هل يمكن للذكاء الاصطناعي إدارة محفظتك؟ بروس كيث من InvestorAI يجيب في 'Zero Sum'

يتوسع استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستثمار، من صناديق التحوط ومكاتب التداول الكمي إلى محافظ التجزئة والتنفيذ الآلي.

لكن مع توسع الوصول إلى الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يظهر سؤال أكثر أهمية: هل يمكن للمستثمرين أن يثقوا فعلاً بآلة لإدارة أموالهم؟

يعتقد بروس كيث، الرئيس التنفيذي وأحد مؤسسي InvestorAI، أن التكنولوجيا يمكن أن تحسّن بشكل كبير طريقة استثمار الناس، لكن فقط عندما تُستخدم للمهام الصحيحة.

في أحدث حلقة من Zero Sum، شرح كيث لماذا قد يكون طلب من ChatGPT أو نموذج لغوي كبير آخر أن يخبرك بما تشتريه تالياً نهجًا خاطئًا، ولماذا قد يكون الذكاء الاصطناعي أفضل في قرارات السوق قصيرة الأجل مقارنة بالاستثمار طويل الأجل، وماذا يجب أن يطالب به المستثمرون قبل تسليم رأس المال لاستراتيجية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

مظاهر مختلفة للاستثمار بالذكاء الاصطناعي

تمييز كيث بين الذكاء الاصطناعي العام والنماذج المصممة خصيصًا للاستثمار هو جوهر النقاش.

تُدرّب النماذج اللغوية الكبيرة على الإجابة على الأسئلة باستخدام كميات هائلة من المعلومات.

هذا يجعلها مفيدة لفهم ما حدث في محفظة استثمارية، وتلخيص الأخبار، وشرح سبب تحرك أصل معين.

لكن التنبؤ بتحرك سوق معين هو مسألة مختلفة.

يجادل كيث بأن النماذج الاستثمارية الفعالة تحتاج إلى تحديد أنماط سوقية متكررة، ونقاط الاختراق المحتملة، ونقاط تغيّر هذه الأنماط بدلاً من مجرد استرجاع معلومات متاحة بالفعل على الإنترنت.

للقيام بذلك، اتبعت شركته نهجًا غير تقليدي: تكييف رؤية الحاسوب، نفس التقنية المستخدمة في التعرف على الوجوه والسيارات ذاتية القيادة، لتحليل بيانات السوق.

عن طريق تحويل مجموعات بيانات ضخمة إلى تمثيلات بصرية، يمكن لذكائهم الاصطناعي "رؤية" أنماط اختراق معقدة قد يغفلها المحللون البشريون أو نماذج اللغة النصية تمامًا.

هذا التمييز مهم مع بدء عدد أكبر من مستثمري التجزئة في اعتبار روبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي كمستشارين ماليين غير رسميين.

الميزة الحقيقية في الاستثمار قد تكون معرفة متى تخرج

من الحجج الأكثر إثارة التي طرحها كيث أن الدخول في صفقة أمر نسبيًا سهل. المشكلة الأصعب هي معرفة متى تخرج.

"لا أحد يخبرك متى تخرج."

نقطته الأوسع أن المستثمرين يميلون إلى التركيز بشكل كبير على العثور على الصفقة الفائزة التالية، بينما إدارة المخاطر غالبًا ما تحدد ما إذا كانت هذه المكاسب ستبقى بالفعل.

قال كيث إن الذكاء الاصطناعي مفيد بشكل خاص للقرارات قصيرة الأمد، محددًا تلك النافذة بحوالي شهرين إلى ثلاثة أشهر.

في رأيه، لا يزال البشر أكثر ملاءمة للأحكام طويلة الأجل لأنهم يستطيعون العمل بمعلومات ناقصة ودمج عوامل يصعب على الآلات قياسها.

وهذا يوحي بنموذج هجين بدلاً من نموذج آلي كامل: الآلات تعالج معلومات أكثر بكثير مما يمكن للمستثمر الفردي التعامل معه، بينما يحتفظ البشر بمسؤولية الصورة الأكبر.

يحتاج الاستثمار بالذكاء الاصطناعي إلى مزيد من الشفافية قبل أن يثق به المستثمرون

هذا يثير مشكلة أخرى: كيف يحدد المستثمر ما إذا كانت الاستراتيجية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي فعّالة بالفعل؟

يجادل كيث بأن الصناعة بحاجة إلى معايير أوضح لعرض الأداء.

لا ينبغي أن يكتفي المستثمرون برقم عنوان واحد أو نتيجة باك تيست مبهرة المظهر.

"إذا كان ما تبحث عنه هو التناسق، تناسق المخرجات، تناسق التفوق، فعلى السؤال أن يكون: ما مدى تناسق هذا الشيء؟"

يوصي بالنظر أولاً إلى معدل الفوز ومعدل التفوق، ثم إلى العوائد المتوسطة والانكماشات (drawdowns).

قد تدمر استراتيجية تحقق فوزًا متكررًا رأس المال إذا كانت الصفقات الخاسرة كبيرة بما يكفي.

الاستنتاج واضح: يجب على المستثمرين تقييم أداة الذكاء الاصطناعي كما يقيمون مدير صندوق بشري، بمعيار سجل أداء قابل للتحقق، ومنهجية واضحة وفهم لكيفية تصرفها في الأسواق الصاعدة والهابطة على حد سواء.

الجهات التنظيمية تحاول اللحاق بتكنولوجيا لا تتوقف عن الحركة

يتوقع كيث أيضًا أن تصبح التنظيمات جزءًا رئيسيًا من نقاش الاستثمار بالذكاء الاصطناعي.

قال إن الجهات التنظيمية بطبيعتها تلعب دور اللّحاق، لكنه جادل بأن نهجًا قائمًا على المبادئ قد يكون أكثر فاعلية من محاولة كتابة قواعد مفصّلة لكل تطبيق جديد.

والأهم من ذلك، يؤمن بأن المسؤولية لا يمكن تفويضها إلى الآلة.

بالنسبة للشركات المالية التي تنشر الذكاء الاصطناعي، فهذا يعني الحفاظ على إشراف بشري وضوابط مخاطر ومساءلة حتى عندما تتزايد الأتمتة في صنع القرار.

المرحلة التالية هي ذكاء اصطناعي يفعل أكثر من مجرد توصية صفقات

قد تتجاوز التكنولوجيا في النهاية توليد الإشارات وتنتقل إلى التنفيذ.

قال كيث إن التنفيذ الآلي أصبح شائعًا بالفعل، مع احتمال أن يقرر الذكاء الاصطناعي متى يتداول، ومتى يتوقف، ومتى يعلّق بعد تكبده خسائر.

لكنه شدد على أن ضوابط المخاطر اللازمة يجب أن تُبنى حول النظام قبل أن يسلم المستثمرون إليه مبالغ كبيرة من رأس المال.

قد تكون هذه هي الخطوة الحقيقية التالية للذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية: ليس استبدال المستثمرين تمامًا، بل أن يصبح طبقة متزايدة القوة بين المعلومات والتنفيذ.

عكست توصيات كيث الختامية هذا التوازن. أشار إلى الإنفاق على البنية التحتية في الهند وJSW Steel كأفكار صاعدة، بينما سمّى القيادة في الولايات المتحدة كرأيه الهبوطي و"الاستماع إلى الشباب" كخيار مفاجئ.

تابع الحلقة الكاملة من Zero Sum للمحادثة الكاملة حول الاستثمار المدعوم بالذكاء الاصطناعي والشفافية والأتمتة وما يلزم للثقة في آلة بإدارة أموال حقيقية.