TECH HÍREK – Egy mesterséges intelligenciával foglalkozó cég szerint nem nagyon érdemes emiatt magasztalni az emberi intelligenciát…
Jan Szilagyi, egy szoftveres cég, a Reflexivity társalapító-vezérizgatgatója a CNBC Squawk Box című műsorán beszélt arról, hogy a vezető fedezeti alapok a meglévő eszközeik kiegészítéseként használnak MI-t, és szerinte a technológia idén már több helyes tőzsdei előrejelzést is tett. A Relfexivity nagy nyelvi modellekkel (large language model = LLM) fedett elemzőmotorokat fejleszt, úgy véli, hogy megfelelő számítási teljesítmény és képzés mellett a mesterséges intelligencia legyőzheti az emberi intelligenciát a részvények kereskedése tekintetében.
A Reflexivity végcélja egy autonóm befektetési elemző felépítése, ezért kíná a cég olyan technológiákat, amelyek lehetővé teszik a befektetők számára, hogy a különböző forrásokból származó adatokat egyetlen platformon összevonják, és így egyszerűsítsék a döntéshozatalt. Az engine-nek feltett kérdésekkel a felhasználók bízhatnak abban, hogy a motor megkeresi az adatokat, majd lefuttatja az elemzést, amely két óra helyett mindössze csak két percig tart. A Reflexivity jelenlegi MI-vel működő kereskedési rendszereit úgy tervezték, hogy párhuzamokat találjanak a múltból, hogy érzékeltessék, milyen lehet a jövőbeni ármintázat. Ezek a párhuzamok 12 vagy 15 múltbeli epizód alapján kiválasztja az értékpapírokat, amelyek megfelelnek keresésünknek a jelenlegi környezet vagy egy sor gazdasági vagy egyéb paraméter tekintetében, amelyek bizonyos részvényeket arra csábíthatnak, hogy másokkal szemben jobb hozamot nyújtsanak.
Szilagyi ügyfelei elsősorban a legjobb fedezeti alapok, akik ezt egyfajta intelligens overlay-ként használják a különböző adatforrások tetején, amelyekhez hozzáférnek. Az MI több tőzsdei trendet eltalált idén, de másokat kihagyott. Szilagyi felvázolta, hogy ha a piac egészét nézzük, tehát például nagyon helyesen jelezte a júliusi csúcsot, nagyon helyesen jelezte a hamis ralit, ami közvetlenül utána következett be. A csúcs után az MI ismét helyesen jelezte a mélypontot is. Ám a szoftvere túl korán váltott bullish-sá (ez a kifejezés a tőzsdei zsargonban emelkedő részvényárakat jelent) a Federal Reserve legutóbbi ülése előtt, amelyet követően a bank 2025-ig két kamatcsökkentést irányzott elő a korábbi négy helyett. Szilagyi azonban nem hiszi, hogy a modell itt is tévedett, mivel annak kimenetei mindig valószínűségi értékelések. Szerinte ezek az értékelések lényegében azt jelentik, hogy a modell 70%-os biztonsággal mondja ki, hogy történik valami, ám még mindig ott van a 30% arra, hogy nem. Szerinte nehéz azt mondani, hogy van valami olyan különleges az emberi intelligenciában, ami miatt jobbnak kellene lennünk a kereskedésben. Úgy véli, hogy ha képesek vagyunk annyi számítási teljesítményt adni a rendszernek, és az intelligencia folyamatosan fejlődik, akkor egy bizonyos ponton nem őrültség azt gondolni, hogy a rendszerek jobbak lesznek a kereskedésben az embereknél.
Arra a következtetésre jutott, hogy az emberek kiszorításával kapcsolatban még kb. 5-10 évre vagyunk, és szerinte az MI nem fog minket teljesen felváltani, mert egyes szektorok, például a magánpiacok, nehezebben lesznek megcélozhatók az MI számára a képzéshez szükséges adatok viszonylagos hiánya miatt.
Forrás: WCCFTech
