AI w handlu algorytmicznym: Jak modele wysokiej częstotliwości osiągają wyniki na rynkach

Zastosowania błyskawicznie rozwijającej się sztucznej inteligencji są praktycznie nieograniczone. Firmy inwestycyjne, a nawet indywidualni inwestorzy giełdowi bardzo szybko dostrzegli potencjał AI w handlu. Na rynku pojawiło się więc wiele start-upów obiecujących wzrost efektywności inwestowania dzięki handlu algorytmicznego. Sama idea nie jest zresztą nowa, ale to bieżący rozwój technologii uczenia maszynowego właśnie teraz pozwala szybciej i efektywniej wdrażać modele AI na rynkach finansowych.

Wzrost inwestycji w spółki zajmujące się AI. Źródło: CBInsights.

A korzyści z zastosowania uczenia maszynowego do analiz giełdowych wydają się być bardzo obiecujące. Jednym z głównych atutów AI jest zdolność do błyskawicznego przetwarzania ogromnych ilości danych. W tradycyjnym podejściu inwestorzy muszą analizować wykresy, czytać raporty finansowe, śledzić wiadomości i wyciągać wnioski. Zajmuje to sporo czasu, ale i wymaga dużej wiedzy oraz doświadczenia. AI natomiast robi to w czasie rzeczywistym i do tego jest dostępne dla każdego, co znacznie zwiększa efektywność podejmowania decyzji inwestycyjnych. W tym artykule przyjrzymy się, jak platforma obrotu akcjami, w połączeniu z wykorzystaniem analiz AI może przynieść wyższą stopę zwrotu z handlu na rynkach i co jeszcze może zaoferować inwestorom.

Rosnące rozmiary handlu algorytmicznego z AI, z prognozą do roku 2030. Źródło: Grand View Research.

Korzyści z handlu algorytmicznego dla inwestorów giełdowych

Szczegółowo te korzyści dla inwestorów przedstawia Maxim Manturov, Dyrektor ds. Analiz Inwestycyjnych we Freedom24, który twierdzi że: "Sztuczna inteligencja (AI), w tym postępy w dziedzinie ogólnej sztucznej inteligencji (AGI), ma już znaczący wpływ na branżę inwestycyjną i będzie ją nadal przekształcać. W 2025 roku i w późniejszym okresie, sztuczna inteligencja będzie wykonywała następujące zadania:

1. Analiza danych: AI przyspiesza przetwarzanie dużych zestawów danych poprzez identyfikację trendów rynkowych, które wcześniej pozostawały niezauważone. Umożliwia to szybszą identyfikację możliwości rynkowych, co jest przydatne zarówno dla inwestorów instytucjonalnych, jak i detalicznych.
2. Robo-doradcy: Postęp w dziedzinie AI sprawia, że ​​zautomatyzowani asystenci finansowi będą prowadzili dokładniejsze i bardziej spersonalizowane działania. Mogą oferować spersonalizowane rozwiązania inwestycyjne dostosowane do ryzyka, celów i możliwości finansowych klienta.
3. Osobiści asystenci finansowi: AGI ma potencjał, aby zastąpić doradców finansowych w podstawowych aspektach: budżetowaniu, zarządzaniu portfelem i długoterminowym planowaniu. Jednak tacy asystenci nie mogą zastąpić ludzkiej intuicji i empatii, szczególnie w sytuacjach stresowych, takich jak kryzys lub zmienność rynku.
4. Prognozowanie ryzyka: Dzięki AGI inwestorzy mogą dokładniej modelować zachowania rynkowe, identyfikować ryzyka i budować bardziej odporne portfele".

Tak więc dzięki uczeniu maszynowemu i analizie danych nienumerycznych (np. sentymentu w mediach społecznościowych, nagłówków prasowych czy transkrypcji z konferencji wynikowych), algorytmy potrafią wykrywać subtelne sygnały rynkowe, które wcześniej mogły zostać zignorowane. Te ukryte wzorce, takie jak nastroje przed dużymi ruchami cenowymi, powtarzalne reakcje rynku na określone wydarzenia czy anomalie w danych makroekonomicznych, mogą być następnie wykorzystywane do generowania sygnałów transakcyjnych.

AI pozwala też na szybszą identyfikację okazji inwestycyjnych, co daje przewagę konkurencyjną. Dla inwestorów instytucjonalnych oznacza to możliwość budowania bardziej zaawansowanych strategii opartych na danych, natomiast inwestorzy indywidualni, korzystając z platform wspieranych AI, na przykład aplikacji inwestycyjnych z analizą przewidywania przyszłych ruchów cenowych, zyskują dostęp do narzędzi, które wcześniej były zarezerwowane tylko dla dużych graczy.

Wspomniani powyżej robo-doradcy mogą usprawnić jeszcze proces decyzji o wyborze akcji dostosowując się w spersonalizowany sposób do kapitału, oczekiwanego ryzyka czy wybranych celów inwestycyjnych danego inwestora, automatycznie rekomendując portfel i proponując rozwiązania skrojone dokładnie na miarę użytkownika.

Dzięki AGI portfel może być też zarządzany w sposób ciągły, reagując na pojawiające się ryzyka praktycznie natychmiast. Na przykład może szybko zmienić strategię z inwestycji w wiele branż na jedną, czy ograniczenie ryzyka w momentach większej zmienności na w gospodarce czy polityce. Co ważne, AGI może także rozpoznać ryzyka systemowe, które są często trudne do uchwycenia przez klasyczne modele statystyczne. Sztuczna inteligencja może bowiem analizować także wiadomości z portali finansowych, co zapewnia jeszcze jeden poziom automatycznej analizy.

Zagrożenia w inwestowaniu z AI

Oczywiście, w zastosowaniach AI w inwestowaniu mogą się także kryć zagrożenia. Gospodarka to bowiem nie tylko liczby, ale przede wszystkim ludzkie emocje. Giełda nigdy nie zachowuje się w sposób całkowicie racjonalny i przewidywalny. AI jest o tyle skuteczne, o ile dysponuje prawidłowymi danymi. Jeśli modele uczą się na niepełnych, zniekształconych lub zmanipulowanych danych, mogą wyciągać błędne wnioski i generować kiepskie rekomendacje inwestycyjne. Może to prowadzić do masowych błędów na rynku, zwłaszcza gdy wiele funduszy opiera swoje decyzje na podobnych algorytmach.

Systemy AI są narażone na cyberataki, zarówno w celu kradzieży danych, jak i zmanipulowania wyników analizy. Co więcej, zaawansowani gracze rynkowi mogą próbować wpływać na zachowanie algorytmów innych uczestników rynku, na przykład przez generowanie sztucznego wolumenu transakcji lub manipulację danymi źródłowymi. To nowe zagrożenia, z jakimi do tej pory nie mieliśmy wiele doświadczenia.

Sztuczna inteligencja może więc oferować ogromne możliwości, ale warto pamiętać, żeby do wyników jej analiz podchodzić ostrożnie i aby ostatecznie samodzielnie podejmować decyzje. Rozwój nowego oprogramowania do handlu algorytmicznego rysuje się jednak ciekawie i z pewnością inwestorzy będą coraz częściej sięgać po to narzędzie.