ИИ давно и активно внедряется компаниями на финансовом рынке. Современные технологии позволяют быстро анализировать большие объемы рыночных данных, повысить производительность торговых систем и эффективно управлять рисками, снижая тем самым влияние человеческого фактора при принятии инвестиционных решений.
Начало алгоритмическому трейдингу положил инвестор Джим Саймонс, решивший использовать математические модели для анализа рыночных данных и прогнозирования цен. В 1982 году он основал компанию Renaissance Technologies, в которой есть фонд Medallion, управляемый алгоритмами. Хотя на старте своей работы он зарабатывал ниже рынка, потом сумел нарастить прибыль и выйти на среднюю ежегодную доходность в 35% с учетом комиссий. На конец марта RenTech управляет портфелем на $121,85 млрд.
Крупнейший в индустрии хедж-фонд Bridgewater Associates Рея Делио управляет активами на $169 млрд также за счет количественных методов. В 2022 году ключевой фонд компании Pure Alpha вырос на 32% в первые шесть месяцев, но завершил год с показателем лишь плюс 9,5%.
ИИ в массы
Если искусственный интеллект подходит для спекулятивных быстрых сделок, то для неспешной ребалансировки портфелей фондов, поиска перспективных бумаг и семантического анализа новостного фона (посты в соцсетях, пресс-конференции и т.д.) – тем более. Неудивительно, что теперь алгоритмы управляют и биржевыми фондами ETF, хотя пока это не гарантирует высоких результатов.
AI Powered Equity ETF (AIEQ) стал первым фондом, полностью использующим ИИ в определении структуры портфеля. Сейчас размер его активов составляет $117 млн. Алгоритм анализирует всю доступную информацию по 6 тысячам ценных бумаг – от финансовой отчетности, корпоративных апдейтов и макростатистики до анализа ценовых уровней и технических сигналов. Основные доли в фонде занимают сектора финансов, здравоохранения и ИТ. Впрочем, пока что ИИ не приносит «альфы»: его доходность заметно уступает индексу S&P 500 с момента запуска.
Компания Qraft Technologies из Южной Кореи предлагает четыре активно управляемых фонда на базе ИИ. Среди них – Qraft AI-Enhanced U.S. Large Cap Momentum ETF (AMOM) и Qraft ИИ-Enhanced US Next Value ETF (NVQ). AMOM ориентируется на фактор моментума, выбирая акции с лучшей доходностью за период 3–36 месяцев. NVQ придерживается стратегии стоимостного инвестирования. Алгоритм учитывает не только базовые показатели стоимости (мультипликаторы P/B, P/E и EV/EBIDTA), но и оценку нематериальных активов. Оба ETF инвестируют в сектора технологий, промышленности и потребительских товаров.
WisdomTree International AI Enhanced Value Fund (AIVI) в начале 2022 года начала работать на количественной модели ИИ. AIVI инвестирует в акции компаний крупной и средней капитализации на развитых рынках, за исключением США и Канады. С начала года фонд заработал 10,45% в сравнении с ростом своего бенчмарка MSCI EAFE Value Index на 7,49%.
Также отметим фонд BTD Capital Fund (DIP), основанный на классической стратегии buy the dip. Фонд стал первым использующим ИИ как для выбора активов, так и для управления сделками. DIP запустился чуть большее года назад и пока уступает S&P 500.
Лучшее, конечно, впереди
Большинство ИИ-ETF отстают по доходности от широкого рынка, что обусловлено в том числе их молодой историей. При этом у них существенно выше размер комиссионных, чем в среднем по индустрии – нередко они превышают 1%.
В то же время сегмент алгоритмических ETF только развивается, и пока его фонды имеют незначительные объемы активов под управлением относительно общего рынка биржевых фондов США, размер которого оценивается в $6,98 трлн. Тем не менее у них есть все шансы вырасти как по общим показателям, так и в плане доходности.