Коваленко И.А.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА БИРЖЕВОМ И ВНЕБИРЖЕВОМ РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ *
Аннотация:
в статье рассмотрено использование искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях рынка ценных бумаг. Автором описан потенциал искусственного интеллекта для преобразования бизнес-моделей и рынков для торговли, кредитования и финансирования на основе искусственного интеллекта, повышения эффективности, уменьшения издержек и расширения предложения продуктов. Также автор изложил точку зрения на проблему того, что ИИ может усилить риски, уже существующие на финансовых рынках, или породить новые проблемы и риски
Ключевые слова:
искусственный интеллект, рынок ценных бумаг, трейндинг, машинное обучение, большие данные, блокчейн, портфельные инвестиции, инновации, финансовые инновации
УДК 336.764
Коваленко И.А.
студент первого курса магистратуры направления менеджмент
Российский биотехнологический университет
(г. Москва, Россия)
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
НА БИРЖЕВОМ И ВНЕБИРЖЕВОМ РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ
Аннотация: в статье рассмотрено использование искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях рынка ценных бумаг. Автором описан потенциал искусственного интеллекта для преобразования бизнес-моделей и рынков для торговли, кредитования и финансирования на основе искусственного интеллекта, повышения эффективности, уменьшения издержек и расширения предложения продуктов. Также автор изложил точку зрения на проблему того, что ИИ может усилить риски, уже существующие на финансовых рынках, или породить новые проблемы и риски.
Ключевые слова: искусственный интеллект, рынок ценных бумаг, трейндинг, машинное обучение, большие данные, блокчейн, портфельные инвестиции, инновации, финансовые инновации.
В настоящее время внедрение систем и методов искусственного интеллекта (ИИ) в финансах значительно возросло благодаря обилию доступных данных и повышению доступности вычислительных мощностей. Ожидается, что эта тенденция сохранится, и, по некоторым оценкам, глобальные расходы на ИИ удвоятся в период с 2023 по 2026 год, увеличившись с 50,1 млрд долларов США в 2022 году до более чем 110 млрд долларов США в 2025 году.
ИИ все чаще используется поставщиками финансовых услуг в различных отраслях финансового сектора: в розничном и корпоративном банкинге, к примеру специализированные продукты, чат-боты для обслуживания клиентов, кредитный скоринг и принятие решений по кредитному андеррайтингу, прогнозирование кредитных убытков, борьба с отмыванием денег, мониторинг и обнаружение мошенничества, обслуживание клиентов, управление активами, робо-советы, управление портфельными стратегиями, управление рисками, торговля (алгоритмическая торговля на основе ИИ, автоматическое исполнение, оптимизация процессов, бэк-офис), страхование (робо-консультации, управление претензиями).
Управляющие активами и покупатели на рынке ценных бумаг уже несколько лет используют ИИ, в основном для распределения портфелей, а также для усиления управления рисками и операций бэк-офиса. Использование методов ИИ может повысить эффективность на уровне операционного рабочего процесса за счет сокращения расходов на бэк-офис инвестиционных менеджеров, автоматизации выверки и увеличения скорости операций, в конечном итоге уменьшая затрат (прямые и косвенные транзакционные издержки) и повышая общую производительность за счет уменьшение шума (ненужных функций и информации) при принятии решений. ИИ также используется управляющими активами и другими институциональными инвесторами для улучшения управления рисками, поскольку машинное обучение позволяет осуществлять экономичный ежедневный мониторинг тысяч параметров риска и моделировать эффективность портфеля при тысячах рыночных/экономических сценариев.
Основной вариант использования ИИ в управлении активами заключается в разработке стратегий, влияющих на принятие решений о распределении портфеля, и опирается на использование моделей больших данных и машинного обучения, обученных на таких наборах данных. Информация исторически лежала в основе индустрии управления активами и инвестиционного сообщества в целом, а данные были краеугольным камнем многих инвестиционных стратегий до появления ИИ (например, фундаментальный анализ, количественные стратегии или анализ настроений). Обилие огромных объемов необработанных или неструктурированных данных в сочетании с предсказательной силой моделей машинного обучения предоставляет новое информационное преимущество инвесторам, которые используют ИИ для обработки таких обширных наборов данных и получения информации, которая затем используется в их стратегиях в очень короткие сроки.
ИИ в трейдинге используется для основных аспектов торговых стратегий, а также в бэк-офисе для целей управления рисками. Трейдеры могут использовать ИИ для идентификации и определения торговых стратегий; принимать решения на основе прогнозов, предоставляемых моделями на основе ИИ; выполнять транзакции без участия человека; управлять ликвидностью, улучшать управление рисками, лучше организовывать потоки ордеров и оптимизировать их выполнение. При использовании в целях управления рисками инструменты ИИ позволяют трейдерам отслеживать свою подверженность риску и корректировать или закрывать позиции в зависимости от заранее определенных целей и параметров среды без (или с минимальным) вмешательством человека. Что касается управления потоком ордеров, трейдеры могут лучше контролировать комиссионные сборы и/или распределение ликвидности между различными карманами брокеров.
Стратегии, основанные на глубоких нейронных сетях, могут обеспечить наилучший стиль размещения и исполнения ордеров, который может свести к минимуму влияние на рынок. Глубокие нейронные сети имитируют человеческий мозг с помощью набора алгоритмов, предназначенных для распознавания закономерностей, и в меньшей степени зависят от вмешательства человека для функционирования и обучения. Трейдеры могут выполнять крупные заказы с минимальным влиянием на рынок, оптимизируя размер, продолжительность и размер сделок динамическим образом в зависимости от рыночных условий. Использование таких методов может быть полезным для маркет-мейкеров в улучшении управления их запасами, снижении стоимости их баланса.
Инструменты искусственного интеллекта и большие данные расширяют возможности трейдеров по анализу настроений, чтобы выявлять темы, тенденции, закономерности в данных и торговых сигналах, на основе которых они разрабатывают торговые стратегии. Хотя нефинансовая информация уже давно используется трейдерами для понимания и прогнозирования влияния на цену акций, использование методов искусственного интеллекта, таких как НЛП, выводит такой анализ на другой уровень. Интеллектуальный анализ текста и анализ нефинансовых больших данных (таких как сообщения в социальных сетях или спутниковые данные) с помощью ИИ позволяют проводить автоматический анализ данных в масштабе, превышающем человеческие возможности. Учитывая взаимосвязанность классов активов и географических регионов на современных финансовых рынках, использование ИИ значительно повышает прогностическую способность алгоритмов, используемых для торговых стратегий.
Самый разрушительный потенциал ИИ в торговле связан с использованием таких методов ИИ, как эволюционные вычисления, глубокое обучение и вероятностная логика для идентификации торговых стратегий и их автоматического выполнения без вмешательства человека. Хотя алгоритмическая торговля существует уже некоторое время, алгоритмы на основе ИИ добавляют уровень развития и сложности к традиционной алгоритмической торговле, превращаясь в полностью автоматизированные, запрограммированные компьютером алгоритмы, которые учатся на основе используемых входных данных и меньше полагаются на них и на вмешательство человека. В отличие от систематической торговли, обучение с подкреплением позволяет модели приспосабливаться к изменяющимся рыночным условиям, когда традиционные систематические стратегии требуют больше времени для настройки параметров из-за активного участия человека.
Варианты использования ИИ в финансах могут принести значительные выгоды потребителям финансовых услуг и участникам рынка ценных бумаг за счет повышения качества предлагаемых услуг и повышения эффективности работы финансовых компаний, снижения затрачиваемого времени и операционных издержек. В то же время внедрение ИИ в финансах создает новые проблемы, а также может усилить ранее существовавшие риски на финансовых рынках.
Разработчики, политики и регулирующие органы играют определенную роль в обеспечении того, чтобы использование ИИ в финансах согласовывалось с обеспечением финансовой стабильности, защитой потребителей финансовых услуг и продвижением целостности рынка и конкуренции. Необходимо выявлять и снижать возникающие риски, связанные с внедрением методов ИИ, чтобы поддерживать и продвигать ответственное использование ИИ, не подавляя инновации. Существующие нормативные и надзорные требования, возможно, потребуется уточнить, а иногда и скорректировать, чтобы устранить некоторые предполагаемые несовместимости существующих механизмов с приложениями ИИ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №6 (63) том 3
Ссылка для цитирования:
Коваленко И.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА БИРЖЕВОМ И ВНЕБИРЖЕВОМ РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ // Вестник науки №6 (63) том 3. С. 75 - 80. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/8956 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+