Může AI spravovat vaše portfolio? Bruce Keith z InvestorAI v pořadu 'Zero Sum'

Umělá inteligence proniká hlouběji do investování — od hedgeových fondů a kvantitativních obchodních oddělení až po drobné investory a automatizované provádění obchodů.

Jak se však rozšiřuje přístup k nástrojům poháněným AI, objevuje se důležitější otázka: mohou investoři skutečně svěřit svá peníze stroji?

Bruce Keith, generální ředitel a spoluzakladatel InvestorAI, věří, že tato technologie může zásadně zlepšit způsob, jakým lidé investují, ale jen pokud je používána pro správný úkol.

V nejnovější epizodě Zero Sum Keith vysvětlil, proč může být chybou ptát se ChatGPT nebo jiného velkého jazykového modelu, co koupit jako další, proč by AI mohla být lepší u krátkodobých tržních rozhodnutí než u dlouhodobého investování a co by měli investoři požadovat, než svěřují kapitál strategii řízené AI.

Různé aspekty investování pomocí AI

Keithovo rozlišení mezi obecně použitelnou AI a účelově navrženými investičními modely je jádrem diskuse.

Velké jazykové modely jsou trénovány na odpovídání na otázky pomocí obrovského množství informací.

Díky tomu jsou užitečné pro pochopení, co se stalo v portfoliu, shrnutí zpráv a vysvětlení, proč se aktivum pohnulo.

Ale předpovídání konkrétního tržního pohybu je jiný problém.

Keith tvrdí, že efektivní investiční modely musí identifikovat opakující se tržní vzory, potenciální průlomy a momenty, kdy se tyto vzory mění, místo aby pouze dohledávaly informace již k dispozici online.

Aby toho dosáhla, jeho firma zvolila netradiční přístup: přizpůsobila počítačové vidění, stejnou technologii používanou při rozpoznávání obličejů a autonomních vozidlech, k analýze tržních dat.

Překladem obrovských datových sad do vizuálních reprezentací dokáže jejich AI „vidět“ složité vzory průlomů, které by lidským analytikům nebo textově založeným LLM zcela unikly.

Toto rozlišení má význam zejména v době, kdy stále více drobných investorů začíná považovat AI chatboty za neformální finanční poradce.

Skutečná investiční výhoda může být vědět, kdy vystoupit

Jedním z nejzajímavějších Keithových tvrzení je, že vstoupit do obchodu je relativně jednoduché. Těžší je vědět, kdy z něj vystoupit.

"No one tells you when to get out."

Jeho širší pointa je, že investoři se často silně soustředí na nalezení dalšího vítězného obchodu, zatímco řízení rizik často rozhoduje o tom, zda tyto zisky skutečně přežijí.

Keith uvedl, že AI je zvláště užitečná pro krátkodobá rozhodnutí, která definuje zhruba na dva až tři měsíce.

Podle něj jsou lidé nadále lépe vybaveni pro dlouhodobější úsudky, protože dokážou pracovat s neúplnými informacemi a zahrnout faktory, které stroje těžko kvantifikují.

To naznačuje hybridní model spíše než plně automatizovaný: stroje zpracují mnohem více informací, než dokáže jednotlivý investor, zatímco lidé si ponechají odpovědnost za širší kontext.

AI investování potřebuje větší transparentnost, než mu investoři začnou důvěřovat

To otevírá další problém: jak investor rozpozná, zda strategie poháněná AI skutečně funguje?

Keith tvrdí, že průmysl potřebuje jasnější standardy pro prezentaci výkonnosti.

Investoři by se neměli spokojit s jediným hlavním číslem nebo s atraktivně vyhlížejícím backtestem.

"If what you're looking for is consistency, consistency of output, consistency of outperformance, then the question has to be how consistent has this thing been?"

Doporučuje nejprve sledovat míru výher a míru překonání benchmarku, následovanou průměrnými výnosy a propady.

Strategie, která často vyhrává, může stále ničit kapitál, pokud jsou její ztrátové obchody dostatečně velké.

Implikace je jednoduchá: investoři by měli hodnotit nástroj AI podobně jako by hodnotili lidského manažera fondu — podle ověřitelné historie, jasné metodologie a pochopení, jak se chová v rostoucích i klesajících trzích.

Regulátoři se snaží dohnat technologii, která se neustále vyvíjí

Keith také očekává, že regulace se stane zásadní součástí debaty o AI v investování.

Řekl, že regulátoři jsou ze své podstaty ve stavu dohánění, ale argumentoval, že přístup založený na principech může být efektivnější než snaha napsat podrobné pravidla pro každou novou aplikaci.

Nejdůležitější je podle něj to, že odpovědnost nelze přenést na stroj.

Pro finanční firmy nasazující AI to znamená zachovat lidský dohled, rizikové kontroly a odpovědnost i v době, kdy jsou rozhodnutí stále více automatizovaná.

Další fáze bude AI, která umí víc než jen doporučovat obchody

Technologie by se nakonec mohla posunout za generování signálů směrem k provádění obchodů.

Keith uvedl, že automatizované provádění se již stává běžnějším a že AI by mohla rozhodovat, kdy obchodovat, kdy zastavit a kdy přerušit po ztrátách.

Ale zdůraznil, že nezbytné řízení rizik musí být vybudováno kolem systému dříve, než investoři svěří skutečné částky kapitálu.

To může být skutečný další krok AI na finančních trzích: ne nahradit investory úplně, ale stát se stále silnější vrstvou mezi informací a exekucí.

Keithova závěrečná investiční doporučení odrážela tuto rovnováhu. Mezi svými býčími nápady zmínil indické výdaje na infrastrukturu a JSW Steel, zatímco za medvědí sázku označil americké vedoucí tituly a jako divokou kartu uvedl „listening to the youth“.

Podívejte se na celou epizodu Zero Sum pro kompletní rozhovor o investování poháněném AI, transparentnosti, automatizaci a tom, co je potřeba k tomu, aby člověk důvěřoval stroji s opravdovými penězi.