ÖMERHABA yeni teknolojileri ilk benimseyen? Son teknoloji ürünler pahalı olma eğilimindedir, bu da yanıtın genellikle son derece zengin olduğu anlamına gelir. Erken benimseyenler ayrıca, statükonun ötesine bakmak için katı rekabetin cazibesine kapılma eğilimindedir. Bu nedenle, ultra zengin ve aşırı rekabetçi hedge fon endüstrisinden daha fazla yeni araçlar seçme olasılığı belki de başka bir grup yoktur.
Bu kural yapay zeka için geçerli görünüyor (sahip olmak) ve ilk olarak hedge fonları tarafından onlarca yıl önce, son zamanlardaki aldatmacadan çok önce kullanılan makine öğrenimi. İlk olarak, hisse senedi seçmek ve varlıkların iniş çıkışları üzerine kısa vadeli bahisler oynamak için verileri ve algoritmaları kullanan niceliksel yatırımcılar veya niceliksel yatırımcılar geldi. New York’ta kantitatif bir fon olan Two Sigma, 2001’deki başlangıcından beri bu teknikleri deniyor. Büyük bir kuantum koluna sahip bir İngiliz şirketi olan Man Group, 2014’te ilk makine öğrenimi fonunu başlattı. aqr Greenwich, Connecticut’ta bulunan Capital Management, kullanmaya başladı sahip olmak yaklaşık aynı zamanda. Sonra sektörün geri kalanı geldi. Riskten korunma fonlarının deneyimi gösteriyor ki sahip olmakama aynı zamanda bunun zaman aldığını ve ilerlemenin durdurulabileceğini de gösteriyor.
sahip olmak ve makine öğrenimi fonları, bot yürüyüşünün son durağı gibi görünüyordu. Algoritmalar tarafından seçilen hisse senetlerine sahip ucuz endeks fonları, 2019’da yönetim altındaki varlıkların geleneksel aktif fonlarınkileri gölgede bırakmasıyla zaten büyümüştü. Borsa yatırım fonları, büyüme hisse senetlerini seçmek gibi temel stratejilere çok az ihtiyaçla ucuz bir şekilde maruz kalma imkanı sunuyordu. insan katılımı için. 1982’de kurulan ilk nicel grup olan Rönesans Technologies’in amiral gemisi fonu, onlarca yıldır yıllık ortalama %66 getiri elde etti. 2000’lerde hızlı kablolar, Citadel Securities ve Virtu dahil olmak üzere nanosaniyeye kadar hisse senedi ticareti yapabilen yüksek frekanslı piyasa yapıcıların ortaya çıkmasına neden oldu. gibi yeni kıyafetler aqr ve İki Sigma, insan getirilerini geride bıraktı ve varlıkları yuttu.
2019’un sonlarına doğru otomatik algoritmalar, işlemlerin her iki tarafını da ele alıyordu; çoğu zaman, yüksek frekanslı tüccarlar, yatırım süreçlerini otomatikleştirmiş olan niceliksel yatırımcılarla karşılaştı; pasif endeks fonlarındaki yatırımcıların varlıklarının çoğunu algoritmalar yönetti; ve en büyük ve en başarılı koruma fonlarının tümü, en azından bir dereceye kadar, nicel yöntemler kullanmıştır. Geleneksel tipler havlu attı. Yıldız yatırımcı Philippe Jabre, 2018’de fonunu kapattığında bilgisayarlı modelleri geleneksel oyuncuların “belirsiz bir şekilde yerini almakla” suçladı. Tüm bu otomasyon sayesinde borsa her zamankinden daha verimli hale geldi. İnfaz şimşek hızındaydı ve neredeyse hiçbir maliyeti yoktu. Bireyler, tasarruflarını dolara bir kuruşun bir kısmı için yatırabilirlerdi.
Makine öğrenimi daha da büyük ödüller vaat ediyordu. Bir yatırımcının bunu tanımlama şekli, nicel yatırımın bir varsayımla başladığıydı: momentum varsayımı veya endeksin geri kalanından daha hızlı yükselen hisse senetlerinin bunu yapmaya devam edeceği fikri. Bu varsayım, bireysel hisse senetlerinin değerlerinin artmaya devam edip etmeyeceğini değerlendirmek için tarihsel verilere karşı test edilmesine olanak tanır. Buna karşılık, makine öğrenimi ile yatırımcılar “verilerle başlayabilir ve bir hipotez arayabilirler.” Başka bir deyişle, algoritmalar hem neyi seçeceğine hem de neden seçeceğine karar verebilir.
Yine de büyük otomasyon yürüyüşü hız kesmeden devam etmedi – insanlar karşı koydu. 2019’un sonlarına doğru, Charles Schwab dahil tüm büyük perakende komisyoncuları, e*ticaret Ve td Ameritrade, yeni giren Robinhood’ın rekabeti karşısında komisyonlarını sıfıra indirdi. Birkaç ay sonra, salgın can sıkıntısı ve teşvik kontrollerinin teşvikiyle perakende satış yükselmeye başladı. 2021’in çılgın ilk aylarında, günlük tüccarların sosyal medyada koordineli bir şekilde sevilmeyen hisse senetlerine yığılarak fiyatlarının fırlamasına yol açtığı zirveye ulaştı. Aynı zamanda, pek çok nicel strateji durağan görünüyordu. Çoğu miktar, 2020’de ve 2021’in başlarında piyasaların yanı sıra insan hedge fonlarının altında performans gösterdi. aqr ısrarlı çıkışların ardından bir avuç fonu kapattı.
2022’de piyasalar tersine döndüğünde, bu eğilimlerin çoğu tersine döndü. Kayıplar biriktikçe perakendenin payı düştü. Miktarlar bir intikamla geri geldi. aqrEn eski fon olan , piyasalar %20 kaybederken bile %44 gibi büyük bir getiri sağladı.
Bu zikzak ve robotların artan rolü, diğer endüstriler için dersler içeriyor. Birincisi, insanların yeni teknolojilere beklenmedik şekillerde tepki verebilmesidir. Düşen ticaret yürütme maliyetleri, yatırım makinelerini destekliyor gibi görünüyordu – ta ki maliyetler sıfıra düşene ve perakende rönesansını körükleyene kadar. Perakendenin alım satımdaki payı zirvede olmasa da 2019 öncesine göre hala yüksek. Perakende alım satım şu anda hisse senedi alım satım hacimlerinin üçte birini oluşturuyor (piyasa yapıcılar hariç). Bir tür hisse senedi türevi bahsi olan hisse senedi opsiyonlarındaki hakimiyetleri daha da fazladır.
İkincisi, tüm teknolojiler piyasaları daha verimli hale getirmez. açıklamalarından biri aqr Şirketin kurucu ortağı Cliff Asness, düşük performans döneminin, değerlemelerin ne kadar aşırı hale geldiği ve “her şeyde bir balonun” ne kadar sürdüğüyle ilgili olduğunu söylüyor. Bu kısmen perakende yatırımcılar arasındaki aşırı coşkunluğun sonucu olabilir. Asness, “Bilgi almak ve hızlı bir şekilde elde etmek, onu iyi işlemek anlamına gelmez” dedi. “Sosyal medya gibi şeylerin piyasayı daha fazla değil, daha az verimli hale getirdiğini düşünüyorum… İnsanlar karşı fikirleri değil, kendi fikirlerini duyuyorlar ve siyasette tehlikeli bir çılgınlığa yol açabilecek ve pazarlarda bazı gerçekten garip fiyat hareketlerine yol açabilir.
Üçüncüsü, robotların yerlerini bulmaları zaman alıyor. Makine öğrenimi fonları bir süredir ortalıkta dolaşıyor ve en azından bir şekilde insan rakiplerinden daha iyi performans gösteriyor gibi görünüyor. Ancak kısmen satmaları zor olduğu için büyük varlıkları biriktirmediler. Ne de olsa, çok az insan ilgili riskleri anlıyor. Kariyerlerini makine öğrenimine adamış olanlar bunun gayet iyi farkındadır. Man Group’un kantitatif kolu olan Man Numeric’ten Greg Bond, güven oluşturmak için “makine öğrenimi stratejilerinin yaptıkları şeyi neden yaptığını düşündüğümüzü müşterilere açıklamaya çok daha fazla yatırım yaptık” diyor.
Herkesin quants’ın bunu çözdüğünü düşündüğü bir zaman vardı. Bugünkü algı bu değil. En azından borsa söz konusu olduğunda, otomasyon diğer birçok kişinin korktuğu gibi kazan-kazan olayı olmamıştır. Daha çok insanlar ve makineler arasındaki hesaplaşmaya benziyor. Ve makineler kazanıyor olsa da, insanlar henüz pes etmedi. ■
Ekonomi, finans ve piyasalardaki en büyük hikayelerin daha uzman analizi için, haftalık abonelere özel haber bültenimiz Money Talks’a kaydolun.
