Новости фондового рынка - акции, дивиденды, криптовалюта

Поскольку с начала 2020 года до конца августа акции Tesla выросли почти на 500%, ИИ ETF рекомендовал продать все свои акции Tesla незадолго до того, как они упали на 22% в следующие два месяца.

В конце ноября он рекомендовал реинвестировать в производителя электромобилей и увеличил его долю в декабре и январе. Акции Тесла (ксти купленные инветсором Кэти Вуд) за эти месяцы выросли на 98%. В конце января AI снова продал все свои активы в Tesla. С тех пор акции упали с исторического максимума более чем на 30%.

Среди прочего, умело ориентируясь на недавние рыночные движения  Тесла, ETF принес 54% прибыли за последние 12 месяцев, а S&P 500 - около 18%. Во время последней ребалансировки фонда в конце апреля ИИ снова добавил Tesla в свой портфель, что свидетельствует об убежденности в том, что акции восстановятся. Еще неизвестно, вернется ли прогноз снова. С тех пор акции Tesla упали на 21% , но на торгах в четверг подскочили на 4%.

Ал был полезным инструментом для многих институциональных инвесторов и аналитических центров в различных сферах. Компьютеры могут  отслеживать тенденции цен на фондовом рынке, читать финансовые отчеты компаний и расшифровки отчетов о доходах, анализировать экономические данные в момент их выхода и даже анализировать общественное мнение с помощью миллионов сообщений в социальных сетях. 

Информация передается в алгоритм, который будет учитывать все факторы, чтобы выбрать акции, которые имеют более высокую вероятность превзойти. Наиболее важной особенностью модели ИИ по сравнению с моделью, основанной на правилах, является ее способность учиться на собственном успехе и ошибках с течением времени через цикл обратной связи, как это делают люди.

Несмотря на их способность обрабатывать огромные объемы данных за секунды, модели ИИ не всемогущи. ИИ не может наблюдать социальные тенденции или понимать технологические инновации, как люди, поэтому он не подходит для долгосрочных ставок, говорит Гисок О, глава азиатско-тихоокеанского офиса Qraft. Вместо этого искусственный интеллект хорош в том, чтобы находить акции, которые с наибольшей вероятностью превзойдут показатели в рамках ограниченной инвестиционной вселенной и временных рамок, используя ограниченный набор вводимых данных.

Хотя хедж-фонды и профессиональные трейдеры используют ИИ для повышения производительности, существует очень мало продуктов, предназначенных для розничной торговли, которые управляются исключительно моделями ИИ. $ 145 млн AI энергия Equity ETF (AIEQ) из ETFMG, запущенный в 2017 году, является первым активно управляемых ETF в полной мере использовать искусственный интеллект для выбора акций. Она использует IBM Watson, систему машинного обучения, которая, по словам компании, «равняется команде из 1000 аналитиков, трейдеров и квантов, работающих круглосуточно». 

Qraft новее, но с самого начала его основное внимание уделялось стратегиям, основанным на искусственном интеллекте. Основатель Маркус Ким имеет опыт разработки программного обеспечения и алгоритмической торговли. О говорит Barron’s, что вместо использования универсальных систем, таких как IBM Watson, модель искусственного интеллекта Qraft была создана с нуля . Помимо импульсного ETF, компания также предлагает другие фонды, ориентированные на высокодивидендные и стоимостные акции, созданные и управляемые ИИ. 

Тем не менее, ETF, управляемые искусственным интеллектом, не набирают популярность, и у инвесторов есть веские причины сидеть в стороне.

В отличие от тематических ETF, которые могут легко рассказать интересную историю , сложно объяснить, как работает алгоритм ИИ. Это часто связано с абстрактным моделированием и тяжелым жаргоном, а процесс обработки данных, что-то вроде «черного ящика», не всегда имеет четкие правила. Часто даже специалисты по данным, построившие модель, не могут объяснить, почему компьютер принял определенное решение.

Существует проблема «мусор на входе, мусор на выходе». Это означает, что если входные данные, подаваемые в AI-модель, ошибочны, выходные данные также будут бессмысленными. В зависимости от того, кого вы спросите, многие специалисты по информатике, в том числе из Qraft, считают, что настроения в социальных сетях - это больше шум, чем сигнал. «Это может быть полезно для маркетинговых целей, - говорит О, - но я не уверен в самой производительности».     

Отсутствие репутации было еще одним препятствием. Как и любому управляющему человеческим фондом, AI-алгоритму потребуется время, чтобы доказать свою способность обеспечивать высокую производительность, прежде чем он завоюет доверие инвесторов, и первые несколько лет будут трудными.

Фонд искусственного интеллекта ETFMG уступил S&P 500 в 2018 году, соответствовал эталону в 2019 году и превзошел его в 2020 году. Самые старые ETFs Qraft только что исполнились два года, и пока они приносят хорошие результаты. В результате , по словам О, наблюдается рост интереса инвесторов. Но средства по-прежнему крошечные, и предстоит еще долгий путь.

От редакции: Мы решели не только продолжить наблюдать за фондом, но и провести эксперемент, создать ИИ похожий, но чуть с лушим вариантом. Следите за развитие событий.