Dlh, umelá inteligencia a algoritmy: Ako sa mení trh s dlhopismi

Umelá inteligencia pretvára rozsiahle časti ekonomiky a finančný sektor nie je výnimkou. O používaní algoritmov na výber akcií sa už veľa písalo. Jeho využitie pri obchodovaní na dlhopisových trhoch je však možno zaujímavejšie. Pri aplikácii na obchodovanie s dlhopismi sa dôsledky presúvajú z finančných oblastí do politických, pričom vládne financovanie je zároveň jednoduchšie a zraniteľnejšie.

Na rozdiel od tradičného obchodovania s dlhopismi algoritmické obchodovanie využíva počítačový program, ktorý sa riadi definovaným súborom pokynov na zadávanie obchodov. Tieto sú určené na používanie údajov s frekvenciou a rýchlosťou presahujúcou ľudské schopnosti.

Výhody algoritmického obchodovania sú dostatočne jasné. Algoritmy dokážu nasadiť skenovanie trhu rýchlosťou a rozsahom, aký ľudia nedokážu. To vedie k včasnej identifikácii trhových príležitostí a rýchlemu odhaleniu cenových rozdielov, čo umožňuje úspešnú arbitráž proti menej sofistikovaným účastníkom trhu.

Ďalšou jasnou výhodou je riadenie rizík. Pokročilé algoritmy môžu mať zabudované funkcie riadenia rizík, ktoré sledujú vopred definované parametre rizika a podľa toho upravujú obchodnú aktivitu. Sú ideálne pre konzervatívnejšie obchodné stratégie.

V rámci diskusie o algoritmickom obchodovaní sa však oplatí preskúmať jeho vplyv na kľúčové trhy s dlhopismi.

Rotem Farkash: Hlboké učenie s využitím umelej inteligencie umožňuje začlenenie väčšieho množstva informácií nad rámec úzko technických faktorov

Algoritmy sú vysoko prispôsobiteľné, čo znamená, že obchodníci ich môžu optimalizovať tak, aby vyhovovali ich konkrétnym obchodným cieľom a štýlu. S pridaním funkcií umelej inteligencie, ako je strojové učenie, sa tieto prispôsobené algoritmy môžu vylepšovať absorbovaním historických údajov a spätnej väzby z trhu.

Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), pododvetvie umelej inteligencie, ktoré učí stroje rozumieť ľudskému jazyku, tiež znamená, že umelá inteligencia sa stáva čoraz kompetentnejšou v interpretácii kvalitatívnych informácií zo správ, sociálnych médií a správ o hospodárskych výsledkoch, čo jej umožňuje predvídať pohyby na trhu na základe ľudského sentimentu.

Technický podnikateľ a odborník na AI Rotem Farkash vysvetlil, že možnosti strojového učenia v oblasti financovania dlhopisov sa len začínajú. „Hlboké učenie umelej inteligencie umožňuje algoritmu prekročiť rámec úzkych technických faktorov a časom sa bude vďaka vstavaným mechanizmom spätnej väzby len zlepšovať,“ vysvetlil Farkash.

„Nástroje budú schopné posúdiť nielen štatistické premenné dlhopisov, ako je výnos a reálny výnos, ale aj kvalitatívne faktory, ako je fiškálna politika súčasnej vlády,“ pokračoval Farkash.

Európska centrálna banka: ponuka a dopyt po finančných aktívach môžu byť systematicky skreslené

Na dlhopisových trhoch, rovnako ako na akciových trhoch, algoritmy a umelá inteligencia znamenajú menšiu volatilitu spôsobenú ľudskými chybami a vyššiu rýchlosť obchodovania, tvorby cien a arbitráže. Táto zvýšená rýchlosť a tok informácií robia trhy efektívnejšími a môžu zabrániť určitým druhom iracionálnych aktivít.

Napriek tomu algoritmy prinášajú svoje vlastné riziká. Ak mnoho firiem používa algoritmy umelej inteligencie od rovnakých poskytovateľov pre svoje obchodné stratégie, potom všetky budú postupovať rovnako súčasne. V určitých scenároch to môže znamenať náhle výkyvy na trhu na základe nových informácií, čo vytvára potenciál pre nové pády a väčšie systémové zraniteľnosti.

Vzhľadom k tomu, Európska centrálna banka varoval, že „ak by mnoho inštitúcií používalo umelú inteligenciu na alokáciu aktív a spoliehalo sa len na niekoľko poskytovateľov umelej inteligencie […] potom by sa ponuka a dopyt po finančných aktívach mohli systematicky skresľovať, čo by spustilo nákladné úpravy na trhoch, ktoré poškodzujú ich odolnosť“. Toto je tiež pred možnosťou „Čierna labuť udalosti, ktoré nie sú zachytené v historických údajoch, sa berú do úvahy.

Väčší dopyt zo strany drobných investorov využívajúcich umelú inteligenciu zvýši ceny dlhopisov a zníži náklady na pôžičky, ale trhy sa stanú citlivejšími.

Najväčšou zásadnou zmenou je, že na trh s dlhopismi vstúpi viac kupujúcich, čo zlacní pôžičky pre vlády. Títo noví kupujúci však budú používať algoritmické stratégie, ktoré sú citlivejšie a rýchlejšie ako tradiční obchodníci. To v konečnom dôsledku znamená, že trhy sú hlbšie a likvidnejšie, ale aj citlivejšie a potenciálne agresívnejšie.

Zvýšený kapitál je z pohľadu štátu čistým statkom. Vyšší dopyt zo strany drobných investorov zvýši ceny dlhopisov a následne zníži náklady na pôžičky, čo vládam umožní riadiť čoraz napätejšie rozpočty.

Väčšia arbitráž, ktorú tieto techniky umožňujú, sa však môže rovnako stať problémom aj pre vlády. Zvýšená citlivosť investorov riadených algoritmami znamená, že vlády budú musieť viac pracovať na tom, aby udržali svojich držiteľov dlhopisov a kupujúcich spokojných, čo obmedzí ich slobodu v hospodárskej politike. Diskusie o nadmernej moci a vplyve obchodníkov s dlhopismi na suverénnu demokratickú vládu sa v takomto scenári len zintenzívnia.

Slabé stránky údajov a skreslenia algoritmov si budú vyžadovať ľudský dohľad

Väčšiu likviditu, ktorú prináša algoritmické obchodovanie, nevyhnutne uvítajú obchodníci aj vlády. Riziká volatility však bude potrebné riadiť ľudským dohľadom, rovnako ako sa umelá inteligencia kombinuje s ľudským dohľadom v iných sektoroch.

Kým spracovanie prirodzeného jazyka neprekoná neschopnosť umelej inteligencie robiť kvalitatívne a kontextové úsudky, obchodovanie s dlhopismi bude vyžadovať ľudský dohľad, aby sa udržalo stabilné. Dovtedy sa trhy s dlhopismi budú tešiť väčšiemu dopytu, ale aj zvýšenej algoritmickej citlivosti. Vlády budú musieť zohľadniť reaktívnejšie trhy, nebezpečenstvo náhlych algoritmických výkyvov a akékoľvek skreslenia v týchto nástrojoch z neúplných údajov.

Zdieľaj tento článok: