JPMorgan tester AI-agenter for aksje- og obligasjonsallokering

Traders Union
Alle nyheter
Finansinstitusjoner
JPMorgan tester AI-agenter

Alle nyheter

Toppsaker

Redaktørens valg

Aksjer

Kryptovaluta

Økonomi

Valutaer

Råvarer

Markedsstemmer

Ivan Andrijenko

7 timer siden

JPMorgan tester AI-agenter for aksje- og obligasjonsallokering — JPMorgan tester AI-agenter for porteføljer

JPMorgan Chase har utviklet AI-drevne investeringsagenter som utkonkurrerte en tradisjonell 60/40-portefølje av aksjer og obligasjoner i historiske tester, noe som gir et tidlig innblikk i hvordan Wall Street kan bruke kunstig intelligens til aktivafordeling. Banken advarte om at resultatene kom fra tilbaketester, ikke live-handel, og bør ikke behandles som bevis på at AI konsekvent kan slå markedet.

Høydepunkter

JPMorgans AI-agent slo 60/40 med 0,7 prosentpoeng i året i tilbaketester.
Alle åtte agenter utkonkurrerte på en risikojustert basis.
Banken sier at resultater fra live-markeder forblir uprøvde.

Denne artikkelen ble oversatt fra originalen. Les den opprinnelige versjonen av vår korrespondent her.

Forskere ledet av strateg Thomas Salopek designet en gruppe AI-agenter som skifter mellom aksjer og obligasjoner etter hvert som markedsforholdene endrer seg, rapporterte Bloomberg. Det best ytende systemet slo en klassisk 60/40-portefølje med 0,7 prosentpoeng i året over to tiår med simuleringer, samtidig som det ga lavere volatilitet og utkonkurrerte JPMorgans egen regelbaserte modell for markedsregimer.

AI går fra forskningsverktøy til allokator

Eksperimentet markerer et steg videre fra hvordan banker flest har brukt store språkmodeller så langt. I løpet av de siste to årene har Wall Street-firmaer integrert AI i forskning, koding, klientverktøy og interne analyser. JPMorgans test stiller et mer vidtrekkende spørsmål: om AI kan bidra til å avgjøre hvordan kapital fordeles på tvers av markeder.

Agentene ble bygget ved hjelp av modeller fra OpenAI og Anthropic. De klassifiserte markeder i fire regimer basert på vekst og inflasjon: Gullhår, reflasjon, stagflasjon og risk-off. Derfra justerte de allokeringer på tvers av aktivaklasser, med preferanse for aksjer når veksten var sterk og økt eksponering mot obligasjoner når forholdene ble dårligere.

Alle de åtte AI-agentene som ble testet, utkonkurrerte 60/40-porteføljen på en risikojustert basis. De slo også bankens eksisterende regimebaserte rammeverk, noe som tyder på at systemene fant nyttige mønstre i historiske markedsmiljøer.

Tilbaketester har sine begrensninger

JPMorgans strateger advarte mot å legge for mye vekt på resultatene. Tilbaketester kan se sterke ut fordi de er bygget på kjente historiske data, og AI-systemer kan produsere svar som fremstår som mer selvsikre enn det bevisene rettferdiggjør.

Dette forbeholdet er viktig fordi en bredere adopsjon av lignende modeller kan skape sin egen risiko. Hvis mange firmaer stoler på sammenlignbare AI-systemer, kan handler bli mer overfylte, markeder kan reagere raskere på de samme signalene, og stressperioder kan bli mer forsterket.

Den neste testen for AI på Wall Street

Studien er viktig fordi aktivafordeling står sentralt i investeringsforvaltning. Hvis AI pålitelig kan lese markedsregimer og justere porteføljer, kan det bli et seriøst verktøy for store banker, pensjonsfond og formuesforvaltere.

Men listen ligger høyt. JPMorgans egen advarsel er hovedpoenget: agentbasert AI kan hjelpe til med å strukturere beslutninger, men det trenger fortsatt menneskelig tilsyn, en disiplinert investeringsprosess og bevis fra live-markeder før det kan betros kapitalallokering i stor skala.

Tidligere rapporterte vi at JPMorgan og Ripple utførte det første umiddelbare kontantoppgjøret på XRP Ledger.

Dette materialet kan inneholde tredjeparts meninger, ingen av dataene og informasjonen på denne nettsiden utgjør investeringsråd i henhold til vår Ansvarsfraskrivelse. Selv om vi følger strenge Redaksjonelle Retningslinjer, kan dette innlegget inneholde referanser til produkter fra våre partnere.

Likte du artikkelen?