كانت الصناديق الكمية منذ فترة طويلة أكبر مستخدمي الذكاء الاصطناعي في عالم إدارة الأصول. ومع ذلك، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يفضل مديري الأصول التقليديين الذين يعتمدون على الأساسيات، على حساب الكميات.
هذا هو القلق الذي عبر عنه العديد من مديري الصناديق الكمية ومقدمي البيانات في آسيا ديجفين.
قال أحد المديرين الكميين: "لا تزال تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل نادرة". "إن علماء البيانات لا يطبقونها على أسواق رأس المال. ولكن إذا تم استخدام هذه الأدوات لتداول الأسهم، فسوف يتغير المشهد. سيكون هناك فائزون وخاسرون جدد».
ما هو الكم؟
يقوم الكميون بشراء وبيع الأسهم بناءً على قوة حاسوبية ضخمة وبرامج حاسوبية مخصصة تشكل استراتيجيات الاستثمار. وتزامن صعود التحليل الكمي مع انخفاض أسعار الفائدة على مدى عقود من الزمن وصعود الاستثمارات السلبية ــ وهما الاتجاهان اللذان جعلا انتقاء الأسهم النشط بواسطة البشر عملاً أقل قدرة على المنافسة على نحو متزايد.
وقد أدى استخدام الصفقات الخوارزمية أو المبرمجة بشكل منهجي إلى ظهور صناعة "الاستثمار المنهجي"، حيث تدير الشركات منصات لمديري استراتيجية واحدة يطاردون استراتيجية أو "عامل" معين (مثل أسعار الفائدة أو تقلبات السوق).
مثل هؤلاء المستثمرين لا يهتمون بأن يكونوا مساهمين، فقط في شراء وبيع الأسهم بسرعة لدفع الاستراتيجيات: طويلة / قصيرة، محايدة للسوق، المراجحة الإحصائية، مدفوعة بالأحداث. هناك تداخل مع عالم التداول عالي التردد، حيث أن القواسم المشتركة هي الصفقات التي يتم تصورها وتوجيهها بمصطلحات رقمية بحتة.
الذكاء الاصطناعي القديم
هذه الأفكار ليست جديدة، لكن توفر القوة الحاسوبية ومجموعات البيانات الضخمة غذى ظهور التحليل الكمي على مدى العقدين الماضيين. على مدى السنوات العشر الماضية، كان علماء الكم من أوائل المتبنين لتقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل التعلم الآلي واستخدام الشبكات العصبية. لقد أصبحوا مستهلكين شرهين للبيانات البديلة، مثل تحليل المشاعر من خلال وسائل التواصل الاجتماعي.
أكبر مشكلة يواجهها المستثمرون الكميون هي "قابلية التفسير"، وهو مصطلح أحدث للذكاء الاصطناعي يعود إلى "الصندوق الأسود" الكمي. ويجسد انهيار إدارة رأس المال طويل الأجل في عام 1998 هذا الخطر، خاصة وأن المحللين الكميين عادة ما يتم الاستفادة من الاستدانة.
لكن منذ ذلك الحين، أصبحت المتاجر الكمية مثل Citadel، وDE Shaw، وMan AHL، وMillennium Management، وRenaissance Technologies، وTwo Sigma، أكبر الشركات وأكثرها تأثيرًا في جانب الشراء في وول ستريت. وقد حفز نجاحها بيوت الصناديق التقليدية، مثل بلاك روك أو فيديليتي، على إطلاق استراتيجياتها الكمية الخاصة.
كما أنها تعمل في أسواق غير الولايات المتحدة حيث يمكنها العثور على السيولة، والبنية التحتية التجارية منخفضة الكمون، وأدوات التحوط (مثل صناديق الاستثمار المتداولة أو العقود الآجلة التي تتبع مؤشرات السوق المحلية). لقد كانت اليابان أكبر سوق في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، لكن الهند أصبحت الآن ساحة لعب رئيسية. (وتتمثل إحدى المشاكل في آسيا في النزوات التنظيمية، كما يشهد على ذلك الحظر الذي فرضته كوريا الجنوبية مؤخراً على البيع على المكشوف والتدخل الحكومي المتزايد في الصين).
وبالتالي فإن الصناديق الكمية ليست مجرد مفترسين مؤثرين: فهي أيضًا في طليعة تبني التقنيات الرقمية الجديدة.
أدخل جيناي
مما يجعل التطورات الجديدة في الذكاء الاصطناعي لغزًا للكميين.
ستستخدم هذه الشركات بالطبع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، التي أصبحت ممكنة بفضل المحولات التوليدية المدربة مسبقًا، إلى أقصى حد.
إن الكأس المقدسة للكميين ستكون تحويل LLMs إلى أدوات تنبؤية. سيتفاعل الإنسان مع رفاقه في الكمبيوتر لاكتشاف الأنماط عبر السلاسل الزمنية ومجموعات البيانات الأخرى. في الواقع، يقوم المحللون الكميون بذلك بالفعل، كل ما في الأمر هو أن ماجستير إدارة الأعمال يجب أن يجعل العملية أكثر سهولة، ويدمج البيانات غير النصية بشكل أفضل، ويسمح للمطورين ببناء النماذج بشكل أسرع بكثير.
ستستخدم المتاجر الكمية أيضًا تقنية genAI لأغراض أكثر دنيوية، مثل تعلم كيفية كتابة التقارير التنظيمية، أو تفسير تقارير الأرباح، أو التدقيق في العروض التقديمية. يمكن أتمتة وظائف تأهيل العملاء ووظائف المكتب الخلفي الأخرى بشكل أكبر.
ولكن لا يوجد شيء غامض في قيام متجر كمي بهذه الأشياء، لأنه نفس الشيء الذي سيستخدمه الجميع genAI.
الجميع يفعل ذلك
يكمن الاختلاف في تطوير نماذج الاستثمار التنبؤية وخوارزميات التنفيذ. وهذا ما يجعل التحليل الكمي مميزًا، لكن العلامات المبكرة تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي الجيني سيمكن مديري الأصول التقليديين من القيام بهذه الأشياء أيضًا. وينطبق الشيء نفسه على مديري صناديق الأسهم الخاصة ــ وهي شركة معروفة بأنها غير مؤتمتة، ويمكنها استخدام حاملي شهادات الماجستير في اتخاذ قرارات استثمارية أكثر منهجية واعتمادا على البيانات.
سيواجه مديرو الأصول جميعًا أسئلة مع LLMs وميلهم إلى اختلاق الأشياء. منتجات مثل ChatGPT من OpenAI هي الصندوق الأسود النهائي. على الرغم من أن الصناديق الكمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي في الاستراتيجيات الإلهية، إلا أنها لا تزال تدار من قبل محترفين مرخصين يفهمون تداعيات فكرة التداول. هذا ليس هو الحال مع أدوات genAI.
يمكن للهندسة السريعة أن تضيف قيمة من خلال توفير بعض تلك الشفافية، من خلال استجواب طلاب ماجستير الإدارة لاستخلاص فكرة عن عملياتهم والعوامل والمصادر المستخدمة للتوصل إلى القرار. من الممكن نظريًا أن يصبح حاملو شهادات الماجستير في القانون يومًا ما أكثر شفافية وخضوعًا للمساءلة من البشر.
على الرغم من أن فكرة تسليم الاستثمارات إلى الآلة تشكل عنوانًا جيدًا، فمن المرجح أن يستخدم الكميون ماجستير إدارة الأعمال بطرق أكثر تحديدًا.
على سبيل المثال، سيحتاجون إلى أدوات لتحديد التكلفة الاحتكاكية الحقيقية للتجارة، والتي تتضمن دراسة عميقة لهياكل السوق الصغيرة. يُطلق على المقياس النموذجي لتقييم أداء المتداول اسم "نقص التنفيذ"، لمعرفة مدى التزامه بميزانية صفقة معينة. وقد أصبحت مثل هذه الخوارزميات أكثر تعقيداً بالفعل، حيث تبحث الشركات عن لحظات خلال اليوم عندما تنضج السيولة أو عندما تتمكن من التداول دون الكشف عن أيديها.
يتعلق الأمر بإيجاد إشارات السوق، وهو جوهر مهمة التحليل الكمي. من المحتمل أن تستخدم المتاجر الكمية تقنية genAI لتطوير طرق أفضل للتنبؤ بأفضل الأوقات والأماكن لتنفيذ التجارة.
لا يزال هذا مفيدًا جدًا ولكن لا يبدو الأمر وكأن أي شخص يسلم مفاتيح السيارة إلى Terminator. كما أن الذكاء الاصطناعي لا يتغلب على أكبر العقبات في الأسواق الآسيوية، والتي تتمثل في الافتقار إلى أدوات التحوط، تليها تكلفة التحوط المرتفعة عندما يكون العقد متاحا.
والأهم من ذلك، أن هذا لا يقتصر على الكميات. تستخدم جهات الشراء التقليدية الكبيرة أيضًا خوارزميات التنفيذ هذه، سواء تم تصميمها داخليًا أو بواسطة وسيط من جانب البيع.
السؤال الوجودي الذي يطرحه المحللون الكميون هو كيف يحافظون على تفوقهم عندما تتمكن أدوات الذكاء الاصطناعي الجيني من جعل الكثير مما يفعلونه متاحًا بسهولة أكبر لمديري الأصول الأساسية. تتجنب المتاجر الكمية الأضواء جزئيًا لأنها تعتبر نماذج الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التنفيذ الخاصة بها بمثابة صلصات سرية. هل يمكن لـ genAI تحويلها إلى سلع؟ ما مدى اختلاف هندستك السريعة؟
وكما قال أحد المحللين الكميين، "لقد كان الذكاء الاصطناعي جزءًا من مجموعة أدواتنا لسنوات. لا تتخلص GenAI من الحواجز، ولكنها ستوفر المزيد من الفوائد للمديرين النشطين الأساسيين، من خلال جعلهم أكثر كفاءة في تجميع البيانات وتحليلها. وبمجرد أن تفهم تلك الشركات دوافع العودة، فإنها تصبح منافسًا لنا.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.digfingroup.com/genai-quants/
