Kiedy sztuczna inteligencja może zastąpić analityków i traderów?

Narzędzia do analizowania sygnałów płynących z banków centralnych mogą być jednym z pierwszych kroków ku ogromnej zmianie w branży finansowej. Jak na razie algorytmy nie potrafią jednak wychwycić wszystkich niuansów związanych z rynkami.

Czy sztuczna inteligencja będzie rządziła na rynkach akcji? To pytanie może się wydać bezprzedmiotowe, gdyż algorytmy komputerowe już od kilkunastu lat są z powodzeniem stosowane do tzw. handlu wysokich częstotliwości (HFT), czyli do ultraszybkich transakcji. Algorytmy te skutecznie wypierały z rynku tradycyjnych traderów. Czy jednak oparte na sztucznej inteligencji chatboty, takie jak ChatGPT, mogą w przyszłości zastąpić analityków i strategów finansowych? Wygląda na to, że pierwsze kroki ku takiemu „wielkiemu zastąpieniu” już są czynione. Owszem, to na razie nieśmiałe eksperymenty, przeprowadzane na narzędziu, które potrafi robić koszmarne błędy. Od takich eksperymentów zaczyna się jednak każda rewolucja technologiczna.

Dekodując Fed

Wygląda na to, że sztuczna inteligencja potrafi już interpretować komunikaty Fedu. Tak wynika przynajmniej z badań przeprowadzonych przez oddział Rezerwy Federalnej z Richmond. Analitycy tej instytucji pracowali z programem ChatGPT-4 i kazali mu określać, czy dany komunikat Fedu był: „jastrzębi”, „głównie jastrzębi”, „neutralny”, „głównie gołębi” czy „gołębi”. Temu chatbotowi udawało się je dosyć trafnie klasyfikować.

„Ta wypowiedź wskazuje, na oczekiwania Komitetu dotyczące tego, że program normalizacji bilansu zacznie się wkrótce, co jest wyraźnym sygnałem zacieśniania polityki pieniężnej, o ile sytuacja gospodarcza będzie się zmieniała, tak jak oczekiwano” – napisał ChatGPT-4. Ta wypowiedź mogłaby zostać wklejona do raportu analityków z jakiegoś banku czy domu maklerskiego i raczej nikt nie zorientowałby się, że jej autorem była sztuczna inteligencja.

Badacze z Uniwersytetu Florydy sprawdzili natomiast, czy ChatGPT-4 może określać, czy dane wiadomości są pozytywne, czy negatywne dla danej spółki i jak mogą one wpłynąć na kurs jej akcji. „Wykorzystaliśmy ChatGPT do określenia, czy dany nagłówek jest dobry, zły czy pozbawiony znaczenia dla ceny akcji danej firmy. Później obliczaliśmy wynik punktowy i udokumentowaliśmy istnienie pozytywnej korelacji między tymi ocenami nadanymi przez ChatGPT i dziennymi stopami zwrotu z akcji. Co więcej, ChatGPT radził sobie lepiej niż tradycyjne metody analizy nastrojów inwestorów” – napisali naukowcy z Uniwersytetu Florydy.

– To z pewnością będzie miało wpływ na zatrudnienie wśród analityków finansowych. Będą pojawiały się pytania, takie jak czy chcę płacić analitykowi, czy po prostu wprowadzę informacje tekstowe do modelu? – twierdzi Alejandro Lopez-Lira, profesor finansów z Uniwersytetu Florydy, współautor tego badania. W rozmowie z CNBC ujawnił on, że zwracały się już do niego fundusze hedgingowe mocno zainteresowane wynikami tego eksperymentu.

300 mln

miejsc pracy na świecie może zniknąć lub zostać zdegradowanych w wyniku rozwoju sztucznej inteligencji – prognozuje Goldman Sachs.

Niektóre wielkie instytucje finansowe już wprowadziły bądź wprowadzają narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pomagające przewidzieć zachowanie rynków. JPMorgan Chase ogłosił w kwietniu, że wdraża oparty na programie ChatGPT model analizujący komunikaty banków centralnych oraz wypowiedzi decydentów z tych instytucji i na tej podstawie prognozujący ruchy na giełdach. Jak na razie zastosowano go do analizy sygnałów płynących z Fedu, ale w nadchodzących miesiącach zostanie on zastosowany do analizy słów członków władz i komunikatów 30 banków centralnych. – Wstępne wyniki są zachęcające – stwierdził Joseph Lupton, ekonomista banku JPMorgan Chase.

94 mld USD

wydano od 2021 r. na świecie na rozwój technologii sztucznej inteligencji. To wyliczenia badaczy z Uniwersytetu Stanforda.

Badania nad wykorzystywaniem sztucznej inteligencji na rynkach od lat prowadzi fundusz Bridgewater Associates, m.in. w ramach projektu „Księga Przyszłości”. W marcu Nir Bar Dea, nowy prezes tego funduszu, zapowiedział zwiększenie inwestycji w modele oparte na sztucznej inteligencji.

– Trend ku automatyzacji jest czymś, co widzimy teraz na rynkach i co się rozszerza również na rynek kredytowy i na rynki surowcowe. Kwantytatywne fundusze hedgingowe stosują systemy uczenia maszynowego na rynkach nieregulowanych. Widzimy również zarządzających aktywami, którzy wykorzystują technologie wspomagane sztuczną inteligencją, by ocenić i poprawić to, jak przeprowadzają transakcje – twierdzi Scott Wacker, szef działu handlu elektronicznego w JPMorgan Chase.

Przeprowadzony wśród inwestorów w styczniu sondaż JPMorgan Chase wykazał, że ponad połowa z nich uważa, że rozwój sztucznej inteligencji będzie miał największy wpływ na rynki w nadchodzących trzech latach.

Wielkie zastąpienie?

Czy jednak sztuczna inteligencja będzie mogła całkowicie zastąpić traderów i analityków? Na pewno nie na tym etapie jej rozwoju. Jak na razie ta technologia jest mocno niedoskonała. Niemal każdy, kto testował możliwości chatbotów opartych na sztucznej inteligencji, zauważył, że potrafi ona udzielać dziwacznych odpowiedzi na zadawane pytania i robić koszmarne błędy. (Na przykład, gdy poprosiłem ChatGPT o krótką biografię Józefa Piłsudskiego, chatbot napisał m.in., że Piłsudski „był jednym z przywódców powstania styczniowego w 1863 r.”, choć w tej samej notce ChatGPT prawidłowo wskazał, że Piłsudski urodził się w 1867 r.). Sztuczna inteligencja może więc rażąco się mylić, także tworząc portfele akcji czy przewidując zachowanie indeksów giełdowych.

– Jest przekonanie, że w przypadku sztucznej inteligencji jesteśmy na etapie podobnym do internetu światłowodowego. Jesteśmy jednak od tego dalecy. Świat sztucznej inteligencji jest dopiero na etapie AOL – stwierdził w rozmowie z CNBC Sachin Duggal, prezes firmy Builder.ai. (Wspomniany przez niego AOL był głównym dostawcą internetu w USA w latach 90. Internet był wówczas dostarczany za pomocą kabli telefonicznych).

„Traderzy nie staną się bardzo szybko niepotrzebni. Jednakże, wraz z rozwojem modeli nauczania maszynowego mogących dokonywać trafnych decyzji na podstawie danych, role traderów staną się bardziej wyspecjalizowane. Traderzy nadal będą „spotykać się w połowie drogi” ze sztuczną inteligencją, zanim nie osiągnie ona wyższego poziomu inteligencji i będzie rozumiała wszelkie ludzkie niuanse, elementy zmienności rynkowej oraz trendy społeczno-kulturowe” – piszą analitycy firmy Phoenix Intelligence.

Sztuczna inteligencja „rozumiejąca wszystkie ludzkie niuanse” wydaje się być obecnie czymś z filmów science fiction, a jeśli kiedyś ona powstanie, to na pewno będzie miało to konsekwencje wychodzące daleko poza jej wpływ na infrastrukturę rynkową. Będzie mogła ona zastąpić nie tylko traderów, ale też choćby urzędników, sędziów, lekarzy czy przedstawicieli zawodów kreatywnych. Jakie dobrze płatne zajęcia pozostaną wówczas ludziom? To pytanie może się wydawać abstrakcyjne, ale musimy zacząć szukać na nie odpowiedzi już teraz.

Jak ChatGPT widzi perspektywy dla indeksu S&P 500 oraz stóp procentowych w USA

Zadałem ChatGPT pytanie dotyczące prognozowanego poziomu indeksu S&P 500 na koniec 2023 r. Podałem mu dane dotyczące historycznego rekordu ze stycznia 2022 r., dołka z października 2022 r. i poziomu z początku maja 2023 r. ChatGPT odpowiedział na moje zapytanie w sposób bardzo ostrożny.

„Jeśli spojrzymy na historyczne dane dotyczące indeksu S&P 500, można zauważyć, że w ciągu ostatnich kilku lat wzrost indeksu był stosunkowo stabilny, z pewnymi spadkami po drodze. W związku z tym, istnieje szansa, że poziom indeksu na koniec 2023 roku będzie wyższy niż obecny poziom. Jeśli weźmiemy pod uwagę, że indeks S&P 500 był już blisko 4170 punktów na początku maja 2023 roku, szansa na to, że poziom indeksu przekroczy 4300 punktów na koniec 2023 roku wydaje się być dość wysoka. Jednakże, istnieje również ryzyko, że indeks spadnie poniżej 3600 punktów w ciągu najbliższych kilku miesięcy lub lat. Wiele czynników może przyczynić się do takiego spadku, w tym kryzys gospodarczy, niespodziewane wydarzenia geopolityczne lub innego rodzaju nieprzewidywalne czynniki” – odpisał mi ChatGPT (pisownia oryginalna została zachowana).

Spytałem go również o to, czy Fed może w drugim półroczu 2023 r. obniżyć stopy procentowe. Wskazałem przy tym, że według modelu Bloomberga ryzyko recesji w USA jest oceniane obecnie na 67 proc. Podałem również wysokość głównej stopy procentowej Komitetu Otwartego Rynku Rezerwy Federalnej.

„Na podstawie opisanych danych, można zauważyć, że Bloombergs' recession probability model szacuje ryzyko recesji w USA na 67 proc., co oznacza, że istnieje wysokie ryzyko, że gospodarka amerykańska zanurzy się w recesji w najbliższej przyszłości. W tym kontekście, obniżenie stóp procentowych przez Federal Reserve (Fed) może być jednym ze sposobów na zmniejszenie ryzyka recesji. Jednakże, decyzja o obniżeniu stóp procentowych zależy od wielu czynników, takich jak sytuacja gospodarcza, inflacja, sytuacja na rynku pracy, a także globalne czynniki gospodarcze. W związku z tym, nie można jednoznacznie stwierdzić, czy Fed obniży stopy procentowe w drugiej połowie 2023 roku. Warto zauważyć, że główna stopa procentowa Fedu (Fed Target Rate) przekroczyła już 5 proc., co oznacza, że Fed może być bardziej skłonny do podjęcia działań mających na celu utrzymanie stabilności gospodarczej i zapobieżenia recesji. Jednak, decyzja o obniżeniu stóp procentowych nie jest jednoznaczna i zależy od wielu czynników” – wyjaśnił ChatGPT. HK