7 июля 2017 Financial One Царева Любовь
Роботы постепенно завоевывают пространства инвестбанков. UBS на этой неделе продемонстрировала, как две системы искусственного интеллекта смогут улучшить работу трейдеров. Другие ведущие игроки тоже активно вовлекают в торговые операции роботов, пишет Financial Times.
Многие из ведущих мировых банков долгие годы пользовались так называемой ручной автоматизацией, когда простые повторяющиеся задачи приходилось выполнять специальным менее квалифицированным сотрудникам, чтобы не тратить время дорогостоящих трейдеров. Теперь этих сотрудников заменят новейшие формы искусственного интеллекта, которые будут работать в связке со звездными трейдерами банка. Они же будут анализировать потоки данных и разрабатывать торговые стратегии.
«Было много разговоров об автоматизации бэк-офиса. Но мы решили поговорить и с парнями из фронт-офиса о том, есть ли какие-то процессы, которые мы могли бы доверить роботу, и несколько таких процессов нашлось», – заявила в интервью Financial Times Беатрис Мартин Хименес, главный операционный директор инвестиционного банка UBS.
Первым примером является относительно простая автоматизированная программа для обработки пост-трейдинговых запросов на размещение средств клиентами. Система, разработанная UBS с Deloitte, проверяет электронные письма, отправленные клиентами, в которых подробно описывается, как они хотят разделить крупные блочные сделки между фондами. Затем она обрабатывает эти запросы и выполняет переводы.
Это экономит время, в итоге задача, на решение которой раньше уходило 45 минут, решается в течение двух минут. «Робот может забрать электронную почту и сделать сортировку, – сказала Мартин Хименес, – Это освобождает людей для выполнения более сложных задач».
Вторая система использует машинное обучение для разработки новых стратегий торговли волатильностью от имени клиентов. Она рассматривает огромное количество торговых данных и строит стратегию, основанную на учебе на рынке.
UBS утверждает, что это первый продукт «адаптивной стратегии», предлагаемый инвестиционным банком. Многие клиенты уже успели заинтересоваться этим продуктом. Однако банку еще только предстоит убедить кого-то вложить в новшество свои деньги. Первый контракт UBS рассчитывает заключить в течение нескольких месяцев.
Другие ведущие инвестбанки тоже уже добавили элементы искусственного интеллекта в свои клиентские операции. JPMorgan Chase разработал аналогичную систему, основанную на компьютерном обучении для своего бизнеса, связанного с торговлей акциями. Это помогает определять лучший способ вести торговлю, анализируя рыночные условия.
Для разработки системы UBS обратился к Tradelegs, нью-йоркскому финтех-проекту, специализирующемуся на торговой аналитике.
Когда стратегии были проверены, выяснилось, что они зарабатывают 10,3% годовых, что значительно опережает 6,9% доходность индекса S&P Put-Write.
«Искусственный интеллект разрабатывает стратегию оптимизации торговли, которая затем заверяется людьми», – говорит Мартин Хименес, добавив, что, вероятно, пройдет еще «несколько лет», прежде чем компьютеры будут совершать сделки, которые предварительно не были бы одобрены людьми.
Инвестбанк Goldman Sachs создал подразделение количественных инвестиционных стратегий в управлении активами более десятилетия назад. Morgan Stanley разрабатывает алгоритмы машинного обучения для поддержки брокеров в управлении активами. Но UBS говорит, что он будет одним из первых среди тех, кто внедряет технологию в торговый зал инвестиционного банка.
«Если быть честным в отношении зрелости отрасли, большая часть успеха искусственного интеллекта в настоящее время связана с тем, что люди продолжают заниматься тем же процессом, но более эффективно», – сказал исполнительный директор по инновациям в конкурирующем банке.
Появление большого количества сверхбыстрых компьютеров и автоматизированные системы в хедж-фондах уже вызвали обеспокоенность в связи с серией внезапных резких движений на рынках. Появление роботов среди трейдеров, скорее всего, усилит эти опасения по поводу новых флэш крэшей. Впрочем, эксперты полагают, что проблема лишь в одинаковой и стремительной реакции систем, а этого негативного последствия удастся избежать.
Мартин Хименес уверена, что риски минимальны. «В будущем система начнет делать прогнозы, и клиенты могут торговать на них», – объяснила эксперт.
Исполнительный директор конкурирующего банка добавил: «У нас есть такие системы, и я уверен, что другие делают похожее, которые используют машинное обучение для адаптации стратегии к конкретной потребности клиента в определенное время. Эти стратегии требуют значительной вычислительной мощности и науки для адаптации, но все чаще становятся все более распространенными. Думаю, это интересная история».
http://fomag.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Многие из ведущих мировых банков долгие годы пользовались так называемой ручной автоматизацией, когда простые повторяющиеся задачи приходилось выполнять специальным менее квалифицированным сотрудникам, чтобы не тратить время дорогостоящих трейдеров. Теперь этих сотрудников заменят новейшие формы искусственного интеллекта, которые будут работать в связке со звездными трейдерами банка. Они же будут анализировать потоки данных и разрабатывать торговые стратегии.
«Было много разговоров об автоматизации бэк-офиса. Но мы решили поговорить и с парнями из фронт-офиса о том, есть ли какие-то процессы, которые мы могли бы доверить роботу, и несколько таких процессов нашлось», – заявила в интервью Financial Times Беатрис Мартин Хименес, главный операционный директор инвестиционного банка UBS.
Первым примером является относительно простая автоматизированная программа для обработки пост-трейдинговых запросов на размещение средств клиентами. Система, разработанная UBS с Deloitte, проверяет электронные письма, отправленные клиентами, в которых подробно описывается, как они хотят разделить крупные блочные сделки между фондами. Затем она обрабатывает эти запросы и выполняет переводы.
Это экономит время, в итоге задача, на решение которой раньше уходило 45 минут, решается в течение двух минут. «Робот может забрать электронную почту и сделать сортировку, – сказала Мартин Хименес, – Это освобождает людей для выполнения более сложных задач».
Вторая система использует машинное обучение для разработки новых стратегий торговли волатильностью от имени клиентов. Она рассматривает огромное количество торговых данных и строит стратегию, основанную на учебе на рынке.
UBS утверждает, что это первый продукт «адаптивной стратегии», предлагаемый инвестиционным банком. Многие клиенты уже успели заинтересоваться этим продуктом. Однако банку еще только предстоит убедить кого-то вложить в новшество свои деньги. Первый контракт UBS рассчитывает заключить в течение нескольких месяцев.
Другие ведущие инвестбанки тоже уже добавили элементы искусственного интеллекта в свои клиентские операции. JPMorgan Chase разработал аналогичную систему, основанную на компьютерном обучении для своего бизнеса, связанного с торговлей акциями. Это помогает определять лучший способ вести торговлю, анализируя рыночные условия.
Для разработки системы UBS обратился к Tradelegs, нью-йоркскому финтех-проекту, специализирующемуся на торговой аналитике.
Когда стратегии были проверены, выяснилось, что они зарабатывают 10,3% годовых, что значительно опережает 6,9% доходность индекса S&P Put-Write.
«Искусственный интеллект разрабатывает стратегию оптимизации торговли, которая затем заверяется людьми», – говорит Мартин Хименес, добавив, что, вероятно, пройдет еще «несколько лет», прежде чем компьютеры будут совершать сделки, которые предварительно не были бы одобрены людьми.
Инвестбанк Goldman Sachs создал подразделение количественных инвестиционных стратегий в управлении активами более десятилетия назад. Morgan Stanley разрабатывает алгоритмы машинного обучения для поддержки брокеров в управлении активами. Но UBS говорит, что он будет одним из первых среди тех, кто внедряет технологию в торговый зал инвестиционного банка.
«Если быть честным в отношении зрелости отрасли, большая часть успеха искусственного интеллекта в настоящее время связана с тем, что люди продолжают заниматься тем же процессом, но более эффективно», – сказал исполнительный директор по инновациям в конкурирующем банке.
Появление большого количества сверхбыстрых компьютеров и автоматизированные системы в хедж-фондах уже вызвали обеспокоенность в связи с серией внезапных резких движений на рынках. Появление роботов среди трейдеров, скорее всего, усилит эти опасения по поводу новых флэш крэшей. Впрочем, эксперты полагают, что проблема лишь в одинаковой и стремительной реакции систем, а этого негативного последствия удастся избежать.
Мартин Хименес уверена, что риски минимальны. «В будущем система начнет делать прогнозы, и клиенты могут торговать на них», – объяснила эксперт.
Исполнительный директор конкурирующего банка добавил: «У нас есть такие системы, и я уверен, что другие делают похожее, которые используют машинное обучение для адаптации стратегии к конкретной потребности клиента в определенное время. Эти стратегии требуют значительной вычислительной мощности и науки для адаптации, но все чаще становятся все более распространенными. Думаю, это интересная история».
http://fomag.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter