Digitalizáció nélkül ma már elképzelhetetlen lenne a részvényelemzői munka, ismerjük a fokozatokat, vagyis szép sorban a számítógép, majd az internet, végül pedig a mesterséges intelligencia mindent megváltoztatott. Ugyanakkor a szakma arra is figyelmeztet, hiába érkezett meg a gyors számolás és a végtelen tudástárolás mellett az emberi tanuláshoz hasonló „önképzés” is a gépi elemzés világába, egy jó elemző megérzései, rálátása, intuíciói még mindig nélkülözhetetlenek a piacon.
A mesterséges intelligencia (vagy angolul AI) elképesztő ütemben érte el a tőkepiacokat. Itt az amerikai tapasztalatokat összefoglaló írásban, jól láthatjuk, hogy a befektetési szolgáltatások minden területén alkalmaznak már a cégek mesterséges intelligenciát.
Vannak ilyen szolgáltatást kínáló szakcégek is bőven, a teljesség igénye nélkül ilyen a Finchat a Brandwatch, vagy az SBI.
Kellenek-e emberek?
Rengeteget hallhatunk arról is, hogy milyen munkakörök szűnhetnek meg azzal, ha a mesterséges intelligencia megérkezik a gyakorlatba. Már maga a digitalizáció során is adta magát, hogy minden olyan adatelemzői, számítási feladatokat végző munkakör leváltható, ahol a gépek összehasonlíthatatlanul gyorsabbak és pontosabbak, mint a humán munkaerő.
De azért sokszor azzal áltathattuk magunkat, hogy mi valami tapasztalatot, nem programozható tudást, analitikus képességet még tudunk, amit a gépek nem, vagyis elemzőnek, újságírónak, pszichológusnak, diagnózist végző orvosnak még nem a gépeket használjuk, hanem döntően az embereket.
Csak aztán megjelentek a tanulni is képes gépek, és hirtelen önreflexív kereskedési robotok kezdtek el a tőzsdén üzletet kötni, és bár az újságírók és az elemzők még mindig tartják magukat, itt is adódik a feltételezés, hogy az AI alkalmazások teljesen lecserélhetik a humán elemzőket.
Már most használják a mesterséges intelligenciát
Ha azt feltételezzük, hogy a nagyon drága technológiákat ott tudják megfizetni, ahol az a legnagyobb pénzügyi hasznot hozza, joggal adódik az a gondolat is, hogy ugyan melyik szektor lehetne erre alkalmasabb, mint a dollármilliárdokkal játszó nemzetközi tőkepiac. Ebben a szegmensben ugyanis nem azt az 1.0-ás AI-verziót használják, amiken még jókat nevetünk, vagyis nem a Chat GPT és hasonlók ügyes, vicces, de valójában még pontatlan válaszait, amire nem lehetne vagyonok sorsát rábízni.
Hanem sokkal drágább, sokkal jobb megoldásokat, és ne is legyenek kétségeink, egyáltalán nem a jövőről beszélünk, az értékpapírszakma már ma is tele van mesterséges intelligenciával, De, mint látni fogjuk, a jó munkaerő iránti igény sem apad.
A tőzsdei elemzés metamorfózisa
A tőzsdék az elmúlt években befektetői szempontból is a mesterséges intelligenciáról szóltak, a legjobban, az Nvidia és társai, vagyis az AI sztárjai hasítottak. Aki tőzsdézik, biztosan hallott és agyalt a mesterséges intelligenciáról.
Ha a személyi számítógépek és az internet megjelenése volt az első két forradalmi technológia, ami átalakította a részvények kiválasztásának több száz éves folyamatát, akkor a harmadik és még ezeknél is többet ígérő változás, vagy ahogy szokták mondani diszruptív (mindent felforgató) technológia az AI lehet. Hiszen miről is szól a mesterséges intelligencia?
Az AI az emberi intelligencia szimulálására szolgáló gépek használatát jelenti. A szakcégek megpróbálnak olyan programokat és algoritmusokat létrehozni, amelyek szinte az emberi elme szerint tudnak gondolkodni, fejlődni, új jelenségeket megérteni, hogy a piaci elemzéseket, előrejelzéseket a lehető legtöbb információ alapján hozzák meg, és így azok a lehető legpontosabban jósolják meg a későbbi történéseket.
Nyilvánvalóan ez a hatalmas átfogó munka nem lehetséges emberi programozás nélkül, ahogyan nem lenne lehetséges kisebb kapacitású számítógépekkel és korlátozott számítási képességekkel sem. Az elemzésekhez csúcskategóriás szuperszámítógépek, kiváló (ember alkotta) algoritmusok kellenek. Ezenkívül a gépi elemzés nagyon tárhelyigényes, szükség van nagy adatközpontokra, felhőalapú tárolásra és a legjobb chipekre.
Végtelen adat
A tőzsdéken végtelen mennyiségű adatnak lehet jelentősége, ez egy embernek nem feldolgozható, és itt lép be az AI. Rengeteg ismert adat áll rendelkezésre, amelyek dinamikusak, változnak (minden másodpercben millió adat keletkezik a világgazdaságról), de a tőzsdei döntések érzékenyek az emberi szentimentre, érzelmekre, valamint az érzelmek és a tények keveredésére.
Ha túl sok tényező játszik szerepet egy döntésben, a piaci trendek megfejtése már csak azért is nehézkessé válik, mert nem elég az adatokat ismerni, de súlyozni is kell. A mesterséges intelligencia adatközpontú megközelítést alkalmaz, megértheti a mögöttes tendenciákat, de azt is kell tudnia, hogy a gabona világpiaci árában milyen súllyal játszik szerepet az, hogy a magyar Alföldön esik az eső, és jó termés várható (időjárási adat), .hogy Franciaországban apad a népesség (demográfiai adat), vagy, hogy Oroszország előrehaladt a Fekete-tenger felé a fronton (geopolitikai adat).
Haszon és kockázat
Ugyanakkor a gépi tanuláson alapuló elemzés ma még mindenképpen kontrollra szorul – figyelmeztetnek a szakcikkek.
A portfólió-kezelésen belül a menő vállalkozások (befektetési szolgáltatók, vagyonkezelők, tanácsadók) már mesterséges intelligencia alkalmazásokat is használnak az új minták azonosítására és az egyes termékek vagy eszközosztályok lehetséges súlyainak, ármozgásának előrejelzésére.
Ezek az alkalmazások hatalmas mennyiségű, belső és külső forrásból elérhető adatot bányásznak elő, és abban is erősek lehetnek, hogy a nem hagyományos forrásokat is integrálják az elemzésekbe. Vagyis nemcsak statisztikai adatokat, gyorsjelentéseket, chartokat, iparági bejelentéseket, korábbi árfolyammozgásokat, pénzügyi eredményeket, de például a közösségi médiából, az időjárásjelentésekből, a hagyományos médiából, vagy műholdképekből származó adatokat, amelyeket a gazdasági tevékenység proxy-adataiként használnak fel az ármozgások előrejelzéséhez.
Robotokkal összekötve
Az elemzés össze is lehet kötve, a kereskedési funkcióikkal (robotokkal), hogy ezzel is hatékonyabbá tegyék a részvények adásvételét, elsősorban annak sebességét.
De ma még az AI nem csodaszer, vagyis benne van a hibázás lehetősége, a cégeknek szem előtt kell tartaniuk, hogy a mesterséges intelligencia portfólió-kezelési és kereskedési használata egyedi kihívásokat is jelenthet, különösen akkor, ha a kereskedési és végrehajtási alkalmazásokat teljesen önálló működésre tervezték.
A modellképzésbe mindig bekavarhatnak nem rögzített körülmények – például szokatlan piaci volatilitás, a Covid, vagy ahhoz nhasonló új járványok, egy újszerű természeti katasztrófa, vagy addig nem látott, nem könnyen modellezhető geopolitikai változások. Ezek mind olyan helyzetet teremthetnek, hogy az AI-modell már nem ad megbízható előrejelzést, és ez nemkívánatos kereskedési magatartást válthat ki, ami súlyos negatív következményekkel járhat.
Futurisztikus veszélyek
Emellett ma még talán csak sci-fi kategóriának tűnhet a gépek lázadása, összefogása, ellenünk fordulása. De azért nem teljesen irrealisztikus az, hogy az AI-modellek az egész iparágban elkezdenek tanulni egymástól, ami összejátszást, csordaszellemet vagy hasonló előre nem látható káros folyamatokat eredményezhet.
Vagyis biztos, hogy vannak olyan alkalmazások, AI-botok, amelyek olyan algoritmusokat használnak, amelyek folyamatosan felülmúlják az átlagos piaci hozamokat. Gyorsabbak, pontosabbak, éberebbek, mint az emberi elemzők és kereskedők, de jó szakembereknek kontrollt is kell biztosítaniuk felettük.
A mesterséges intelligencia ugyanis még mindig egy új terület, még nem mindig tudja az algoritmus megkülönböztetni a számára releváns és súlytalan adatokat, nem mindig lehet szétválasztani a búzát a pelyvától.
Kizárható az emberi elfogultság
Végezetül rögzítsük azt is, hogy az elemzésről (és az abból fakadó kereskedésről) írtunk, de a mesterséges intelligencia nem csak a részvények kiválasztásáról és a hozamokról szól, hanem a befektetői munka minden eleméről.Például az egyik legfontosabb feladatról, a kockázatkezelésről is. Az mindig káros, ha a befektetők többet veszítenek, mint kellene, mert az elkerülhető lett volna. Ez leküzdhető a kockázati tényezők többváltozós elemzésével az AI segítségével.
Az AI mindenesetre tényleg mindenhova megérkezett, és mindent beterít a brókervilágban.
A robottanácsadók, a virtuális asszisztensek az ügyfelekkel is kommunikálnak.
A pénzügyi tanácsadás egyik legnagyobb kihívása az emberi elfogultság, a múltbeli tapasztalatok, az érzelmek, a kognizív disszonancia negatív hatásait a mesterséges intelligencia jelentősen csökkentheti. Az AI-eszközök lehetőséget kínálnak arra, hogy a gépek személyre szabott befektetési javaslatokat tegyenek, hiszen mindent tudhatnak az ügyfél preferenciáiról, igaz a cégeknek tisztában kell lenniük az adatvédelemmel, a félrevezető adatok kockázatával, valamint az egyes ügyfelek egyedi körülményeiből fakadó helyzetek kezelésével.
Végül, hogy egy talán meglepő következményre is utaljunk, az AI a hatósági, a felügyeleti munkát is megváltoztatja. Mesterséges intelligenciával könnyebben kibukhat a bennfentes kereskedelem, a pénzmosás, a terrorizmus-finanszírozás, vagy bármely piaci manipuláció.
Az AI tehát csodálatos lehetőségeket kínál, homokba dugja a fejét, aki nem látja a hatását. De az AI potenciális kihívásokkal, költségekkel és szabályozási következményekkel is jár. Teljesen még nem lehet rá hagyatkozni, ma még mindenképpen szükség van ránk emberekre is az elemzői világban,
