Повышение эффективности или волатильности? Внедрение новейших версий искусственного интеллекта на финансовых рынках может способствовать улучшению управления рисками и углублению ликвидности, но это также может сделать рынки непрозрачными, повысить трудность их мониторинга, а также их уязвимость для кибератак и рисков манипуляций.
В новом «Докладе по вопросам глобальной финансовой стабильности» [Link] рассматриваются новые рыночные данные, чтобы понять, куда нас может привести эта технология. Сотрудники МВФ провели обширную информационную работу с различными заинтересованными сторонами — от инвесторов до поставщиков технологий и регуляторов рынка, — чтобы продемонстрировать, как финансовые учреждения используют достижения в области ИИ для деятельности на рынках капитала, а также потенциальное влияние его внедрения.
Хеджевые фонды, инвестиционные банки и другие организации не одно десятилетие используют количественные торговые стратегии. Автоматические торговые алгоритмы помогают рынкам быстрее проводить операции и эффективнее обрабатывать крупные сделки по основным классам активов, таким как акции США. Однако они также вызывали «мгновенные обвалы», когда рыночные цены сильно колебались в течение очень коротких периодов времени, как в мае 2010 года, когда котировки акций США рухнули, а через несколько минут снова повысились, и есть опасения, что они могут дестабилизировать рынки в периоды сильного стресса и неопределенности.
Ожидается, что искусственный интеллект, благодаря своей способности почти мгновенно обрабатывать большие объемы данных и даже текста для использования трейдерами, выведет такого рода изменения на новый уровень. Однако хотя генеративный ИИ и другие недавние технологические достижения привлекают внимание как популярной прессы, так и финансовых рынков, настоящие инвесторы используют их сегодня в весьма ограниченных масштабах. Итак, если мы находимся в самом начале трансформации на основе ИИ, к чему мы можем двигаться?
Хороший способ это понять предоставляют заявки на патенты, учитывая, что между подачей заявок и фактической готовностью технологии к эксплуатации часто проходит много времени. С тех пор как в 2017 году начали появляться большие языковые модели (БЯМ), доля материалов, касающихся ИИ, в патентных заявках, связанных с алгоритмической торговлей, выросла с 19 процентов в 2017 году до более чем 50 процентов ежегодно с 2020 года, что свидетельствует о грядущей волне инноваций в этой области.
Вероятно, эти инновации расширят возможности искусственного интеллекта быстро ребалансировать инвестиционные портфели, что в свою очередь приведет к увеличению объемов торгов. Опрошенные нами участники рынка сходятся во мнении, что высокочастотная торговля с использованием искусственного интеллекта, как ожидается, получит большее широкое распространение, особенно в категориях ликвидных активов, таких как акции, государственные облигации и биржевые деривативы. Они прогнозируют расширение интеграции сложно устроенного ИИ в инвестиционные и торговые решения в течение трех–пяти лет, хотя ожидается, что подход «с участием человека» сохранится, особенно при принятии решений о крупном распределении капитала.
Свидетельства этих изменений уже можно увидеть на рынке биржевых фондов (ETF). Несмотря на то что в настоящее время доля ETF на базе ИИ невелика, они демонстрируют значительно более высокий оборот по сравнению с другими ETF. В то время как типичный активно управляемый фондовый ETF оборачивает свои активы гораздо реже, чем раз в год, ETF на базе ИИ делают это примерно раз в месяц. Если такие стратегии получат широкое распространение, в будущем они могут означать более развитые и ликвидные рынки, которые будут выгодны для инвесторов. Однако они также могут стать одной из причин нестабильности рынка: несколько ETF на базе ИИ показали повышенный оборот во время потрясений на рынке в марте 2020 года, что указывает на потенциал для увеличения массовых продаж в периоды стресса.
На рынке, функционирование которого определяется ИИ, цены могут реагировать гораздо быстрее. Инвесторы упоминали публикацию сложных и длинных протоколов заседаний Федеральной резервной системы в качестве примера, где ИИ может дать торговый сигнал быстрее, чем любой трейдер, и это, возможно, уже происходит. Представляется, что с 2017 года и внедрения БЯМ изменение котировок акций США через 15 секунд после публикации протоколов ФРС последовательно происходит всреднем направлении изменения, наблюдаемого через 15 минут, в отличие отявно некоррелированных изменений в период до появления БЯМ.
Кто сможет воспользоваться этими новыми технологиями? ИИ может привести к дальнейшей миграции инвестиционной деятельности в хеджевые фонды, компании, осуществляющие торговлю за собственный счет, и другие небанковские финансовые посреднические учреждения, что сделает рынки менее прозрачными и усложнит их мониторинг. Небанковские организации имеют структурное преимущество во внедрении ИИ. Как правило, они более гибкие и подвержены меньшим регулятивным ограничениям, чем крупные коммерческие и инвестиционные банки, которым часто приходится иметь дело с устаревшей инфраструктурой и к которым могут предъявляться более строгие требования, включая обеспечение возможности объяснить сложные модели ИИ.
Рекомендации по мерам политики
Как органам регулирования и надзора следует подготовиться к работе в этом новом мире? В условиях рынка с более быстрой реакцией, где может продолжить расти значимость небанковских организаций, необходимо усилить различные аспекты регулирования и надзора в областях, связанных с ИИ.
Органам регулирования финансового сектора и торговым площадкам следует определить, нужно ли им разрабатывать новые механизмы реагирования на волатильность или соответствующим образом модифицировать существующие, чтобы реагировать на «мгновенные обвалы», которые могут возникнуть в результате торговли с использованием ИИ. К ним относятся обязательные первоначальные взносы, автоматические прерыватели и устойчивость центральных контрагентов.
Аналогичным образом, органам регулирования финансового сектора следует продолжать укреплять надзор и регулирование деятельности небанковских финансовых посреднических учреждений, требуя, чтобы они идентифицировали себя и раскрывали информацию, касающуюся ИИ; а также требовать от финансовых учреждений регулярно отображать взаимозависимости между данными, моделями и технологической инфраструктурой, поддерживающей модели ИИ.
Тщательный мониторинг и надзор за этим быстро меняющимся рынком закладывают основу для своевременных и сбалансированных регулятивных мер, которые могут позволить участникам финансового сектора выиграть от использования ИИ и снизить связанные с ним риски.
— Основой для этого блога послужила глава 3 октябрьского выпуска «Доклада по вопросам глобальной финансовой стабильности» 2024 года «Достижения в области искусственного интеллекта: последствия для деятельности на рынках капитала».
