Ma már befektetési szolgáltatók sokasága használja a mesterséges intelligenciát, legutóbbi bejelentése szerint a JPMorgan 15 milliárd dolláros tanuló algoritmus használó hedge fund indítását kérvényezte a szabályozási hatóságoktól. Mindezt dollármilliárdos fejlesztések előzték meg azért, hogy a versenyben őrizni tudja a pozícióit. Morgan Stanley tavaly indította meg a részvények Data Science-en alapuló eszközkezelését, ahol tanulóalgoritmusok hozzák meg a befektetési döntéseket. A LinkedIn -en megjelenő wall street-i álláshirdetésekben ma már nem csak az elemzők, de a brókerek, és befektetésbanki üzletkötők szintjén is felvételi követelmény, hogy kapcsolódó programnyelveket használni tudjanak a jelentkezők.
A Bloomberg, pénzügyek jövője témakörében megjelent cikke szerint a tanuló robotok jelenleg a legforróbb terület a befektetési versenyben. Felhasználás szerint a hedge fundok, az alapvető kutatási feladatoktól a szofisztikált élő kereskedésig nagyon széles körben használják a tanulóalgoritmusokat, kiváltva a humán erőforrások jelentős részét számos területen. A fejlesztések gőzerővel folynak, amit jól mutat a Barcleyhedge éves felmérése, 2019-ben a megkérdezett hedge fund menedzserek 67% használja a mesterséges intelligenciát. Rákérdeztek, a legfontosabb területekre, ahol ezt a technológiát használják és válaszként a menedzserek megjelölték, hogy az ötletgenerálásától, a porfólió szerkezeti kialakításán keresztül, a porfólió átfogó kezeléséig széles körűen alkalmazzák, 25%-uk már az élő kereskedés lebonyolításához is tanulóalgoritmusokat használ. Összehasonlításképpen 2018 májusában megkérdezett hegde fundok 56%-a mondta, hogy gépi tanulást működik náluk, míg egy évvel korában 2017-ben 20%-volt csak ez az arány. A korábbi években az mesterséges intelligenciát inkább a nagy tömegű gyors pontos feladatok elvégzésére használták, szövegbányászás, tömeges adatszűrés, becslések elvégzése, az elmúlt néhány évben a kockázat kezelés és minta felismerések voltak lényegesek, mára egyértelműen a tanulóalgoritmusok témaköre vezet, amiben az önálló gépi döntéseké a főszerep.
Az Eurekahedge mérése szerint ugyan ebben az évben gyengébben teljesítenek, azonban korábbi években a tanulóalgoritmusokon alapuló technológia megvert más számítógépes automata alapokat. Az elemzőház által publikált AI – index az elmúlt 5 év átlaga alapján évi 7,9%-os teljesítménnyel, több mint kétszeresen meghaladja a Eurekahedge CTA/Managed Futures átlagos teljesítményét (3,6%).
A tanulóalgoritmusok lehetőséget jelentenek a vagyonkezelők számára a versenyelőny megszerzésében, az „értelmetlen tanulás” hibajelenség ellenére is. Úgy tűnik hamarosan nélkülözhetetlen lesz ez a technológia. Mindennek láttán kijelenthetjük, hogy végérvényesen megváltozott a befektetési döntéshozatal munkafolyamata, legalább is a mai piaci gyakorlat és a fejlesztésekre elköltött dollármilliárdok egyértelműen ezt mutatják számunkra.
A Bloomberg jövő héten tartja Bécsben a Pénzügyek Jövője című szakmai konferenciát, aminek külön szekciója foglalkozik a mesterséges intelligencia megoldásokkal. Az Axiom Alapkezelő ott lesz a konferencián követve a fejlesztések legfontosabb irányvonalai.
