فوائد ومخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي لتداول الأسهم والأدوات المالية الأخرى

الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، مثل ChatGPT ، لديها القدرة على إحداث ثورة في كفاءة وفعالية وسرعة العمل الذي يقوم به البشر.

وهذا صحيح في الأسواق المالية بقدر ما ينطبق على قطاعات مثل الرعاية الصحية والتصنيع وكل جانب آخر من جوانب حياتنا تقريبًا.

لقد كنت أبحث في الأسواق المالية والتداول الخوارزمي لمدة 14 عامًا. بينما يوفر الذكاء الاصطناعي الكثير من الفوائد ، فإن الاستخدام المتزايد لهذه التقنيات في الأسواق المالية يشير أيضًا إلى مخاطر محتملة. تقدم نظرة على جهود وول ستريت السابقة لتسريع التداول من خلال تبني أجهزة الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي دروسًا مهمة حول الآثار المترتبة على استخدامها في صنع القرار.

برنامج تداول الوقود يوم الإثنين الأسود

في أوائل الثمانينيات ، وبدعم من التطورات في التكنولوجيا والابتكارات المالية مثل المشتقات ، بدأ المستثمرون المؤسسيون في استخدام برامج الكمبيوتر لتنفيذ الصفقات بناءً على قواعد وخوارزميات محددة مسبقًا. ساعدهم هذا في إكمال الصفقات الكبيرة بسرعة وكفاءة.

في ذلك الوقت ، كانت هذه الخوارزميات بسيطة نسبيًا واستخدمت بشكل أساسي لما يسمى بمراجحة المؤشر ، والتي تتضمن محاولة الربح من التناقضات بين سعر مؤشر الأسهم – مثل S&P 500 – وسعر الأسهم التي يتكون منها.

مع تقدم التكنولوجيا وإتاحة المزيد من البيانات ، أصبح هذا النوع من تداول البرامج معقدًا بشكل متزايد ، مع خوارزميات قادرة على تحليل بيانات السوق المعقدة وتنفيذ التداولات بناءً على مجموعة واسعة من العوامل. استمر متداولو البرامج هؤلاء في النمو من حيث العدد على طرق التجارة السريعة غير المنظمة إلى حد كبير – حيث يتم تداول أصول تزيد قيمتها عن تريليون دولار يوميًا – مما تسبب في زيادة تقلبات السوق بشكل كبير.

أدى ذلك في النهاية إلى الانهيار الهائل لسوق الأوراق المالية في عام 1987 المعروف باسم الإثنين الأسود. عانى مؤشر داو جونز الصناعي مما كان في ذلك الوقت أكبر انخفاض في تاريخه ، وانتشر الألم في جميع أنحاء العالم.

رداً على ذلك ، نفذت السلطات التنظيمية عددًا من التدابير لتقييد استخدام تداول البرنامج ، بما في ذلك قواطع الدائرة التي توقف التداول عندما تكون هناك تقلبات كبيرة في السوق وقيود أخرى. ولكن على الرغم من هذه الإجراءات ، استمر تداول البرامج في الازدياد في شعبيته في السنوات التي أعقبت الانهيار.

HFT: برنامج التداول على المنشطات

تقدم سريعًا لمدة 15 عامًا ، حتى عام 2002 ، عندما قدمت بورصة نيويورك نظام تداول مؤتمت بالكامل. نتيجة لذلك ، أفسح متداولو البرنامج الطريق إلى أتمتة أكثر تطوراً مع تكنولوجيا أكثر تقدمًا: تداول عالي التردد.

يستخدم HFT برامج الكمبيوتر لتحليل بيانات السوق وتنفيذ التداولات بسرعات عالية للغاية. على عكس متداولي البرامج الذين قاموا بشراء وبيع سلال من الأوراق المالية بمرور الوقت للاستفادة من فرصة المراجحة – فرق في أسعار الأوراق المالية المماثلة التي يمكن استغلالها لتحقيق الربح – يستخدم المتداولون ذوو التردد العالي أجهزة كمبيوتر قوية وشبكات عالية السرعة لتحليل بيانات السوق وتنفيذ الصفقات بسرعة البرق. يمكن للمتداولين ذوي التردد العالي إجراء صفقات في حوالي 64 مليون من الثانية ، مقارنة بالثواني العديدة التي استغرقها التجار في الثمانينيات.

عادة ما تكون هذه التداولات قصيرة المدى بطبيعتها وقد تتضمن شراء وبيع نفس الورقة المالية عدة مرات في غضون نانوثانية. تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي وتحدد الأنماط والاتجاهات التي لا تظهر على الفور للمتداولين من البشر. يساعد هذا المتداولين على اتخاذ قرارات أفضل وتنفيذ التداولات بوتيرة أسرع مما هو ممكن يدويًا.

من التطبيقات المهمة الأخرى للذكاء الاصطناعي في HFT معالجة اللغة الطبيعية ، والتي تتضمن تحليل وتفسير بيانات اللغة البشرية مثل المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. من خلال تحليل هذه البيانات ، يمكن للمتداولين الحصول على رؤى قيمة حول معنويات السوق وتعديل استراتيجيات التداول الخاصة بهم وفقًا لذلك.

فوائد التداول بالذكاء الاصطناعي

يعمل هؤلاء المتداولون ذوو الترددات العالية والقائمون على الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف تمامًا عن الأشخاص.

دماغ الإنسان بطيء وغير دقيق ونسيان. إنه غير قادر على حساب النقاط العائمة السريع والعالي الدقة اللازم لتحليل كميات ضخمة من البيانات لتحديد إشارات التداول. أجهزة الكمبيوتر أسرع بملايين المرات ، مع ذاكرة معصومة بشكل أساسي ، واهتمام مثالي وقدرة غير محدودة لتحليل كميات كبيرة من البيانات في أجزاء من الثانية.

وهكذا ، تمامًا مثل معظم التقنيات ، يوفر HFT العديد من الفوائد لأسواق الأسهم.

عادةً ما يشتري هؤلاء التجار ويبيعون الأصول بأسعار قريبة جدًا من سعر السوق ، مما يعني أنهم لا يفرضون على المستثمرين رسومًا عالية. يساعد ذلك على ضمان وجود مشترين وبائعين دائمًا في السوق ، مما يساعد بدوره على استقرار الأسعار وتقليل احتمالية حدوث تقلبات مفاجئة في الأسعار.

يمكن أن يساعد التداول عالي التردد أيضًا في تقليل تأثير عدم كفاءة السوق عن طريق تحديد واستغلال أخطاء التسعير في السوق بسرعة. على سبيل المثال ، يمكن أن تكتشف خوارزميات HFT عندما يكون سعر سهم معين مقومًا بأقل من قيمته الحقيقية أو يتم المبالغة فيه وتنفيذ الصفقات للاستفادة من هذه التناقضات. من خلال القيام بذلك ، يمكن أن يساعد هذا النوع من التداول في تصحيح أوجه القصور في السوق وضمان تسعير الأصول بشكل أكثر دقة.

السلبيات

لكن السرعة والكفاءة يمكن أن تسبب الضرر أيضًا.

يمكن أن تتفاعل خوارزميات HFT بسرعة كبيرة مع الأحداث الإخبارية وإشارات السوق الأخرى التي يمكن أن تسبب ارتفاعات مفاجئة أو انخفاضات في أسعار الأصول.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن الشركات المالية عالية التردد قادرة على استخدام سرعتها وتقنيتها لاكتساب ميزة غير عادلة على المتداولين الآخرين ، مما يزيد من تشويه إشارات السوق. أدى التقلب الذي أحدثته هذه الوحوش التجارية المتطورة للغاية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى الانهيار المفاجئ في مايو 2010 ، عندما تراجعت الأسهم ثم تعافت في غضون دقائق – محوًا ثم استعاد حوالي تريليون دولار من القيمة السوقية.

منذ ذلك الحين ، أصبحت الأسواق المتقلبة هي الوضع الطبيعي الجديد. في بحث عام 2016 ، وجدت أنا واثنان من المؤلفين المشاركين أن التقلبات – وهي مقياس لمدى سرعة تحرك الأسعار صعودًا وهبوطًا بشكل لا يمكن التنبؤ به – زادت بشكل ملحوظ بعد إدخال HFT.

تعني السرعة والكفاءة اللذان يحلل بهما المتداولون ذوو التردد العالي البيانات أنه حتى التغيير البسيط في ظروف السوق يمكن أن يؤدي إلى عدد كبير من الصفقات ، مما يؤدي إلى تقلبات مفاجئة في الأسعار وزيادة التقلبات.

بالإضافة إلى ذلك ، أظهر البحث الذي نشرته مع العديد من الزملاء الآخرين في عام 2021 أن معظم المتداولين ذوي الترددات العالية يستخدمون خوارزميات مماثلة ، مما يزيد من مخاطر فشل السوق. هذا لأنه مع زيادة عدد هؤلاء المتداولين في السوق ، يمكن أن يؤدي التشابه في هذه الخوارزميات إلى قرارات تداول مماثلة.

هذا يعني أن جميع المتداولين ذوي التردد العالي قد يتداولون في نفس الجانب من السوق إذا أصدرت خوارزمياتهم إشارات تداول مماثلة. أي أنهم قد يحاولون جميعًا البيع في حالة الأخبار السلبية أو الشراء في حالة الأخبار الإيجابية. إذا لم يكن هناك من يأخذ الجانب الآخر من التجارة ، فقد تفشل الأسواق.

أدخل ChatGPT

يقودنا ذلك إلى عالم جديد من خوارزميات التداول التي تدعمها ChatGPT والبرامج المماثلة. يمكن أن يأخذوا مشكلة الكثير من المتداولين في نفس الجانب من الصفقة ويجعلونها أسوأ.

بشكل عام ، يميل البشر ، إذا تركوا لأجهزتهم الخاصة ، إلى اتخاذ مجموعة متنوعة من القرارات. ولكن إذا استمد الجميع قراراتهم من ذكاء اصطناعي مماثل ، فقد يحد ذلك من تنوع الآراء.

ضع في اعتبارك موقفًا متطرفًا غير مالي يعتمد فيه الجميع على ChatGPT لاتخاذ قرار بشأن أفضل جهاز كمبيوتر للشراء. يميل المستهلكون بالفعل بشدة إلى سلوك الرعي ، حيث يميلون إلى شراء نفس المنتجات والموديلات. على سبيل المثال ، تحفز المراجعات على Yelp و Amazon وما إلى ذلك المستهلكين على الاختيار من بين عدد قليل من أفضل الخيارات.

نظرًا لأن القرارات التي يتخذها روبوت المحادثة التوليدي المدعوم بالذكاء الاصطناعي تستند إلى بيانات التدريب السابقة ، سيكون هناك تشابه في القرارات التي يقترحها برنامج الدردشة الآلي. من المحتمل جدًا أن يقترح ChatGPT نفس العلامة التجارية والنموذج للجميع. قد يأخذ هذا الرعي إلى مستوى جديد تمامًا وقد يؤدي إلى نقص في بعض المنتجات والخدمات بالإضافة إلى ارتفاع حاد في الأسعار.

يصبح هذا الأمر أكثر إشكالية عندما يتم اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي بناءً على معلومات متحيزة وغير صحيحة. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تعزز التحيزات الموجودة عندما يتم تدريب الأنظمة على مجموعات بيانات متحيزة أو قديمة أو محدودة. وتعرضت ChatGPT وأدوات مماثلة لانتقادات لارتكابها أخطاء في الحقائق.

بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن حوادث السوق نادرة نسبيًا ، فلا يوجد الكثير من البيانات عنها. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على التدريب على البيانات للتعلم ، فإن افتقارهم إلى المعرفة بها قد يزيد من احتمالية حدوثها.

في الوقت الحالي ، على الأقل ، يبدو أن معظم البنوك لن تسمح لموظفيها بالاستفادة من ChatGPT والأدوات المماثلة. قام كل من Citigroup و Bank of America و Goldman Sachs والعديد من المقرضين الآخرين بالفعل بحظر استخدامها في طوابق غرف التداول ، مشيرين إلى مخاوف تتعلق بالخصوصية.

لكنني أؤمن بشدة أن البنوك ستتبنى في النهاية الذكاء الاصطناعي التوليدي ، بمجرد حلها للمخاوف التي تساورها معها. المكاسب المحتملة كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تفويتها – وهناك خطر أن يتخلف المنافسون عن الركب.

لكن المخاطر على الأسواق المالية والاقتصاد العالمي والجميع كبيرة أيضًا ، لذلك آمل أن يخطووا بحذر.