Пока этого не произошло. Алгоритмы🤖 часто «путаются» в фоновых движениях рынка и, при этом, не успевают оперативно реагировать на резкую смену ценового тренда.
Одна из причин – недостаток данных для обучения. Финансовому сектору📊 не всегда хватает данных для эффективного использования искусственного интеллекта. Традиционные квантовые стратегии часто отслеживают цену акций ежемесячно или даже ежеквартально, чтобы исключить «шум», наблюдаемый в ежедневных или минутных наборах данных. Но это означает, что у них будет менее 2000 данных даже для акций компаний, которые существуют уже сто лет, что ограничивает применение искусственного интеллекта.
Индекс Eurekahedge, включающий 12 фондов, использующих искусственный интеллект, в течение последних пяти лет уступил более широкому индексу хедж-фондов на приблизительно 14 процентных пунктов. Согласно Plexus Investments, управляющей активами, отслеживающей доходность бутиковых фондов искусственного интеллекта, только 45% из них превысили целевые ориентиры доходности.
Интересно, что еще одним препятствием для внедрения технологий искусственного интеллекта в управление активами является непрозрачность 🌫логики принятия решений. Живым инвесторам обычно нравится знать, что происходит с их деньгами😀 Если ИИ стратегия демонстрирует плохие результаты, и управляющий фондом не может объяснить, почему - потому что «мысли машины неизвестны,» инвесторов это не устраивает. В то же время, никто не просит, например, ChatGPT объяснять, почему он использует те или иные слова.
На текущий момент ИИ позволяет повысить эффективность управления, в первую очередь за счет возможности анализа огромных массивов данных, что, как минимум, экономит человеческие и временные ресурсы. Даже если процесс управления не станет 100% автоматизированным, он уже в силах повысить точность принятия решений управляющими. Именно поэтому большинство крупных управляющих хедж фондов и управляющих компаний активно инвестируют в технологии ИИ.
Больше постов в моем Телеграм канале:
https://t.me/maxinvest_pro
Одна из причин – недостаток данных для обучения. Финансовому сектору📊 не всегда хватает данных для эффективного использования искусственного интеллекта. Традиционные квантовые стратегии часто отслеживают цену акций ежемесячно или даже ежеквартально, чтобы исключить «шум», наблюдаемый в ежедневных или минутных наборах данных. Но это означает, что у них будет менее 2000 данных даже для акций компаний, которые существуют уже сто лет, что ограничивает применение искусственного интеллекта.
Индекс Eurekahedge, включающий 12 фондов, использующих искусственный интеллект, в течение последних пяти лет уступил более широкому индексу хедж-фондов на приблизительно 14 процентных пунктов. Согласно Plexus Investments, управляющей активами, отслеживающей доходность бутиковых фондов искусственного интеллекта, только 45% из них превысили целевые ориентиры доходности.
Интересно, что еще одним препятствием для внедрения технологий искусственного интеллекта в управление активами является непрозрачность 🌫логики принятия решений. Живым инвесторам обычно нравится знать, что происходит с их деньгами😀 Если ИИ стратегия демонстрирует плохие результаты, и управляющий фондом не может объяснить, почему - потому что «мысли машины неизвестны,» инвесторов это не устраивает. В то же время, никто не просит, например, ChatGPT объяснять, почему он использует те или иные слова.
На текущий момент ИИ позволяет повысить эффективность управления, в первую очередь за счет возможности анализа огромных массивов данных, что, как минимум, экономит человеческие и временные ресурсы. Даже если процесс управления не станет 100% автоматизированным, он уже в силах повысить точность принятия решений управляющими. Именно поэтому большинство крупных управляющих хедж фондов и управляющих компаний активно инвестируют в технологии ИИ.
Больше постов в моем Телеграм канале:
https://t.me/maxinvest_pro