JPMorgan testează agenți AI pentru alocarea acțiunilor și obligațiunilor

Traders Union
Toate știrile
Instituții financiare
JPMorgan testează agenți AI

Toate știrile

Știri de Top

Alegerile editorilor

Acțiuni

Criptomonede

Economie

Valute

Mărfuri

Știri de la liderii din industrie

Ivan Andriyenko

7 ore în urmă

JPMorgan testează agenți AI pentru alocarea acțiunilor și obligațiunilor — JPMorgan testează agenți AI pentru portofolii

JPMorgan Chase a creat agenți de investiții bazați pe AI care au depășit un portofoliu tradițional de acțiuni și obligațiuni 60/40 în teste istorice, oferind o primă perspectivă asupra modului în care Wall Street ar putea utiliza inteligența artificială pentru alocarea activelor. Banca a avertizat că rezultatele provin din backtest-uri, nu din tranzacționare reală, și nu ar trebui tratate ca o dovadă că AI poate învinge piețele în mod constant.

Repere

Agentul AI al JPMorgan a depășit 60/40 cu 0,7 puncte procentuale pe an în backtest-uri.
Toți cei opt agenți au supraperformat pe o bază ajustată la risc.
Banca afirmă că rezultatele din piața reală rămân nedovedite.

Acest articol a fost tradus din original. Citiți versiunea originală a corespondentului nostru aici.

Cercetătorii conduși de strategul Thomas Salopek au proiectat un grup de agenți AI care alternează între acțiuni și obligațiuni pe măsură ce condițiile de piață se schimbă, a raportat Bloomberg. Cel mai performant sistem a depășit un portofoliu clasic 60/40 cu 0,7 puncte procentuale pe an pe parcursul a două decenii de simulări, producând totodată o volatilitate mai scăzută și depășind propriul model de regim de piață bazat pe reguli al JPMorgan.

AI trece de la instrument de cercetare la alocator

Experimentul marchează un pas dincolo de modul în care băncile au folosit în mare parte modelele de limbaj mari până acum. În ultimii doi ani, firmele de pe Wall Street au integrat AI în cercetare, programare, instrumente pentru clienți și analize interne. Testul JPMorgan pune o întrebare cu consecințe mai mari: dacă AI poate ajuta la decizia modului în care capitalul este împărțit pe piețe.

Agenții au fost construiți folosind modele de la OpenAI și Anthropic. Aceștia au clasificat piețele în patru regimuri bazate pe creștere și inflație: Goldilocks, reflație, stagflație și risk-off. De acolo, au ajustat alocările între clasele de active, favorizând acțiunile când creșterea era puternică și crescând expunerea pe obligațiuni când condițiile slăbeau.

Toți cei opt AI agents testați au depășit portofoliul 60/40 pe o bază ajustată la risc. De asemenea, aceștia au depășit cadrul existent bazat pe regimuri al băncii, sugerând că sistemele au găsit tipare utile în mediile istorice de piață.

Backtest-urile au limite

Strategii JPMorgan au avertizat împotriva acordării unei importanțe prea mari rezultatelor. Backtest-urile pot părea solide deoarece sunt construite pe date istorice cunoscute, iar sistemele AI pot produce răspunsuri care par mai sigure decât justifică dovezile.

Această avertizare contează deoarece adoptarea pe scară largă a unor modele similare ar putea crea propriile riscuri. Dacă multe firme se bazează pe sisteme AI comparabile, tranzacțiile pot deveni mai aglomerate, piețele pot reacționa mai rapid la aceleași semnale, iar perioadele de stres ar putea deveni mai amplificate.

Următorul test pentru AI pe Wall Street

Studiul este important deoarece alocarea activelor se află în centrul managementului investițiilor. Dacă AI poate citi în mod fiabil regimurile de piață și poate ajusta portofoliile, ar putea deveni un instrument serios pentru băncile mari, fondurile de pensii și managerii de avere.

Dar pragul este ridicat. Propria avertizare a JPMorgan este punctul cheie: AI-ul de tip agent poate ajuta la structurarea deciziilor, dar are încă nevoie de supraveghere umană, de un proces de investiții disciplinat și de dovezi din piața reală înainte de a i se putea încredința alocarea capitalului la scară largă.

Anterior, am raportat că JPMorgan and Ripple executed the first instant treasury settlement pe XRP Ledger.

Acest material poate conține opinii ale unor terți, niciuna dintre datele și informațiile de pe această pagină web nu constituie sfaturi de investiții conform Declinării noastre de responsabilitate. Deși respectăm o Integritate Editorială strictă, această postare poate conține referințe la produse de la partenerii noștri.

Ți-a plăcut articolul?