Fagfjárfestar eru að leita að ávöxtun. Vélaryfirlög geta hjálpað til við að finna þær

Eftir Nicholas Abe, stofnanda og framkvæmdastjóra Boosted.ai

Hvernig geta fjárfestar fengið það besta úr báðum heimum með megindlegum og grundvallaraðferðum? Með því að innleiða yfirlag á vélanámi, skrifar Nick Abe, meðstofnandi og rekstrarstjóri Boosted.ai. Grunnstjórnendur skilja eftir hagnað á borðinu með því að laga sig ekki að breyttri tækni og eftirspurn fagfjárfesta. Abe sýnir fram á að það að sameina sérfræðiþekkingu sína á fjármálasviði og nýjustu gervigreindarverkfæri getur aukið alfa og Sharpe.

Báðar hliðar fjárfestingarsviðsins - magnbundið og grundvallaratriði - hafa átt í vandræðum undanfarið. Jafnvel flóknustu fjárfestarnir áttu í erfiðleikum árið 2020 vegna ófyrirséðrar sveiflu sem COVID-19 heimsfaraldurinn kom á markað.

Megindlega nálgunin hefur hægt og rólega verið að byggjast upp innan stórra eignastýringa þar sem þeir búa til sín eigin magnteymi. Hins vegar hefur loforðið um að hafa forskot frá nútímatækni verið mætt með erfiðleikunum við að koma farsælu vélnámi í framkvæmd, að miklu leyti vegna þeirrar sérfræðiþekkingar sem krafist er og mikils kostnaðar við að þróa starfhæft forrit.

Árangursríkar megindlegar verslanir ráða fjölda doktora, gagnafræðinga og verkfræðinga til að átta sig á miklu magni flókinna gagna – og jafnvel þá mistekst stundum. Það er erfitt að finna forspárkraft úr gögnum og atburðir svarta álftans eins og COVID-19 og aðrar breytingar á stjórnkerfinu geta gert þessi gögn úrelt án eftirlits manna.

Grundvallarbrestir

Flestir eru meðvitaðir um meginreglur grundvallargreiningar - að rannsaka reikningsskil og taka inn efnahagslega þætti til að taka ákvarðanir um hvar fjárfestar ættu að fjárfesta fyrir bestu ávöxtun miðað við markmið og áhættusækni. Fjárfestar hafa æft og skerpt á þessari tímafreku nálgun til að skila ávöxtun í áratugi. Sumir eru hins vegar hrifnir af því að nýta sér nútímatækni eins og vélanám og önnur gögn til að skerpa frammistöðu, búa til upplýsingar á skemmri tíma og draga úr hvers kyns vitrænni hlutdrægni sem gæti truflað ákvarðanatökuferlið.

Ennfremur stendur grundvallarvirk fjárfestingarstjórnun frammi fyrir gríðarlegum áskorunum, allt frá þjöppun gjalda og tækniframförum til að breyta viðhorfum fjárfesta í átt að lággjalda ETFs.

Hvað eiga bæði megindlegar og grundvallaraðferðir sameiginlegt? Þeir rannsaka heiminn í kringum sig til að taka upplýstar ákvarðanir um hvar best sé að beita fjármagni til ávöxtunar.

En hvað ef það væri þriðji kosturinn?

Ákallið um vélanám í grunnstjórnun

Vélnám hefur gjörbylt atvinnugreinum og daglegu lífi. Frá Google Translate til sjálfkeyrandi bíla, tæknin er að umbreyta heiminum svipað og iðnbyltingin á undan henni og fjárfestingarstýringariðnaðurinn mun ekki fara varhluta af breytingunum. Samkvæmt 2019 rannsókn frá CFA Institute sem kannaði eignasafnsstjóra, höfðu aðeins 10% eignasafnsstjóra notað hvers kyns gervigreind eða vélanám í fjárfestingarferli sínu.

Eftir því sem tæknin heldur áfram að þróast, mun vélanámstækni verða óviðræður þáttur í fjárfestingarstjórnun. Hins vegar krefjast mörg vélanámsforrit forritunarþekkingar sem er framandi fyrir hefðbundna stjórnendur sem eru öruggari í eigin grundvallargreiningu, sem þeir geta gert á eigin spýtur og sjálfgefið hafa dýpri skilning á.

Miðað við hindranirnar hér að ofan, hvernig geta grundvallarstjórnendur aðlagast með góðum árangri?

Sameina til að fá betra ferli: Vélræn yfirlög

Að bæta vélrænni yfirlagi við eignasafn er aðeins eitt dæmi um sambland af sérfræðiþekkingu grundvallarfjárfestingastjórans og tæknilega kostum gervigreindar.

Vélaryfirlög leysa vegtálma grundvallarfjárfesta sem vilja innleiða tæknina. Þau eru auðveld í notkun og hægt er að setja þau ofan á núverandi eignasöfn hefðbundinna fjárfesta án þess að þörf sé á forritunarþekkingu. Þær veita fulla skýringu á rökhugsun vélarinnar, sýna fram á hvaða breytur vélanámið taldi mikilvægar í ákvarðanatöku sinni. Þetta hjálpar grundvallarstjórnendum að líða betur með að innleiða greindina í ferli sínu.

Til dæmis tekur Boosted Insights vélanámsyfirborð núverandi eignasafn fjárfestingarstjóra og aðlagar vægi hlutabréfastöðu lítillega. Það bætir ekki við neinum nýjum stöðum – heldur aðlagar það vægi (löng eða stutt) hlutabréfa í núverandi eignasafni stjórnandans. Byggt á niðurstöðum hennar gæti vægi þeirra hækkað í hlutabréfum sem raðast hátt og vægi þeirra sem eru í lélegu sæti gæti lækkað.

Á endanum leyfa yfirlagnir vélanáms grundvallarfjárfestingarstjóra að sameina kunnáttu sína í hlutabréfavali og fremstu röð, fjármagna sérstaka gervigreind/ML til að ná betri árangri.

Fjárfestingarstjóri kann að hafa gaman af hlutabréfum Facebook, Apple, Amazon, Netflix og Google (FAANG) og komist að því að þau bjóða upp á góða frammistöðu í eignasafni sínu en hafa öll fimm jafn væg. Með því að bæta við Boosted Insights vélnámsyfirlaginu getur vélin breytt væginu lítillega - segjum að Facebook lækkar í 18.5% og Apple hækkar í 21.5%. Þessi minniháttar munur, á meðan eignasafni fjárfestingarstjórans er nákvæmlega það sama, getur leitt til betri útkomu hvað varðar ávöxtun, alfa og sveiflur.

Við höfum komist að því að þessar tegundir af líkönum geta bætt eignasöfn sem höfðu hátt alfa nú þegar með því að breyta aðeins vægi hlutabréfanna og þurfa ekki að breyta samsetningunni. Beta hélst í samræmi þar sem grunnlínuúthlutunin var leiðrétt með líkanayfirlögnum.

Vélnám til að fjárfesta betur

Vélnám hefur og mun halda áfram að trufla atvinnugreinar. Fjárfestingarstjórar geta aukið markmið eignasafns síns með því að innleiða vélanám í ferli þeirra, en á þann hátt sem er viðbót og lífrænn við vinnuflæði þeirra. Góð leið til að dýfa tánum í vötn vélanámstækni er að innleiða vélrænt yfirlag.