Giełdy i rynki finansowe od dawna są miejscem, w którym inwestorzy dokonują obarczonych określonym ryzykiem transakcji, a spółki pozyskują kapitał wymagany do ich dalszej bieżącej działalności lub na potrzeby rozszerzania swojego potencjału gospodarczego. Jednak w ciągu ostatnich kilku lat uważni obserwatorzy mogli bez trudu dostrzec naprawdę dynamiczny rozwój technologii, który zmienia dotychczasowe, nieco skostniałe zasady gry na rynkach finansowych. Sztuczna inteligencja (nazywana także w skrócie: “SI”, lub z angielskiego: “AI”) i analiza big data stały się nierzadko kluczowymi narzędziami w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych, wpływając na sposób, w jaki inwestorzy, zwłaszcza Ci instytucjonalni, analizują rynki i dokonują transakcji. W ramach niniejszego artykułu pragniemy zatem pochylić się nad zagadnieniem, w jaki sposób swoista technologiczna rewolucja wpływa na giełdy i szeroko rozumiany świat finansów!
Zacząć wypada od stwierdzenia, że sztuczna inteligencja odgrywa bez wątpienia wiodącą rolę w nowej erze inwestycji. Dzięki zaawansowanym algorytmom i technice znanej pod nazwą “uczenie maszynowe”, SI jest w stanie przetwarzać ogromne, przekraczające możliwości ludzkiego umysłu, ilości danych z różnych źródeł, analizować trendy i wzorce, oraz prognozować ruchy na rynku akcji, obligacji, walut, surowców i innych walorów inwestycyjnych, z całymi indeksami włącznie. Tradycyjne metody analizy, które opierają się na ludzkim doświadczeniu i intuicji, ustępują zatem coraz częściej miejsca złożonym, zaawansowanym algorytmom, które są w stanie przewidzieć zmiany na rynku, zanim zostaną one zauważone przez człowieka. Oczywiście, rynek nadal jest nieprzewidywalny, jednak jakość decyzji podejmowanych przez maszynę bywa często lepsza, niż nacechowana emocjami i przesadnym strachem lub chciwością strategia typowo ludzka.
O ile komputery relatywnie słabo radzą sobie z rozpoznawaniem obiektów w przestrzeni trójwymiarowej, to nieporównywalnie lepiej od człowieka radzą sobie z analizą opartą na cyfrach. Nic więc dziwnego, że jednym z głównych obszarów, w których algorytmy sztucznej inteligencji i złożone systemy big data miały niebagatelny wpływ, jest analiza danych finansowych. “Silnikiem”, na którym pracuje sztuczna inteligencja są niezwykle pojemne zasoby chmury obliczeniowej, udostępnianej między innymi przez takich gigantów jak Microsoft (usługa Azure), Alphabet (słynne Google Cloud, czy spółkę Amazon (rynkowy potentat Amazon Web Services).
Dzięki wspomnianym, potężnym bazom danych, które obejmują dane giełdowe, wiadomości, wskaźniki ekonomiczne, a nawet informacje z mediów społecznościowych, SI jest w stanie z pewnym prawdopodobieństwem ocenić ryzyko inwestycyjne i identyfikować potencjalne okazje na rynku. Algorytmy oparte na AI mogą analizować kolosalne, liczone w terabajtach ilości danych w czasie rzeczywistym i dostarczać inwestorom priorytetowych informacji, które pomagają w podejmowaniu lepszych decyzji inwestycyjnych. Pewności na giełdzie nie ma i nie będzie nigdy - ale wielu szuka okazji, aby zapewnić sobie choćby minimalną, legalną przewagę nad resztą uczestników rynków kapitałowych.
Narzędziem, które wykorzystuje się coraz częściej na rynkach finansowych, są algorytmy handlowe. Mówi się wręcz o całej nowej gałęzi inwestowania, zwanej “algotradingiem”. Algorytmy te są programami komputerowymi, które wykorzystują modele matematyczne i statystyczne do podejmowania decyzji dotyczących kupna, sprzedaży lub utrzymania określonych aktywów finansowych. Algorytmy handlowe działają w oparciu o zdefiniowane przez programistów reguły i parametry, a ich główną zaletą jest szybkość reakcji na zmieniające się warunki rynkowe. Omawiane dzisiaj SI i big data są oczywiście kluczowymi składnikami tych algorytmów, umożliwiając im analizę nieprzebranych ilości danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji inwestycyjnych w bardzo krótkim czasie, bez typowo ludzkiego namysłu. Stąd też główną domeną ich stosowania jest rzecz jasna krótkoterminowy trading.
Mimo że technologiczna rewolucja na giełdach niesie ze sobą wiele korzyści, pojawiają się również nowe wyzwania. Jednym z nich jest zagadnienie odpowiedzialności za podejmowane decyzje. Algorytmy handlowe, oparte na SI i big data, są wysoce zautomatyzowane, co oznacza, że podejmują decyzje na podstawie wykrytych wzorców. W przypadku wystąpienia awarii lub błędu w algorytmie, skutki mogą być zatem poważne i wymierne finansowo. Dlatego też wielu uczestników debaty publicznej postuluje konieczność wprowadzenia odpowiednich regulacji i nadzoru nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji i algorytmów handlowych.
Podsumowując, można bez cienia wątpliwości powiedzieć, że technologiczna rewolucja na giełdach i rynkach finansowych jest faktem. Sztuczna inteligencja i analiza big data zmieniają sposób, w jaki inwestorzy analizują rynki i podejmują decyzje inwestycyjne. Algorytmy handlowe oparte na SI umożliwiają szybką i precyzyjną analizę ogromnych ilości danych, co przekłada się na lepsze wyniki inwestycyjne. Jednakże, należy również pamiętać o nowych wyzwaniach i odpowiedzialności związanych z wykorzystaniem tych technologii. Kluczem do sukcesu jest oczywiście znalezienie odpowiedniej równowagi między człowiekiem, a maszyną i wykorzystanie technologii jako wsparcia w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
