В останні роки штучний інтелект став однією з найпопулярніших тем у світі інвестицій. Численні онлайн-інструменти зараз обіцяють прогнозувати ціну біткойна, визначати наступні токени з високим потенціалом або навіть автоматично генерувати прибуткові торгові стратегії.
Ідея приваблива. Якщо машина може аналізувати мільйони точок даних за лічені секунди, вона логічно повинна мати змогу виявляти можливості, невидимі для людини.
Однак реальність часто зовсім інша. На практиці штучний інтелект навряд чи стане надійним джерелом прибутку для більшості індивідуальних інвесторів.
Щоб зрозуміти, чому, нам потрібно повернутися до того, як насправді функціонують фінансові ринки.
Ключові моменти цієї статті:
- Штучний інтелект обіцяє революціонізувати інвестування, прогнозуючи ціни на біткойн та генеруючи торгові стратегії.
- Складні моделі, що використовуються професіоналами, залишаються недоступними для широкого загалу, а змодельовані показники не завжди відповідають реальності ринків.
Ця інформація вже включена у ціни.
Один з фундаментальних принципів ринків полягає в тому, що наявна інформація швидко враховується в ціноутворенні.
Коли з'являються важливі дані, тисячі гравців аналізують їх одночасно. Інвестиційні фонди, професійні трейдери, фінансові установи та алгоритми реагують миттєво.
У такому середовищі будь-яка очевидна можливість, як правило, дуже швидко зникає.
Саме тому великі установи інвестують значні суми в технології. Вони прагнуть аналізувати дані швидше, ніж інші гравці ринку.
У цьому контексті приватний інвестор , який використовує інструмент штучного інтелекту, доступний широкому загалу, зазвичай починає на кілька кроків позаду.
Коли шанси проти конкретного випадку в грі прогнозування, альтернативою є зосередження на тому, як формується експозиція, режим за режимом, а не на наступній угоді.
Стратегія, запропонована Neutralis, детально описує цю альтернативу: чітка структура та компроміси, щоб структура виконувала роботу, яку прогнозування не може виконати.
Найкращі моделі не є публічними.
Ще один часто недооцінений момент стосується якості моделей, що використовуються професіоналами.
Кількісні хедж-фонди іноді витрачають сотні мільйонів доларів на дослідження, дані та ІТ-інфраструктуру.
Деякі фонди наймають цілі команди дослідників у галузі математики, інформатики та штучного інтелекту. Їхні моделі спираються на надзвичайно дорогі набори даних та високорозвинені технологічні інфраструктури.
Ці моделі, очевидно, недоступні для громадськості.
Інструменти, доступні окремим особам, зазвичай використовують набагато простіші підходи, часто засновані на публічних даних, які кожен вже може проаналізувати .
Моделі рідко так добре працюють у реальності
Навіть коли штучний інтелект дає цікаві результати в симуляціях, реальна продуктивність може бути дуже відмінною.
Відомим явищем у фінансах є надмірне налаштування . Модель може здаватися дуже ефективною на історичних даних, але швидко втрачати свою ефективність, коли ринкові умови змінюються.
Фінансові ринки постійно розвиваються. Статистичні залежності, що спостерігалися в минулому, не завжди залишаються дійсними в майбутньому .
Це особливо актуально у світі криптоактивів, де ринкові цикли можуть швидко змінюватися, і постійно з'являються нові гравці.
Психологія залишається важливим фактором
Одним із найскладніших елементів для моделювання на ринках є психологія інвестора .
Страх, ейфорія чи паніка можуть спричинити коливання ринку, які не підлягають жодній простій статистичній логіці.
Наприклад, у листопаді 2022 року крах платформи FTX спричинив хвилю паніки на криптовалютних ринках. Ціни різко впали протягом кількох днів не через якийсь конкретний технічний сигнал, а через шок довіри до екосистеми.
Такий тип подій надзвичайно важко передбачити моделі штучного інтелекту.
Штучний інтелект, тим не менш, може залишатися корисним інструментом
Все це не означає, що штучний інтелект марний в інвестуванні.
Навпаки, він може відігравати важливу роль у виконанні певних конкретних завдань. Він може аналізувати великі обсяги даних, виявляти аномалії або допомагати оптимізувати певні параметри стратегії.
На практиці багато професійних гравців використовують ШІ як аналітичний інструмент, а не як систему, здатну автономно прогнозувати ринки.
Різниця важлива. Штучний інтелект може покращити певні процеси, але він не перетворює стратегію автоматично на машину для отримання прибутку.
Детальне розуміння цієї динаміки
На конференції Neutralis представлені кількісні стратегії, що використовують волатильність криптовалют, обмежуючи при цьому залежність від одного напрямку.
Ще один спосіб підійти до крипторинків
Зіткнувшись з обмеженнями чистого прогнозування, деякі підходи прагнуть використовувати структурні характеристики ринків, а не намагатися передбачити кожен рух, включаючи обмеження прогнозування ціни біткойна за допомогою штучного інтелекту.
Наприклад, криптовалютні ринки демонструють особливо високу волатильність та часті коливання.
Деякі кількісні стратегії зосереджуються на цих коливаннях і прагнуть систематично використовувати їх, обмежуючи при цьому вплив екстремальних коливань.
Саме такий тип мислення керував розробкою Neutralis. Neutralis зосередився, зокрема, на тому, як кількісна стратегія може використовувати волатильність криптоактивів, одночасно зменшуючи залежність від єдиного ринкового сценарію. Питання управління портфелями за допомогою штучного інтелекту також розвивається в цьому напрямку.
Щоб детальніше зрозуміти ці підходи
Для інвесторів, які бажають глибше зануритися в ці концепції, пряма взаємодія іноді може пришвидшити прогрес. Консультаційні сесії доступні в обмеженій кількості. Стратегія Neutralis та презентація на вебсайті також окреслюють кількісну основу та компроміси між прибутковістю, волатильністю та стабільністю.
Штучний інтелект, ймовірно, продовжить трансформувати фінанси в найближчі роки.
Але для більшості індивідуальних інвесторів це не диво-рішення, яке дозволяє їм легко отримувати прибуток на ринках.
Фінансові ринки залишаються складними, конкурентними та постійно розвиваються системами.
У цьому середовищі ключ полягає не лише в технологіях, а й у розумінні глибинних механізмів, які керують ринками.