AI може да напише песен, но не може да победи пазара

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

Уолстрийт отдавна използва автоматизирани алгоритми за задачи като поставяне 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. Въпреки че някои виждат ChatGPT като начин за стимулиране на продажбите и изследователските усилия, резултатите от инвестирането с помощта на AI не са особено впечатляващи.

„Напредъкът в прилагането на AI за инвестиране е ограничен, въпреки че иновациите в езиковото моделиране могат да променят това през следващите години“, заяви Джонатан Ларкин, управляващ директор на Columbia Investment Management.

Уолстрийт има преднина при AI. Преди четири десетилетия математици, включително Джим Саймънс, основател на Renaissance Technologies, разработиха алгоритми, за да прехвърлят решенията за инвестиране на своите компютри.

Той и други специалисти прекараха години, използвайки машинно обучение, вид AI. Те са изградили модели за търговия, които могат да екстраполират от минали данни, за да идентифицират модели и да развият печеливши сделки с ограничена човешка намеса.

Но малко фирми са постигнали успех, прехвърляйки всичките си операции на машини. Всъщност Renaissance и други разчитат на усъвършенствана статистика, а не на авангардни методи на AI, посочват запознати източници.

Един голям проблем: Инвеститорите разчитат на по-ограничени набори от данни от тези, използвани за разработване на ChatGPT и подобни усилия на AI, базирани на език. ChatGPT, например, е модел със 175 милиарда параметъра, който използва данни от десетилетия, а понякога и векове; текст и други данни от книги, списания, интернет. 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.

„Обстоятелствата са различни“, когато става въпрос за инвестиране, казва Джон Маколиф, бивш директор на D.E.Shaw, който сега е съосновател на Voleon Capital Management LP, хедж фонд, разчитащ на машинно обучение. „Нямаме неограничени количества данни, които да ни помогнат да управляваме модели с неограничен размер“, обяснява той.

Също толкова важно е, че пазарните данни се влияят повече от други данни, което прави трудно използването им за обяснение и прогнозиране на пазарни движения. С други думи, печалбите, импулсът на акциите, настроенията на инвеститорите и други финансови данни само отчасти обясняват движенията на акциите. 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 езиците, пазарите могат да се променят бързо – компаниите променят стратегиите, новите лидери вземат радикални решения, а икономическата и политическата среда се променят рязко – което прави по-трудно извършването на сделки с помощта на модели, разчитащи на исторически, дългосрочни тенденции в данните.

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

Ричард Дюи, главен изпълнителен директор на финансово-технологичната компания Proven, също отбелязва, че инвестирането е „съперничество“ или включва конкуренция с конкуренти, които искат да се възползват от всяка грешка.

„Когато става въпрос за инвестиране, все още е трудно да прехвърлите всичко на машините“, посочва той.

Все пак има признаци, че инвеститорите започват повече да разчитат на AI. Voleon е сред групата хедж фондове, стартирани през последните няколко години, изградени около машинно обучение и други подходи на AI.

Базираният в Сан Франциско хедж фонд Numerai използва техники за машинно обучение, за да постигне печалби от 20% миналата година, посочват запознати лица. Също миналата година трима старши служители в DeepMind Technologies, дъщерното дружество за изкуствен интелект на Alphabet, компанията майка на Google, 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 на индивиди и толкова мощни програми, колкото тези, използвани от големите хедж фондове, казват някои специалисти по AI. Засега обаче има твърде малко фирми, 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. И ранните резултати са непоследователни.

Още по темата

ChatGPT е далеч от изкуствения интелект

Армиите от експерти не са достатъчни на технологичните гиганти да представят свой ChatGPT

Кошмарът на Уолстрийт с ChatGPT свърши преди да е започнал

Крипто феновете се втурнаха към странни AI токени, докато ChatGPT манията расте

ChatGPT и AI добавят към причините за съкращения в технологичния сектор и финансите