Dług, sztuczna inteligencja i algorytmy: jak zmienia się rynek obligacji

Sztuczna inteligencja przekształca ogromne obszary gospodarki, a sektor finansowy nie jest wyjątkiem. O wykorzystaniu algorytmów do doboru akcji pisano już wiele. Jednak jej zastosowanie w handlu na rynkach długu jest być może bardziej interesujące. Zastosowanie jej w handlu obligacjami ma implikacje wykraczające poza finanse, sięgając polityki, a finansowanie rządowe staje się jednocześnie łatwiejsze i bardziej podatne na zagrożenia.

W przeciwieństwie do tradycyjnego handlu obligacjami, handel algorytmiczny wykorzystuje program komputerowy, który postępuje zgodnie z określonym zestawem instrukcji, aby zawierać transakcje. Celem jest wykorzystanie danych z częstotliwością i szybkością przekraczającą możliwości człowieka.

Zalety handlu algorytmicznego są oczywiste. Algorytmy umożliwiają skanowanie rynku z szybkością i skalą, których nie potrafią dokonać ludzie. Pozwala to na wczesną identyfikację okazji rynkowych i szybkie wykrywanie różnic cenowych, umożliwiając skuteczny arbitraż z mniej zaawansowanymi uczestnikami rynku.

Kolejną wyraźną zaletą jest zarządzanie ryzykiem. Zaawansowane algorytmy mogą mieć wbudowane funkcje zarządzania ryzykiem, które śledzą predefiniowane parametry ryzyka i odpowiednio dostosowują aktywność handlową. Są one idealne dla bardziej konserwatywnych strategii handlowych.

Jednak w kontekście debaty na temat handlu algorytmicznego warto przyjrzeć się jego wpływowi na kluczowe rynki obligacji.

Rotem Farkash: Głębokie uczenie się sztucznej inteligencji pozwala na uwzględnienie większej ilości informacji wykraczających poza wąskie czynniki techniczne

Algorytmy są w dużym stopniu konfigurowalne, co oznacza, że ​​inwestorzy mogą je optymalizować, dostosowując do swoich celów i stylu tradingowego. Dzięki dodaniu funkcji sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe, te spersonalizowane algorytmy mogą być udoskonalane poprzez absorpcję danych historycznych i informacji zwrotnych z rynku.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), dziedzina sztucznej inteligencji, która uczy maszyny rozumieć język ludzki, oznacza również, że sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej kompetentna w interpretowaniu jakościowych informacji z wiadomości, mediów społecznościowych i raportów o zyskach, co pozwala jej przewidywać ruchy rynkowe w oparciu o nastroje ludzkie.

Przedsiębiorca technologiczny i ekspert AI Rotem Farkash wyjaśnił, że możliwości uczenia maszynowego w finansowaniu obligacji dopiero się zaczynają. „Głębokie uczenie sztucznej inteligencji (AI) pozwala algorytmowi wyjść poza wąskie czynniki techniczne, a z czasem będzie się on jedynie udoskonalał dzięki wbudowanym mechanizmom sprzężenia zwrotnego” – wyjaśnił Farkash.

„Narzędzia te umożliwią ocenę nie tylko zmiennych statystycznych obligacji, takich jak rentowność i realna stopa zwrotu, ale także czynników jakościowych, takich jak bieżąca polityka fiskalna rządu” – dodał Farkash.

Europejski Bank Centralny: podaż i popyt na aktywa finansowe mogą być systematycznie zniekształcane

Na rynkach obligacji, podobnie jak na rynkach akcji, algorytmy i sztuczna inteligencja oznaczają mniejszą zmienność wynikającą z błędów ludzkich oraz większą szybkość transakcji, wyceny i arbitrażu. Ta zwiększona szybkość i przepływ informacji sprawiają, że rynki są bardziej wydajne i pozwalają uniknąć pewnych rodzajów nieracjonalnych działań.

Mimo to algorytmy niosą ze sobą własne ryzyko. Jeśli wiele firm korzysta z algorytmów AI od tych samych dostawców w swoich strategiach handlowych, wszystkie będą wykonywać te same działania w tym samym czasie. W pewnych scenariuszach może to oznaczać nagłe wahania na rynku w oparciu o nowe informacje, co stwarza potencjalne ryzyko kolejnych krachów i większych luk systemowych.

Jak Europejski Bank Centralny ostrzegał, że „jeśli wiele instytucji będzie wykorzystywać sztuczną inteligencję do alokacji aktywów i polegać tylko na kilku dostawcach sztucznej inteligencji, […] wówczas podaż i popyt na aktywa finansowe mogą ulegać systematycznym zniekształceniom, wywołując kosztowne korekty na rynkach, które szkodzą ich odporności”. Dzieje się tak również przed możliwością „Czarny łabędź Pod uwagę brane są zdarzenia, które nie znajdują odzwierciedlenia w danych historycznych.

Większy popyt ze strony inwestorów detalicznych korzystających ze sztucznej inteligencji spowoduje wzrost cen obligacji i obniżenie kosztów pożyczek, ale rynki staną się bardziej wrażliwe

Największą fundamentalną zmianą jest to, że na rynku obligacji pojawi się więcej nabywców, co sprawi, że pożyczki dla rządów staną się tańsze. Jednak ci nowi nabywcy będą korzystać ze strategii algorytmicznych, które są bardziej czułe i szybsze niż tradycyjni inwestorzy. Ostatecznie oznacza to, że rynki staną się głębsze i bardziej płynne, ale także bardziej wrażliwe i potencjalnie bardziej agresywne.

Z punktu widzenia państwa, zwiększony kapitał jest dobrem nieskazitelnym. Większy popyt ze strony inwestorów detalicznych podniesie ceny obligacji, a to z kolei obniży koszty pożyczek, umożliwiając rządom zarządzanie coraz bardziej napiętymi budżetami.

Większy arbitraż, jaki umożliwiają te techniki, może jednak stać się problemem również dla rządów. Zwiększona wrażliwość inwestorów opartych na algorytmach oznacza, że ​​rządy będą musiały bardziej się starać, aby zadowolić posiadaczy obligacji i nabywców, co ograniczy ich swobodę w polityce gospodarczej. W takim scenariuszu debaty na temat nadmiernej władzy i wpływu podmiotów handlujących długiem na suwerenne, demokratyczne rządy będą się jedynie nasilać.

Słabości danych i stronniczość algorytmów będą wymagały nadzoru ze strony człowieka

Nieuchronnie, większa płynność, jaką przynosi handel algorytmiczny, zostanie przyjęta z zadowoleniem zarówno przez inwestorów, jak i rządy. Jednak ryzyko związane z zmiennością będzie musiało być zarządzane przez nadzór ludzki, tak jak w innych sektorach sztuczna inteligencja łączyła się z nadzorem ludzkim.

Dopóki przetwarzanie języka naturalnego nie przezwycięży niezdolności sztucznej inteligencji do podejmowania jakościowych i kontekstowych decyzji, handel obligacjami będzie wymagał ludzkiego nadzoru, aby utrzymać stabilność. W międzyczasie rynki obligacji będą cieszyć się większym popytem, ​​ale także zwiększoną wrażliwością algorytmiczną. Rządy będą musiały uwzględnić bardziej reaktywne rynki, zagrożenia związane z nagłymi wahaniami algorytmów oraz wszelkie błędy w tych narzędziach wynikające z niekompletnych danych.

Udostępnij ten artykuł: