Многие инвесторы уже сейчас активно используют полностью компьютеризированные инвестиционные стратегии.
Как давно вы видели ребенка, читающего книгу? Конечно, речь не о ваших наследниках. Их не оторвать от хороших книг, они никогда не обманывают и всегда моют руки перед едой. Тем не менее, простое наблюдение и откровенные признания родителей свидетельствуют, что детей невозможно оторвать от телефона. Раньше по нему только разговаривали, в том числе и о прочитанных книгах, а теперь – это жизненно важная часть организма, без которой не прожить и дня. Да и не мудрено… Сегодняшний iPhone обладает мощностью суперкомпьютера из 80-х, стоимостью в миллионы долларов, а современные компьютерные алгоритмы позволяют быстро решать задачи, над которыми человечество билось веками.
Системы искусственного интеллекта открывают новые возможности и меняют мир. Компьютер обыграл человека в шахматы, Google обучает автомобили ездить без водителя, самолеты могут летать без пилота, таких примеров тысячи. Постепенно машины заменяют человека, эффективно выполняя операции, следующие алгоритму многократного повторения. Наличие правил и большого количества качественных данных, Big Data, обеспечивают успех.
Финансовые рынки и мир инвестиций – не исключение. Начнем с того, что компьютеры постепенно берут на себя функции прочтения множества разных новостей, документов, финансовых отчетов, отыскивая значимые рыночные сигналы, включая мнения и настроения пользователей социальных сетей. Информация о планах выпуска того или иного продукта, содержащаяся в годовом отчете компании, может отлично дополнить мнение пользователей FB или Twitter о наличии на них долгожданного спроса. Чем не сигнал покупать акции?! Раньше такую работу делали интерны и аналитики, на смену которым постепенно приходит искусственный интеллект.
Многие инвесторы уже сейчас активно используют полностью компьютеризированные инвестиционные стратегии. Например, швейцарский Pictet это делает с 2013 года и очень успешно. В последние четыре года компьютеры-инвесторы опередили соответствующие индексы и заработали больше, чем их одушевленные коллеги. За счет чего? По мнению специалистов банка, системы искусственного интеллекта отражают человеческое поведение, которое, по большому счету, в долгосрочной перспективе не слишком изменчиво. Например, подверженность стадному чувству. Многие индивидуальные инвесторы предпочитают находиться в толпе – покупая акции, растущие продолжительное время, и продавая их в моменты падения. Еще одна причина в том, что люди склонны переоценивать риски в краткосрочной перспективе и не задумываться о последствиях, в долгосрочной. Отличный пример – моментальная паника и падение рынков после объявления Brexita и их быстрое последующее восстановление.
Служат ли результаты искусственных инвесторов доказательством того, что «суперразум» полностью заменит человека? Скорее всего, нет. Последние годы на финансовом рынке – не показатель, всё было спокойно, и ещё неизвестно, как бы проявили себя компьютерные стратегии в по-настоящему кризисных ситуациях. Обучаемость машин эффективна, когда существует большое количество данных и есть четкие правила. Все, что требует креативного подхода и стратегического мышления смоделировать крайне сложно. Историю финансовых рынков – источник данных для обучения – не описать единым сводом закономерностей. Человеческая природа многогранна, и практически всегда поведение людей определяется не только логикой и моралью. Эмоции и чувства заставляют людей совершать нестандартные поступки. Любовь, страх, жадность творят чудеса, не подчиняясь никаким законам. Множество опытных инвесторов совершают необъяснимые поступки, не выдерживая напряжения и поддаваясь эмоциям в кризисные моменты. В финансовом мире люди часто нарушают правила и создают новые – они врут, воруют, захватывают чужое. Все это невозможно учесть. Да и как машина сможет объяснить подобные факторы инвестору. Задача точно не для «бота», умеющего поддерживать беседу, продавая стандартный продукт, лишь благодаря огромному количеству данных о такой операции.
Несмотря на фантастический прогресс машин в последние годы, очень хочется верить, что это лишь очередной виток автоматизации. Человечество создает большое количество данных, Big Data, увеличивает мощности для их обработки и постепенно заменяет человека машиной в стандартных повторяющихся ситуациях, следующих четкому своду правил. Для великих творений, как и для громких провалов, по-прежнему, нужен человек. Прав был Пушкин, когда утверждал, что попытки «алгеброй поверить гармонию» могут создать Сальери, но не Моцарта.