ChatGPT AI tüccarları: Çok hızlı, çok öfkeli, çok riskli?

ChatGPT gibi yapay zeka destekli araçlar, insanların yaptığı işlerin verimliliğinde, etkinliğinde ve hızında devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Ve bu, sağlık, imalat ve hayatımızın hemen hemen her yönü gibi sektörlerde olduğu kadar finansal piyasalarda da geçerlidir.

14 yıldır finansal piyasaları ve algoritmik ticareti araştırıyorum. Yapay zeka birçok fayda sunarken, bu teknolojilerin finansal piyasalarda artan kullanımı aynı zamanda potansiyel tehlikelere de işaret ediyor.

Wall Street'in geçmişte bilgisayarları ve yapay zekayı benimseyerek ticareti hızlandırma çabalarına bir bakış, bunları karar alma için kullanmanın sonuçları hakkında önemli dersler sunuyor.

Program ticareti Kara Pazartesi'yi körüklüyor

1980'lerin başında, teknolojideki gelişmeler ve türevler gibi finansal yeniliklerle beslenen kurumsal yatırımcılar, önceden tanımlanmış kurallara ve algoritmalara dayalı alım satımları gerçekleştirmek için bilgisayar programlarını kullanmaya başladılar. Bu, büyük alım satımları hızlı ve verimli bir şekilde tamamlamalarına yardımcı oldu.

O zamanlar, bu algoritmalar nispeten basitti ve öncelikle, S&P 500 gibi bir hisse senedi endeksinin fiyatı ile onu oluşturan hisse senetleri arasındaki tutarsızlıklardan kâr sağlamaya çalışmayı içeren sözde endeks arbitrajı için kullanılıyordu.

Teknoloji geliştikçe ve daha fazla veri kullanılabilir hale geldikçe, bu tür program ticareti, karmaşık piyasa verilerini analiz edebilen ve çok çeşitli faktörlere dayalı alım satımları gerçekleştirebilen algoritmalarla giderek daha karmaşık hale geldi.

Bu program tacirlerinin sayısı, her gün bir trilyon doların üzerinde varlığın el değiştirdiği büyük ölçüde düzensiz ticaret yollarında artmaya devam etti ve bu da piyasa oynaklığının önemli ölçüde artmasına neden oldu.

Sonunda, bu, 1987'de Kara Pazartesi olarak bilinen büyük borsa çöküşüne neden oldu. Dow Jones Sanayi Ortalaması, o zamanlar tarihindeki en büyük yüzde düşüşünü yaşadı ve acı tüm dünyaya yayıldı.

Buna yanıt olarak, düzenleyici makamlar, önemli piyasa dalgalanmaları ve diğer limitler olduğunda ticareti durduran devre kesiciler dahil olmak üzere, program ticaretinin kullanımını kısıtlamak için bir dizi önlem aldı.

Ancak bu önlemlere rağmen program ticareti, çöküşü takip eden yıllarda popülaritesini artırmaya devam etti.

HFT: Steroidlerle ticaret programı

15 yıl sonra, New York Menkul Kıymetler Borsası'nın tamamen otomatik bir ticaret sistemi başlattığı 2002 yılına kadar. Sonuç olarak, program tüccarları yerini çok daha gelişmiş teknolojiye sahip daha gelişmiş otomasyona bıraktı: Yüksek frekanslı ticaret.

HFT, piyasa verilerini analiz etmek ve işlemleri son derece yüksek hızlarda gerçekleştirmek için bilgisayar programlarını kullanır.

Bir arbitraj fırsatından yararlanmak için zaman içinde sepetler dolusu menkul kıymet alıp satan program tüccarlarının aksine - benzer menkul kıymetlerin fiyatlarında kar için kullanılabilecek bir fark.

Yüksek frekanslı tüccarlar, piyasa verilerini analiz etmek ve işlemleri yıldırım hızında gerçekleştirmek için güçlü bilgisayarlar ve yüksek hızlı ağlar kullanır.

Yüksek frekanslı tüccarlar, 1980'lerde tüccarların aldığı birkaç saniyeye kıyasla, saniyenin yaklaşık 64 milyonda birinde ticaret yapabilirler.

Bu işlemler doğası gereği çok kısa vadelidir ve aynı menkul kıymetin nanosaniyeler içinde birden çok kez alınıp satılmasını içerebilir.

Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz eder ve insan tüccarlar tarafından hemen fark edilemeyen kalıpları ve eğilimleri belirler. Bu, yatırımcıların daha iyi kararlar almasına ve işlemleri manuel olarak mümkün olandan daha hızlı gerçekleştirmesine yardımcı olur.

Yapay zekanın HFT'deki bir diğer önemli uygulaması, haber makaleleri ve sosyal medya gönderileri gibi insan dili verilerinin analiz edilmesini ve yorumlanmasını içeren doğal dil işlemedir.

Tüccarlar, bu verileri analiz ederek piyasa duyarlılığı hakkında değerli bilgiler edinebilir ve ticaret stratejilerini buna göre ayarlayabilir.

AI ticaretinin faydaları

Bu AI tabanlı, yüksek frekanslı tüccarlar, insanlardan çok farklı çalışır.

İnsan beyni yavaş, hatalı ve unutkandır. Ticaret sinyallerini belirlemek için büyük hacimli verileri analiz etmek için gereken hızlı, yüksek hassasiyetli, kayan noktalı aritmetikten yoksundur.

Bilgisayarlar, esasen yanılmaz bellek, mükemmel dikkat ve büyük hacimli verileri bölünmüş milisaniyeler içinde analiz etmek için sınırsız kapasite ile milyonlarca kat daha hızlıdır.

Ve çoğu teknoloji gibi, HFT de borsalara çeşitli avantajlar sağlar.

Bu tüccarlar genellikle varlıkları piyasa fiyatına çok yakın fiyatlarla alıp satarlar, bu da yatırımcılardan yüksek ücret talep etmedikleri anlamına gelir. Bu, piyasada her zaman alıcı ve satıcı olmasını sağlamaya yardımcı olur, bu da fiyatların dengelenmesine ve ani fiyat dalgalanmaları potansiyelinin azaltılmasına yardımcı olur.

Yüksek frekanslı alım satım, piyasadaki yanlış fiyatlandırmayı hızlı bir şekilde tespit edip istismar ederek piyasa verimsizliklerinin etkisini azaltmaya da yardımcı olabilir.

Örneğin, HFT algoritmaları, belirli bir hisse senedinin ne zaman düşük veya aşırı değerlendiğini tespit edebilir ve bu tutarsızlıklardan yararlanmak için alım satımlar gerçekleştirebilir. Bunu yaparak, bu tür ticaret, piyasa verimsizliklerinin düzeltilmesine yardımcı olabilir ve varlıkların daha doğru fiyatlandırılmasını sağlayabilir.

Dezavantajlar

Ancak hız ve verimlilik zarar da verebilir. HFT algoritmaları, haber olaylarına ve diğer piyasa sinyallerine o kadar hızlı tepki verebilir ki varlık fiyatlarında ani artışlara veya düşüşlere neden olabilir.

Ek olarak, HFT finansal firmaları, hızlarını ve teknolojilerini diğer tüccarlara göre haksız bir avantaj elde etmek için kullanabilir ve piyasa sinyallerini daha da bozabilir.

Yapay zeka destekli bu son derece gelişmiş ticaret canavarlarının yarattığı oynaklık, Mayıs 2010'da hisse senetlerinin düştüğü ve ardından birkaç dakika içinde toparlandığı sözde ani çöküşe yol açtı - piyasa değerini sildi ve ardından yaklaşık 1 trilyon doları geri kazandı.

O zamandan beri, dalgalı piyasalar yeni normal haline geldi. 2016 araştırmasında, iki ortak yazar ve ben, fiyatların ne kadar hızlı ve öngörülemez bir şekilde yukarı ve aşağı hareket ettiğinin bir ölçüsü olan oynaklığın HFT'nin piyasaya sürülmesinden sonra önemli ölçüde arttığını bulduk.

Yüksek frekanslı tüccarların verileri analiz etme hızı ve verimliliği, piyasa koşullarındaki küçük bir değişikliğin bile birçok ticareti tetikleyerek ani fiyat dalgalanmalarına ve artan oynaklığa yol açabileceği anlamına gelir.

Ek olarak, 2021'de diğer birkaç meslektaşımla birlikte yayınladığım araştırma, yüksek frekanslı tüccarların çoğunun benzer algoritmalar kullandığını ve bunun da piyasa başarısızlığı riskini artırdığını gösteriyor.

Çünkü piyasada bu tacirlerin sayısı arttıkça, bu algoritmalardaki benzerlik benzer ticaret kararlarına yol açabilmektedir.

Bu, algoritmaları benzer ticaret sinyalleri yayınlarsa, tüm yüksek frekanslı tüccarların piyasanın aynı tarafında ticaret yapabileceği anlamına gelir.

Yani, olumsuz bir haber durumunda hepsi satmaya veya olumlu bir haber durumunda satın almaya çalışabilirler. Ticaretin diğer tarafını alacak kimse yoksa, piyasalar başarısız olabilir.

ChatGPT'ye girin

Bu, bizi ChatGPT destekli ticaret algoritmalarının ve benzer programların yeni dünyasına getiriyor. Bir anlaşmanın aynı tarafında yer alan çok fazla tacir sorununu alıp daha da kötü hale getirebilirler.

Genel olarak, kendi haline bırakılan insanlar, çok çeşitli kararlar alma eğiliminde olacaktır. Ancak herkes kararlarını benzer bir yapay zekadan alıyorsa, bu fikir çeşitliliğini sınırlayabilir.

Herkesin satın alınacak en iyi bilgisayara karar vermek için ChatGPT'ye bağlı olduğu aşırı, finansal olmayan bir durumu düşünün. Tüketiciler, aynı ürünleri ve modelleri satın alma eğiliminde oldukları sürü davranışına zaten çok yatkındır.

Örneğin, Yelp, Amazon vb. hakkındaki incelemeler, tüketicileri en iyi birkaç seçenek arasından seçim yapmaya motive eder.

Üretken AI destekli chatbot tarafından alınan kararlar geçmiş eğitim verilerine dayandığından, chatbot tarafından önerilen kararlarda benzerlik olacaktır. ChatGPT muhtemelen herkese aynı marka ve modeli önerecektir.

Bu, hayvan sürüsünü tamamen yeni bir düzeye taşıyabilir ve belirli ürün ve hizmetlerde kıtlıklara ve ciddi fiyat artışlarına yol açabilir. Kararları veren yapay zeka, önyargılı ve yanlış bilgilerle bilgilendirildiğinde bu daha sorunlu hale gelir.

Yapay zeka algoritmaları, sistemler önyargılı, eski veya sınırlı veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde mevcut önyargıları güçlendirebilir. Ve ChatGPT ve benzeri araçlar, olgusal hatalar yaptıkları için eleştirildi.

Ek olarak, piyasa çöküşleri nispeten nadir olduğu için bunlarla ilgili fazla veri yoktur. Üretken yapay zekalar, öğrenmek için veri eğitimine bağlı olduğundan, bunlar hakkında bilgi eksiklikleri, bunların gerçekleşme olasılığını artırabilir.

En azından şimdilik, çoğu banka çalışanlarının ChatGPT ve benzeri araçlardan yararlanmalarına izin vermeyecek gibi görünüyor. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs ve diğer bazı borç verenler, mahremiyet endişelerini gerekçe göstererek ticaret odası katlarında kullanımlarını zaten yasakladılar.

Ancak bankaların, sahip oldukları endişeleri giderdikten sonra üretken yapay zekayı eninde sonunda benimseyeceklerine kuvvetle inanıyorum. Potansiyel kazanımlar gözden kaçırılamayacak kadar önemlidir ve rakipler tarafından geride bırakılma riski vardır.

Ancak finansal piyasalar, küresel ekonomi ve herkes için riskler de büyük, bu yüzden umarım dikkatli davranırlar.

Bu konuda herhangi bir fikriniz var mı? Yorumlarda bize bir satır bırakın veya tartışmayı Twitter veya Facebook'umuza taşıyın.

Editörlerin Önerileri:

• Yapay zeka tarafından üretilen spam, yakında gelen kutunuzu dolandırıcılıkla doldurabilir
• ChatGPT ve diğer dil yapay zekaları da bizim kadar mantıksız
• Sesiniz internet bağlantısı olan herkes tarafından klonlanabilir
• ChatGPT, yalnızca doğru kullanırsanız sohbetin geleceğidir

Editörün Notu: Bu makale West Virginia Üniversitesi'nde Maliye Yardımcı Doçenti olan Pawan Jain tarafından yazılmıştır ve Creative Commons lisansı altında The Conversation'dan yeniden yayınlanmıştır. Orijinal makaleyi okuyun.