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

• 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).