Quản lý danh mục đầu tư: Tất cả các cách AI đang chuyển đổi các chiến lược tài sản hiện đại

Sự trỗi dậy của AI rõ ràng đã tác động đến nhiều ngành công nghiệp khác nhau và ngành tài chính là một trong những ngành bị ảnh hưởng nhiều nhất . Ví dụ: việc ra mắt công chúng các mô hình như GPT-3.5 vào năm ngoái đã làm tăng sự quan tâm đến việc sử dụng AI để giúp nâng cao khả năng phân tích, quản lý rủi ro và ra quyết định của các nhà quản lý quỹ.

Do đó, các công cụ AI được triển khai để đánh giá thị trường chính xác hơn và quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Các nhà quản lý danh mục đầu tư được kỳ vọng sẽ đánh giá rõ ràng hơn về diễn biến thị trường, thu hẹp các lựa chọn đầu tư phù hợp và quản lý rủi ro khi họ áp dụng thuật toán học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công cụ trí tuệ nhân tạo trong giao dịch của mình.

Việc tích hợp các thuật toán học máy cũng như các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên vào chiến lược giao dịch của những người tham gia chính, giúp họ tăng hiệu quả của các quy trình này và đạt được lợi thế cạnh tranh với các quyết định đầu tư cũng như phân tích dự đoán nhanh hơn và chính xác hơn.

Trong những thập kỷ qua, AI đã được triển khai trong các lĩnh vực khác nhau của ngành tài chính. Tại bộ phận hỗ trợ, thuật toán ML được sử dụng để tìm ra những điểm bất thường trong nhật ký thực thi, phát hiện các giao dịch đáng ngờ cũng như quản lý rủi ro, giúp tăng cường hiệu quả và tính bảo mật. Tại bộ phận lễ tân, AI đang giúp phân khúc khách hàng, tự động hóa các quy trình hỗ trợ khách hàng và tối ưu hóa việc định giá các sản phẩm phái sinh.

Tuy nhiên, phần hấp dẫn nhất của nó là khả năng AI dành cho bên mua tài chính - xác định các tín hiệu dự đoán trong bối cảnh thị trường ồn ào bằng cách phân tích lượng dữ liệu đáng kể nhanh nhất có thể. Ví dụ: các ứng dụng như vậy có thể bao gồm dự báo chuỗi thời gian, phân khúc thị trường và tất nhiên là quản lý danh mục tài sản. Cơ hội của AI trong việc xử lý và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ giúp tìm ra các mẫu tinh tế mà các phương pháp truyền thống có thể sẽ bỏ lỡ.

Tối ưu hóa danh mục đầu tư đã là một thực tiễn phổ biến trong nhiều thập kỷ, phát triển đáng kể dưới sự phát triển của khoa học dữ liệu và việc triển khai các kỹ thuật tính toán tiên tiến. Các phương pháp tiếp cận cổ điển, chẳng hạn như Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz (1952) và Mô hình định giá tài sản vốn (1964) đã được giới thiệu hơn 50 năm trước nhưng vẫn còn phù hợp. Tuy nhiên, những hạn chế của họ trong việc xử lý rủi ro phi tuyến tính và sự phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử ngày càng trở nên rõ ràng hơn.

Các phương pháp thực hành như lập mô hình rủi ro, phân tích kịch bản và giao dịch định lượng, được triển khai rộng rãi bởi những người chơi chủ chốt, chẳng hạn như Renaissance Technologies, DE Shaw và Two Sigma Investments đã dẫn đến việc triển khai các thuật toán phức tạp và tiên tiến hơn. Ngoài ra, ngành này đã bị ảnh hưởng nặng nề bởi AI trong những năm gần đây, vì học máy và trí tuệ nhân tạo đã giúp các phân tích dự đoán chính xác hơn, đồng thời làm điều tương tự với các chiến lược đầu tư được cá nhân hóa và các quy trình ra quyết định phức tạp tự động.

Quá trình chuyển đổi dựa trên AI này đã cho phép các nhà quản lý danh mục đầu tư xử lý các mảng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực và giải quyết ba thách thức chính:

• Khả năng mở rộng: Việc quản lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn từ nhiều tài sản và thị trường toàn cầu giờ đây dễ thực hiện hơn.

• Ra quyết định phức tạp: AI có thể “ghi nhớ” nhiều yếu tố hơn, bao gồm phân tích tâm lý và hành vi, trong quá trình ra quyết định.

• Khả năng thích ứng: Hệ thống AI có thể học hỏi không ngừng và thích ứng với điều kiện thị trường mới, giúp các nhà quản lý nhanh chóng điều chỉnh chiến lược.

Dựa theo Thông tin chi tiết về thị trường toàn cầu , AI trong thị trường Quản lý tài sản được định giá 2,5 tỷ USD và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 24% trong 10 năm tới. Điều thú vị là Tối ưu hóa danh mục đầu tư dẫn đầu trong phân khúc thị trường toàn cầu theo ứng dụng, tiếp theo là Phân tích dữ liệu, tính toán 25% thị phần .

Tăng cường áp dụng và đầu tư vào các giải pháp quản lý tài sản được hỗ trợ bởi AI và nêu bật việc sử dụng AI trong thực tế trong việc tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Áp dụng AI trong quản lý danh mục đầu tư:

Việc áp dụng AI trong ngành quản lý tài sản không phải là một xu hướng mới; nó đã chứng kiến sự tăng trưởng trong những năm gần đây nhưng vẫn chỉ giới hạn ở một số ít người tham gia thị trường như các quỹ phòng hộ, văn phòng quản lý định lượng, bộ phận nghiên cứu lớn và các tổ chức tài chính sử dụng dịch vụ CNTT.

Hiện đã có rất nhiều lĩnh vực ứng dụng AI:

Tối ưu hóa danh mục đầu tư

AI cải thiện đáng kể quá trình tối ưu hóa xây dựng danh mục đầu tư. Ví dụ, cách tiếp cận cổ điển của Lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại của Markowitz, dựa trên các khái niệm tối ưu hóa lồi, đóng vai trò là tiền thân cho các phương pháp hiện đại do AI điều khiển. Lý do lý thuyết nền tảng này rất quan trọng là vì nó tạo cơ sở để các thuật toán AI có thể thay đổi và hoàn thiện hơn nữa các chiến lược đầu tư.

Ngày nay, AI mở rộng lý thuyết này bằng cách khám phá các chiều dữ liệu mới và tích hợp các kỹ thuật phân tích tiên tiến. Khả năng dữ liệu mở rộng này cho phép đưa ra quyết định sáng suốt và sáng suốt hơn - một phương pháp đã được sử dụng rộng rãi trong ngành.

Phân tích cơ bản

Một số kỹ thuật AI nhất định hoàn toàn tương thích với quản lý định lượng, sử dụng khối lượng lớn dữ liệu về các nguyên tắc cơ bản của công ty, môi trường kinh tế vĩ mô hoặc điều kiện thị trường. Các thuật toán học máy có thể tìm ra các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp giữa các biến khác nhau và tất nhiên là phát hiện các xu hướng mà các nhà phân tích không thể làm được.

Phân tích văn bản

Phân tích văn bản là một ứng dụng khác của AI trong phân tích cơ bản. Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI xử lý và phân tích các nguồn văn bản như báo cáo thu nhập doanh nghiệp, thông cáo báo chí của ngân hàng trung ương và tin tức tài chính. Thông qua NLP, AI có thể trích xuất thông tin quan trọng về kinh tế và tài chính từ dữ liệu phi cấu trúc này. Bằng cách đó, nó cung cấp một thước đo định lượng và có hệ thống nhằm cải thiện và hỗ trợ các diễn giải của con người.

Hoạt động giao dịch

Sức mạnh của AI cực kỳ hữu ích trong giao dịch, nơi mà độ phức tạp của giao dịch và nhu cầu về tốc độ ở mức cân bằng. AI hỗ trợ giao dịch thuật toán bằng cách tự động hóa nhiều giai đoạn của quy trình, nâng cao hiệu quả của các giao dịch được quản lý trên thị trường tài chính.

Dịch vụ tư vấn đầu tư

AI đã mở ra cơ hội cung cấp rộng rãi hơn các dịch vụ tư vấn đầu tư được cá nhân hóa với chi phí thấp hơn. Các hệ thống này sử dụng các thuật toán phức tạp để xử lý dữ liệu thị trường theo thời gian thực, đưa ra các chiến lược phù hợp nhất cho nhu cầu của từng khách hàng dựa trên mục tiêu lợi nhuận và hồ sơ rủi ro của họ.

Quản lý rủi ro

Trong quản lý rủi ro, AI hỗ trợ bằng cách mô hình hóa các tình huống “có thể xảy ra nhưng không mong muốn” khác nhau, từ đó nâng cao các phương pháp truyền thống chỉ tập trung vào hầu hết các kết quả có thể xảy ra.

Kỹ thuật và công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý danh mục đầu tư

Thuật toán học máy:

Các phương pháp Machine Learning cổ điển vẫn rất phổ biến trong Quản lý danh mục đầu tư và đó là: Mô hình tuyến tính, bao gồm Bình phương tối thiểu thông thường, Hồi quy sườn và Hồi quy Lasso. Chúng thường được kết hợp với quy trình Tối ưu hóa phương sai trung bình và các kỹ thuật phân tách ma trận như Phân tích giá trị đơn lẻ (SVD) và Phân tích thành phần chính (PCA), là nền tảng để hiểu mối quan hệ tài sản và tối ưu hóa phân bổ danh mục đầu tư.

Nằm giữa các phương pháp cổ điển này và các phương pháp hiện đại hơn là Máy vectơ hỗ trợ (SVM). Mặc dù SVM được sử dụng trong thực tế nhưng chúng không được triển khai phổ biến nhưng đóng một vai trò quan trọng, đặc biệt là trong các nhiệm vụ phân loại nhằm dự báo hiệu suất tồn kho.

Những nhiệm vụ này thường bao gồm dự đoán liệu một cổ phiếu sẽ lãi hay lỗ, sử dụng dữ liệu tài chính lịch sử bao gồm biến động giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch để phân loại tài sản thành các danh mục và dự báo hiệu quả hoạt động của chúng.

Nói về các phương pháp hiện đại hơn, mạng lưới thần kinh cho thấy những tiến bộ lớn trong học máy để quản lý danh mục đầu tư và cung cấp các khả năng cải tiến để mô hình hóa các mô hình phi tuyến tính phức tạp mà các mô hình truyền thống khó nắm bắt. Bên cạnh mạng lưới thần kinh, các phương pháp cổ điển khác như học tập có giám sát và không giám sát sẽ cải thiện và cải tiến hơn nữa việc phân tích dữ liệu, giúp việc phát hiện và khai thác các tín hiệu thị trường tinh tế trở nên khả thi.

Các phương pháp tiếp cận mới hơn, chẳng hạn như Học tăng cường và Q-Learning sâu đưa những phẩm chất này vào môi trường ra quyết định có nhịp độ nhanh, nơi danh mục đầu tư có thể được điều chỉnh theo thời gian thực để tối ưu hóa kết quả tài chính dựa trên việc học hỏi của hệ thống từ phản hồi của thị trường.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):

Các kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân tích tình cảm có thể giúp chọn lọc các ý kiến chung từ những thứ như bài báo, bài đăng trên mạng xã hội và báo cáo phân tích. Ngoài ra, các nhà quản lý danh mục đầu tư cũng có thể phân tích ngôn ngữ được sử dụng trên các phương tiện truyền thông tài chính, bao gồm báo cáo thu nhập của các công ty, để tìm hiểu tâm lý nhà đầu tư và dự đoán diễn biến thị trường, tất cả đều là thông tin quan trọng trong quá trình ra quyết định.

Chiến lược giao dịch định lượng:

Các công ty chuyên về giao dịch tần số cao (HFT), giống như những công ty sử dụng thuật toán giao dịch định lượng do AI cung cấp, kiếm tiền từ sự kém hiệu quả chỉ xảy ra trong chốc lát trên thị trường. Các công ty này sử dụng công nghệ máy học để phân tích thông tin thị trường liên quan ở tốc độ cực cao và đặt hàng với thời gian chính xác chỉ trong một phần nghìn giây.

Việc khớp lệnh nhanh chóng như vậy cho phép họ hưởng lợi từ các cơ hội kinh doanh chênh lệch giá và tối đa hóa lợi nhuận bằng cách xử lý chênh lệch giá nhanh hơn so với đối thủ cạnh tranh. Mặc dù Renaissance Technologies được biết đến với các phương pháp giao dịch định lượng, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là chiến lược rộng hơn của nó bao gồm các khoảng thời gian nắm giữ khác nhau từ các phương pháp HFT truyền thống, chủ yếu tập trung vào tốc độ.

AI có thể giải thích (XAI):

LIME (Giải thích bất khả tri về mô hình có thể giải thích cục bộ) là một phương pháp XAI nổi bật được sử dụng để làm cho kết quả đầu ra của các mô hình học máy phức tạp trở nên dễ hiểu hơn. Trong quản lý danh mục đầu tư, phương pháp này có thể rất có giá trị trong việc diễn giải cách các mô hình hộp đen đưa ra dự đoán. Bằng cách sử dụng dữ liệu đầu vào và phân tích tác động đến kết quả đầu ra của mô hình, LIME giúp các nhà quản lý danh mục đầu tư và nhà khoa học dữ liệu xác định những đặc điểm nào ảnh hưởng đến quyết định đầu tư nhiều hơn những đặc điểm khác.

Quá trình này giúp nâng cao tính minh bạch của các quyết định được hỗ trợ bởi AI và hỗ trợ các nỗ lực xác minh và cải thiện mức độ dễ hiểu của các mô hình này. Tuy nhiên, trong khi LIME cải thiện sự hiểu biết của chúng ta về hành vi của mô hình thì việc đánh giá độ tin cậy tổng thể của các mô hình lại liên quan đến các kỹ thuật xác thực bổ sung.

AI trong việc tuân thủ và giám sát:

Công nghệ AI đóng vai trò chính trong việc đảm bảo tuân thủ khung pháp lý và giám sát các hạn chế đầu tư trong ngành tài chính. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, hệ thống AI giúp các công ty tài chính tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý hiệu quả hơn, chính xác hơn và không gặp rắc rối. Công nghệ này rất có giá trị trong việc giám sát việc tuân thủ trên khối lượng lớn giao dịch và hoạt động danh mục đầu tư đa dạng, nơi nó có thể nhanh chóng (trên thực tế là ngay lập tức) xác định những sai lệch so với các yêu cầu quy định hoặc hướng dẫn nội bộ.

Hơn nữa, việc sử dụng AI giúp giảm thiểu nguy cơ sai sót của con người, điều này rất quan trọng trong môi trường pháp lý có tính rủi ro cao, nơi sai sót có thể dẫn đến hậu quả pháp lý và tài chính.

Tái cân bằng danh mục đầu tư:

Các ứng dụng AI trong việc tái cân bằng tự động là rất quan trọng để duy trì việc phân bổ tài sản lý tưởng theo thời gian. Họ có thể điều chỉnh danh mục đầu tư để đáp ứng với những thay đổi của thị trường hoặc những thay đổi trong hồ sơ rủi ro của nhà đầu tư, điều này đảm bảo sự phù hợp với các mục tiêu đầu tư chiến lược.

Trên một cái nhìn rộng hơn

Ngoài các ứng dụng được thiết kế đặc biệt để đầu tư, tiềm năng phát triển trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực quản lý tài sản dường như còn rất rộng lớn. Tuy nhiên, mặc dù theo bản năng, chúng ta nhìn thấy khả năng tự động hóa các công việc cụ thể ở các giai đoạn khác nhau của chuỗi vận hành, nhưng vẫn khó có thể lường trước đầy đủ sức mạnh đột phá của trí tuệ nhân tạo. Điều này là do AI được kỳ vọng sẽ tạo ra các lĩnh vực ứng dụng mới khi những tiến bộ bổ sung được phát triển.

Chúng ta phải lưu tâm đến những hạn chế của trí tuệ nhân tạo cũng như những mối nguy hiểm mà nó gây ra đối với một số khía cạnh của quản lý danh mục đầu tư, mặc dù thực tế là nó đã giúp đạt được những tiến bộ công nghệ và tăng năng suất khi sử dụng trí tuệ nhân tạo. Trước hết, các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo và học máy dựa vào dữ liệu được sử dụng để cung cấp cho các thuật toán học tập.

Điều cần thiết là dữ liệu này phải có chất lượng cao về mặt cập nhật, độ chính xác, đầy đủ và tính đại diện.

Ngoài yêu cầu về khối lượng dữ liệu rất lớn không phải lúc nào cũng có sẵn thì dữ liệu này phải có chất lượng tốt. Trong mọi trường hợp khác, những phát hiện thu được bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán đều không đáng tin cậy hoặc linh hoạt.

Hơn nữa, các thuật toán cũng có thể đưa ra các giả định sai bằng cách chọn ra các xu hướng không liên quan từ tập dữ liệu được phân tích, điều này có thể dẫn đến kết luận sai lầm. Điều này có thể dẫn đến hiện tượng giật trên quy mô lớn, nhảy quá mạnh và va chạm nhỏ nhất có thể xảy ra. Mất cạnh tranh thị trường có thể xảy ra do nhiều nhà điều hành thị trường quản lý cùng một thuật toán AI có thể đưa ra quyết định sai lầm cùng lúc hoặc phản ứng theo cách tương tự với tình huống thời gian thực. Nguy cơ như vậy có thể trở nên nghiêm trọng.

Bất chấp những lợi ích tiềm tàng của AI trong quản lý danh mục đầu tư, cũng như trong bất kỳ lĩnh vực nào, có rất nhiều thách thức mà chúng ta phải ghi nhớ và cuối cùng – giải quyết. Một trong những khó khăn chính là có thể thiếu các vấn đề về tính minh bạch và diễn giải của các mô hình AI, điều này có thể gây khó khăn cho các nhà quản lý trong việc giải thích kết quả hợp tác của họ với AI. Sự phức tạp trong sử dụng này có thể là một trong những lý do khiến việc áp dụng AI ở các quỹ châu Âu tương đối thấp. Tính đến tháng 9 năm 2022, chỉ 65 trong số 22.000 quỹ có trụ sở tại Liên minh Châu Âu tuyên bố sử dụng AI trong quá trình đầu tư của họ.

Cơ quan Thị trường Tài chính Châu Âu (ESMA) đã xác định các yếu tố có thể góp phần dẫn đến tỷ lệ chấp nhận thấp, chẳng hạn như thiếu khung pháp lý rõ ràng và kỹ năng AI của các nhà quản lý quỹ. Tuy nhiên, thách thức trong việc giải thích các kết quả của AI do tính phức tạp của mô hình cũng có thể là một trong những yếu tố giải thích cho tỷ lệ áp dụng thấp. Tôi đoán chúng ta sẽ tìm ra theo thời gian.

Tại thời điểm này, có vẻ như trí tuệ nhân tạo vẫn còn lâu mới có thể thay thế hoàn toàn con người thật trong ngành quản lý tài sản. Nói như vậy, tính minh bạch, mối quan hệ tin cậy và mối liên hệ giữa khách hàng và chuyên gia quản lý tiếp tục là những đặc điểm quan trọng hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên, chúng ta không thể phủ nhận rằng trí tuệ nhân tạo mang đến những công cụ mới và thú vị có thể được sử dụng trong chuỗi giá trị và tiềm năng của những công cụ này thực sự có thể thay đổi diện mạo của ngành ngày nay.