Инвестициялық қорды машина басқарса жасанды интеллект адамнан көп табыс таба ала ма
Машиналық оқыту активтерді басқаруда – енді эксперимент емес, нақты нәтиже көрсетіп отырған құралға айналуда. Дегенмен ол жеке жұмыс істемей, экономикалық логикамен ғана үйлескенде тиімді. ЖИ шектеулерін түсініп, «қара жәшіктерге» тексерусіз емес, тексерістен кейін сену маңызды. Мұндай тәсіл AQR стратегияларының бірі – белгілі инвестор Клифф Аснесс басқарған қор үшін де қолданылады, дейді Movchan’s Group инвестицияларды басқару компаниясы тобының аға серіктесі Елена Чиркова.
ЖИ сигналдары
AQR Capital Management активтерді басқаруда $128 млрд көлемінде қаражатты басқарады. 2025 жылы компания сыртқы инвестицияларды тарту үшін машиналық оқытуды инвестициялық шешімдерге қолданатын екі қор – Turing Equities және Turing Macro – құрды, деп жазады Bloomberg.
Бұл қорлар 2023 жылы іске қосылғанымен, бастапқыда инвесторлар үшін қолжетімді болмады. Себебі компания стратегияларды тексеріп, сынақтан өткізді.
Алғашында AQR классикалық бағалы қағаздарды іріктеу әдістеріне негізделген еді. Клифф Аснесс пен әріптестері «тиімді нарық гипотезасы» мен «құндылық инвесторлығы» туралы академиялық зерттеулер жариялаған.
ЖИ активтерді тиімді іріктеп алатыны анықталған соң, Аснесс пен негізгі қызметкерлері осы тәсілді қолдай бастады. «Кейде деректердегі тұрақты заңдылықтарды табасың, бірақ оларды экономикалық тұрғыдан түсіндіре алмайсың, – дейді AQR машиналық оқыту бөлімінің басшысы әрі Йель университетінің профессоры Брайан Келли. – Егер сигнал тұрақты жұмыс істесе, одан бас тарту – нашар ғылым және нашар активтерді басқару».
«ЖИ дәстүрлі әдістерден біршама алыстатады және бұл маған бастапқыда ыңғайсыз болды, – деп мойындады Аснесс Bloomberg-пен желтоқсан айындағы сұхбатында. – Енді технологияны енгізуді бір-екі жылға кешіктіргенімді түсіндім».
Аснесс әріптесі Тобиас Московицтың айтуынша ЖИ компанияны икемді әрі жылдам етеді. Енді негізгі AQR қорындағы инвестициялық шешімдердің шамамен 20%-ы машиналық оқыту модельдері арқылы қабылданады, жазады Bloomberg.
2025 жылдың наурызындағы қор көрсеткіштері әсерлі болды, Reuters дереккөзіне сүйенген ақпарат бойынша (деректер жария емес). Мысалы, мультистратегиялық Apex Strategy хедж-қорының кірістілігі 3,4% деңгейінде болған, ал тоқсан басынан бергі кірісі 9% құрады. Салыстыру үшін S&P 500 индексі наурызда шамамен 5,8%-ға төмендеп, тоқсан бойы 4,6% құлдыраған.
Apex көптеген бәсекелестерден алда болды, бірақ сәуірде (22 сәуірге дейін) кірістілік 2,8%-ға төмендеді. Себебі – сәуір басында Дональд Трамп АҚШ-қа барлық импортқа 10% баж салығын және онсыз да жоғары баждарды енгізетінін жариялап, нарықта дүрбелең туғызды.
ЖИ қолданудың шегі бар ма
Бұл активтерді жүйелі басқарудағы маңызды әрі жаңа талқылауларды жандандырады. Классикалық сызықтық модельдерден айырмашылығы, машиналық оқыту күрделірек байланыстарды табуға мүмкіндік береді. Мысалы, нарық мультипликаторлары мен басқа да айнымалылар арасындағы өзара әсер.
AQR күнделікті саудада машиналық оқытуды пайдаланып, сарапшылардың менеджментпен тоқсандық есептер бойынша телефон қоңырауларының стенограммаларын талдайды және сол талдау негізінде сигналдар (сатып алу/сату) қалыптастырады.
Сонымен қатар, ЖИ негізіндегі модельдер тым күрделене түсуі және шынайы емес заңдылықтарды анықтауы мүмкін. Инвестицияларда деректер шулы және шектеулі болғандықтан, бұл әсіресе қауіпті. Оксфорд университетінің ғалымдары Альваро Картеа, Ци Цзинь және Юаньтао Ши осы мәселеге назар аударды.
Дегенмен Брайан Келли бұл алаңдаушылықтарды шамадан тыс дейді. Ол «күрделіліктің артықшылықтары» туралы мақалада күрделі модельдер табыстылықты дәлірек болжауға қабілетті екенін дәлелдеген.
Соған қарамастан, AQR ешқашан толығымен ЖИ-ға негізделген компанияға айналмайды. Басқарушылар модельдеріне экономикалық принциптерді енгізуді жалғастырып, ЖИ сигналдарына «ақылмен» қарайды. Егер сигналды логикалық түрде түсіндіру мүмкін болмаса, оны қолдану шегі жоғары қойылады. «Экономика мен ЖИ-дың әсерін 50/50 етіп бөлу – мүмкін болар, бірақ біз әлі жеткен жоқпыз, болашақта жол табамыз», – дейді Келли.
Неге бұл тәсіл тиімді
Research and Markets ақпараты бойынша 2024 жылы активтерді басқарудағы ЖИ шешімдер нарығы $3,4 млрд-ты құрады, ал 2034 жылға қарай ол $21,7 млрд-қа жетуі мүмкін. Қаржы институттары автоматтандыру мен ЖИ-ды енгізе бастаған сайын, дәстүрлі адам факторы негізіндегі басқарудан деректерге негізделген стратегияларға өту байқалуда.
ЖИ мен машиналық оқыту пионерлерінің бірі – аты аңызға айналған инвестор Джим Саймонстың Renaissance Technologies.
Өткен жылы Рэй Далионың құрған Bridgewater $2 млрд-тық ЖИ-ға негізделген қорын іске қосты. Bridgewater басшысы Нир Бар Деа наурызда бұл қор «біздің командамыз жасағаннан тәуелсіз, бірегей альфа-табыс (күтуден асып түсу)» әкелді деп мәлімдеді.
Кванттық қорлар (Citadel, Jane Street сынды) да әр түрлі ЖИ қолданады. Дегенмен Citadel басшысы Кен Гриффин ЖИ қаржы саласын түбегейлі өзгертпейді деп санайды.
Клифф Аснесстің айтуынша Уоррен Баффеттің құндылықтық тәсілі мен сандық инвесторлық арасында көп айырмашылық жоқ: Баффет нарықты мүлде тиімді деп санамай, ол мүмкіндіктерді пайдалануға тырысады.
«Менің ойымша, сандық талдауды құндылықтық тұжырымдамаға біріктіру керек және мүмкін», – дейді Аснесс.
GEIST қоры инвесторларды акциялар мен акция қорларына салады. Мақсат – ұзақ мерзімде S&P 500-ден асып, төмен құбылмалылыққа қол жеткізу. Біз экономикалық логика мен сандық талдауды үйлестіру тұрақты кіріс әкеледі деп сенеміз. Сол үшін 2024 жылдың соңында AQR қорларының біріне инвестиция жасадық – сол қорда адам басқарушы жоқ.
Movchan’s Group сарапшысы Сергей Гуров атап өткендей, лонг‑шорт портфелдерінің көрсеткішін жақсарту үшін акцияларды бір уақытта ұстанымдарды ашқанда ғана акция табыстылығымен тікелей байланысты факторларды қосу керек. Бұл жерде құндылықтық тәсіл маңызды – ол дәл сол айнымалыларды таңдауға көмектеседі.
Сонымен қатар, машиналық оқыту нарықтық экспозицияны ұлғайту немесе азайту уақытын анықтауда пайдалы болуы мүмкін. Дегенмен алгоритмдік маркет-тайминг стратегиялары да тек экономикалық негізді айнымалыларды қосқанда ғана жақсы нәтиже көрсетеді.
