Торговый робот
Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут в корне видоизменить эффективность, результативность и скорость работы, которую выполняют люди. И это относится к финансовым рынкам тоже.
Хотя ИИ предлагает множество преимуществ, растущее использование этих технологий на финансовых рынках указывает на потенциальные опасности.
В начале 1980-х годов, благодаря достижениям в области технологий и финансовых инноваций, таких как деривативы, институциональные инвесторы начали использовать компьютерные программы для совершения сделок на основе заранее определенных правил и алгоритмов. Это помогло им совершать крупные сделки быстро и эффективно.
В то время эти алгоритмы были относительно простыми и в основном использовались для так называемого индексного арбитража, который позволяет извлечь прибыль из расхождений между ценой фондового индекса, и ценой акций, из которых он состоит.
По мере развития технологий и появления большего количества информации, этот вид программной торговли становился все более изощренным, с алгоритмами, способными анализировать сложные рыночные данные и совершать сделки на основе широкого спектра факторов. Число программных трейдеров продолжало расти, они совершали сделки объемом более триллиона долларов ежедневно, что привело к резкому увеличению волатильности рынка.
В конечном итоге это привело к массовому краху фондового рынка в 1987 году, известному как Черный понедельник. Промышленный индекс Доу-Джонса испытал на тот момент самое большое процентное падение в своей истории.
В ответ регулирующие органы приняли ряд мер по ограничению использования программной торговли, в том числе стоп-торги, которые останавливают торговлю при значительных колебаниях рынка. Но, несмотря на эти меры, программная торговля продолжала набирать популярность в годы после краха.
В 2002 году Нью-Йоркская фондовая биржа представила полностью автоматизированную торговую систему. В результате, программные трейдеры уступили место более сложной технологии – высокочастотной торговле.
Высокочастотная торговля использует компьютерные программы для анализа рыночных данных и совершения сделок на чрезвычайно высоких скоростях. Высокочастотные трейдеры могут совершать сделки примерно за одну 64-миллионную долю секунды, по сравнению с несколькими секундами, которые требовались трейдерам в 1980-х годах.
Эти сделки, носят очень краткосрочный характер и могут включать покупку и продажу одной и той же ценной бумаги несколько раз в течение нескольких наносекунд. Алгоритмы ИИ анализируют большие объемы данных в режиме реального времени и выявляют закономерности и тенденции, которые не сразу видны трейдерам-людям. Это помогает принимать более обоснованные решения и совершать сделки быстрее, чем это было бы возможно вручную.
Еще одним важным применением ИИ в высокочастотной торговле является обработка естественного языка, которая включает анализ и интерпретацию данных человеческого языка, таких как новостные статьи и сообщения в социальных сетях. Анализируя эти данные, алгоритмы могут получить ценную информацию о настроениях рынка и скорректировать свои торговые стратегии.
Но скорость и эффективность могут причинить вред. Алгоритмы высокочастотной торговли могут так быстро реагировать на новости и другие рыночные сигналы, что могут вызывать внезапные скачки или падения цен на активы.
Волатильность, создаваемая этими чрезвычайно сложными торговыми программами на основе ИИ, привела к так называемому внезапному краху в мае 2010 года, когда акции упали, а затем восстановились за считанные минуты, уничтожив, а затем восстановив рыночную стоимость примерно на 1 триллион долларов.
Скорость и эффективность, с которой высокочастотные трейдеры анализируют данные, означает, что даже небольшое изменение рыночных условий может привести к большому количеству сделок, что приведет к внезапным колебаниям цен и повышению волатильности.
Интересно, что исследование 2021 года, показывает, что большинство высокочастотных трейдеров используют схожие алгоритмы, что увеличивает риск провала рынка. Это связано с тем, что по мере увеличения числа таких трейдеров на рынке сходство алгоритмов приводит к одинаковым торговым решениям, что еще больше усиливает волатильность рынка.
Это подводит нас к новому миру торговых алгоритмов на базе ChatGPT и подобных программ. Они могут усугубить проблему слишком большого количества трейдеров на одной стороне сделки.
Искусственный Интеллект анализирует и обучается на данных прошлых торгов. Эти данные измениться не могут. В теории, интерпретировать по разному эти данные могут только люди, но никак не компьютерная программа. Таким образом, существует вероятность, что ChatGPT предложит всем одну и ту же модель поведения. А так как человек – по определению стадное существо – это может вывести стадность на совершенно новый уровень и может привести к еще более резким скачкам волатильности.
Это может стать еще большей катастрофой, когда ИИ, принимающий решения, получает предвзятую или неверную информацию. Алгоритмы ИИ могут усиливать существующие предубеждения, когда системы обучаются на предвзятых, старых или ограниченных наборах данных.
На текущий момент развития технологии уже ясно, что опираться на ИИ в принятии торговых решений нельзя. Именно поэтому большинство американских банков запретили своим сотрудникам использовать ChatGPT и аналогичные инструменты.
Но проблема внедрения ИИ не может быть решена исключительно запретами. Быстрота и в конечном счете эффективность от внедрения ИИ обязательно приведут новый вид алгоритмов на финансовый рынок. И рынок должен быть готов к введению новых регуляторных правил, которые позволили бы смягчить возможные риски внедрения этой технологии.