Comercianți ChatGPT AI: Prea rapid, prea furioși, prea riscant?

Instrumentele bazate pe inteligență artificială, cum ar fi ChatGPT, au potențialul de a revoluționa eficiența, eficacitatea și viteza muncii pe care oamenii o fac.

Și acest lucru este valabil atât pe piețele financiare, cât și în sectoare precum îngrijirea sănătății, producția și aproape orice alt aspect al vieții noastre.

Am cercetat piețele financiare și tranzacționarea algoritmică de 14 ani. În timp ce AI oferă multe beneficii, utilizarea în creștere a acestor tehnologii pe piețele financiare indică, de asemenea, potențiale pericole.

O privire asupra eforturilor anterioare ale Wall Street de a accelera tranzacționarea prin adoptarea computerelor și AI oferă lecții importante despre implicațiile utilizării acestora pentru luarea deciziilor.

Programul de tranzacționare alimentează Lunia Neagră

La începutul anilor 1980, alimentați de progresele tehnologice și de inovațiile financiare, cum ar fi instrumentele derivate, investitorii instituționali au început să folosească programe de calculator pentru a executa tranzacții bazate pe reguli și algoritmi predefiniti. Acest lucru i-a ajutat să finalizeze tranzacții mari rapid și eficient.

Pe atunci, acești algoritmi erau relativ simpli și erau utilizați în primul rând pentru așa-numitul arbitraj de indici, care implică încercarea de a profita de pe urma discrepanțelor dintre prețul unui indice bursier – precum S&P 500 – și cel al acțiunilor din care este compus.

Pe măsură ce tehnologia a avansat și mai multe date au devenit disponibile, acest tip de program de tranzacționare a devenit din ce în ce mai sofisticat, cu algoritmi capabili să analizeze date complexe ale pieței și să execute tranzacții bazate pe o gamă largă de factori.

Acești comercianți din program au continuat să crească în număr pe autostrăzile de tranzacționare în mare parte nereglementate – pe care active în valoare de peste un trilion de dolari își schimbă mâinile în fiecare zi – determinând o creștere dramatică a volatilității pieței.

În cele din urmă, acest lucru a dus la prăbușirea masivă a pieței de valori din 1987, cunoscută sub numele de Lunea Neagră. Dow Jones Industrial Average a suferit ceea ce era, la acea vreme, cea mai mare scădere procentuală din istoria sa, iar durerea s-a răspândit pe tot globul.

Ca răspuns, autoritățile de reglementare au implementat o serie de măsuri pentru a restricționa utilizarea programelor de tranzacționare, inclusiv întrerupătoarele care opresc tranzacționarea atunci când există schimbări semnificative ale pieței și alte limite.

Dar, în ciuda acestor măsuri, programul de tranzacționare a continuat să crească în popularitate în anii care au urmat prăbușirii.

HFT: Program de tranzacționare cu steroizi

Cu 15 ani înainte, până în 2002, când Bursa din New York a introdus un sistem de tranzacționare complet automatizat. Drept urmare, comercianții de programe au făcut loc unei automatizări mai sofisticate cu o tehnologie mult mai avansată: tranzacționarea de înaltă frecvență.

HFT folosește programe de calculator pentru a analiza datele pieței și pentru a executa tranzacții la viteze extrem de mari.

Spre deosebire de comercianții de program care au cumpărat și vândut coșuri de valori mobiliare de-a lungul timpului pentru a profita de o oportunitate de arbitraj – o diferență de preț a titlurilor de valoare similare care pot fi exploatate pentru profit.

Comercianții de înaltă frecvență folosesc computere puternice și rețele de mare viteză pentru a analiza datele pieței și a executa tranzacții la viteze fulgerătoare.

Comercianții de înaltă frecvență pot efectua tranzacții în aproximativ o 64 de milioane de secundă, în comparație cu câteva secunde pe care le-au luat comercianților în anii 1980.

Aceste tranzacții sunt de obicei pe termen foarte scurt și pot implica cumpărarea și vânzarea aceleiași titluri de mai multe ori în câteva nanosecunde.

Algoritmii AI analizează cantități mari de date în timp real și identifică modele și tendințe care nu sunt imediat evidente pentru comercianții umani. Acest lucru îi ajută pe comercianți să ia decizii mai bune și să execute tranzacții într-un ritm mai rapid decât ar fi posibil manual.

O altă aplicație importantă a AI în HFT este procesarea limbajului natural, care implică analiza și interpretarea datelor din limbajul uman, cum ar fi articolele de știri și postările pe rețelele sociale.

Analizând aceste date, comercianții pot obține informații valoroase despre sentimentul pieței și își pot ajusta strategiile de tranzacționare în consecință.

Beneficiile tranzacționării AI

Acești comercianți de înaltă frecvență bazați pe inteligență artificială funcționează foarte diferit decât oamenii.

Creierul uman este lent, inexact și uituc. Este incapabil de aritmetica rapidă, de înaltă precizie, în virgulă mobilă necesară pentru analiza unor volume uriașe de date pentru identificarea semnalelor comerciale.

Calculatoarele sunt de milioane de ori mai rapide, cu memorie practic infailibilă, atenție perfectă și capacitate nelimitată de a analiza volume mari de date în fracțiuni de milisecunde.

Și, la fel ca majoritatea tehnologiilor, HFT oferă mai multe beneficii piețelor de valori.

Acești comercianți cumpără și vând de obicei active la prețuri foarte apropiate de prețul pieței, ceea ce înseamnă că nu percep investitorilor comisioane mari. Acest lucru ajută la asigurarea faptului că există întotdeauna cumpărători și vânzători pe piață, ceea ce, la rândul său, ajută la stabilizarea prețurilor și la reducerea potențialului de fluctuații bruște ale prețurilor.

Tranzacționarea de înaltă frecvență poate ajuta, de asemenea, la reducerea impactului ineficiențelor pieței prin identificarea și exploatarea rapidă a prețurilor greșite pe piață.

De exemplu, algoritmii HFT pot detecta când un anumit stoc este subevaluat sau supraevaluat și pot executa tranzacții pentru a exploata aceste discrepanțe. Procedând astfel, acest tip de tranzacționare poate ajuta la corectarea ineficiențelor pieței și la asigurarea prețului mai precis al activelor.

Dezavantajele

Dar viteza și eficiența pot provoca, de asemenea, rău. Algoritmii HFT pot reacționa atât de rapid la evenimentele de știri și la alte semnale ale pieței, încât pot provoca creșteri sau scăderi bruște ale prețurilor activelor.

În plus, firmele financiare HFT sunt capabile să-și folosească viteza și tehnologia pentru a obține un avantaj nedrept față de ceilalți comercianți, distorsionând și mai mult semnalele pieței.

Volatilitatea creată de aceste animale comerciale extrem de sofisticate alimentate de IA a dus la așa-numita prăbușire flash din mai 2010, când stocurile s-au prăbușit și apoi și-au revenit în câteva minute - ștergând și apoi restabilind valoarea de piață a aproximativ 1 trilion de dolari.

De atunci, piețele volatile au devenit noul normal. În cercetarea din 2016, doi coautori și cu mine am descoperit că volatilitatea – o măsură a cât de rapid și imprevizibil se mișcă în sus și în jos prețurile – a crescut semnificativ după introducerea HFT.

Viteza și eficiența cu care comercianții de înaltă frecvență analizează datele înseamnă că chiar și o mică schimbare a condițiilor de piață poate declanșa multe tranzacții, ceea ce duce la fluctuații bruște de preț și o volatilitate crescută.

În plus, cercetările pe care le-am publicat împreună cu alți câțiva colegi în 2021 arată că majoritatea comercianților de înaltă frecvență folosesc algoritmi similari, ceea ce crește riscul eșecului pieței.

Asta pentru că, pe măsură ce numărul acestor comercianți crește pe piață, asemănarea acestor algoritmi poate duce la decizii de tranzacționare similare.

Aceasta înseamnă că toți comercianții de înaltă frecvență ar putea tranzacționa pe aceeași parte a pieței dacă algoritmii lor eliberează semnale de tranzacționare similare.

Adică toți ar putea încerca să vândă în cazul unor știri negative sau să cumpere în cazul unor știri pozitive. Dacă nu există nimeni care să ia cealaltă parte a comerțului, piețele pot eșua.

Introduceți ChatGPT

Asta ne aduce într-o nouă lume a algoritmilor de tranzacționare bazați pe ChatGPT și a programelor similare. Ei ar putea lua problema prea multor comercianți de aceeași parte a unei tranzacții și ar putea face și mai rău.

În general, oamenii lăsați în voia lor vor tinde să ia o gamă variată de decizii. Dar dacă fiecare își ia deciziile dintr-o inteligență artificială similară, acest lucru poate limita diversitatea de opinii.

Luați în considerare o situație extremă, nefinanciară, în care toată lumea depinde de ChatGPT pentru a decide care este cel mai bun computer pe care să îl cumpere. Consumatorii sunt deja foarte predispuși la comportamentul de turmă, în care tind să cumpere aceleași produse și modele.

De exemplu, recenziile de pe Yelp, Amazon și așa mai departe îi motivează pe consumatori să aleagă dintre câteva alegeri de top.

Deoarece deciziile luate de chatbot-ul generativ alimentat de AI se bazează pe date de antrenament anterioare, ar exista o similitudine în deciziile sugerate de chatbot. ChatGPT ar sugera probabil aceeași marcă și model tuturor.

Acest lucru ar putea duce la un nivel cu totul nou și ar putea duce la lipsuri în anumite produse și servicii, precum și la creșteri severe ale prețurilor. Acest lucru devine mai problematic atunci când IA care ia decizii este informată de informații părtinitoare și incorecte.

Algoritmii AI pot consolida părtinirile existente atunci când sistemele sunt antrenate pe seturi de date părtinitoare, vechi sau limitate. Și ChatGPT și instrumente similare au fost criticate pentru că au făcut erori de fapt.

În plus, deoarece prăbușirile pieței sunt relativ rare, nu există multe date despre ele. Deoarece IA generative depind de formarea datelor pentru a învăța, lipsa lor de cunoștințe despre acestea ar putea face ca acestea să se întâmple mai probabil.

Deocamdată, cel puțin, se pare că majoritatea băncilor nu vor permite angajaților lor să profite de ChatGPT și de instrumente similare. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs și câțiva alți creditori au interzis deja utilizarea lor pe podelele sălilor de tranzacționare, invocând preocupări legate de confidențialitate.

Dar cred cu tărie că băncile vor adopta în cele din urmă inteligența artificială generativă odată ce rezolvă preocupările pe care le au cu aceasta. Câștigurile potențiale sunt prea semnificative pentru a fi trecute în sus – și există riscul de a fi lăsat în urmă de rivali.

Dar riscurile pentru piețele financiare, economia globală și toată lumea sunt, de asemenea, mari, așa că sper că vor fi cu atenție.

Ai vreo părere despre asta? Trimiteți-ne un rând mai jos în comentarii sau transmiteți discuția pe Twitter sau Facebook.

Recomandările editorilor:

• Spam-ul generat de inteligența artificială vă poate inunda în curând căsuța de e-mail cu escrocherii
• ChatGPT și alte IA pentru limbi sunt la fel de iraționale ca și noi
• Vocea ta poate fi clonată de oricine are o conexiune la internet
• ChatGPT este viitorul chat-ului, doar dacă îl folosești corect

Nota editorului: Acest articol a fost scris de Pawan Jain, profesor asistent de finanțe la Universitatea West Virginia și republicat din The Conversation sub o licență Creative Commons. Citiți articolul original.