Využití umělé inteligence v investicích: cesta k inteligentnímu a rychlému rozhodování

První pokusy o začlenění umělé inteligence (AI) do investičního procesu se začaly objevovat koncem 80. let 20. století, kdy se do popředí dostala fuzzy logika (forma logiky, která pracuje s neurčitostí a nepřesností namísto přesného binárního rozhodování, které je základem klasické booleovské logiky) a první verze neuronových sítí.

Nadšení z těchto technologií však postupně opadlo a oblast investic se vrátila ke konvenčním statistickým modelům. Nicméně díky tomu, že jsou nyní k dispozici pokročilejší technologie, existuje dobrý důvod se domnívat, že umělá inteligence bude mít v investičním procesu trvalou roli. Především se používání nástrojů umělé inteligence stává hlavním proudem. 

Většina fundamentálních investorů již nyní zapojuje do svého výzkumu kvantitativní screeny a modely. A podle nejnovější studie Invesco Global Systematic Investing Study téměř polovina kvantitativních investorů v nějaké formě začlenila AI do svých investičních procesů, přičemž 10 % ji využívá ve velké míře. Podle další studie společnosti Deloitte navíc naprostá většina investičních manažerů, kteří využívají řešení založená na AI v předinvestiční fázi, tvrdí, že jim pomáhají generovat alfu.

Umělá inteligence není jedinou technologií využívanou v kvantitativním investování. Kvantitativní investování je totiž přístup, který využívá matematické, statistické a počítačové metody k analýze trhů a vytváření investičních strategií. Díky technologickému pokroku, zejména umělé inteligenci a pokročilým algoritmům, dochází k významným změnám v investičním rozhodování. Tyto technologie pomáhají investorům analyzovat obrovské objemy dat, identifikovat vzorce chování trhů a přijímat rychlá rozhodnutí na základě přesné analýzy.

Jak technologie mění investiční strategii?

Dnešní technologie umožňují:

1. Zpracovávat obrovské objemy dat (Big Data):

• Tradiční metody investování jsou z velké části založeny na historických datech a fundamentální analýze. Umělou inteligenci a algoritmy je možné využívat ke zpracování velkých objemů dat v reálném čase, včetně strukturovaných (ceny akcií) a nestrukturovaných dat (např. texty z médií a sociálních sítí);
• Kvantitativní modely mohou analyzovat například náladu na trhu z různých zdrojů (např. Twitter nebo finanční zprávy) a na základě toho předpovídat pohyby cen.

2. Automatizovat obchodní strategie a provádět vysokofrekvenční obchodování (HFT):

• Algoritmické obchodování umožňuje zpracovat tisíce příkazů za sekundu, což je rychlost, které manuální obchodníci nemohou dosáhnout. Využívá mikropohybů na trhu k dosahování zisků;
• Tuto technologii obvykle provozují především velké instituce a hedgeové fondy, které potřebují vysokou frekvenci obchodování. Díky této technologii mohou investiční společnosti provádět větší objemy obchodů s menšími rozdíly mezi nákupními a prodejními cenami, a tím maximalizovat zisky.

3. Zapojit umělou inteligenci a strojové učení (ML) v prediktivní analytice:

• Algoritmy strojového učení umožňují analyzovat a učit se z historických dat a na jejich základě vytvářet prediktivní modely. Na základě těchto modelů pak mohou investoři předpovídat cenové pohyby, trendy nebo chování jednotlivých aktiv;
• Modely hlubokého učení mohou například identifikovat komplexní korelace mezi faktory, které by tradiční statistické metody nemusely odhalit. Může jít například o vzorce obchodního chování nebo makroekonomické faktory ovlivňující ceny aktiv.

Technologie se používají v:

4. Analýze sentimentu a NLP (zpracování přirozeného jazyka):

• NLP je technologie zpracování přirozeného jazyka, která umožňuje analyzovat obrovské množství textových informací, jako jsou zprávy, tiskové zprávy nebo komentáře na sociálních sítích. Díky tomu lze měřit náladu na trhu a zjistit, jak jsou určitá aktiva vnímána;
• Tato analýza pomáhá předpovídat volatilitu, protože pozitivní nebo negativní sentiment ovlivňuje ceny. Na základě výsledků analýzy sentimentu mohou investiční strategie automaticky reagovat na změny sentimentu v reálném čase.

Další oblastí, kde technologie mění investování, je:

5. Řízení rizik a optimalizace portfolia:

• Algoritmy mohou dynamicky analyzovat a řídit rizika, například sledováním volatility, likvidity a dalších parametrů. Na základě této analýzy mohou kvantitativní strategie rychle měnit alokaci portfolia a vytvářet expozici vůči rizikovým aktivům;
• Technologie umožňují průběžnou optimalizaci alokace portfolia s ohledem na výkonnost jednotlivých tříd aktiv. To pomáhá investorům lépe přizpůsobit své portfolio a zmenšit vystavení se riziku neočekávaných změn na trhu. Modely mohou simulovat různé situace a doporučovat optimální strategie.

Očekává se, že využití umělé inteligence v kvantitativním investování projde řadou významných změn a trendů, které mohou zásadně ovlivnit investiční strategie, řízení portfolia i dynamiku samotných finančních trhů. Tyto změny jsou vyvolány technologickým pokrokem, rostoucí dostupností dat a potřebou efektivního a adaptivního rozhodování. Ačkoli v současné době využívá umělou inteligenci k vývoji a testování investičních strategií pouze 29 % systematických investorů, více než tři čtvrtiny z nich očekávají, že tak v budoucnu učiní. Mezi nejčastější současné a očekávané případy využití AI zaměřené na investice patří identifikace vzorců (patterning) a trendů v chování trhu a optimalizace alokace portfolia nebo řízení rizik (v tomto pořadí).