Ölüm zilini duyanlar için: AI adım adım yaklaşıyor, 230.000 Wall Street işini kaybedecek
Yazar: Peggy Chang
Xin Zhiyuan Rehberi Wall Street son iki yılda büyük çapta işten çıkarmalar yaşadı ve Goldman Sachs'ın 600 tüccardan yalnızca ikisi kaldı. 2025 yılına kadar 230.000 Wall Street'in yapay zeka ile değiştirileceği tahmin ediliyor. AI gerçekten verimliliği büyük ölçüde artırabilir ve maliyetleri düşürebilir, ancak finansal piyasadaki hızlı değişiklikler nedeniyle AI, insanların kalplerini ölçemez. AI adım adım Wall Street'e yaklaşırken, insanların hala bir şansı var.
Tüccarların dikkatine: Wall Street yeni bir döneme giriyor.
2015'ten beri, Wall Street'teki büyük finans kurumları işten çıkarılıyor: Aralık 2015'te Morgan Stanley, dünya çapında 1.200 çalışanı işten çıkaracağını açıkladı; Ocak 2016'da, Credit Suisse Londra'da 1.800 çalışana işten çıkarma uyarısı verdi; Mart 2016 Aralık ayında, Japonya'nın en büyük yatırım bankası Nomura Securities, Kuzey Amerika'daki personelinin% 20'sini işten çıkaracağını söyledi; Şubat 2017'de yabancı basında, Goldman Sachs'ın 600 tüccarından yalnızca 2'si olduğunu bildirdi.
Bir zamanlar parlak yatırım bankacıları artık yapay zekanın yerini alma riskiyle karşı karşıya. Bir finansal hizmetler danışmanlık firması olan Opimas, 2025 yılına kadar Wall Street'in yalnızca AI'nın popülaritesi nedeniyle çalışanlarını% 10 azaltacağını veya yaklaşık 230.000 kişinin yapay zekayla yer değiştireceğini tahmin ediyor. Birden, "AI Wall Street'i işgal edecek" ve "AI, tüccarların ve hedge fon yöneticilerinin yerini alacak" gibi konuşmalar yaygınlaştı.
Yapay zeka, finansal işlemlerde nasıl uygulanır?
Finansal işlemlerin özü, işlemin konusunu temellere, teknik modellere veya iç bilgilere dayanarak analiz etmek ve yargılamak ve ardından siparişlerin alım satımını tamamlamaktır. Büyük miktarda bilgi ve insan karakterinin kaçınılmaz zayıflığı nedeniyle, nicel yatırım popüler hale geldi. Geleneksel nicel yatırım matematik, istatistik ve bilgisayar bilgisini içerir. Ana yöntemler arasında yapay zeka, veri madenciliği, dalgacık analizi, destek vektör makineleri, fraktal teori ve stokastik süreçler yer alır. Kantitatif yatırımın özü, hisse senedi fiyatları, işlem hacmi, makro veriler ve listelenen şirket hesapları gibi verileri çeşitli göstergelere dönüştürmek, modeller oluşturmak ve modellerin oluşturduğu talimatlarla doğrudan işlem yapmaktır.
Yapay zekanın gelişmesiyle birlikte, nicel yatırım analizinde doğal dil işleme, makine öğrenimi, sinir ağları, genetik algoritmalar vb. Dahil olmak üzere birçok teknoloji kullanılabilir. Xinzhiyuan'a tanıtılan bir fon analisti, "Çok faktörlü modelleri iyileştirmek ve metinleri analiz etmek ve anlamak için yapay zeka algoritmalarını kullanmak gibi nicel yatırımda yapay zekanın uygulanmasına ilişkin birçok tartışma var."
Hong Kong'da bir riskten korunma fonu için çalışan bir nicel araştırmacı da şunları söyledi: "Alpha stratejileri için yapay zeka, çok faktörlü modellere daha boyutlu bilgiler sağlayabilir. Örneğin, daha önce sadece bazı temel bilgileri dikkate alabiliyorduk, ancak şimdi yapabiliriz Haber duyguları gibi sıcak bilgiler eklemek için yapay zekada doğal dil işlemeyi kullanın. "
JPMorgan Chase, AI'yı en aktif şekilde kucaklayan yatırım bankalarından biridir. Geçen yıl JPMorgan Chase, global hisse senedi algoritması iş biriminde işlemleri yürütmek için LOXM adlı bir AI kullanacağını söyledi. Bankanın Avrupa'daki deneylerine göre, LOXM'nin etkinliği geleneksel ticaret yöntemlerinden çok daha yüksektir. LOXMin sorumluluğu, müşteri işlem emirlerini en iyi fiyatla ve en yüksek hızda yürütmektir - nasıl satılacağı gibi çeşitli sorunları çözmek için geçmişte milyarlarca işlemden (hem gerçek işlemler hem de simülasyonlu işlemler) öğrendiği dersleri kullanarak Piyasa fiyatlarını etkilemeden büyük paylar verin. Bu AI, "derin takviyeli öğrenmeye" dayalıdır ve milyonlarca tarihsel durumdan öğrenebilir.
UBS (UBS) ayrıca müşterilerin işlem sonrası yapılandırma taleplerini işlemek için yapay zekayı dağıtarak her görev için 45 dakikaya kadar insan gücü tasarrufu sağladı. UBS ayrıca müşterilerin ticarette piyasa dalgalanmalarından yararlanmasına yardımcı olmak için AI kullanıyor.
Yatırım bankalarına ek olarak, büyük hedge fonları da ticaret için AI kullanıyor. Two Sigma, Renaissance Technologies, Bridgewater ve Point72 gibi fonların tümü, AI teknolojisini ticaret sistemine dahil edeceklerini açıkladı.
Çin'de, Çin Varlık Yönetimi ve Microsoft Asya Araştırma Enstitüsü, geçtiğimiz yıl stratejik bir işbirliğine ulaşarak, finansal hizmetler alanında yapay zeka uygulamasına yönelik stratejik işbirliği araştırması yapacağını duyurdu.
Eski favorinin yerini yapay zeka mı alacak?
2015 yılından bu yana, Bank of America Merrill Lynch, Standard Chartered, Deutsche Bank, Bank of America, Goldman Sachs vb. Gibi büyük Avrupa ve Amerikan bankaları işten çıkarmalar yapıyor Bazı yerel medyada tüccarların yerini algoritmik borsalar aldığını söyleyen makaleler yayınladı. Aslında bu ifade doğru değil.
Birincisi, Wall Street'te işten çıkarılmış tüccarlar, bağımsız ticaret haklarına sahip olan ve kopyalanması zor olan tescilli tüccarlar yerine yer tüccarları, üst düzey tüccarlar, piyasa yapıcılar ve satıcı satışlarıyla sınırlıdır.
Çin'de insanlar, bir tüccarın genellikle alıcıda (yatırım bankası tescilli departmanı, halka arz / hedge fonu, varlık yönetimi şirketi vb.) Veya bireyde tescilli bir tüccara atıfta bulunduğunu anlar; uluslararası pazarda "tüccar" satıcı tüccarı ifade eder , Genellikle aracı kurumlarda, yatırım bankası satıcı departmanlarında ve piyasa yapıcılarda.
Bu nedenle, satış tarafı tüccarları, yapay zekanın yerini alma riskiyle karşı karşıyadır. JP Morganın küresel hisse senedi elektronik ticaret birimi başkanı Daniel Ciment, piyasaya değişiklik getiremeyen bireysel tüccarların değiştirileceğini söylemişti. Ancak bağımsız ticaret yeteneklerine sahip tescilli tüccarlar, algoritmik ticaretten önemli ölçüde etkilenmedi.
Endişelenmesi gerekenler sadece satıcı tüccarlar değil, aynı zamanda hedge şirket fonu yöneticileridir.
Man Group CEO'su Luke Ellis, yavaş bir endüstri konsolidasyonu dalgasının gelmesini bekliyor. Londra'daki 103,5 milyar dolarlık şirket, makine öğrenimini kullanan çeşitli yüksek riskli yatırım fonlarına yaklaşık 13 milyar dolar yatırım yaptı. Yapay zekanın 10 yıl içinde şirketin kendi kendini yöneten departmanlarının menkul kıymetleri seçmesine yardımcı olmaya kadar şirketin tüm alanlarında rol oynayacağını söyledi.
Ellis, "Bilgi işlem gücü ve veri üretimi şu anki hızda artmaya devam ederse, makine öğrenimi 25 yıl içinde yatırım yönetiminin% 99'unu içerebilir. Makine öğrenimi her yerde olacak."
Birçok finans kurumu artık sosyal medya ve cep telefonu verilerini izlemek, şirket faydalarını ve satış hızını analistlerden daha hızlı tahmin etmek ve belgelerden kısa satış yapmak için yönetici görüşlerini yorumlamak için AI kullanıyor.
20 yıl önce, Vasant Dhar bir makine öğrenimi koruma fonu kurdu ve şunları söyledi: "Makine, potansiyel yatırım fırsatlarını keşfetmek için daha önemsiz işler yapacak. Makine hipotezler üretip test edebilir ve ardından insanlara madenciliğe devam etmenin değerli olup olmadığını söyleyebilir. Makineler yatırım verir. Daha fazla değer katıyor ve insan işinin doğasını değiştiriyor. "
2011 Nobel Ekonomi Ödülü sahibi ve Amerikalı bir ekonomist olan Thomas Sargent de geçtiğimiz günlerde bir konuşmasında yapay zekayı destekledi. Yapay zekanın finans sektörüne daha entegre olduğunu söyledi. "Herkes yapay zekanın tahmin etmenin iyi bir yolu olduğunu düşünüyor. Sözde kavramın finansal tahminler yapmak için yapay zeka ve istatistik kullandığı görülüyor. Çin şu anda bir yetenek havuzu, özellikle istatistik ve bilgisayarlar. Önümüzdeki pek çok yetenek var. Yapay zekanın farklı şirket ve kurumlarda kullanılabileceğine ve entegre edilebileceğine inanıyorum. Bu teknolojiler çok heyecan verici. "
Ancak AI ile ticaret yapmanın sınırlamaları da açıktır. AI, onu desteklemek için bir dizi programa ve algoritmaya ihtiyaç duyar ve "rutinleri" olan ve süreci takip eden bazı görevleri yerine getirmek için daha uygundur, ancak sorunları açık kurallar olmadan çözemez. Vasant Dhar, ABD'deki subprime mortgage krizi tekrar olursa, AI'nın hiçbir şey yapamayacağını söyledi. Her kriz farklı olduğu için, AI bir yargıya varmak için yeterli tarihsel veriyi elde edemez.
Geçen yıl 18 Ekim'de, EquBotLLC ve ETF ManagersGroup tarafından ortaklaşa başlatılan dünyanın ilk yapay zeka ETF fonu AIEQ doğdu. Bu fon, IBM'in yapay zeka platformu Watson'a dayalıdır ve kurumsal duyuru belgeleri, üç aylık mali raporlar, haberler ve sosyal makaleler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere Amerika Birleşik Devletleri'nde listelenen 6.000 hisse senedinin temel analizini sürekli olarak gerçekleştirir. Mevcut ekonomik durum ve gelecek eğilimlerden yola çıkılarak derinlemesine analizler yapıldıktan sonra 70 hisse senedi içeren bir yatırım portföyü seçilir. Hisse senetleri seçildikten sonra, ETF Yöneticileri Grubundan bir fon yöneticileri ekibi yatırım portföyünü tartacaktır.
İşlemden üç gün önce, AIEQ ABD borsasından daha iyi performans göstererek% 0,83'lük bir getiri elde etti. Çarpıcı bir başlangıçtan sonra, bu yapay zeka fonunun performansı tatmin edici değildi. Geçen yıl Ekim ortasından Kasım ortasına kadar, AIEQ'nun net değeri minimumda 24 yuan'ın biraz üzerine düştü ve% 4'ün üzerinde tek bir aylık düşüş oldu. 2017 sonu itibariyle, AIEQ% 0.6 yükseldi ve ABD S&P 500 endeksi% 3.39 yükseldi. Genel olarak, AIEQ piyasanın altında performans göstermeye devam ediyor.
Kamuya açık bilgi eksikliği nedeniyle, AIEQ'nun son dönemdeki gerilemesinin nedenini yargılamak hala zor. Bazı yatırımcılar, AIEQ'nun hisse senedi seçiminin sonuçlarının agresif ve agresif olduğuna ve getirilerde büyük dalgalanmalara yol açtığına inanıyor. Ek olarak, yapay zekanın doğasında var olan "kara kutu sorunu" perspektifinden bakıldığında, insanlar yapay zekanın kararının nedenlerini içeriden ve dışarıdan analiz edemezler, bu da kendileri tarafından yapılan sonuçların düzeltici nedenlerden yoksun olmasına ve ayırt edilememesine neden olur.
Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü'nden bir doktora süpervizörü, Qianxun Teknolojisi başkanı ve Şangay Borsası'nın eski baş mühendisi Bai Shuo, Xin Zhiyuan'a şunları söyledi: "Yapay zeka uygulaması, yapay zeka kantitatif stratejilerinin uygulanmasına eşit değil. Şu anda, endüstrinin yapay zeka kantitatif stratejileri üzerinde hiçbir etkisi yok. Sonuç olarak, önemli performans avantajları olan herhangi bir kamuya açık yapay zeka kantitatif stratejisi görmedim. Bununla birlikte, yapay zeka uygulamaları gerçekten de veri toplama, hazırlama ve analiz verimliliğini artırabilir ve toplam maliyeti düşürebilir. Yani yapay zeka kesin mi? Para kazanmak zor, ancak para biriktirmek çok mümkün. "
AI yatırımının karşılaştığı zorluklar nelerdir?
Şu anda, finansal işlemlerde yapay zeka uygulamaları gittikçe artıyor, ancak yine de rasyonel olarak ele alınması gereken birçok zorluk var.
PricewaterhouseCoopers analisti Zhao Yue, Xinzhiyuan'a finansal piyasanın oldukça rasgele olduğunu, piyasa ölçeğinin çok büyük olduğunu, piyasa fiyatlarını etkileyen çok fazla faktör olduğunu ve yasanın güçlü olmadığını söyledi.Yapay zeka sadece tek taraflı tahminlerde bulunabilir ki bu zor. Yatırım kazanma oranını doğru bir şekilde değerlendiren uzman bir model oluşturun. Yabancı hedge fonlarının yapay zekaya girme girişimleri aslında geleneksel nicel yatırımın türevleridir ve en fazla bazı yapay zeka algoritma teknolojilerini uygulamışlardır.
Buna ek olarak, Çin finans piyasasının kısa geçmişi nedeniyle finans şirketleri, AI geliştirme talebinden çok daha yüksek veri yapılandırma ihtiyaçları ile karşı karşıya. Büyük miktarda tarihsel veri henüz elektronik değildir ve çok sayıda finans şirketi tarafından üretilen yeni veriler bile hala yapılandırılmamış bir formattadır.
Shanghai Securities News'e göre, Junyao Investment'ın genel müdürü Shen Xianneng, yatırımda kullanılan yapay zekanın "algılama, biliş, akıl yürütme, öğrenme ve uygulama" gibi akıllı özelliklere sahip olması gerektiğine inanıyor, ancak bunu başarmak için Amaç kolay değil.
"Özellikle, yatırımda yapay zeka uygulaması iki ana adımı kapsamalıdır. Biri, modeli eğitmek ve kademeli olarak kazanan bir algoritma modeli oluşturmak için devasa pazar verilerini kullanmak, diğeri ise algoritma modelini belirli senaryolara uygulamaktır. Örneğin, sermaye piyasasına gerçek yatırım. "Shen Xianneng dedi. Bu aşamada her ikisini de başarmak zordur.
Olgunlaşmamış teknoloji geliştirmeye ek olarak, hem finans hem de yapay zeka ile yetenekler de azdır. Zhao Yue, Xin Zhiyuan'a şunları söyledi: "Hem finans hem de yapay zekayı anlayan çok az sayıda yerli yetenek var ve yetenekler, finans kurumlarından çok teknoloji şirketlerine gitmeye daha meyilli. Akademik çevrede, çoğu bilgisayar akademisyeni başvuruları yazmaktan çekiniyor. Tez. Yani finans alanındaki yapay zekanın teknik derinliği yeterli değil. "
Alarm zili çaldı, insanlığın hala bir şansı var
Bloomberg, Wall Street finans kurumlarının birçok yöneticisiyle röportaj yaptı ve bir dizi otomatik ticaret çizelgesi hazırladı. Kırmızı kutunun altındaki siyah metin, makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme (NLP), robotik süreç otomasyonu (PRA) ve tahmine dayalı analiz (PA) dahil olmak üzere işlem sürecinde kullanılan yapay zeka teknolojisidir.
Satıcılardan alıcılara, hisse senetlerinden tahvillere kadar, yapay zekanın insanlara yardım etme / değiştirme eğilimi durdurulamaz. Ancak hızla değişen finans piyasasında ticaret ve yatırımın insan bilgeliğini bırakamayacağı kesindir.
Borsa tanrısı Buffett bir keresinde şöyle demişti: "İyi yatırım yapmak için yalnızca normal bir kişinin IQ'suna sahip olmanız gerekir." Bunun nedeni, menkul kıymet yatırımlarının bilim ve sanatın bir bileşimi olmasıdır. Örneğin, bir şirketin EPS ve ROE'sini hesaplarken, rasyonel bir analiz gereklidir. Ama ayrıca, yatırım sanata, yani insan doğasını düşünmeye dikkat etmelidir. Bu, yapay zeka için büyük bir zorluktur.
Çin Varlık Yönetimi Yatırım Direktörü Yang Kun, bu konuda derinlemesine bir analiz yaptı.
"Her şeyden önce, insan zihnini nasıl ölçebiliriz, yatırım karar verme sürecinin analizi ve özellikleri nasıl çıkarırız. Bu çok büyük bir problem. Sözde insan zihni tahmin edilemez. Bu açıdan, gelişmiş algoritmalar son derece önemlidir, ancak Bu özellikleri çıkaramayız. İnsanların karar vermesinin temel modellerini bilmiyoruz. Algoritma ne kadar iyi olursa olsun, korkarım zeki bir kadının pirinçsiz yemek pişirmesi zor.
Borsanın insanlardan oluştuğunu ve insanların bilgi ve öğrenme yeteneklerine sahip oldukları için Go veya diğer satranç ve kart oyunlarından farklı olduğunu biliyoruz. Geçmişte birçok ölçüm süreci zor bir problemle karşı karşıya kaldı.Bir kanunu ve bir özelliği özetledikten sonra tükenecek çünkü insanlar bu özelliklerin farkına vardıktan sonra davranışlarını değiştirecekler, bu da yinelemeli verilerin çok çok yüksek olduğu anlamına geliyor. Go, satranç ve kart oyunlarının ve hatta görüntü tanımanın gerekliliklerinin aksine, insan davranışını tahmin etmek zordur. Elbette Microsoft bilim adamları bize bunun imkansız olmadığını söylüyor Bilim adamları hala çok güçlüler, bu yüzden IQ 200 çok önemli. "
Ancak finans pratisyenleri için alarm zili çaldı: dünya süreksiz, AI hızlı bir hızda ilerliyor; gayret en iyi stratejidir.
