Карьера и бизнес

Add to Flipboard Magazine.

Искусствeнный интeллeкт внoвь дeмoнстрируeт свoe мoгущeствo: xeдж-фoнды, кoтoрыe испoльзуют aлгoритмы, выxoдят в лидeры рeйтингoв эффeктивнoсти, чтo, тeм нe мeнee, дeлaeт мaтeмaтикoв и прoгрaммистoв глaвными кoмпoнeнтaми успeшнoгo инвeстирoвaния.

В тoп aвтoритeтнoгo eжeгoднoгo рeйтингa лучшиx упрaвляющиx мeнeджeрoв хедж-фондов, составленного LCH investments (инвестирует в другие хедж-фонды и входит в Edmund de Rothschild Group), вошли DE Shaw, Citadel и Two Sigma. Все три компании используют так называемые «систематические стратегии» — общепринятый термин для обозначения стратегий принятия решений с минимальным участием человеческого фактора. Ненулевая предсказуемость рыночных колебаний выявляется количественно путем статистической обработки больших объемов наблюдений за совместным поведением рыночных инструментов.

История вопроса

Лондонский фонд LCH Investments, подразделение Edmond de Rothschild Capital Holdings Limited, опубликовал свой ежегодный рейтинг 20 самых успешных фондовых управляющих 2016 г.

При составлении рейтинга принимался во внимание ряд показателей хедж-фондов, с момента как соответствующий менеджер возглавил фонд.

Ниже представлены топ-7 самых эффективных управляющих.

Все вместе эти семь менеджеров управляют активами на сумму свыше $275 млрд, и их работа принесла общую прибыль в более $200 млрд с момента начала их работы.

В 2016 г. они генерировали $10,6 млрд прибыли. Однако один из семи, а именно Джордж Сорос, управляющий Soros Fund Management, терял деньги в течение года.
Подробнее:

LCH отмечает, что три новичка, совместно с фондом Pure Alpha, которым управляет инвестиционная компания Bridgewater Associates, где также есть систематический элемент, за последние 10 лет заработали для инвесторов порядка $90 млрд.

Решение включать систематические фонды в рейтинг LCH демонстрирует распространенность современных количественных торговых стратегий в деятельности хедж-фондов. Отрасль во многом отошла от использования исключительно дискреционных методов учета систематической торговли и анализа больших объемов данных. «Результаты явно иллюстрируют возрастающие возможности технологических инвестиционных систем», — комментирует председатель LCH Investments Рик Софер.

По данным The Wall Street Journal, хедж-фонд Bridgewater (занял первое место в рейтинге) также работает над автоматизированной системой управления, основанной на технологии искусственного интеллекта. Владелец фонда Рэй Далио прогнозирует, что система будет выполнять множество задач: начиная с инвестирования в краткосрочном периоде и заканчивая принятием на работу сотрудников, оптимизацией их деятельности и увольнением.

Основатель хедж-фонда прогнозирует, что в ближайшем будущем за тремя из четырех управленческих решений будет стоять искусственный интеллект. За разработку программного обеспечения ответственный Дэвид Феруччи. Специалист ранее работал в IBM.

Хедж-фонды, использующие алгоритмы, в 2007 г. пережили репутационный удар: многие популярные стратегии не сработали и принесли инвесторам убытки. Но после кризиса 2008 г. именно алгоритмические фонды лучше всего адаптировались к новой реальности, тогда как традиционным хедж-фондам обыгрывать рынок становилось все труднее. Приток средств в алгоритмические фонды продолжается седьмой год подряд. В 2009 г. он составил $408 млрд, а в прошлом – $879 млрд (данные Hedge Fund Research).

Но не стоит думать, что все операции выполняет компьютер, а человек не участвует. Напротив, в хедж-фонде Two Sigma Investments ($24 млрд под управлением) трудятся десятки нефинансовых специалистов – астрофизиков, иммунологов, лингвистов. Они обрабатывают информацию из лент новостей, финансовых отчетов, сводок погоды и соцсетей. На основании данных пишутся алгоритмы, прогнозирующие движение котировок.

Алгоритмы используют текст-майнинг для чтения отчетов о финансовых результатах компаний, метеорологические сводки (необходимые для торговли товарными деривативами и акциями сырьевого сектора). Цель состоит в том, чтобы перевести эту информацию в торговые сигналы и отыграть то, что остальная биржевая публика обнаружит позже роботов Two Sigma. В компании говорят, что хотя точность прогнозов не 100%, но достаточная для получения прибыли.

Например, чтобы понять, стоит ли покупать акции крупного ритейлера, алгоритмы проверяют, не выходят ли котировки за средний уровень и не продает ли менеджмент акции. К этому приложатся данные и заключение риск-менеджмента, не превышает ли риск на компанию допустимый. После всех проверок компьютер совершит сделку. Для того чтобы мониторить данные 24 часа в сутки, Two Sigma имеет более 100 терафлопс вычислительных мощностей, способных выполнять более 100 трлн операций и 11 петабайт дискового пространства.