«К 2022 году роботы будут работать с активами на $4,6 трлн». Почему алгоритмы заменят живых трейдеров

Алгоритмическая торговля на бирже начала развиваться еще в 2008 году и достаточно быстро инвесторы осознали, что роботы-трейдеры часто принимают решения лучше и, определенно, быстрее, чем живые люди. Уже сейчас две трети инвесторов готовы прислушаться к советам компьютера при вложении средств, а в будущем искусственный интеллект может стать основным игроком на мировых финансовых рынках. Сооснователь сервиса по аналитике речи Anryze Михаил Ежов рассказал «Роем!», почему алгоритмы могут лишить рабочих мест живых трейдеров.

В основе используемых нейросетей лежит принцип машинного обучения, который применяется и в других областях работы с фондовыми рынками. Например, программное обеспечение уже сейчас помогает подбирать инвестиционные портфели и предугадывать поведения рынка. И возможности машинного обучения уже привлекают внимание банков, брокерских и инвестиционных компаний.

В 2014—2015 годах британская Служба финансовой деятельности Financial Conduct Authority (FCA) в финансовом докладе сообщил, что две трети продаж финансовых продуктов не сопровождались ^[1] консультациями из-за нехватки специалистов. Каждый третий обратившийся за финансовыми услугами впоследствии пожалел о финансовых сделках. Британский регулятор сделал вывод, что технологические решения могут стать недорогими помощниками для клиентов финансовых рынков.

«Если ИИ будет так же развиваться и дальше, то люди восстанут намного раньше машин ^[2]»

На 2017 год в мире уже работало более двухсот фирм, связанных с машинным обучением для финансового рынка. Они оперируют активами в $300 млрд. По прогнозам ^[3], к 2020 году их количество увеличится в 3,7 раз, а общий объем активов составит более $8 трлн.

Лидером ^[4] рынка программных продуктов для инвестирования в прошлом году стал проект Betterment, который управлял активами на $7 млрд. В тройки лидеров также значатся Wealthfront с активами в $5,5 млрд и Vanguard Personal Advisor — $4 млрд.

И спрос на подобные программные продукты уже сформирован. Опрос ^[5] европейских потребителей финансового рынка финансовой компанией ING показал, что 2/3 респондентов готовы использовать на практике робо-советников. Однако с оговоркой, что будут принимать окончательное решение самостоятельно. Доверять опыту и умениям роботов готовы только 26% потребителей.

Финансы в руках роботов

Первые системы для автоматического управления средствами для частных инвесторов стали доступны ^[6] еще в 2008 году. Сегодня подобные системы можно установить на домашние компьютеры и мобильные устройства.

Как привлечь инвестиции через внутреннюю валюту ^[7]

Робо-эдвайзеры — базы данных, которые по алгоритмам предлагают частным инвесторам сформировать инвестиционный портфель. Перед началом работы инвестор заполняет анкету, где анализируется его склонность к рискам, имеющиеся активы и конечные цели вложений: сохранение денег, увеличение финансовой подушки, накопление на крупную покупку. Алгоритм подбирает подходящие биржевые инвестиционные фонды — ETF. Это пассивные инвестиции с низкими комиссиями и малыми рисками потерять деньги.

Пока роботам не доверяют высокорисковые активы в виде бондов и акций. В целом статистика финтех стартапов по работе с финансовыми рынками негативна. Например, крупнейший британский стартап Unicorns Transferwise and Funding Circle в последнем отчете ^[5] показал убытки в $48 млн.

Банки и инвестиционные компании, использующие роботов

Финансовыми роботами уже заинтересовались крупные банки. Bank of America Merrill Lynch во второй половине прошлого года объявил о работе ^[8]с робо-эдвайзерами. Запущенное приложение Merrill Edge Guided Investing спрашивает у будущего инвестора о возрасте, готовности к риску, доходе, инвестиционных целях и времени инвестирования. После чего формирует портфель из ETF.

Для начала работы с Merrill Edge Guided Investing необходимо иметь $5 000. Это сумма меньше, чем если бы клиент захотел общаться со специалистом. Установить приложение на смартфон или планшет и пройти опрос, который сформирует подходящий портфель инвестора. Каждый месяц приложение снимает со счёта ^[9]комиссию в 0,45% годовых за обслуживание. Пока компания не раскрывает данные по активам и количество пользователей.

Лучший ^[10] по показателям робо-эдвайзер Betterment ^[11] работает с 2010 года. Он распоряжается активами на $7.3 млрд. Робо-эдвайзер предлагает клиентам вложения в ETF фонда и бонды. Ежемесячная комиссия составляет от 0,25 до 0,4% годовых в зависимости от выбранного тарифа.

«Даже Япония не отрегулирует криптовалюту до 2018 года». Что происходит с цифровыми деньгами сейчас ^[12]

Оба американских проекта больше направлены на работу с пенсионными накоплениями по программе 401k Plans. Поэтому услугами робо-эдвайзеров часто пользуются ^[13] люди в возрасте от 45 до 49 лет. Дебора Фур из компании ETFGI, занимающейся исследованиям финансового рынка, считает, что это связанной именно с 401k Plans. Людям позволяют инвестировать пенсионные средства, но не рассказывают как этого делать.

В России робо-эдвайзеры также вошли в практику. Инвестиционная компания FinEx запустила свой проект «Финансовый автопилот». ^[14]Минимальная сумма входа в проект 100 000 рублей или $2 000. Портфель создаётся из трёх активов: акции, облигации и золото. Пропорции рассчитываются из желания инвестора риска. За услуги проект забирает комиссию в 1,5% годовых.

Прогнозы от роботов

Машинное обучение анализирует архивные данные о движении акций, а в сложных алгоритмах учитывается и новостной фон компаний. Как правило, в проектах различаются именно алгоритмы, так как данные можно брать из открытых архивов. После чего выявляются определенные тенденции, которые и помогают предугадывать дальнейшее движений акций, бондов и криптовалют.

Пример подобного алгоритма — адаптивный фильтр, который был разработан группой бразильских ученых. Фильтр учитывает ^[15] выходные данные и реальное положение вещей, что позволяет ему самообучаться.

С помощью логического языка программирования R каждый желающий может в домашних условиях создать собственные алгоритм по прогнозированию цен на акции. Соответствующая инструкция ^[16] доступна в открытом доступе.

Большинство алгоритмов представлены именно в виде исследований и программного кода. Проектов, которые переводили их в более удобный вид не так много. Например, российские программисты Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков запустили в США проект StocksNeural ^[17]. Онлайн-сервис прогнозирует движение цен на инструменты фондового рынка. Для анализа проекта использует глубинное машинное обучение (Deep Learning) и искусственные нейронные сети.

Нейронная сеть рассчитывает цены акций на 5 ближайших торговых дней. StocksNeural посылает сигналы инвесторам на покупки или продажу, но конечную сделку проводит именно человек.

Будущее прогнозов от искусственного интеллекта

Компания BI Intelligence считает ^[18], что к 2022 году роботы будут работать с активами частных инвесторов на $4,6 трлн. Северная Америка будет наиболее активным рынком робо-эдвайзеров, однако Азия традиционно сможет наверстать упущенное.

Старший аналитик исследовательского центра Business Insider Сара Кончански сообщает ^[19], что 49% опрошенных инвесторов готовы работать с искусственным интеллектом при инвестировании. В будущем большинство активов будет получено от людей, которые уже делали вложения в финансовые рынки. От тех, кто никогда не вкладывал в биржи, robo-advisors получат менее 1% инвестиций.

Низкая цена входа в инвестиции и малые комиссии помогут в популяризации программных комплексов для создания инвестиционных портфелей и прогнозирования стоимости акций.