоматизированной, причем речь идет как о системах, разрабатываемых крупными компаниями, так и о соответствующих сервисах, доступных для небольших компаний и частных лиц. Еще несколько лет назад консалтинговая компания Deloitte прогнозировала, что к 2025 году активы, в той или иной мере находящиеся под управлением автоматизированных систем, составят от $5 трлн до $7 трлн, что с учетом активного внедрения таких систем не кажется сейчас уж слишком нереалистичным прогнозом.