Cách tiếp cận đầu tư dựa trên công nghệ không phải là mới, nhưng các công cụ trong trí tuệ nhân tạo đang mang lại cho doanh nghiệp những cơ hội mới để vượt trội hơn.

Jeff Shen, đồng giám đốc đầu tư có trụ sở tại San Francisco và đồng giám đốc của công ty cổ phần tích cực có hệ thống, cho biết các mô hình học ngôn ngữ đang trở thành công cụ mạnh mẽ.

Ông nói: “Chúng ta đang ở giữa một cuộc cách mạng. “Dữ liệu lớn, dữ liệu thay thế và giờ đây là AI tổng quát đang chuyển đổi tất cả các ngành, bao gồm cả quản lý tài sản. Có nhiều dữ liệu hơn và các thuật toán tốt hơn để thu thập dữ liệu đó và điều đó khiến việc đầu tư có hệ thống trở nên thú vị.”

Bốn thập kỷ lượng tử

Nguồn gốc của nhóm có hệ thống là doanh nghiệp Barclays Global Investor mà BlackRock mua lại vào năm 2009. Thỏa thuận này xuất hiện khi Barclays, bị ảnh hưởng nặng nề bởi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, đã từ bỏ hoạt động kinh doanh đầu tư của mình để tồn tại – và đưa BlackRock trở thành nhà quản lý tài sản lớn nhất thế giới, khi đó ở mức 2.7 nghìn tỷ USD .

Nguồn gốc của BGI bắt nguồn từ năm 1985, cái mà ngày nay có thể được coi là fintech: một hoạt động có trụ sở tại Thung lũng Silicon sử dụng dữ liệu lớn và các hình thức học máy nguyên thủy, rất lâu trước khi các thuật ngữ hoặc khả năng này trở thành mốt. Đó là một cửa hàng định lượng, sử dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để tập trung vào nhiều vụ đặt cược nhỏ, nhanh chóng nhằm phân xử giữa cổ phiếu này với cổ phiếu khác – Coke so với Pepsi.

Điều này có hiệu quả ngay cả khi ngành hoặc thị trường đang hoạt động không tốt – Country Garden so với Evergrande. Điều quan trọng là tìm ra một lợi thế nhỏ, tồn tại trong thời gian ngắn mà người quản lý có thể giao dịch nhanh chóng, trên quy mô lớn và sau đó đóng vị thế. Nhân các giao dịch như vậy với hàng trăm hoặc hàng nghìn trong danh mục đầu tư và công ty sẽ tạo ra một chiến lược vốn chủ sở hữu lớn với mối tương quan thấp với các điểm chuẩn.

Với nhiều dữ liệu hơn, thuật toán tốt hơn, sức mạnh tính toán ngày càng tăng và điện tử hóa thị trường chứng khoán, BGI đã nổi lên như một cường quốc tiên tiến và tiếp tục là cánh tay hệ thống của BlackRock.

Kể từ đó, thế giới ETF đã phát triển, đưa BlackRock trở thành nhà quản lý tài sản lớn nhất thế giới. Tính đến tháng 2023 năm 3.1, công ty đã báo cáo 2.6 nghìn tỷ đô la trong các quỹ giao dịch trao đổi (một doanh nghiệp bán lẻ) và XNUMX nghìn tỷ đô la khác từ các quỹ chỉ số (dành cho các tổ chức). Nhóm dịch vụ công nghệ của công ty, bao gồm cả hệ thống rủi ro danh mục đầu tư Aladdin, là một đóng góp quan trọng khác vào doanh thu.

sự tiến bộ của AI

Trong bối cảnh này, hoạt động kinh doanh cổ phiếu có hệ thống, một hoạt động kinh doanh của tổ chức, có quy mô khiêm tốn, ở mức quản lý 237 tỷ USD tài sản. Shen tất nhiên rất lạc quan về bộ phận của mình. Ông nói: “Đầu tư định lượng có hệ thống hiện đang ở thời kỳ hoàng kim.

Nhưng sự phấn khích xung quanh AI tổng quát, bao gồm các mô hình ngôn ngữ tự nhiên như ChatGPT, mang lại sự lạc quan nhất định cho Chen.

Ngày xưa, chiến thuật định lượng bao gồm xếp hạng các cổ phiếu vốn hóa lớn của Hoa Kỳ theo các thước đo truyền thống (giá trên sổ sách, giá trên thu nhập, tỷ suất cổ tức). Ngay cả khi đó, các quỹ phòng hộ số lượng lớn nhất đã xây dựng kho dữ liệu với quy mô đáng kinh ngạc. Điều này mang lại cho họ khả năng tạo ra hiệu suất bất kể xu hướng thị trường. Các công ty thành công nhất đã kiếm được rất nhiều tiền, dẫn đầu là Renaissance Technologies, công ty này từ năm 1988 đến năm 2018 là công ty đầu tư có lợi nhuận cao nhất (và bí mật) nhất thế giới.

Các bước liên quan đến việc thực hiện các chiến lược tích cực, định lượng hay nói cách khác, đều đã được tự động hóa một cách ổn định. Thông tin hiện có thể đọc được bằng máy, chẳng hạn như báo cáo của nhà môi giới, tài chính của công ty, câu chuyện trên phương tiện truyền thông và số liệu thống kê của chính phủ. Quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp biến dữ liệu phi cấu trúc (bất kỳ thứ gì từ PDF sang chữ ký của luật sư) có thể đọc được bằng máy. Internet of Things và hình ảnh vệ tinh đã mở rộng danh sách những thứ có thể đo lường và định lượng. Hơn nữa, những điều này hiện cung cấp cho các nhà quản lý quỹ quyền truy cập vào các chế độ xem theo thời gian thực.

Shen trích dẫn sự chuyển động của xe tải. Gắn thẻ không gian địa lý, đèn hiệu WiFi và hình ảnh vệ tinh cho phép người mua dữ liệu này theo dõi đội xe tải. Điều này mang lại cho họ cảm giác về lưu lượng truy cập giữa nhà cung cấp và cửa hàng, một điểm dữ liệu để xác định tình hình hoạt động của công ty. Xây dựng đủ những thứ này và một công ty có thể mở rộng phạm vi của mình để có được cái nhìn vĩ mô về nền kinh tế.

Nhập GenAI

Ngày nay, AI tổng quát đang bổ sung thêm một bộ công cụ mới vào danh sách kết hợp. Nhưng đó không chỉ là một cách khác để xử lý dữ liệu. Nó thực sự thay đổi cách các nhà quản lý danh mục đầu tư hiểu thông tin.

Shen đưa ra ví dụ về một bản tin về một CEO từ chức. Trong hai mươi năm qua, các công ty am hiểu công nghệ đã sử dụng máy học để thực hiện theo cách tiếp cận 'túi từ'. Máy sẽ phân tích văn bản và tìm kiếm sự tập trung của các từ hoặc cụm từ liên quan đến tốt hay xấu, mua hoặc bán.

Trong ví dụ về việc CEO mất việc, máy có thể xác định bảy từ có liên quan trong đoạn mở đầu. Nó sẽ gắn thẻ các cụm tiêu cực như 'cảnh báo', 'rời công ty', 'bị thay thế', 'thất vọng' và 'yếu hơn'. Nó cũng sẽ làm nổi bật hai biểu hiện lạc quan, 'đáng ngạc nhiên' và 'phản hồi tích cực', nhưng nhìn chung sức nặng của sự tiêu cực sẽ khiến máy tính đưa ra khuyến nghị bán.

Nếu công ty này là một phần của bộ đôi Coke và Pepsi, BlackRock có thể quyết định đây là tín hiệu để bán khống cái này và mua cái kia, bằng đòn bẩy. Giao dịch có thể kéo dài vài giờ hoặc vài ngày, nhưng tốc độ phân tích sẽ mang lại cho nhóm một kết quả khác so với phần lớn những người chơi cơ bản đang hoạt động dựa vào cách giải thích của con người.

Shen nói: “Đó là công nghệ tiên tiến vào năm 2007. Kể từ đó, dữ liệu và aglos đã trở nên tốt hơn, nhưng cách tiếp cận từ ngữ vẫn là tiêu chuẩn. LLM như ChatGPT đang thay đổi điều này.

LLM lấy cùng một đoạn văn và, trong ví dụ của Shen, kết luận rằng đó là một điều tích cực lớn chứ không phải là một tin xấu. Đó là bởi vì nó không chỉ là dịch văn bản mà còn là hiểu văn bản theo ngữ cảnh. LLM biết rằng, mặc dù có rất nhiều từ tiêu cực ở trên cùng nhưng cụm từ chính lại nằm ở dưới cùng: 'chúng tôi kỳ vọng cổ phiếu sẽ phản hồi tích cực'.

Shen nói: “Mặc dù đây là tin tức về việc một CEO từ chức, nhưng LLM vẫn hiểu ý chính của thông cáo báo chí - nó có điểm mấu chốt”.

Dữ liệu và thuật toán

Mặc dù ví dụ này được thiết kế để thuyết trình BlackRock cho các nhà báo, nhưng hàm ý là một cửa hàng có hệ thống bổ sung LLM vào danh sách kết hợp sẽ hoạt động tốt hơn. Trên thực tế, trong ví dụ ngắn gọn này, người quản lý danh mục đầu tư được đưa ra một câu trả lời hoàn toàn khác.

Cuộc sống thực không suôn sẻ như vậy, nhưng Shen cho biết LLM là làn sóng công cụ tiếp theo được thiết kế để mang lại cho người quản lý một lợi thế nhỏ. Các công ty như BlackRock hiện đang sử dụng LLM trên các tập dữ liệu độc quyền để đào tạo các mô hình về tài chính và các loại dữ liệu cụ thể khác. Anh ấy nói rằng BlackRock nhận thấy LLM độc quyền của mình có lợi thế hơn ChatGPT (được đào tạo trên internet nói chung).

Điều này đưa Quant trở lại những vấn đề cơ bản cũ: ai có dữ liệu tốt nhất và phương tiện tốt nhất để lọc dữ liệu đó; và sau đó ai có thuật toán thông minh nhất. Nhưng LLM cũng tạo ra một vấn đề khác ở đây, bằng cách giúp con người cải thiện khả năng phán đoán của họ.

Cái chạm của con người

Mặc dù một số cửa hàng định lượng như RenTec nổi tiếng chỉ theo dõi máy tính của họ, Shen cho biết các chiến lược có hệ thống vẫn đòi hỏi phải có quyết định của con người. Điều này trở nên rõ ràng vào những thời điểm dữ liệu lịch sử không đầy đủ hoặc không tồn tại. Ví dụ, việc lập mô hình một công ty trong thời kỳ Covid rất khó vì đại dịch toàn cầu gần đây nhất ở mức độ này đã xảy ra cách đây một thế kỷ. Không có dữ liệu đáng tin cậy từ năm 1918 để sử dụng ngày nay. Vì vậy, mặc dù quants sử dụng dữ liệu thời gian thực về tình hình giao thông hoặc tin tuyển dụng để có được lượt xem, nhưng con người vẫn cần phải suy đoán xem điều này có ý nghĩa gì trong tương lai gần. Bản thân dữ liệu lớn không phải là một yếu tố dự đoán đáng tin cậy.

Nhưng với LLM, con người có thể hỏi máy những câu hỏi mang nhiều sắc thái mà hệ thống máy học không thể hỏi được. Điều này biến LLM thành một công cụ năng suất và các câu hỏi khác nhau sẽ dẫn đến những kết quả khác nhau. Các mô hình dữ liệu lớn cũ của những năm 1980 và 1990 dựa trên việc phân tích định giá và trong những năm 2010 đã bổ sung thêm những thứ như tâm lý thị trường. Hiện nay phạm vi đặt câu hỏi rất rộng, điều này cho phép con người có khả năng sáng tạo.

“Câu hỏi này có thể là một lợi thế cạnh tranh,” Shen nói.

Với những gì Shen mô tả là một tương lai tươi sáng, liệu điều này có gợi ý rằng phong cách quản lý chủ động sẽ bắt đầu hoạt động tốt hơn so với các chiến lược thụ động không? Các khoản đầu tư có hệ thống có sẵn sàng thu hồi một số tài sản đã chảy vào quỹ ETF của ngôi nhà không?

Shen vẫn không cam kết. Ông nói, những người chiến thắng trong ngành là những công ty sử dụng AI, bất kể sản phẩm là gì. Một câu trả lời an toàn. Do đó, một giả định an toàn là cuộc cạnh tranh mới sử dụng công nghệ sẽ mang lại lợi ích cho các công ty có nguồn lực để có được càng nhiều dữ liệu càng tốt.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.digfingroup.com/blackrock-llm/