Ден след ден, инвеститорите на Уолстрийт се тревожат, че AI може да разруши индустриите с „бели якички“, като превърне експертната човешка преценка в код.
Изборът на акции изглежда е точно на пътя на това разрушение.
Ново академично проучване, водено от професор в Harvard Business School, установява, че голяма част от действията на мениджърите на активни фондове следват модели, които машините могат да научат. Използвайки алгоритъм за машинно обучение, наречен невронна мрежа, системата могла да предскаже около 71% от решенията за търговия с взаимни фондове – дали мениджърът ще купува, продава или задържа дадена акция през тримесечие.
Моделът е трениран върху петгодишни циклични периоди от 1990 до 2023 г.,
като използва информация като размер на фонда, потоци на инвеститорите, характеристики на акциите и по-широки икономически условия. На тази основа той можел да предвиди повечето промени в портфолиото.
Обратното: ограниченията му може да са по-интересни от успеха му.
Сделките, които системата не успяла да предвиди – около 29%, били средно по-свързани с по-добра доходност. С други думи, активността, която излиза извън рутинните, откриваеми инвестиционни модели, изглежда носи по-голямата част от стойността.
Не става въпрос, че машините са „пробили“ пазарите. По-скоро изглежда, че те са научили голяма част от общите стратегии на индустрията – как мениджърите обикновено реагират на потоци, пазарни тенденции и действията на колегите си. Трудностите им са да уловят онези решения, които се отклоняват от тази стратегия.
„Ако 71% от вашите решения могат да бъдат предвидени от алгоритъм, става много трудно да се оправдаят таксите за активно управление за тази част“, обяснява Лаурен Коен, професор по финанси в Harvard и съавтор на доклада. „Нерутинните сделки, които нашият модел не може да предскаже, са там, където се крие истинският алфа ефект. Но те представляват относително малка част от общата активност.“
От тази перспектива
резултатът не е триумф на машините над пазарите,
а преформулиране на това, което представлява активно управление. Голямата част от ежедневната активност на фондовете изглежда следва модели, които могат да бъдат картографирани и принципно възпроизведени на по-ниска цена.
„Компонентът „човешка преценка“ се оказва по-систематичен, отколкото изглежда, но е нужно да имате достатъчно гъвкави инструменти, за да го видите“, казва Коен.
Документът също така установява, че предсказуемостта варира.
По-големите фондове, тези с по-високи такси, управлявани от по-големи екипи и изправени пред по-голяма конкуренция, са по-малко предсказуеми в средно положение, докато мениджърите с по-дълъг опит или с повече продукти са по-предсказуеми. Моделът прогнозира посоката на сделките, а не техния обем – ограничение, което авторите планират да разгледат в бъдещи изследвания.
Въпреки големия интерес към AI, изводите подчертават едно разграничение. Предсказването на поведението на мениджърите изглежда по-лесно от предсказването на движенията на пазарите.
В крайна сметка, по-тясната група сделки, които моделът не успя да предвиди, се представя по-добре – знак, че може да отразява човешка находчивост, като откриване на информация за акция, която другите са пропуснали. Просто случайното действие едва ли би дало същия резултат.
„Истински умелата част, непредсказуемият, нерутинен компонент, е реална, но малка“, казва Коен. „Политическото заключение е по-малко за пълното заместване на мениджърите и повече за преоценка на стойността на предвидимата спрямо непредвидимата им активност.“
Четете още: Фонд на фондовете избира посредници за два фонда – „Дигитализация“ и „Предприемачество – рисков капитал“
Източник: Banker.bg
