Egy újabb szakmát tehet teljesen tönkre a mesterséges intelligencia – ennek azonban nagyon sokan örülhetnek
A mesterséges intelligencia térnyerése az utóbbi hónapokban jelentős árfolyam-ingadozásokat okoztak a vagyonkezelőktől a logisztikai cégekig. Most pedig kijött egy kutatási eredmény arra, hogy a brókereknek is bőven van félnivalója a forradalmi technológiától. Az aktív alapkezelők tevékenységének nagy része ugyanis olyan mintákat követ, amelyeket a gépek képesek megtanulni. Ezt mutatja, hogy a Harvard Business School egy kutatásában a gépi tanulási algoritmus a befektetési alapok kereskedési döntéseinek mintegy 71 százalékát képes volt előre jelezni – derült ki a Bloomberg cikkéből.
Nem feltétlenül érdemes sokat költeni a brókerekre
A modellt 1990 és 2023 közötti, gördülő ötéves időszakokon tanították be, figyelembe véve többek között az alap méretét, a befektetői tőkebeáramlásokat, a részvények jellemzőit és a szélesebb gazdasági környezetet. Ezek alapján a rendszer a portfólió-átalakítások többségét előre tudta jelezni.
A mesterséges intelligencia csupán az ügyletek 29 százalékát nem tudta előre jelezni. Ezek olyan a döntések voltak, amelyek kívül estek a rutinszerű, felismerhető befektetési mintákon.
Az algoritmusok tehát megtanulták az iparág közös játékszabályainak nagy részét, benne azt, hogy hogyan reagálnak a menedzserek a tőkebeáramlásokra, a piaci trendekre és egymás lépéseire.
Ha a döntéseid 71 százaléka előre jelezhető egy algoritmus által, nagyon nehéz megindokolni az aktív alapkezelési díjakat erre a részre
— írta a Bloombergnek Lauren Cohen, a Harvard pénzügyi professzora, a Mimicking Finance című munkatanulmány társszerzője.
A befektetők évek óta áramoltatják ki pénzüket a részvényalapokból az alacsony költségű indextermékekbe. Az iparág központi ígérete régóta a benchmark feletti hozam, még úgy is, hogy a teljesítmény jelentős része széles piaci kitettséggel és befektetési stílusokkal magyarázható – mutat rá a hírügynökség.
A kutatási eredmény tovább erősíti ezt az eróziót. A korábbi vizsgálatok jellemzően utólag elemezték a hozamokat, míg az új tanulmány magukat a kereskedési döntéseket próbálja előre jelezni. A szerzők szerint a gépi tanulási modellek alkalmasabbak, mint a hagyományos lineáris faktor-modellek arra, hogy megragadják a menedzserek komplex reakcióit a tőkebeáramlásokra, piaci jelzésekre és egymás viselkedésére.
Az eredmény kevésbé a gépek diadala a piacok felett, inkább annak újradefiniálása, hogy mit is jelent az aktív alapkezelés.
Az alapok mindennapi tevékenységének jelentős része olyan mintákat követ, amelyek feltérképezhetők — és elvileg alacsonyabb költséggel reprodukálhatók.
A kiszámítható vételi és eladási döntés például a likviditáskezelés, a kockázatigazítás vagy a portfólió-újrasúlyozás. Ha a tevékenység nagy része szabályalapú, akkor egyre nehezebb azt állítani, hogy drága, diszkrecionális szakértelmet igényel.
- A nagyobb alapok,
- a magasabb díjakat felszámítók,
- a nagyobb csapatok által kezelt, illetve
- az erősebb versenynek kitett alapok átlagosan kevésbé kiszámíthatók,
míg a hosszabb ideje működő vagy több terméket kezelő menedzserek inkább azok.
Azaz a menedzserek viselkedését könnyebb előre jelezni, mint a piacok mozgását. Az eszközárakat milliók interakciói és folyamatosan változó várakozások alakítják, míg a szakmai rutinok gyakran felismerhető mintákat követnek.
Egy dologban még nem tudja lepipálni a brókereket a mesterséges intelligencia: a legmagasabb hozamot hozó ügyletekhez elengedhetetlen az emberi kreativitás
A kutatásban azok az ügyletek teljesítettek jobban, amelyeket a modell nem tudott előre jelezni. Ez arra utal, hogy ezekhez valódi emberi leleményesség kellett, például olyan információk, amelyeket mások nem vettek észre. A puszta véletlenszerűség valószínűleg nem vezetne hasonló eredményhez.
A gépek természetesen tovább fejlődhetnek, ahogy egyre több adatot gyűjtenek. Egyelőre azonban a következmények inkább gazdaságiak, mintsem egzisztenciálisak.
Ha a portfólió-átalakítások többsége előre jelezhető algoritmusokkal, az aktív díjak indokoltsága egyre inkább arra a kisebb döntési körre korlátozódik, amely eltér a megszokott sémától.
„A szakpolitikai következmény nem az, hogy teljesen lecseréljük az alapkezelőket, hanem az, hogy újraárazódik, mennyit ér a kiszámítható és a kiszámíthatatlan tevékenységük”— mutatott rá Cohen.
Automatizált befektetés vagy olcsó brókerszámla?
Az automatizált megtakarítási megoldások és az olcsó online brókercégek közötti választás ma már nem pusztán kényelmi kérdés, hanem hozamot érdemben befolyásoló döntés. A rendszeres befektetés lehetősége egyre több szolgáltatónál adott, de korántsem mindegy, milyen költségek és funkciók társulnak hozzá. Miközben egyes bankok az egyszerű, automatikus vagyonépítést helyezik előtérbe, a nemzetközi brókercégek alacsony díjakkal és széles termékkínálattal csábítanak. A kérdés az, hogy a magyar megtakarítók számára melyik modell kínál valódi versenyelőnyt hosszú távon.
