Ключевые факты
- Согласно опросу Bloomberg, 54% из 151 квантового инвестора не используют генеративный ИИ в своих инвестиционных рабочих процессах.
- Опрос проводился с апреля по ноябрь прошлого года с фокусом на стратегах систематической торговли в ведущих управляющих активах.
- Ангана Джейкоб, глобальный глава отдела исследовательских данных, заявила, что кванты требуют очистки и структурирования данных определенным образом из-за сложных систем и высоких ставок капитала.
- Представитель UBS выразил скептицизм, заявив, что ИИ не поможет выиграть «альфа-войну» за превосходство над рынком.
- Такие стартапы, как Carbon Arc, появляются для решения проблемы структурирования данных, стремясь сделать наборы данных более удобными для ИИ-моделей.
Парадокс внедрения ИИ
Мировые инвесторы, обладающие самыми передовыми технологиями, известны своей неустанной погоней за любым технологическим преимуществом. Однако когда дело доходит до генеративного ИИ, сообщество квантов, одержимое данными, действует с несвойственной осторожностью.
Комплексный новый опрос показывает, что большинство стратегов систематической торговли в ведущих управляющих активах еще не начали свое путешествие в мир генеративного ИИ. Эта нерешительность со стороны самых аналитических умов отрасли дает красноречивый снимок текущих ограничений технологии в финансах с высокими ставками.
Результаты свидетельствуют о том, что несмотря на весь шум, окружающий искусственный интеллект, его практическое применение в сложных инвестиционных стратегиях остается процессом, находящимся в стадии разработки. Данные указывают на обдуманный, взвешенный подход, а не на повальное увлечение внедрением.
Результаты опроса
Гигант данных провел масштабный опрос 151 квантового инвестора с апреля по ноябрь прошлого года. Целью было определить, как эти профессионалы интегрировали инструменты генеративного ИИ в свои процессы инвестиционного исследования.
Результаты были четкими: 54% респондентов не используют генеративный ИИ для инвестирования. Этот вывод согласуется с более широкими настроениями, наблюдаемыми на отраслевых конференциях, где скептицизм в отношении способности технологии превзойти рынок преобладает.
Хотя квантовый мир использует методы машинного обучения уже много лет, опрос показывает, что генеративный ИИ еще не прорвался вперед. Нерешительность обусловлена не отсутствием осведомленности, а стратегическим решением, основанным на текущих возможностях.
- 54% квантовых инвесторов не используют генеративный ИИ
- Опрос проводился с апреля по ноябрь прошлого года
- Было опрошено 151 квантовый инвестор
- Фокус на интеграцию в инвестиционные исследования
«Они работают в очень контролируемой исследовательской среде, модели должны быть объяснимыми, модели должны быть воспроизводимыми».
— Ангана Джейкоб, глобальный глава отдела исследовательских данных
Проблема форматирования данных
Основным препятствием для внедрения является не отсутствие интереса, а фундаментальная проблема структуры и форматирования данных. Согласно отраслевому анализу, медленное внедрение будет связано с доступностью данных в будущем.
Ангана Джейкоб, глобальный глава отдела исследовательских данных, объясняет, что квантовые инвесторы требуют, чтобы их данные были очищены и структурированы очень определенным образом. Это обусловлено сложными системами, на которых работают их стратегии, и огромным объемом капитала, который находится на кону в случае ошибки.
«Они работают в очень контролируемой исследовательской среде, модели должны быть объяснимыми, модели должны быть воспроизводимыми».
Работа по подготовке наборов данных для использования ИИ описывается как неблагодарная, но фундаментальная. Эта кропотливая подготовка необходима для поддержания целостности стратегий, управляющих миллиардами долларов активов.
Скептицизм в отношении «альфа-войны»
Помимо проблем с данными, существует глубокий скептицизм относительно способности генеративного ИИ генерировать альфу — избыточную доходность, превышающую доходность рынка. На конференции в Лондоне квантовые инвесторы выразили сомнения в ценности технологии для их процессов.
Это мнение поддержал представитель UBS, который заявил, что ИИ не поможет выиграть «альфа-войну». Среди многих квантовых руководителей преобладает мнение, что ИИ еще не способен последовательно побеждать рынок.
Отсутствие широкого использования в инвестиционном процессе рассматривается некоторыми как признак добросовестности этих игроков. Вместо того чтобы гнаться за трендами, эти инвесторы ждут, пока технология созреет и докажет свою эффективность в реальных сценариях с высокими ставками.
- ИИ не считается способным победить рынок
- Скептицизм в отношении добавления ценности инвестиционным процессам
- Фокус на объяснимых и воспроизводимых моделях
- Осторожность рассматривается как признак профессиональной добросовестности
Путь вперед
Несмотря на текущее медленное внедрение, существует скрытый энтузиазм в отношении того, чего может достичь генеративный ИИ, когда инфраструктура данных наверстает упущенное. Компании активно работают над устранением этого пробела.
Команда Ангана Джейкоб создает продукты данных, специально разработанные для квантов, что может увеличить внедрение ИИ в будущем. Цель состоит в том, чтобы сделать технологию более доступной и надежной для контролируемых исследовательских сред.
Отрасль не одна в идентификации этой проблемы. Такие стартапы, как Carbon Arc «Это хорошо, это показывает их осторожность». Текущая пауза во внедрении — это не отвержение технологии, а стратегическое ожидание правильных инструментов и данных, чтобы сделать генеративный ИИ надежным партнером в погоне за превосходством над рынком.
Ключевые выводы
Отношения между квантами Уолл-стрит и генеративным ИИ определяются осторожностью, а не отвержением. Технология рассматривается как многообещающая, но еще не готовая к «прайм-тайм» в инвестиционных стратегиях с высокими ставками.
Основные препятствия носят практический характер: данные должны быть тщательно очищены и структурированы, чтобы соответствовать строгим стандартам количественных финансов. Эта фундаментальная работа считается необходимой до того, как произойдет какое-либо значимое внедрение.
В конечном счете, взвешенный подход отрасли отражает ее основную философию. В сфере, где точность имеет первостепенное значение, самые одержимые данными инвесторы ждут, пока инструменты созреют, прежде чем полностью вверить свой капитал и стратегии новой технологии.
«Это хорошо, это показывает их осторожность».
— Ангана Джейкоб, глобальный глава отдела исследовательских данных
«ИИ не поможет выиграть «альфа-войну».
— Представитель UBS
Часто задаваемые вопросы
Какой процент квантовых инвесторов не использует генеративный ИИ?
Согласно опросу Bloomberg, 54% из 151 квантового инвестора не используют генеративный ИИ в своих инвестиционных рабочих процессах. Это указывает на то, что большинство стратегов систематической торговли еще не начали свое внедрение генеративного ИИ.
Почему квантовые инвесторы колеблются внедрять генеративный ИИ?
Основными причинами являются проблемы с форматированием данных и скептицизм в отношении способности превзойти рынок. Квантовые инвесторы требуют тщательной очистки и структурирования данных для своих сложных систем, и многие руководители считают, что ИИ еще не способен выиграть «альфа-войну» у рынка.
Что делается для увеличения внедрения ИИ среди квантов?
Такие компании, как Bloomberg, создают продукты данных, специально разработанные для квантовых инвесторов, чтобы облегчить интеграцию ИИ. Кроме того, стартапы, такие как Carbon Arc, сосредоточены на структурировании наборов данных для более легкого «проглатывания» моделями искусственного интеллекта.
