Komputer nieprędko zastąpi tradera

Idea, by komputer wybierał inwestycje, które później radziłyby sobie w dłuższym okresie ponadprzeciętnie dobrze, jest praktycznie niemożliwa do zrealizowania

Od ponad 30 lat najwybitniejsi absolwenci kierunków ścisłych starają się tworzyć numeryczne modele rynków finansowych. Niektórzy zarządzający posługujący się podobnymi modelami zdołali w tym czasie osiągnąć imponujące stopy zwrotu. Mimo to inwestowanie z komputerami w roli głównej pozostaje dziedziną niszową — podkreśla „Bloomberg Businessweek”.

Z jednej strony z definicji większość inwestorów nie może stale osiągać ponadprzeciętnych wyników (gdyby jakiś komputer znalazł receptę na łatwe zyski, inne od razu próbowałyby go naśladować). Z drugiej — przewidywanie zachowania rynków jest dużo trudniejsze niż inne powierzane sztucznej inteligencji zadania. Oto dlaczego. Dane rynkowe zmieniają się w czasie, a to utrudnia stworzenie modelu. O ile algorytm rozpoznający ludzi działa dzięki temu, że parametry poszczególnych twarzy pozostają stałe, o tyle na rynkach dochodzi do takich zdarzeń, jak obserwowane w 2013 r. zejście rentowności obligacji poniżej zera czy osiągnięcie przez amerykańskie spółki w 1998 r. astronomicznych poziomów wycen.

Innym problemem jest to, że w notowaniach jest więcej przypadku niż prawdziwych sygnałów (w przypadku algorytmu rozpoznającego twarze odpowiednikiem tego problemu byłoby analizowanie zdjęć zrobionych niemal po ciemku, gdzie większość pikseli to szum, a nie obraz twarzy). Problemy obejmują także utrudniającą szukanie prawidłowości relatywnie krótką historię dostępnych danych (w porównaniu z często nieograniczonymi zbiorami danych z innych dziedzin) oraz fakt, że skuteczność danego sygnału zwykle niewiele przekracza 50 proc. Skutkiem tego ostatniego jest trudność wykorzystania sygnału. Fundusze hedgingowe zajmują dziesiątki podobnych pozycji, a osiągnięty na nich niewielki zysk pomnażają za pomocą dźwigni; po taką metodę trudno jednak sięgnąć inwestorowi indywidualnemu.

— Szukaliśmy ledwie dostrzegalnych wzorców zachowania rynku — wspomina w rozmowie z „Bloomberg Businessweekiem” Glen Whitney, były analityk funduszu Renaissance.

O ile komputery radzą sobie z przetwarzaniem wielkich zbiorów danych i odnajdywaniem już znanych sygnałów, o tyle nowych sygnałów wciąż poszukuje człowiek. Aby zbudować system, który sam wymyśla strategie tradingowe, specjaliści będą musieli nauczyć komputery rozumowania przyczynowo-skutkowego. Oprócz zauważenia, że na przykład zwyżka cen danych akcji zwykle zbiega się ze wzrostem stóp procentowych, powinny one umieć podać możliwą tego przyczynę. Człowiek dobrze rozwiązuje takie zadania, a sztuczna inteligencja dopiero robi w tym kierunku pierwsze kroki.

Funduszom nie jest też łatwo zdobyć właściwie wyszkolonych pracowników. Do pracy w finansach badaczy sztucznej inteligencji zniechęcać może nie tylko perspektywa żmudnego poszukiwania sygnałów, które bardzo szybko potrafią przestać być skuteczne. Podobny wpływ może mieć konkurencyjna specyfika branży, każąca utrzymywać wszelkie osiągnięcia w tajemnicy. Wszystko dlatego, że dla naukowców bardzo ważna jest możliwość współpracy i publikowania.

— Uwielbiamy dokonywać odkryć na temat rynków i mamy świetny zespół, w którym się nimi dzielimy. Nie możemy jednak podawać naszych ustaleń szerszemu kręgowi — przyznaje Pete Muller, założyciel funduszu PDT Partners.

— Według mnie najlepsi specjaliści mogą żądać 2-, a nawet 5-krotnie wyższych zarobków, jeśli praca wymagałaby od nich rezygnacji z publikowania oraz takiej zmiany stylu życia, by dostosować go do pracy w finansach — ocenia Zack Lipton, wykładowca uniwersytetu Carnegie Mellon.

Mimo to możliwość zarobienia dużych pieniędzy oraz zmierzenia się z niepowtarzalnym wyzwaniem przyciąga wielu badaczy — przyznaje naukowiec.

— Wierzę, że kiedyś uda się osiągać ponadprzeciętne stopy zwrotu tylko dzięki maszynom — mówi Zack Lipton.

© ℗
Rozpowszechnianie niniejszego artykułu możliwe jest tylko i wyłącznie zgodnie z postanowieniami „Regulaminu korzystania z artykułów prasowych” i po wcześniejszym uiszczeniu należności, zgodnie z cennikiem.

Podpis: Marek Wierciszewski

Polecane

Inspiracje Pulsu Biznesu