Примечание редактора: В финансовом мире с развитием технологий и технологий транзакции стали более сложными и частыми. История доказала, что чем совершеннее технология, тем выше волатильность рынка. В этом процессе есть бенефициары и есть жертвы. Эта статья из сборника, я надеюсь вдохновить вас.
Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI
Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут революционизировать эффективность, результативность и скорость работы человека.
Это верно в отношении финансовых рынков, но также верно в отношении здравоохранения, производства и практически любого другого аспекта нашей жизни.
Я изучал финансовые рынки и алгоритмическую торговлю в течение 14 лет. Хотя искусственный интеллект предлагает множество преимуществ, растущее повсеместное распространение этих технологий на финансовых рынках также несет с собой потенциальные опасности. Глядя на прошлые попытки Уолл-стрит ускорить торговлю за счет использования компьютеров и искусственного интеллекта, мы можем извлечь некоторые важные уроки из использования этих технологий для принятия решений.
В начале 1980-х годов, вдохновленные технологическим прогрессом и финансовыми инновациями, такими как деривативы, институциональные инвесторы начали использовать компьютерные программы для совершения сделок на основе заранее установленных правил и алгоритмов. Это помогает инвесторам совершать крупные сделки быстро и эффективно.
В то время эти алгоритмы были относительно простыми и в основном использовались для так называемого индексного арбитража, который заключается в получении прибыли от разницы между ценой «фондового индекса, такого как S&P 500», и «акций, входящих в состав индекса». ".
По мере развития технологий и получения большего количества данных эта программная торговля становится все более сложной, и алгоритмы начинают анализировать сложные рыночные данные и совершать сделки на основе различных факторов. Количество программных трейдеров продолжает расти на в значительной степени нерегулируемой торговой магистрали, при этом активы на сумму более 1 триллиона долларов ежедневно переходят из рук в руки, что приводит к резкому увеличению волатильности рынка.
В конечном итоге это привело к массовому краху фондового рынка 1987 года, известному как Черный понедельник. Промышленный индекс Доу-Джонса пережил самое сильное падение за всю историю, и боль распространилась по всему миру.
В ответ регулирующие органы приняли ряд мер по ограничению использования программной торговли, включая автоматические выключатели и другие ограничения, которые приостанавливают торговлю во время значительных рыночных колебаний. Но, несмотря на эти шаги, программная торговля продолжала набирать популярность в годы после краха.
2. Высокочастотный трейдинг (HFT)
Пятнадцать лет спустя, в 2002 году, Нью-Йоркская фондовая биржа запустила полностью автоматизированную торговую систему. В результате программные трейдеры уступили место более сложной автоматической торговле и более продвинутой технике: высокочастотной торговле.
В высокочастотной торговле используются компьютерные программы для анализа рыночных данных и выполнения сделок на чрезвычайно высоких скоростях. В отличие от программных трейдеров, которые используют возможности арбитража, покупая и продавая корзины ценных бумаг в течение длительных периодов времени, высокочастотные трейдеры используют мощные компьютеры и высокоскоростные сети для анализа рыночных данных и совершения сделок с молниеносной скоростью. Высокочастотные трейдеры могут совершать сделки примерно за 64 миллионные доли секунды, по сравнению с секундами, которые требовались трейдерам в 1980-х годах.
Эти сделки, как правило, очень краткосрочны и могут включать покупку и продажу одной и той же ценной бумаги несколько раз в течение наносекунд. Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных в режиме реального времени и выявлять закономерности и тенденции, которые трейдеры-люди не могут мгновенно увидеть. Это помогает трейдерам принимать более обоснованные решения и совершать сделки быстрее, чем вручную.
Еще одним важным применением искусственного интеллекта в высокочастотной торговле является обработка естественного языка, которая включает анализ и интерпретацию данных на человеческом языке, таких как новостные статьи и сообщения в социальных сетях. Анализируя эти данные, трейдеры могут получить представление о настроениях рынка и соответствующим образом скорректировать свои торговые стратегии.
3. Преимущества AI-трейдинга
Эти высокочастотные транзакции на основе искусственного интеллекта работают совсем не так, как человеческие транзакции.
Человеческий мозг вялый, неточный, забывчивый и неспособный к быстрой и высокоточной арифметике с плавающей запятой, которая является навыком, необходимым для анализа больших объемов данных для выявления торговых сигналов. Но компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, с безупречной памятью, идеальным фокусом и неограниченной способностью анализировать огромные объемы данных за миллисекунды.
Таким образом, как и большинство технологий, высокочастотная торговля дает фондовому рынку несколько преимуществ.
Высокочастотные трейдеры обычно покупают и продают активы очень близко к рыночным ценам, что помогает гарантировать, что на рынке всегда есть покупатели и продавцы, что, в свою очередь, помогает стабилизировать цены и снизить вероятность внезапных колебаний цен.
Высокочастотная торговля также может помочь уменьшить влияние неэффективности рынка за счет быстрого выявления и использования неправильной оценки на рынке. Например, алгоритмы высокочастотной торговли могут определять, когда конкретная акция недооценена или переоценена, и совершать сделки, чтобы воспользоваться этими различиями. Такие сделки могут помочь скорректировать неэффективность рынка и обеспечить более точную оценку активов.
4. Недостатки торговли искусственным интеллектом
Но скорость и эффективность также могут повредить рынкам.
Алгоритмы высокочастотной торговли могут очень быстро реагировать на новости и другие рыночные сигналы, вызывая внезапные скачки или падения цен на активы.
Кроме того, финансовые фирмы, занимающиеся высокочастотной торговлей, могут использовать свою скорость и технологии, чтобы получить преимущество перед другими трейдерами, еще больше искажая рыночные сигналы. Волатильность, создаваемая этими чрезвычайно сложными сделками с использованием ИИ, привела к так называемому «внезапному краху» в мае 2010 года, когда акции упали, а затем восстановились в течение нескольких минут, уничтожив рыночную стоимость примерно на 1 триллион долларов, а затем быстро восстановившись.
С тех пор нестабильные рынки стали новой нормой. В исследовании 2016 года мы с двумя соавторами обнаружили, что волатильность (показатель скорости и непредсказуемости роста и падения цен) значительно увеличилась после введения высокочастотной торговли.
Скорость и эффективность, с которой высокочастотные трейдеры анализируют данные, означает, что даже небольшие изменения рыночных условий могут вызвать огромные объемы сделок, что приведет к внезапным колебаниям цен.
Кроме того, исследование, опубликованное в 2021 году мной и несколькими другими коллегами, показало, что большинство высокочастотных трейдеров используют схожие алгоритмы, что увеличивает риск провала рынка. Это связано с тем, что сходство этих алгоритмов приводит к аналогичным торговым решениям по мере увеличения количества трейдеров на рынке.
Это означает, что все высокочастотные трейдеры, вероятно, будут торговать на одной и той же стороне рынка, если их алгоритмы выдают схожие торговые сигналы. То есть все они, скорее всего, попытаются продать на негативных новостях и купить на позитивных. Если на другой стороне сделки никого нет, то рынок рухнет.
5. Войдите в эру ChatGPT
Искусственный интеллект привел нас в новый мир торговых алгоритмов на базе ChatGPT и подобных программ. И эти методы могут усугубить проблему «слишком много трейдеров на одной стороне сделки».
В целом, люди склонны принимать самые разные решения, если позволяют природе идти своим чередом. Но если все будут основывать свои решения на одном и том же ИИ, это может ограничить разнообразие мнений.
Рассмотрим экстремальную нефинансовую ситуацию, когда все полагаются на ChatGPT, чтобы выбрать лучший компьютер для покупки. В это время потребители уже очень склонны к стадному поведению, и они склонны покупать один и тот же товар и модель. Например, обзоры на таких сайтах, как Yelp, Amazon и т. д., побуждают потребителей выбирать из нескольких лучших вариантов.
Поскольку решения, принимаемые чат-ботом на основе генеративного ИИ, основаны на прошлых данных обучения, решения, предлагаемые чат-ботом, будут иметь сходство. Скорее всего, ChatGPT порекомендует всем одну и ту же марку и модель. Это может вывести «эффект стада» на еще более высокий уровень и привести к нехватке определенных продуктов и услуг, а также к серьезному скачку цен.
Это становится еще более проблематичным, когда ИИ принимает решения на основе предвзятой и неверной информации. Когда системы обучаются на предвзятых, устаревших или ограниченных наборах данных, алгоритмы ИИ усиливают существующие предубеждения. ChatGPT и подобные инструменты подвергались широкой критике за фактические ошибки.
Кроме того, поскольку обвалы рынка случаются относительно редко, данных о них немного. Поскольку генеративные ИИ полагаются на обучение данным для обучения, их незнание этого может сделать сбои более вероятными.
Большинство банков, по крайней мере, на данный момент, похоже, не разрешают сотрудникам использовать ChatGPT и подобные инструменты. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs и несколько других банков запретили использование инструментов на своих торговых площадках, сославшись на соображения конфиденциальности.
Но я твердо верю, что как только банки решат свои опасения по поводу генеративного ИИ, они в конечном итоге примут генеративный ИИ. Потому что потенциальные выгоды слишком велики, чтобы их упустить, и вы рискуете остаться позади своих конкурентов.
Но есть и значительные риски для финансовых рынков, мировой экономики и всех остальных, поэтому я надеюсь, что они будут действовать осторожно.
Переводчик: Джейн
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Мнение: ChatGPT приносит Уолл-стрит огромные преимущества и риски
Примечание редактора: В финансовом мире с развитием технологий и технологий транзакции стали более сложными и частыми. История доказала, что чем совершеннее технология, тем выше волатильность рынка. В этом процессе есть бенефициары и есть жертвы. Эта статья из сборника, я надеюсь вдохновить вас.
Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут революционизировать эффективность, результативность и скорость работы человека.
Это верно в отношении финансовых рынков, но также верно в отношении здравоохранения, производства и практически любого другого аспекта нашей жизни.
Я изучал финансовые рынки и алгоритмическую торговлю в течение 14 лет. Хотя искусственный интеллект предлагает множество преимуществ, растущее повсеместное распространение этих технологий на финансовых рынках также несет с собой потенциальные опасности. Глядя на прошлые попытки Уолл-стрит ускорить торговлю за счет использования компьютеров и искусственного интеллекта, мы можем извлечь некоторые важные уроки из использования этих технологий для принятия решений.
1. Программатик-трейдинг породил «черный понедельник»
В начале 1980-х годов, вдохновленные технологическим прогрессом и финансовыми инновациями, такими как деривативы, институциональные инвесторы начали использовать компьютерные программы для совершения сделок на основе заранее установленных правил и алгоритмов. Это помогает инвесторам совершать крупные сделки быстро и эффективно.
В то время эти алгоритмы были относительно простыми и в основном использовались для так называемого индексного арбитража, который заключается в получении прибыли от разницы между ценой «фондового индекса, такого как S&P 500», и «акций, входящих в состав индекса». ".
По мере развития технологий и получения большего количества данных эта программная торговля становится все более сложной, и алгоритмы начинают анализировать сложные рыночные данные и совершать сделки на основе различных факторов. Количество программных трейдеров продолжает расти на в значительной степени нерегулируемой торговой магистрали, при этом активы на сумму более 1 триллиона долларов ежедневно переходят из рук в руки, что приводит к резкому увеличению волатильности рынка.
В конечном итоге это привело к массовому краху фондового рынка 1987 года, известному как Черный понедельник. Промышленный индекс Доу-Джонса пережил самое сильное падение за всю историю, и боль распространилась по всему миру.
В ответ регулирующие органы приняли ряд мер по ограничению использования программной торговли, включая автоматические выключатели и другие ограничения, которые приостанавливают торговлю во время значительных рыночных колебаний. Но, несмотря на эти шаги, программная торговля продолжала набирать популярность в годы после краха.
2. Высокочастотный трейдинг (HFT)
Пятнадцать лет спустя, в 2002 году, Нью-Йоркская фондовая биржа запустила полностью автоматизированную торговую систему. В результате программные трейдеры уступили место более сложной автоматической торговле и более продвинутой технике: высокочастотной торговле.
В высокочастотной торговле используются компьютерные программы для анализа рыночных данных и выполнения сделок на чрезвычайно высоких скоростях. В отличие от программных трейдеров, которые используют возможности арбитража, покупая и продавая корзины ценных бумаг в течение длительных периодов времени, высокочастотные трейдеры используют мощные компьютеры и высокоскоростные сети для анализа рыночных данных и совершения сделок с молниеносной скоростью. Высокочастотные трейдеры могут совершать сделки примерно за 64 миллионные доли секунды, по сравнению с секундами, которые требовались трейдерам в 1980-х годах.
Эти сделки, как правило, очень краткосрочны и могут включать покупку и продажу одной и той же ценной бумаги несколько раз в течение наносекунд. Алгоритмы ИИ способны анализировать большие объемы данных в режиме реального времени и выявлять закономерности и тенденции, которые трейдеры-люди не могут мгновенно увидеть. Это помогает трейдерам принимать более обоснованные решения и совершать сделки быстрее, чем вручную.
Еще одним важным применением искусственного интеллекта в высокочастотной торговле является обработка естественного языка, которая включает анализ и интерпретацию данных на человеческом языке, таких как новостные статьи и сообщения в социальных сетях. Анализируя эти данные, трейдеры могут получить представление о настроениях рынка и соответствующим образом скорректировать свои торговые стратегии.
3. Преимущества AI-трейдинга
Эти высокочастотные транзакции на основе искусственного интеллекта работают совсем не так, как человеческие транзакции.
Человеческий мозг вялый, неточный, забывчивый и неспособный к быстрой и высокоточной арифметике с плавающей запятой, которая является навыком, необходимым для анализа больших объемов данных для выявления торговых сигналов. Но компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, с безупречной памятью, идеальным фокусом и неограниченной способностью анализировать огромные объемы данных за миллисекунды.
Таким образом, как и большинство технологий, высокочастотная торговля дает фондовому рынку несколько преимуществ.
Высокочастотные трейдеры обычно покупают и продают активы очень близко к рыночным ценам, что помогает гарантировать, что на рынке всегда есть покупатели и продавцы, что, в свою очередь, помогает стабилизировать цены и снизить вероятность внезапных колебаний цен.
Высокочастотная торговля также может помочь уменьшить влияние неэффективности рынка за счет быстрого выявления и использования неправильной оценки на рынке. Например, алгоритмы высокочастотной торговли могут определять, когда конкретная акция недооценена или переоценена, и совершать сделки, чтобы воспользоваться этими различиями. Такие сделки могут помочь скорректировать неэффективность рынка и обеспечить более точную оценку активов.
4. Недостатки торговли искусственным интеллектом
Но скорость и эффективность также могут повредить рынкам.
Алгоритмы высокочастотной торговли могут очень быстро реагировать на новости и другие рыночные сигналы, вызывая внезапные скачки или падения цен на активы.
Кроме того, финансовые фирмы, занимающиеся высокочастотной торговлей, могут использовать свою скорость и технологии, чтобы получить преимущество перед другими трейдерами, еще больше искажая рыночные сигналы. Волатильность, создаваемая этими чрезвычайно сложными сделками с использованием ИИ, привела к так называемому «внезапному краху» в мае 2010 года, когда акции упали, а затем восстановились в течение нескольких минут, уничтожив рыночную стоимость примерно на 1 триллион долларов, а затем быстро восстановившись.
С тех пор нестабильные рынки стали новой нормой. В исследовании 2016 года мы с двумя соавторами обнаружили, что волатильность (показатель скорости и непредсказуемости роста и падения цен) значительно увеличилась после введения высокочастотной торговли.
Скорость и эффективность, с которой высокочастотные трейдеры анализируют данные, означает, что даже небольшие изменения рыночных условий могут вызвать огромные объемы сделок, что приведет к внезапным колебаниям цен.
Кроме того, исследование, опубликованное в 2021 году мной и несколькими другими коллегами, показало, что большинство высокочастотных трейдеров используют схожие алгоритмы, что увеличивает риск провала рынка. Это связано с тем, что сходство этих алгоритмов приводит к аналогичным торговым решениям по мере увеличения количества трейдеров на рынке.
Это означает, что все высокочастотные трейдеры, вероятно, будут торговать на одной и той же стороне рынка, если их алгоритмы выдают схожие торговые сигналы. То есть все они, скорее всего, попытаются продать на негативных новостях и купить на позитивных. Если на другой стороне сделки никого нет, то рынок рухнет.
5. Войдите в эру ChatGPT
Искусственный интеллект привел нас в новый мир торговых алгоритмов на базе ChatGPT и подобных программ. И эти методы могут усугубить проблему «слишком много трейдеров на одной стороне сделки».
В целом, люди склонны принимать самые разные решения, если позволяют природе идти своим чередом. Но если все будут основывать свои решения на одном и том же ИИ, это может ограничить разнообразие мнений.
Рассмотрим экстремальную нефинансовую ситуацию, когда все полагаются на ChatGPT, чтобы выбрать лучший компьютер для покупки. В это время потребители уже очень склонны к стадному поведению, и они склонны покупать один и тот же товар и модель. Например, обзоры на таких сайтах, как Yelp, Amazon и т. д., побуждают потребителей выбирать из нескольких лучших вариантов.
Поскольку решения, принимаемые чат-ботом на основе генеративного ИИ, основаны на прошлых данных обучения, решения, предлагаемые чат-ботом, будут иметь сходство. Скорее всего, ChatGPT порекомендует всем одну и ту же марку и модель. Это может вывести «эффект стада» на еще более высокий уровень и привести к нехватке определенных продуктов и услуг, а также к серьезному скачку цен.
Это становится еще более проблематичным, когда ИИ принимает решения на основе предвзятой и неверной информации. Когда системы обучаются на предвзятых, устаревших или ограниченных наборах данных, алгоритмы ИИ усиливают существующие предубеждения. ChatGPT и подобные инструменты подвергались широкой критике за фактические ошибки.
Кроме того, поскольку обвалы рынка случаются относительно редко, данных о них немного. Поскольку генеративные ИИ полагаются на обучение данным для обучения, их незнание этого может сделать сбои более вероятными.
Большинство банков, по крайней мере, на данный момент, похоже, не разрешают сотрудникам использовать ChatGPT и подобные инструменты. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs и несколько других банков запретили использование инструментов на своих торговых площадках, сославшись на соображения конфиденциальности.
Но я твердо верю, что как только банки решат свои опасения по поводу генеративного ИИ, они в конечном итоге примут генеративный ИИ. Потому что потенциальные выгоды слишком велики, чтобы их упустить, и вы рискуете остаться позади своих конкурентов.
Но есть и значительные риски для финансовых рынков, мировой экономики и всех остальных, поэтому я надеюсь, что они будут действовать осторожно.
Переводчик: Джейн