JPMorgan Chase создал набор агентов искусственного интеллекта, которые динамически меняют распределение акций и облигаций в ответ на меняющиеся рыночные условия, и первые результаты привлекают внимание на Уолл-стрит. По данным агентства Bloomberg, которое сообщило об исследовании в пятницу, 10 июля, все восемь агентов, протестированных банком, превзошли традиционный портфель 60/40 с поправкой на риск.

Эта работа является последним признаком того, что ИИ превращается из инструмента повышения производительности сотрудников в механизм принятия инвестиционных решений. Для фирмы размером с JPMorgan — которая уже является одной из наиболее агрессивных компаний, внедряющих ИИ в финансах — это предлагает конкретный взгляд на то, как автономные агенты однажды смогут помочь управлять триллионами клиентского капитала.

Как работали ИИ-агенты

Вместо того, чтобы следовать фиксированному набору активов, агенты были созданы для того, чтобы считывать меняющиеся рыночные условия и на лету перераспределять капитал между акциями и фиксированным доходом. В традиционном управлении портфелем правило 60/40 — 60% акций, 40% облигаций — на протяжении десятилетий было краеугольным камнем стратегии, поскольку оно уравновешивает рост и стабильность. Агенты JPMorgan были напрямую настроены против этого показателя.

Согласно многочисленным отчетам исследования, за два десятилетия исторического моделирования наиболее эффективный агент обеспечил годовую доходность примерно на 0,7 процентного пункта выше, чем классический портфель 60/40. Важно отметить, что такое опережение сопровождалось более низкой волатильностью, а это означает, что агенты получили более высокую доходность на единицу риска — показатель, который больше всего волнует профессиональных инвесторов.

Агенты также превзошли существующую модель рыночного режима JPMorgan, основанную на правилах, структуру, которую банк уже использует для принятия решений о распределении активов. Эта деталь может иметь наибольшее значение: она предполагает, что ИИ не просто соответствовал установленному сценарию, но улучшал сложную модель, которую уже усовершенствовали люди-кванты.

Большое предостережение: бэктесты — это не настоящие деньги

Какими бы впечатляющими ни казались цифры, сам JPMorgan призывает к осторожности. Результаты получены в результате исторического тестирования — воспроизведения рыночных данных за последние два десятилетия через агентов — а не в результате реального инвестирования с реальным капиталом. В финансах бэктесты печально известны тем, что на бумаге они выглядят блестяще, но в реальном мире они дают сбои, где транзакционные издержки, внезапные потрясения и тот простой факт, что будущее никогда не повторяет прошлое, могут разрушить даже самую элегантную стратегию.

JPMorgan предостерегает от рассмотрения моделирования как доказательства того, что ИИ может постоянно превосходить рынки, отмечает Bloomberg. Прошлые результаты, как говорится в старом заявлении об отказе от инвестиций, не являются гарантией будущих результатов — и это заявление об отказе от ответственности с особой силой применимо к непроверенному подходу, основанному на искусственном интеллекте.

Тем не менее, стабильность результатов восьми разных агентов примечательна. Когда один-единственный алгоритм показывает хорошие результаты бэктеста, скептики могут обоснованно винить в этом удачу или переобучение. Когда целое семейство агентов, созданных с разными конфигурациями, превосходит как классический эталон, так и собственную производственную модель банка, это указывает на нечто более систематическое в базовом подходе.

Что это значит для финансов

Эксперимент проводится в тот момент, когда Уолл-стрит стремится глубже внедрить искусственный интеллект в свои основные операции. Банки и управляющие активами последние два года потратили на внедрение искусственного интеллекта для обслуживания клиентов, составления аналитических обзоров и генерации кода — задач, где ошибка может привести к неприятным последствиям, но не к катастрофе. Распределение портфеля — это совершенно другая категория: здесь решение агента напрямую влияет на то, сколько денег заработают или потеряют клиенты.

Исследование JPMorgan показывает, что отрасль приближается к рубежу с более высокими ставками. Если агенты смогут читать рыночные режимы и корректировать риски в режиме реального времени, они смогут в конечном итоге дополнять — а в некоторых случаях заменять — элементы возглавляемых людьми комитетов, которые в настоящее время определяют стратегию распределения в крупных фондах. Эта технология также согласуется с более широким стремлением к «агентному искусственному интеллекту» — системам, которые могут выполнять многоэтапные действия для достижения цели, а не просто отвечать на вопросы.

Дорога вперед

Прежде чем агенты ИИ смогут управлять реальными портфелями в больших масштабах, остается несколько препятствий. Регуляторы все еще пытаются решить, как контролировать автономное принятие финансовых решений, и риск того, что плохо ведущий себя агент усугубит спад на рынке, вызывает настоящую озабоченность. Прозрачность — еще одна проблема: многие из наиболее мощных моделей работают как «черные ящики», и управляющие фондами должны быть в состоянии объяснить клиентам и регулирующим органам, почему портфель был скорректирован.

Также возникает вопрос, что произойдет, если у всех будут одинаковые инструменты. Стратегия, которая превосходит рынок в тестировании на исторических данных, может перестать работать, как только достаточное количество конкурентов развернут аналогичный ИИ, превращая прежнее преимущество в новый базовый уровень.

На данный момент агенты JPMorgan остаются скорее результатом исследования, чем продуктом. Но послание крупнейшего банка США ясно: эра искусственного интеллекта в качестве помощника аналитика Уолл-стрит уступает место чему-то гораздо более амбициозному, и следующие несколько лет определят, смогут ли машины действительно превзойти инвестиции людей, которые их создали.

Чтобы узнать больше о том, как ИИ меняет финансы и промышленность, посетите [домашнюю страницу AI Buzz Wire] (https://aibuzzwire.news).

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →