Jak zdjęcie stworzone przez AI wywołało panikę na rynkach S&P

Autor: Redakcja

Kiedy zobaczyć to za mało, aby uwierzyć…

Pod koniec 23 maja 2023 w godzinach przedpołudniowych (EDT) sfałszowane zdjęcie eksplozji w pobliżu Pentagonu szeroko rozprzestrzeniło się na mediach społecznościowych, powodując chwilowe spadki na giełdzie i być może stanowiąc pierwszy przypadek, w którym sztuczna inteligencja miała wpływ na ruch na rynku.

Zdjęcie fałszywej eksplozji pojawiło się po raz pierwszy na Facebooku, następnie rozprzestrzeniło się na Twitterze w tym rosyjskiej kontrolowanej przez państwo sieci RT i strony informacyjnej ZeroHedge (konto zweryfikowane).

Ekspertom szybko udało się zidentyfikować zdjęcie jako fałszywe, prawdopodobnie generowane przez AI, i rynki szybko się stabilizowały. Pentagon i Departament Policji w Arlington, zdementowały informacje o eksplozji. Jednak incydent ten ilustruje jedno z głównych obaw związanych z potrzebą regulacji AI: że technologia ta może być wykorzystywana do wywoływania paniki i rozpowszechniania dezinformacji, co może mieć potencjalnie katastrofalne skutki.

Sam Altman – dyrektor generalny OpenAI i dwóch najważniejszych współpracowników ostrzegli, że w ciągu dekady te systemy mogą osiągnąć “superinteligencję”. Rządy na całym świecie powinny rozważyć utworzenie regulatora, podobnego do Międzynarodowej Agencji Energii Atomowej, który może w razie konieczności ograniczać systemy, które przekraczają określony poziom zdolności.

Warto jednak zauważyć, że sztuczna inteligencja nie zawsze jest negatywna dla rynków. Inwestorzy podnoszą kapitalizację rynkową firm związanych z tą technologią, w tym Alphabet, Meta, Microsoft i producentem układów scalonych Nvidia. Jak podkreśla Morgan Stanley Wealth Management, siedem spółek odpowiedzialnych za 85% wzrostów w S&P 500 w tym roku, z czego sześć jest silnie związanych z A.I.

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

DARMOWY DOSTĘP DLA SUBSKRYBENTÓW NEWSLETTERA - wideo

Jak rozpoznać, że system jest dobry?

Nowy, cyfrowy szeryf nasłuchuje z chmur

W

szystko, co ukryte, zostanie odkryte, a każdy sekret będzie znany. Kiedy manipulacje rynkowe, naruszenia przepisów lub jawne oszustwa wychodzą na jaw, grzywny dla banków mogą sięgać setek milionów dolarów. Aby chronić się przed nowymi i coraz sprytniejszymi metodami, banki wykorzystują coraz nowsze technologie. Znamy już audyty, systemy monitorowania transakcji, komunikatory internetowe i systemy monitorowania poczty elektronicznej (język pisany).

Ostatnio doszły dwie kolejne metody, pierwsza to Behavioral Analytics: monitorowanie i analizowanie zachowań traderów w celu wyławiania anomalii, przy czym jedną z anomalii wskazujących, że “coś jest nie tak” może być… szybkość zawierania transakcji.

Drugim jest analiza połączeń głosowych traderów w czasie rzeczywistym. Nadal duża część komunikacji międzybankowej odbywa się przez telefon. System sztucznej inteligencji oparty na uczeniu maszynowym jest hostowany w chmurze i słucha rozmów o transakcjach.

Możliwości są znacznie większe, nie sądzę, aby w najbliższym czasie zostały zastosowane (kwestie prywatności), ale na przykład istnieją już systemy do analizy mimiki twarzy w celu wybrania prawdopodobnych emocji. Są też systemy analizujące nie tylko treść, ale i tembr głosu, algorytm jest w stanie wyłapać emocje towarzyszące mowie i np. określić z dużym prawdopodobieństwem, czy ktoś kłamie (rozwiązania są znane i stosowane od co najmniej kilkunastu lat, pionierem były służby izraelskie).

Podsumowując, powstaje coraz szczelniejszy system śledzenia i wyłapywania anomalii, co jest efektem ubocznym postępującego zastosowania AI. Systemy AI stają się coraz bardziej “inteligentne” i są w stanie wyłapywać coraz bardziej złożone zachowania. I to nie tylko same zachowania – tworzone są coraz lepsze profile użytkowników w oparciu o głębszy wgląd w podejrzane zachowania.

Efektem ubocznym analizy zleceń głosowych jest również niewielkie opóźnienie w rejestrowaniu rzeczywistego wolumenu obrotu na rynkach, co do tej pory było niemożliwe, ponieważ transakcje głosowe były podsumowywane dopiero pod koniec dnia. Istnieje jedna firma, która agreguje tego typu dane, a jej przedstawiciele twierdzą, że docelowo chcą zminimalizować opóźnienie w prezentacji wolumenu do kilku minut.

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

Koniec części 1. Część druga w magazynie New City Trader. Kliknij i pobierz za darmo!

O co tak właściwie chodzi z tym AI w tradingu?

Dzisiaj artykuł dla osób początkujących w temacie AI w tradingu. Prosto i krótko zarysujemy ten temat.

Czym jest AI w tradingu?

AI to teraz wielkie słowa, wydaje się, że jest to jakieś-niesamowite-coś, ale nie-wiadomo-co, które potrafi wszystko i niczym SkyNET w Terminatorze dąży do unicestwienia ludzkości… No nie. Trochę tu do tego brakuje 🙂

W najprostszej deficji jest to program komputerowy. Program, który potrafi precyzyjnie przeanalizować ogromne ilości różnych danych (tzw. big data), odrębnie lub w kombinacji z innymi, i wyciągnąć z nich rozwiązania na zawołanie (lub niemal na zawołanie).

Im więcej jakościowych danych ma, tym lepsze rozwiązania może proponować. Jest to możliwe, bo jednocześnie dysponujemy bardzo wydajnymi komputerami i ogromnymi cyfrowymi bazami danych na przeróżne tematy.

Z systemów opartych o AI korzystają duzi gracze (np. fundusze) z racjii tego, że ich na to stać i to się im opłaca. To, co dostępne jest dla tradingu detalicznego to zaledwie malutki zalążek możliwości. Wielokrotnie można spotkać z „AI” w nazwie czy opisie, a faktycznie z AI ma niewiele wspólnego.

Pojęcia z jakimi możesz się spotkać to AI, SI, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie, NLP, trading algorytmiczny, trading predykcyjny (Predictive Trading), High-Frequency Trading (HFT) itp. Do tradingu detalicznego (w zaciszu domowym) nie musisz wiedzieć, co to dokładnie jest. Dla uproszczenia, dalej będziemy korzystać z pojęcia AI. Przy czym, pisząc „system” mamy na myśli cały zestaw rozwiązań i narzędzi, a nie system tradingowy.

Dlaczego opłaca się inwestować miliony $ w tradingowe systemy AI?

Korzystanie z AI w tradingu pozwala na bardziej efektywne działanie – analizy są szybsze (na zawołanie!) i mogą dotyczyć ogromnej ilości danych (coś, co do niedawna wcale nie było możliwe), a za tym mogą być dokładniejsze. Podejmowane decyzje są oparte o konkrety i stają się dużo trafniejsze. Część decyzji jest podejmowana „automatycznie” przez AI, więc i szybkość tradingu rośnie.

Kolejnym plusem jest zmniejszenie ryzyka. Jedno, że decyzje są trafniejsze, a drugie że systemy AI analizują ryzyko w czasie rzeczywistym, więc trader może reagować natychmiast. A w bardziej rozbudowanych opcjach – to sam system podejmuje i wdraża decyzje tradingowe.

Tu dotykamy kolejnej zalety AI w tradingu: obniżenie ryzyka związanego bezpośrednio z psychologią cżłowieka. Można znacząco (a czasem całkowicie) wyelimonować problem emocji i blokad psychicznych. Systemy tradingowe oparte o AI działają niezależnie od ludzkich emocji, podejmują decyzje wyłącznie na podstawie danych i algorytmów. Wyobraź sobie, że wszystkie analizy, które wykonujesz w tradingu „robią się same”. Tobie pozostaje tylko kliknąć TAK lub NIE – robimy coś albo nie. Czymś takim dysponują fundusze. I to ich masz po drugiej stronie rynku.

Czy zatem traderzy staną się zbędni? Jeszcze nie teraz. Najbliższa przyszłość to systemy hybrydowe (więcej na ten temat w New City Trader tutaj).

Z jakich danych korzystają systemy AI w tradingu?

Wszelkich, są to m.in. informacje rynkowe, wskaźniki ekonomiczne, newsy, a nawet dane z mediów społecznościowych i… dane satelitarne (jest to przykład danych alternatywnych, więcej o tym w New City Trader tutaj). Łączy się dane historyczne i rzeczywiste do identyfikowania wzorców, prognozowania i wykonywania transakcji.

Jakość analiz zależy od jakości algorytmów i jakości posiadanych danych. Im lepsze, tym potężniejszym narzędziem dysponujemy.

Zbyt piękny by było możliwe?

Jasne, są ograniczenia. Co ciekawe – te same, co zawsze: sprzęt, jakość danych i odpowiedni specjaliści. Na mało wydajnym sprzęcie program nie będzie działał efektywnie. Kiepskie dane dadzą niskiej jakości analizy. Brak specjalistów nie pozwoli chociażby na zaprojektowanie algorytmów. Itd.

Przyszłość AI w tradingu

W kolejnych kilku latach, Ci, których stać będą rozwijać kolejne technologie. Jednocześnie coraz więcej rozwiązań zacznie pojawiać się na rynku detalicznym (np. w modelu subskrybcyjnym albo jako narzędzia udostępniane przez brokerów, roboty i automaty do platform). Niewątpliwie zaczną pojawiać się nowe regulacje prawne związane z wykorzystaniem AI w tradingu.

Dodatkowe żródła:

  • Kategoria ‘AI w Tradingu’: forexinstitute.pl/ai-w-tradingu/
  • New City Trading (polskojęzyczna wersja): newcitytrader.com/najnowszy-numer
  • Newsletter – będziesz na bieżąco: zapisz się w formularu poniżej “Jak rozpoznać, że system jest dobry?” Poza materiałem o systemie będziesz dostawać też newsletter m.in. o AI w tradingu
Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

DARMOWY DOSTĘP DLA SUBSKRYBENTÓW NEWSLETTERA - wideo

Jak rozpoznać, że system jest dobry?

Przyszłość sztucznej inteligencji w tradingu i inwestowaniu

Przyszłość sztucznej inteligencji w tradingu już się zaczęła. Obecne rozwiązania będą coraz sprawniejsze i szybsze. Na początku będą wspierać traderów w rozmaity sposób. Potem przejdą w rozwiązania hybrydowe, aby na końcy zupełnie tarderów zastąpić. A może nie?

Alternatywne Dane w tradingu to rewolucja. Ważniejsza niż rewolucja AI

To Dane Alternatywne dają dziś największą przewagę traderom i funduszom w tradingu, nie AI. Czas dominacji AI dopiero nadejdzie.