Poate AI să îți gestioneze portofoliul? Bruce Keith de la InvestorAI răspunde în „Zero Sum”

Inteligența artificială pătrunde tot mai adânc în investiții, de la hedge fund-uri și birouri de tranzacționare cantitativă până la portofolii de retail și execuție automatizată.

Dar pe măsură ce accesul la instrumente bazate pe AI se extinde, apare o întrebare mai importantă: pot investitorii să aibă cu adevărat încredere unei mașini cu banii lor?

Bruce Keith, CEO și cofondator al InvestorAI, crede că tehnologia poate îmbunătăți dramatic modul în care investesc oamenii, dar doar atunci când este folosită pentru sarcina potrivită.

Vorbind în cel mai recent episod al emisiunii Zero Sum, Keith a explicat de ce a cere ChatGPT sau unui alt model lingvistic mare să-ți spună ce să cumperi în continuare poate fi o abordare greșită, de ce AI ar putea fi mai bună la decizii pe termen scurt decât la investiții pe termen lung și ce ar trebui să ceară investitorii înainte de a încredința capitalul unei strategii conduse de AI.

Aspecte diferite ale investițiilor cu AI

Distincția lui Keith între AI de uz general și modele de investiții specializate este esențială pentru discuție.

Modelele lingvistice mari sunt antrenate să răspundă la întrebări folosind cantități enorme de informații.

Asta le face utile pentru a înțelege ce s-a întâmplat într-un portofoliu, pentru a rezuma știrile și pentru a explica de ce s-a mișcat un activ.

Dar prognozarea unei mișcări specifice de piață este o problemă diferită.

Keith a susținut că modelele eficiente de investiții trebuie să identifice tipare recurente de piață, potențiale breakout-uri și momentele în care acele tipare se modifică, în loc să recupereze pur și simplu informații deja disponibile online.

Pentru asta, firma sa a adoptat o abordare neconvențională: adaptarea viziunii computerizate, aceeași tehnologie folosită în recunoașterea facială și în mașinile autonome, pentru a analiza datele de piață.

Prin transformarea unor seturi masive de date în reprezentări vizuale, AI-ul lor poate „vedea” tipare complexe de breakout pe care analiștii umani sau modelele lingvistice bazate pe text le-ar rata complet.

Acea distincție contează pe măsură ce tot mai mulți investitori de retail încep să trateze chatbot-urile AI ca sfătuitori financiari informali.

Adevăratul avantaj în investiții poate fi să știi când să ieși

Unul dintre cele mai interesante argumente ale lui Keith este că intrarea într-o tranzacție este relativ ușoară. Problema mai dificilă este să știi când să ieși.

"Nimeni nu îți spune când să ieși."

Punctul său mai larg este că investitorii tind să se concentreze intens pe găsirea următoarei tranzacții câștigătoare, în timp ce managementul riscului determină adesea dacă acele câștiguri supraviețuiesc.

Keith a spus că AI este deosebit de utilă pentru decizii pe termen scurt, definind acel interval la aproximativ două până la trei luni.

Oamenii, în opinia sa, rămân mai potriviți pentru judecăți pe termen lung pentru că pot lucra cu informații incomplete și pot încorpora factori pe care mașinile îi cuantifică dificil.

Asta sugerează un model hibrid în locul unuia complet automat: mașinile procesează mult mai multe informații decât poate un investitor individual, în timp ce oamenii păstrează responsabilitatea pentru tabloul de ansamblu.

Investițiile cu AI necesită mai multă transparență înainte ca investitorii să le poată avea încredere

Aceasta ridică o altă problemă: cum poate un investitor determina dacă o strategie alimentată de AI funcționează cu adevărat?

Keith susține că industria are nevoie de standarde mai clare pentru prezentarea performanței.

Investitorii nu ar trebui să se mulțumească cu o singură cifră de titlu sau cu un backtest care arată impresionant.

"Dacă ceea ce cauți este consistența, consistența rezultatelor, consistența depășirii performanței, atunci întrebarea trebuie să fie cât de consecventă a fost această strategie?"

El recomandă să se analizeze mai întâi rata de câștig și rata de depășire a benchmarkului, urmate de randamentele medii și retragerile (drawdowns).

O strategie care câștigă frecvent poate totuși să distrugă capitalul dacă pierderile din tranzacțiile pierzătoare sunt suficient de mari.

Implicația este simplă: investitorii ar trebui să evalueze un instrument AI în același mod în care ar evalua un manager de fond uman, cu un istoric verificabil, metodologie clară și o înțelegere a modului în care se comportă atât în piețele în creștere, cât și în cele în scădere.

Regulatorii încearcă să țină pasul cu o tehnologie în continuă mișcare

Keith se așteaptă, de asemenea, ca reglementarea să devină o parte importantă a dezbaterii despre investițiile cu AI.

El a spus că reglementatorii joacă în mod inerent rolul de a recupera decalajul, dar a susținut că o abordare bazată pe principii ar putea fi mai eficientă decât să încerci să scrii reguli detaliate pentru fiecare aplicație nouă.

Cel mai important, el crede că responsabilitatea nu poate fi externalizată către mașină.

Pentru firmele financiare care implementează AI, asta înseamnă menținerea supravegherii umane, a controalelor de risc și a responsabilității chiar și atunci când deciziile devin din ce în ce mai automatizate.

Următoarea fază este AI care face mai mult decât să recomande tranzacții

Tehnologia ar putea în cele din urmă să depășească generarea de semnale și să treacă la execuție.

Keith a spus că execuția automatizată devine deja mai comună, AI-ul putând decide când să tranzacționeze, când să oprească și când să facă pauză după pierderi.

Dar el a subliniat că controalele de risc necesare trebuie construite în jurul sistemului înainte ca investitorii să îi încredințeze sume semnificative de capital.

Aceasta poate fi adevărata etapă următoare pentru AI pe piețele financiare: nu înlocuirea completă a investitorilor, ci transformarea într-un strat din ce în ce mai puternic între informație și execuție.

Recomandările finale de investiții ale lui Keith reflectau acel echilibru. El a menționat cheltuielile pentru infrastructură din India și JSW Steel printre ideile sale optimiste, în timp ce a desemnat leadership-ul SUA drept opinia sa pesimistă și „a asculta tinerii” drept wildcard.

Urmăriți episodul complet al emisiunii Zero Sum pentru întreaga conversație despre investițiile susținute de AI, transparență, automatizare și ce este necesar pentru a încredința unei mașini bani reali.