JPMorgan тестирует ИИ-агентов для распределения акций и облигаций

Все новости

Главные новости

Выбор редакции

Акции

Криптовалюты

Экономика

Валюты

Товары

Взгляды экспертов

Иван Андриенко

7 часа назад

JPMorgan тестирует ИИ-агентов для распределения акций и облигаций — JPMorgan тестирует ИИ-агентов для портфелей

JPMorgan Chase разработал инвестиционных агентов на базе ИИ, которые превзошли традиционный портфель из акций и облигаций 60/40 в исторических тестах. Это дает представление о том, как Уолл-стрит может использовать искусственный интеллект для распределения активов. Банк предостерег, что результаты получены в ходе бэктестов, а не реальной торговли, и их не следует рассматривать как доказательство того, что ИИ может стабильно обыгрывать рынок.

Основные моменты

ИИ-агент JPMorgan обошел 60/40 на 0,7 процентного пункта в год в бэктестах.
Все восемь агентов показали лучшие результаты с учетом риска.
Банк заявляет, что результаты на реальном рынке остаются неподтвержденными.

Исследователи под руководством стратега Томаса Салопека разработали группу ИИ-агентов, которые переключаются между акциями и облигациями в зависимости от рыночных условий, сообщает Bloomberg. Лучшая система обошла классический портфель 60/40 на 0,7 процентного пункта в год в ходе симуляций за два десятилетия, продемонстрировав при этом более низкую волатильность и превзойдя собственную модель рыночных режимов JPMorgan, основанную на правилах.

ИИ переходит от инструментов исследования к распределению активов

Этот эксперимент знаменует собой шаг вперед по сравнению с тем, как банки в основном использовали большие языковые модели до сих пор. За последние два года фирмы с Уолл-стрит внедрили ИИ в исследования, написание кода, клиентские инструменты и внутренний анализ. Тест JPMorgan ставит более важный вопрос: может ли ИИ помочь в принятии решений о распределении капитала между рынками.

Агенты были построены с использованием моделей от OpenAI и Anthropic. Они классифицировали рынки на четыре режима в зависимости от роста и инфляции: «Золотая середина» (Goldilocks), рефляция, стагфляция и уход от рисков (risk-off). Исходя из этого, они корректировали аллокацию по классам активов, отдавая предпочтение акциям при сильном росте и увеличивая долю облигаций при ухудшении условий.

Все восемь протестированных ИИ-агентов превзошли портфель 60/40 с учетом риска. Они также обошли существующую систему банка, основанную на режимах, что позволяет предположить, что системы нашли полезные паттерны в исторических рыночных условиях.

Бэктесты имеют свои ограничения

Стратеги JPMorgan предостерегли от того, чтобы придавать результатам слишком большое значение. Бэктесты могут выглядеть убедительно, так как они строятся на известных исторических данных, а системы ИИ могут выдавать ответы, которые кажутся более уверенными, чем позволяют имеющиеся доказательства.

Эта оговорка важна, поскольку широкое внедрение подобных моделей может создать свои риски. Если многие фирмы будут полагаться на сопоставимые системы ИИ, сделки могут стать более скученными, рынки могут быстрее реагировать на одни и те же сигналы, а периоды стресса могут усилиться.

Следующее испытание для ИИ на Уолл-стрит

Исследование имеет значение, так как распределение активов находится в центре управления инвестициями. Если ИИ сможет надежно считывать рыночные режимы и корректировать портфели, он может стать серьезным инструментом для крупных банков, пенсионных фондов и управляющих активами.

Но планка высока. Предупреждение самого JPMorgan является ключевым моментом: агентный ИИ может помочь структурировать решения, но ему по-прежнему необходим человеческий контроль, дисциплинированный инвестиционный процесс и подтверждение на реальном рынке, прежде чем ему можно будет доверить масштабное распределение капитала.

Ранее мы сообщали, что JPMorgan и Ripple провели первый мгновенный расчет казначейских операций в XRP Ledger.

Этот материал может содержать мнения третьих лиц, никакие данные и информация на этой веб-странице не являются инвестиционным советом в соответствии с нашим Отказом от ответственности. Хотя мы придерживаемся строгих Редакционных стандартов, этот пост может содержать ссылки на продукты наших партнеров.