Алгоритмическая торговля на бирже начала развиваться еще в 2008 году и достаточно быстро инвесторы осознали, что роботы-трейдеры часто принимают решения лучше и, определенно, быстрее, чем живые люди. Уже сейчас две трети инвесторов готовы прислушаться к советам компьютера при вложении средств, а в будущем искусственный интеллект может стать основным игроком на мировых финансовых рынках. Сооснователь сервиса по аналитике речи Anryze Михаил Ежов рассказал "Роем!", почему алгоритмы могут лишить рабочих мест живых трейдеров.
В основе используемых нейросетей лежит принцип машинного обучения, который применяется и в других областях работы с фондовыми рынками. Например, программное обеспечение уже сейчас помогает подбирать инвестиционные портфели и предугадывать поведения рынка. И возможности машинного обучения уже привлекают внимание банков, брокерских и инвестиционных компаний.
В 2014-2015 годах британская Служба финансовой деятельности Financial Conduct Authority (FCA) в финансовом докладе сообщил, что две трети продаж финансовых продуктов не сопровождались консультациями из-за нехватки специалистов. Каждый третий обратившийся за финансовыми услугами впоследствии пожалел о финансовых сделках. Британский регулятор сделал вывод, что технологические решения могут стать недорогими помощниками для клиентов финансовых рынков.
«Если ИИ будет так же развиваться и дальше, то люди восстанут намного раньше машин»
На 2017 год в мире уже работало более двухсот фирм, связанных с машинным обучением для финансового рынка. Они оперируют активами в $300 млрд. По прогнозам, к 2020 году их количество увеличится в 3,7 раз, а общий объем активов составит более $8 трлн.
Лидером рынка программных продуктов для инвестирования в прошлом году стал проект Betterment, который управлял активами на $7 млрд. В тройки лидеров также значатся Wealthfront с активами в $5,5 млрд и Vanguard Personal Advisor — $4 млрд.
И спрос на подобные программные продукты уже сформирован. Опрос европейских потребителей финансового рынка финансовой компанией ING показал, что 2/3 респондентов готовы использовать на практике робо-советников. Однако с оговоркой, что будут принимать окончательное решение самостоятельно. Доверять опыту и умениям роботов готовы только 26% потребителей.
Финансы в руках роботов
Первые системы для автоматического управления средствами для частных инвесторов стали доступны еще в 2008 году. Сегодня подобные системы можно установить на домашние компьютеры и мобильные устройства.
Робо-эдвайзеры — базы данных, которые по алгоритмам предлагают частным инвесторам сформировать инвестиционный портфель. Перед началом работы инвестор заполняет анкету, где анализируется его склонность к рискам, имеющиеся активы и конечные цели вложений: сохранение денег, увеличение финансовой подушки, накопление на крупную покупку. Алгоритм подбирает подходящие биржевые инвестиционные фонды — ETF. Это пассивные инвестиции с низкими комиссиями и малыми рисками потерять деньги.
Пока роботам не доверяют высокорисковые активы в виде бондов и акций. В целом статистика финтех стартапов по работе с финансовыми рынками негативна. Например, крупнейший британский стартап Unicorns Transferwise and Funding Circle в последнем отчете показал убытки в $48 млн.
Банки и инвестиционные компании, использующие роботов
Финансовыми роботами уже заинтересовались крупные банки. Bank of America Merrill Lynch во второй половине прошлого года объявил о работе с робо-эдвайзерами. Запущенное приложение Merrill Edge Guided Investing спрашивает у будущего инвестора о возрасте, готовности к риску, доходе, инвестиционных целях и времени инвестирования. После чего формирует портфель из ETF.
Для начала работы с Merrill Edge Guided Investing необходимо иметь $5 000. Это сумма меньше, чем если бы клиент захотел общаться со специалистом. Установить приложение на смартфон или планшет и пройти опрос, который сформирует подходящий портфель инвестора. Каждый месяц приложение снимает со счёта комиссию в 0,45% годовых за обслуживание. Пока компания не раскрывает данные по активам и количество пользователей.
Лучший по показателям робо-эдвайзер Betterment работает с 2010 года. Он распоряжается активами на $7.3 млрд. Робо-эдвайзер предлагает клиентам вложения в ETF фонда и бонды. Ежемесячная комиссия составляет от 0,25 до 0,4% годовых в зависимости от выбранного тарифа.
«Даже Япония не отрегулирует криптовалюту до 2018 года». Что происходит с цифровыми деньгами сейчас
Оба американских проекта больше направлены на работу с пенсионными накоплениями по программе 401k Plans. Поэтому услугами робо-эдвайзеров часто пользуются люди в возрасте от 45 до 49 лет. Дебора Фур из компании ETFGI, занимающейся исследованиям финансового рынка, считает, что это связанной именно с 401k Plans. Людям позволяют инвестировать пенсионные средства, но не рассказывают как этого делать.
В России робо-эдвайзеры также вошли в практику. Инвестиционная компания FinEx запустила свой проект «Финансовый автопилот». Минимальная сумма входа в проект 100 000 рублей или $2 000. Портфель создаётся из трёх активов: акции, облигации и золото. Пропорции рассчитываются из желания инвестора риска. За услуги проект забирает комиссию в 1,5% годовых.
Прогнозы от роботов
Машинное обучение анализирует архивные данные о движении акций, а в сложных алгоритмах учитывается и новостной фон компаний. Как правило, в проектах различаются именно алгоритмы, так как данные можно брать из открытых архивов. После чего выявляются определенные тенденции, которые и помогают предугадывать дальнейшее движений акций, бондов и криптовалют.
Пример подобного алгоритма — адаптивный фильтр, который был разработан группой бразильских ученых. Фильтр учитывает выходные данные и реальное положение вещей, что позволяет ему самообучаться.
С помощью логического языка программирования R каждый желающий может в домашних условиях создать собственные алгоритм по прогнозированию цен на акции. Соответствующая инструкция доступна в открытом доступе.
Большинство алгоритмов представлены именно в виде исследований и программного кода. Проектов, которые переводили их в более удобный вид не так много. Например, российские программисты Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков запустили в США проект StocksNeural. Онлайн-сервис прогнозирует движение цен на инструменты фондового рынка. Для анализа проекта использует глубинное машинное обучение (Deep Learning) и искусственные нейронные сети.
Нейронная сеть рассчитывает цены акций на 5 ближайших торговых дней. StocksNeural посылает сигналы инвесторам на покупки или продажу, но конечную сделку проводит именно человек.
Будущее прогнозов от искусственного интеллекта
Компания BI Intelligence считает, что к 2022 году роботы будут работать с активами частных инвесторов на $4,6 трлн. Северная Америка будет наиболее активным рынком робо-эдвайзеров, однако Азия традиционно сможет наверстать упущенное.
Старший аналитик исследовательского центра Business Insider Сара Кончански сообщает, что 49% опрошенных инвесторов готовы работать с искусственным интеллектом при инвестировании. В будущем большинство активов будет получено от людей, которые уже делали вложения в финансовые рынки. От тех, кто никогда не вкладывал в биржи, robo-advisors получат менее 1% инвестиций.
Низкая цена входа в инвестиции и малые комиссии помогут в популяризации программных комплексов для создания инвестиционных портфелей и прогнозирования стоимости акций.
Добавить 2 комментария
Старая басня. Уже разоблачена.
Почему алгоритмический трейдинг не может приносить деньги годами → Roem.ru
Для начала работы с Merrill Edge Guided Investing необходимо иметь $5 000. Это сумма меньше, чем если бы клиент захотел общаться со специалистом.
— а почему? А потому что доходы с этих 5000 настолько незначительны (или их нет вообще), что на все 5% годовых (250 долларов) просто нереально нанять индуса, недотрейдера для обслуживания микроинвестиции. Если же работать с 5 миллионами или 5 миллиардами долларов, как все, то по-старинке дадут и специалиста, он и компом, возможно, воспользуется, просто будет сам лично интерпретировать его рекомендации.
любопытно было бы таки понять, какими именно индикаторами будут пользовыться эти самые роботы? Если просто трепыханиями рынка (тех.анализ) то тогда, во многом, это будет анализ роботами трепыханий других роботов. Что подвергается алгоритмическсому анализу ( а сама то торговля пока таковому анализу не подвергается). Сейчас роботы используются во всю, однако, для очень кратковременных по времени сделок, прям такой микрописовки что тютютю. Для такой торговли, ясно, что сервера ставят прям в несколких метрах от серверов биржы, что и делоает колокейшн гденить в Чикаго страшенно дорогим. Но это оправданно, т.к. просто фактор скорости света тупо дает преимущество.
Но тут, в этой статье, какбы намекается на некую роботизацию и фундаменатльного анализа? (если я правильно понял). У меня всегда вызывал интерес этот вопрос, я даже пытался чтото найти кто это делает там, но както не обнаружилось. Ни методик ранжирования новостей по степени их ожидаемого влияния, ни какихто графов взаимозависимостей различных валют и акций в онайне (есть только достаточно загрубленные методы оценки корреляции) ни темболее учота человеческих какихто факторов (типа насморка у трейдера каконить голдмансакса или плохой погоды на воллстрите). Оно ж должнож както влиять?
В этом смысле пока нет алгоритмов. У нас вообще обычно все хорохорятся до последнего, перепродают друг другу облигации, изображая активный, ликвидный рынок, потом отдают их под РЕПО а потом выясняется дырищща в триллиарды.