JPMorgan Chase heeft een reeks kunstmatige intelligentie-agenten ontwikkeld die de allocaties tussen aandelen en obligaties dynamisch verschuiven als reactie op veranderende marktomstandigheden, en de eerste resultaten trekken de aandacht op Wall Street. Volgens Bloomberg, dat het onderzoek op vrijdag 10 juli rapporteerde, presteerden alle acht door de bank geteste agenten beter dan de traditionele 60/40 portefeuille, op een voor risico gecorrigeerde basis.

Het werk is het nieuwste teken dat AI zich ontwikkelt van een productiviteitstool voor werknemers naar de machinekamer van de besluitvorming over investeringen. Voor een bedrijf ter grootte van JPMorgan – nu al een van de meest agressieve aanbieders van AI in de financiële sector – biedt het een concrete kijk op hoe autonome agenten op een dag kunnen helpen biljoenen aan klantenkapitaal te beheren.

Hoe de AI-agenten werkten

In plaats van een vaste mix van activa te volgen, waren de agenten ontworpen om veranderende marktomstandigheden te lezen en kapitaal direct te herverdelen tussen aandelen en vastrentende waarden. Bij traditioneel portefeuillebeheer is de 60/40-regel – 60% aandelen, 40% obligaties – al tientallen jaren een hoeksteenstrategie, omdat deze de balans tussen groei en stabiliteit in evenwicht brengt. De agenten van JPMorgan werden rechtstreeks vergeleken met die benchmark.

Gedurende twintig jaar aan historische simulaties heeft de best presterende makelaar een rendement op jaarbasis behaald dat grofweg 0,7 procentpunt hoger ligt dan de klassieke 60/40-portefeuille, zo blijkt uit meerdere rapporten van het onderzoek. Cruciaal was dat deze outperformance gepaard ging met een lagere volatiliteit, wat betekende dat de agenten betere rendementen per risico-eenheid behaalden – de maatstaf waar professionele beleggers het meest om geven.

De agenten versloegen ook JPMorgans eigen bestaande, op regels gebaseerde marktregimemodel, het raamwerk dat de bank al gebruikt om beslissingen over de toewijzing van activa te sturen. Dat detail is misschien wel het allerbelangrijkste: het suggereert dat de AI niet alleen een vaststaand draaiboek volgde, maar een geavanceerd model verbeterde dat menselijke kwantoren al hadden verfijnd.

Het grote voorbehoud: backtests zijn geen echt geld

Hoe indrukwekkend de cijfers ook klinken, JPMorgan zelf dringt aan op voorzichtigheid. De resultaten zijn afkomstig van historische backtesting – het herhalen van twee decennia aan marktgegevens uit het verleden via de agenten – en niet van live beleggen met echt kapitaal. Backtests zijn in de financiële wereld berucht omdat ze er op papier briljant uitzien, terwijl ze in de echte wereld haperen, waar transactiekosten, plotselinge schokken en het simpele feit dat de toekomst het verleden nooit herhaalt zelfs de meest elegante strategie kunnen uithollen.

JPMorgan heeft gewaarschuwd om de simulaties niet te behandelen als bewijs dat AI consistent beter kan presteren dan de markten, merkte Bloomberg op. In het verleden behaalde resultaten zijn, zoals de oude beleggingsdisclaimer luidt, geen garantie voor toekomstige resultaten – en die disclaimer is extra van toepassing op een ongeteste, AI-gestuurde aanpak.

Toch is de consistentie van het resultaat voor acht verschillende agenten opmerkelijk. Wanneer een enkel algoritme sterke backtestcijfers publiceert, kunnen sceptici redelijkerwijs de schuld aan geluk of overfitting geven. Wanneer een hele familie van agenten, gebouwd met verschillende configuraties, allemaal zowel een klassieke benchmark als het eigen productiemodel van een bank verslaan, wijst dit in de richting van iets systematischers aan de onderliggende aanpak.

Wat het betekent voor de financiën

Het experiment komt tot stand op een moment waarop Wall Street racet om AI dieper in zijn kernactiviteiten te integreren. Banken en vermogensbeheerders hebben de afgelopen twee jaar AI ingezet voor klantenservice, onderzoekssamenvattingen en het genereren van codes: taken waarbij een fout beschamend maar niet catastrofaal is. Portefeuille-allocatie is een geheel andere categorie: hier heeft het oordeel van een agent rechtstreeks invloed op hoeveel geld klanten verdienen of verliezen.

Uit het onderzoek van JPMorgan blijkt dat de sector op weg is naar de grens waar hogere belangen op het spel staan. Als agenten marktregimes kunnen lezen en risico's in realtime kunnen aanpassen, kunnen ze uiteindelijk elementen aanvullen – of in sommige gevallen vervangen – van de door mensen geleide comités die momenteel de toewijzingsstrategie voor grote fondsen bepalen. De technologie sluit ook aan bij een bredere drang naar 'agentische AI', systemen die in meerdere stappen actie kunnen ondernemen om een ​​doel te bereiken in plaats van alleen maar vragen te beantwoorden.

De weg vooruit

Er zijn nog verschillende hindernissen voordat AI-agenten echte portefeuilles op grote schaal kunnen beheren. Toezichthouders worstelen nog steeds met de manier waarop ze toezicht kunnen houden op autonome financiële besluitvorming, en het risico dat een slecht gedragende agent een marktdaling versterkt, is een reële zorg. Transparantie is een ander probleem: veel van de krachtigste modellen werken als 'zwarte dozen' en fondsbeheerders moeten aan klanten en toezichthouders kunnen uitleggen waarom een ​​portefeuille is aangepast.

Er is ook de vraag wat er gebeurt als iedereen over hetzelfde gereedschap beschikt. Een strategie die de markt in een backtest verslaat, kan niet meer werken zodra voldoende concurrenten vergelijkbare AI inzetten, waardoor een voormalige voorsprong in de nieuwe basislijn wordt omgezet.

Voorlopig blijven de agenten van JPMorgan eerder een onderzoeksresultaat dan een product. Maar de boodschap van de grootste bank van de Verenigde Staten is duidelijk: het tijdperk van AI als assistent van Wall Street-analisten maakt plaats voor iets veel ambitieuzers, en de komende jaren zullen bepalen of machines werkelijk meer kunnen investeren dan de mensen die ze hebben gebouwd.

Bezoek de AI Buzz Wire homepage voor meer informatie over hoe AI de financiële sector en de industrie opnieuw vormgeeft.

Lees meer AI-nieuws →