Velka, tekoäly ja algoritmit: Miten joukkovelkakirjamarkkinat muovautuvat

Tekoäly on muokannut laajoja osia taloudesta, eikä finanssisektori ole poikkeus. Algoritmien käytöstä osakevalinnassa on kirjoitettu paljon. Sen käyttö velkamarkkinoilla on kuitenkin kenties mielenkiintoisempaa. Joukkovelkakirjakaupankäyntiin sovellettuna vaikutukset ulottuvat rahoituksen ulkopuolelle ja poliittiseen ulottuvuuteen, kun valtion rahoitus helpottuu ja muuttuu samanaikaisesti haavoittuvammaksi.

Toisin kuin perinteinen joukkovelkakirjakauppa, algoritmisessa kaupankäynnissä käytetään tietokoneohjelmaa, joka noudattaa määriteltyjä ohjeita kauppojen tekemiseen. Näiden tarkoituksena on käyttää dataa taajuudella ja nopeudella, joka ylittää ihmisen kyvyt.

Algoritmikaupankäynnin edut ovat selvät. Algoritmit voivat hyödyntää markkinoiden skannausta nopeudella ja mittakaavassa, johon ihmiset eivät pysty. Tämä johtaa markkinamahdollisuuksien varhaiseen tunnistamiseen ja hintaerojen nopeaan havaitsemiseen, mikä mahdollistaa onnistuneen arbitraasin vähemmän kehittyneitä markkinaosapuolia vastaan.

Toinen selkeä etu on riskienhallinta. Edistyneissä algoritmeissa voi olla sisäänrakennettuja riskienhallintaominaisuuksia, jotka noudattavat ennalta määritettyjä riskiparametreja ja säätävät kaupankäyntiaktiivisuutta vastaavasti. Nämä sopivat ihanteellisesti konservatiivisempiin kaupankäyntistrategioihin.

Mutta algoritmista kaupankäyntiä koskevassa keskustelussa kannattaa tutkia sen vaikutusta keskeisiin joukkovelkakirjamarkkinoihin.

Rotem Farkash: Tekoälyn syväoppiminen mahdollistaa enemmän tiedon hyödyntämisen kapeiden teknisten tekijöiden lisäksi

Algoritmeja voi suuresti muokattavissa, mikä tarkoittaa, että kauppiaat voivat optimoida ne sopimaan omiin kaupankäyntitavoitteisiinsa ja -tyyliinsä. Lisäämällä tekoälyominaisuuksia, kuten koneoppimista, nämä räätälöidyt algoritmit voivat parantua hyödyntämällä historiallista dataa ja markkinapalautetta.

Luonnollisen kielen käsittely (NLP) on tekoälyn osa-alue, joka kouluttaa koneita ymmärtämään ihmiskieltä. Se tarkoittaa myös sitä, että tekoälystä on tulossa yhä pätevämpi tulkitsemaan uutisten, sosiaalisen median ja tulosraporttien laadullista tietoa, minkä ansiosta se voi ennakoida markkinoiden liikkeitä ihmisten tuntemusten perusteella.

Tekninen yrittäjä ja tekoälyasiantuntija Rotem Farkash on selittänyt, että koneoppimisen mahdollisuudet joukkovelkakirjarahoituksessa ovat vasta alkuvaiheessa. ”Tekoälyn syväoppiminen mahdollistaa algoritmin siirtymisen kapeiden teknisten tekijöiden ulkopuolelle, ja ajan myötä se vain paranee sisäänrakennettujen palautemekanismiensa ansiosta”, Farkash selitti.

”Työkalut pystyvät arvioimaan paitsi joukkolainojen tilastollisia muuttujia, kuten tuottoa ja reaalituottoa, myös laadullisia tekijöitä, kuten nykyisen hallituksen finanssipolitiikkaa”, Farkash jatkoi.

Euroopan keskuspankki: rahoitusvarojen tarjonta ja kysyntä voivat vääristyä systemaattisesti

Joukkovelkakirjamarkkinoilla, kuten osakemarkkinoillakin, algoritmit ja tekoäly tarkoittavat vähemmän inhimillisiin virheisiin perustuvaa volatiliteettia ja nopeampaa kaupankäyntiä, hinnoittelua ja arbitraasia. Tämä lisääntynyt nopeus ja tiedonkulku tehostavat markkinoita ja voivat välttää tietynlaista irrationaalista toimintaa.

Tästä huolimatta algoritmeihin liittyy omat riskinsä. Jos monet yritykset käyttävät samojen palveluntarjoajien tekoälyalgoritmeja kaupankäyntistrategioissaan, ne kaikki noudattavat samoja toimia samaan aikaan. Tietyissä tilanteissa tämä voi tarkoittaa äkillisiä heilahteluja markkinoilla uuden tiedon perusteella, mikä luo potentiaalia uusille romahduksille ja suuremmille systeemisille haavoittuvuuksille.

Kuten Euroopan keskuspankki on varoittanut, että ”jos monet laitokset käyttävät tekoälyä omaisuuden allokointiin ja luottavat vain muutamaan tekoälyn tarjoajaan, […] rahoitusvarojen tarjonta ja kysyntä voivat vääristyä systemaattisesti, mikä laukaisee kalliita markkinoiden muutoksia, jotka vahingoittavat niiden sietokykyä”. Tämä tapahtuu myös ennen kuin on mahdollista, että ”Musta joutsen tapahtumat, jotka eivät näy historiallisissa tiedoissa, otetaan huomioon.

Tekoälyä käyttävien piensijoittajien lisääntynyt kysyntä nostaa joukkovelkakirjojen hintoja ja alentaa lainakustannuksia, mutta markkinat herkistyvät

Suurin perustavanlaatuinen muutos on se, että joukkovelkakirjamarkkinoille tulee enemmän ostajia, mikä tekee lainanotosta halvempaa hallituksille. Nämä uudet ostajat käyttävät kuitenkin algoritmisia strategioita, jotka ovat herkempiä ja nopeampia kuin perinteiset ihmiskauppiaat. Tämä tarkoittaa lopulta sitä, että markkinat ovat syvemmät ja likvidimmät, mutta myös herkemmät ja mahdollisesti aggressiivisemmat.

Valtion näkökulmasta pääoman lisääntyminen on puhdas hyödyke. Piensijoittajien lisääntynyt kysyntä nostaa joukkolainojen hintoja ja alentaa siten lainanottokustannuksia, jolloin hallitukset voivat hallita yhä kiristyneempiä budjetteja.

Näiden tekniikoiden mahdollistama suurempi arbitraasi voi kuitenkin yhtä lailla muodostua ongelmaksi hallituksille. Algoritmipohjaisten sijoittajien lisääntynyt herkkyys tarkoittaa, että hallitusten on tehtävä enemmän töitä pitääkseen joukkovelkakirjojensa haltijat ja ostajat tyytyväisinä, mikä rajoittaa niiden vapautta talouspolitiikassa. Keskustelut velkakirjojen kauppiaiden liiallisesta vallasta ja vaikutusvallasta suvereenissa demokraattisessa hallituksessa vain kiihtyvät tällaisessa skenaariossa.

Algoritmien dataheikkoudet ja vinoumat vaativat ihmisen valvontaa

Algoritmisen kaupankäynnin tuoma suurempi likviditeetti otetaan väistämättä myönteisesti vastaan ​​sekä kauppiaiden että hallitusten keskuudessa. Sen volatiliteettiriskiä on kuitenkin hallittava ihmisen valvonnassa, aivan kuten tekoälyä on yhdistetty ihmisen valvontaan muilla aloilla.

Niin kauan kuin luonnollisen kielen prosessointi ei pysty estämään tekoälyn kykyä tehdä laadullisia ja kontekstuaalisia arvioita, joukkovelkakirjakaupankäynti tarvitsee ihmisen valvontaa pysyäkseen vakaana. Sillä välin joukkovelkakirjamarkkinoilla on suurempi kysyntä, mutta myös algoritminen herkkyys paranee. Hallitusten on otettava huomioon reaktiivisemmat markkinat, äkillisten algoritmisten heilahtelujen vaarat ja mahdolliset näiden työkalujen vääristymät, jotka johtuvat epätäydellisistä tiedoista.

Jaa tämä artikkeli: