ChatGPT AI 거래자: 너무 빠르고, 너무 격렬하고, 너무 위험합니까?

ChatGPT와 같은 인공 지능 기반 도구는 인간이 수행하는 작업의 효율성, 효과 및 속도를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

그리고 이것은 의료, 제조 및 우리 삶의 거의 모든 측면과 같은 부문에서와 마찬가지로 금융 시장에서도 마찬가지입니다.

저는 14년 동안 금융 시장과 알고리즘 거래를 연구해 왔습니다. AI는 많은 이점을 제공하지만 금융 시장에서 이러한 기술의 사용이 증가함에 따라 잠재적인 위험도 지적됩니다.

컴퓨터와 AI를 수용하여 거래 속도를 높이려는 월스트리트의 과거 노력을 살펴보면 컴퓨터와 AI를 의사 결정에 사용하는 것의 의미에 대한 중요한 교훈을 얻을 수 있습니다.

프로그램 거래가 블랙 먼데이에 연료를 공급합니다.

1980년대 초, 파생 상품과 같은 기술 및 금융 혁신의 발전에 힘입어 기관 투자자들은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 미리 정의된 규칙과 알고리즘에 따라 거래를 실행하기 시작했습니다. 이를 통해 대규모 거래를 빠르고 효율적으로 완료할 수 있었습니다.

그 당시 이러한 알고리즘은 상대적으로 단순했으며 S&P 500과 같은 주가 지수와 지수가 구성하는 주식의 가격 차이에서 이익을 얻으려는 이른바 지수 차익 거래에 주로 사용되었습니다.

기술이 발전하고 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 이러한 종류의 프로그램 거래는 복잡한 시장 데이터를 분석하고 다양한 요소를 기반으로 거래를 실행할 수 있는 알고리즘을 통해 점점 더 정교해졌습니다.

이러한 프로그램 거래자들은 매일 1조 달러 이상의 자산이 거래되는 대부분의 규제가 없는 거래 고속도로에서 계속해서 증가하여 시장 변동성을 극적으로 증가시켰습니다.

결국 이것은 1987년 블랙 먼데이로 알려진 대규모 주식 시장 붕괴를 초래했습니다. 다우 존스 산업 평균 지수는 당시 역사상 가장 큰 폭의 하락을 겪었고 그 고통은 전 세계로 퍼졌습니다.

이에 대응하여 규제 당국은 상당한 시장 변동 및 기타 제한이 있을 때 거래를 중단하는 서킷 브레이커를 포함하여 프로그램 거래의 사용을 제한하기 위한 여러 가지 조치를 시행했습니다.

그러나 이러한 조치에도 불구하고 프로그램 거래는 폭락 이후 몇 년 동안 계속해서 인기를 끌었습니다.

HFT: 스테로이드 거래 프로그램

뉴욕 증권 거래소가 완전 자동 거래 시스템을 도입한 2002년으로 15년을 빨리 감습니다. 결과적으로 프로그램 거래자들은 훨씬 더 발전된 기술인 고주파 거래로 보다 정교한 자동화에 길을 내주었습니다.

HFT는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 시장 데이터를 분석하고 매우 빠른 속도로 거래를 실행합니다.

차익 거래 기회(이익을 위해 악용될 수 있는 유사한 증권의 가격 차이)를 이용하기 위해 시간이 지남에 따라 증권 바스켓을 매매하는 프로그램 거래자와는 다릅니다.

고주파 거래자는 강력한 컴퓨터와 고속 네트워크를 사용하여 시장 데이터를 분석하고 번개처럼 빠른 속도로 거래를 실행합니다.

고주파 거래자는 1980년대 거래자에게 몇 초가 걸렸던 것과 비교하여 약 6400만분의 1초 만에 거래를 수행할 수 있습니다.

이러한 거래는 일반적으로 본질적으로 매우 단기적이며 동일한 보안을 나노초 단위로 여러 번 사고 팔 수 있습니다.

AI 알고리즘은 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고 인간 트레이더에게 즉시 드러나지 않는 패턴과 추세를 식별합니다. 이를 통해 트레이더는 더 나은 결정을 내리고 수동으로 가능한 것보다 더 빠른 속도로 거래를 실행할 수 있습니다.

HFT에서 AI의 또 다른 중요한 응용 분야는 뉴스 기사 및 소셜 미디어 게시물과 같은 인간 언어 데이터를 분석하고 해석하는 자연어 처리입니다.

이 데이터를 분석함으로써 트레이더는 시장 정서에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 그에 따라 거래 전략을 조정할 수 있습니다.

AI 거래의 이점

이러한 AI 기반 고주파 거래자는 사람과 매우 다르게 작동합니다.

인간의 뇌는 느리고 부정확하며 건망증이 있습니다. 무역 신호를 식별하기 위해 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 필요한 빠르고 고정밀 부동 소수점 산술을 수행할 수 없습니다.

컴퓨터는 본질적으로 오류가 없는 메모리, 완벽한 주의력, 밀리초 단위로 대량의 데이터를 분석할 수 있는 무한한 기능을 통해 수백만 배 더 빠릅니다.

그리고 대부분의 기술과 마찬가지로 HFT는 주식 시장에 몇 가지 이점을 제공합니다.

이러한 거래자들은 일반적으로 시장 가격에 매우 가까운 가격으로 자산을 사고 팔기 때문에 투자자에게 높은 수수료를 부과하지 않습니다. 이를 통해 시장에는 항상 구매자와 판매자가 있으므로 가격을 안정시키고 갑작스러운 가격 변동 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

초단타매매는 또한 시장의 잘못된 가격 책정을 신속하게 식별하고 이용함으로써 시장 비효율성의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, HFT 알고리즘은 특정 주식이 저평가되거나 고평가된 시기를 감지하고 이러한 불일치를 이용하기 위해 거래를 실행할 수 있습니다. 그렇게 함으로써 이러한 종류의 거래는 시장의 비효율성을 수정하고 자산 가격을 보다 정확하게 책정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

단점

그러나 속도와 효율성 또한 해를 끼칠 수 있습니다. HFT 알고리즘은 뉴스 이벤트 및 기타 시장 신호에 매우 빠르게 반응하여 자산 가격의 급격한 급등 또는 하락을 유발할 수 있습니다.

또한 HFT 금융 회사는 속도와 기술을 사용하여 다른 거래자보다 불공정한 이점을 얻을 수 있어 시장 신호를 더욱 왜곡할 수 있습니다.

이 극도로 정교한 AI 기반 거래 괴물에 의해 생성된 변동성은 2010년 5월 소위 플래시 크래시로 이어졌습니다. 이때 주식은 폭락했다가 몇 분 만에 회복되었습니다. 시장 가치가 약 1조 달러가 소진된 후 회복되었습니다.

그 이후로 변동성이 큰 시장은 새로운 표준이 되었습니다. 2016년 연구에서 두 명의 공동 저자와 저는 HFT 도입 후 변동성(가격이 얼마나 빠르고 예측할 수 없게 오르내리는지를 측정하는 척도)이 크게 증가했음을 발견했습니다.

고주파 거래자가 데이터를 분석하는 속도와 효율성은 시장 상황의 작은 변화라도 많은 거래를 촉발하여 급격한 가격 변동과 변동성 증가로 이어질 수 있음을 의미합니다.

또한 2021년에 다른 여러 동료들과 함께 발표한 연구에 따르면 대부분의 고주파 거래자들은 유사한 알고리즘을 사용하여 시장 실패의 위험이 증가합니다.

이는 시장에서 이러한 거래자의 수가 증가함에 따라 이러한 알고리즘의 유사성이 유사한 거래 결정으로 이어질 수 있기 때문입니다.

이것은 알고리즘이 유사한 거래 신호를 방출하는 경우 모든 고주파 거래자가 시장의 동일한 측면에서 거래할 수 있음을 의미합니다.

즉, 그들은 모두 부정적인 뉴스의 경우 매도를 시도하고 긍정적인 뉴스의 경우 매수를 시도할 수 있습니다. 거래의 반대편을 취할 사람이 없다면 시장은 실패할 수 있습니다.

채팅 시작GPT

이는 ChatGPT 기반 거래 알고리즘 및 유사 프로그램의 새로운 세계로 안내합니다. 그들은 거래의 같은 편에 있는 너무 많은 거래자들의 문제를 가져갈 수 있으며 상황을 더욱 악화시킬 수 있습니다.

일반적으로 인간은 자신의 장치에 맡겨져 다양한 범위의 결정을 내리는 경향이 있습니다. 그러나 모든 사람이 유사한 인공 지능에서 결정을 내리면 의견의 다양성이 제한될 수 있습니다.

모든 사람이 구매할 최고의 컴퓨터를 결정하기 위해 ChatGPT에 의존하는 극단적인 비재무적 상황을 생각해 보십시오. 소비자들은 이미 동일한 제품과 모델을 구매하는 경향이 있는 군집 행동에 매우 취약합니다.

예를 들어 Yelp, Amazon 등에 대한 리뷰는 소비자가 몇 가지 최고의 선택 중에서 선택하도록 동기를 부여합니다.

제너레이티브 AI 기반 챗봇이 내린 결정은 과거 교육 데이터를 기반으로 하기 때문에 챗봇이 제안한 결정에는 유사성이 있을 것입니다. ChatGPT는 모든 사람에게 동일한 브랜드와 모델을 제안할 가능성이 높습니다.

이것은 완전히 새로운 수준의 목축을 할 수 있으며 특정 제품 및 서비스의 부족과 심각한 가격 급등으로 이어질 수 있습니다. 이것은 결정을 내리는 AI가 편향되고 잘못된 정보에 의해 알려질 때 더 문제가 됩니다.

AI 알고리즘은 시스템이 편향되거나 오래되었거나 제한된 데이터 세트에 대해 훈련될 때 기존 편향을 강화할 수 있습니다. 그리고 ChatGPT 및 이와 유사한 도구는 사실에 입각한 오류를 범했다는 비판을 받았습니다.

또한 시장 붕괴는 상대적으로 드물기 때문에 이에 대한 데이터가 많지 않습니다. 생성 AI는 학습을 위해 데이터 교육에 의존하기 때문에 이에 대한 지식이 부족하면 발생할 가능성이 높아질 수 있습니다.

적어도 현재로서는 대부분의 은행이 직원들이 ChatGPT 및 유사한 도구를 사용하는 것을 허용하지 않는 것 같습니다. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs 및 기타 여러 대출 기관은 개인 정보 보호 문제를 이유로 이미 트레이딩 룸에서의 사용을 금지했습니다.

그러나 저는 은행이 일단 문제를 해결하면 결국 생성 AI를 수용할 것이라고 굳게 믿습니다. 잠재적인 이득은 지나치기에는 너무 중요하며 경쟁자에게 뒤처질 위험이 있습니다.

하지만 금융시장과 세계경제, 그리고 모두에 대한 위험도 크기 때문에 조심히 발걸음을 옮기길 바랍니다.

이것에 대해 생각이 있습니까? 댓글 아래에 한 줄을 남기거나 Twitter 또는 Facebook으로 토론을 진행하십시오.

편집자 추천:

• AI가 생성한 스팸이 곧 받은 편지함을 사기로 가득 채울 수 있습니다.
• ChatGPT 및 기타 언어 AI는 우리만큼 비합리적입니다.
• 인터넷에 연결된 사람이라면 누구나 음성을 복제할 수 있습니다.
• ChatGPT는 제대로 사용하는 경우에만 채팅의 미래입니다.

편집자 주: 이 기사는 West Virginia University의 재무 조교수인 Pawan Jain이 작성했으며 Creative Commons 라이선스에 따라 The Conversation에서 다시 게시되었습니다. 원본 기사를 읽으십시오.