Первоначально опасаясь этой технологии, Man Group вскоре убедилась в доходах от фондов, ориентированных на алгоритмы.

Как главный исполнительный директор одного из крупнейших в мире хедж-фондов, Люк Эллис гордится своей склонностью к риску. Моя работа, — говорит он, — не моргать. Однако около пяти лет назад он это сделал — с размахом. Что его напугало, так это эксперимент в его фирме Man Group Plc. Инженеры из ориентированного на технологии подразделения компании AHL баловались искусственным интеллектом — шумной, хотя и не очень широко используемой технологией в то время. Система, которую они построили, развивалась автономно, находя стратегии зарабатывания денег, которые пропустили люди. Результаты оказались поразительно хорошими, и теперь Эллису и его коллегам нужно было решить, что делать дальше.

Man Group, под управлением которой находится около 96 миллиардов долларов, обычно в течение нескольких недель переносит свои самые многообещающие идеи от тестирования к торговле реальными деньгами. В быстро меняющемся мире современных финансов преимущество сегодня может исчезнуть завтра. Загвоздка здесь заключалась в том, что, несмотря на то, что новое программное обеспечение приносило обнадеживающую прибыль в симуляциях, инженеры не могли объяснить, почему ИИ совершал сделки, которые совершал. Творение представляло собой такой черный ящик, что даже его создатели не до конца понимали, как он работает. Это заставило Эллис задуматься. Он не инженер и не принимал непосредственного участия в создании технологии, но он инстинктивно знал, что одно объяснение — «Я не могу сказать вам, почему…» — никогда не будет работать с крупными клиентами, ищущими ответы, когда Человек неизбежно теряет часть своих знаний. Деньги.

Поэтому Эллис и его команда решили отказаться от ускоренного тестирования программы для длительного тестирования. С сарказмом он говорит, что творение хранилось на отдельном сервере, как будто оно могло каким-то образом заразить основную компьютерную систему Man Group. «Раньше он стоял в ядерном бункере в углу», — шутит Эллис, небрежно сгорбившись в кресле в главном торговом зале Лондона и попивая содовую. Эллис, который стал генеральным директором в прошлом году, тогда был в исполнительном комитете. «Мы испугались этого? да. Вы хотели мыть руки каждый раз, когда смотрели на это».

Программа оставалась на карантине до 2014 года, когда старший портфельный менеджер с докторской степенью. по математической логике по имени Ник Грейнджер решил, что пора отказаться от тестирования. Он дал системе искусственного интеллекта небольшую сумму денег из портфеля, которым управлял, — потом еще, потом еще. На каждом этапе программа была прибыльной. «Он выдержал все, что мы в него бросили», — говорит Грейнджер, обладательница книжной манеры, с короткими светлыми волосами, косыми глазами и прямоугольными очками в темной оправе. «Мы не могли его сломать».

Со временем Грейнджер укрепил доверие фирмы к этой технологии. К 2015 году искусственный интеллект приносил примерно половину прибыли одного из крупнейших фондов Man, программы AHL Dimension Program, которая сейчас управляет 5,1 миллиарда долларов, хотя ИИ контролировал лишь небольшую часть общих активов. В других подразделениях компании — и в отрасли в целом — технология искусственного интеллекта используется для поиска наиболее быстрого способа совершения сделок, для ставок на динамику рынка, а также для сканирования пресс-релизов и финансовых отчетов на предмет ключевых слов, которые могут указывать на то, что акции поднимется или упадет. Даже очень человеческое дискреционное подразделение Man, где бизнес сосредоточен на опытных управляющих активами, изучает методы искусственного интеллекта.

Эти крупные клиенты Эллис изначально беспокоились о том, что они видят, и поспешили присоединиться к фондам Мана, ориентированным на алгоритмы. В общей сложности четыре фонда Man, совместно управляющие 12,3 миллиардами долларов, включают ИИ. Активы под управлением Man выросли примерно на 77 процентов с начала 2014 года. С тех пор активы фонда AHL Dimension выросли более чем в пять раз.

Компания перешла от скептического отношения к ИИ к тому, чтобы сделать его краеугольным камнем своей стратегии. Среди самых больших расходов компании сейчас — компьютерное оборудование — наряду с наймом инженеров, чтобы не отставать от технологических изменений и последующего роста. ИИ теперь не только из ядерного бункера, но и на пьедестале. Это перешло от полной изоляции к «Хорошо, тебе разрешено сидеть за ужином с остальными из нас, но не разговаривай до того момента, когда это стало частью семьи», — говорит Эллис.

Принятие Man Group искусственного интеллекта ставит его на передний план сейсмических изменений, которые не только меняют глобальные финансы, но и поднимают глубокие вопросы об отрасли, в которой самоизменяющиеся алгоритмы принимают многомиллиардные решения с минимальным участием человека. Несмотря на то, что Man принимает революцию, его генеральный директор поражен скоростью трансформации — он опасается, что сможет оправдать шумиху, и нервничает по поводу того, что новые инструменты говорят о будущем. «Я всегда надеюсь, что люди будут делать то, чего не делает ИИ», — говорит Эллис. Но, добавляет он, «я бы не стал ставить на это свою жизнь».

Для непосвященных — большинства из нас — наблюдать за работой системы искусственного интеллекта все равно, что пытаться расшифровать непонятный язык. Слави Маринов, 31-летний болгарский ученый-компьютерщик, нанятый Маном два года назад, пытается перевести код в понятные термины для пары приезжих журналистов. Он настаивает на том, что на элементарной демонстрации в лондонской штаб-квартире Man’s Маринов набирает команды на черном экране. Нажатия клавиш говорят машине найти закономерности в доходности фьючерсного рынка.

Он делает ставку на то, будет ли рынок расти или падать. Еще несколькими нажатиями клавиш он приказывает машине просмотреть миллионы точек данных, включая детализированную торговую информацию о компаниях по всему миру. Он нажимает клавишу ввода, и на экран сыплется поток чисел, как голливудская графика, которая следует за вступительными титрами техно-триллера:

0.3426383
0.237250642
0.53534377

Каскадные числа показывают, что компьютер «думает», обрабатывая данные со скоростью, которую человек никогда не сможет достичь. «Элементом, который принимает решение, являются эти слои чисел», — говорит Маринов, который до прихода в Man создавал образовательное программное обеспечение в стартапе. По прошествии нескольких секунд система корректирует, каким данным придавать большее значение. Он показывает вероятность того, что произойдет дальше. Как только машина определяет оптимальную позицию для удержания на основе этой информации, она оценивает более широкие рыночные тенденции и стоимость совершения сделки, прежде чем решить, стоит ли двигаться вперед. Все за несколько мгновений.

В Man и других хедж-фондах внедрение ИИ обусловлено двумя взаимосвязанными факторами. Во-первых, обратите внимание на экспоненциальный рост вычислительной мощности — от первого iPhone до юбилейной 10-летней модели. У человека есть огромный центр обработки данных за пределами Лондона, заполненный рядами серверов. Машины оснащены передовыми процессорами, которые до недавнего времени могли использоваться для рендеринга графики для продвинутых видеоигр. Каждая процессорная карта стоит около 1000 долларов, что составляет небольшую часть стоимости десятилетней давности.

Вторым основным катализатором феноменального роста ИИ является абсолютная доступность данных. Если вычислительная мощность — двигатель ИИ, то информация — его топливо. Это позволяет инженерам обучать алгоритмы адаптации и приобретать навыки без вмешательства человека. Маринов вводит несколько команд на свой компьютер, чтобы открыть онлайн-лист ожидания, который используют инженеры, которым нужно время на топовом оборудовании компании. Спрос может быть настолько высоким, что срабатывает предупреждение, если процессоры перегреваются из-за чрезмерного использования, как Xbox, в которую подросток играет весь день на летних каникулах.

По оценкам, 90 процентов всех существующих сегодня данных были созданы за последние два года. Man Group хранит тысячи терабайт данных, что эквивалентно более чем 10 000 стандартных офисных ПК — от биржевой информации до прогнозов погоды и движения контейнеровозов. Тем временем стоимость хранения информации резко упала: в 1981 году гигабайт хранилища стоил 300 000 долларов по сравнению с 10 центами сегодня. «Данные дешевле, чем раньше, доступность данных огромна, стоимость хранения практически не имеет значения», — говорит Сэнди Рэттрей, директор по инвестициям Man Group. "Как это использовать? Это сложно."

Несмотря на все разговоры о том, что машины устраняют потребность в людях, работа по созданию и управлению системой искусственного интеллекта является трудоемкой, а это означает, что человек больше заинтересован в найме инженеров и специалистов по данным, чем в MBA. Полностью автономные машины не появятся в ближайшее время. «Идея о том, что люди просто исчезнут и будут исключены из процесса, просто неверна», — говорит Грейнджер. «Просто они переходят к другим задачам, к задачам с более высокой добавленной стоимостью. Нам нужны более умные люди, чем мы».

Тип машинного обучения, который перенимают Man и его конкуренты, существует уже несколько десятилетий; статья New York Times 1950-х годов описывает алгоритм, обученный классифицировать изображения. Но технология только сейчас начинает оправдывать возложенные на нее надежды. По сути, систему машинного обучения учат делать суждения на основе уроков из исторической информации. Эти инструменты применяются для чтения рентгеновских снимков, ответов на вопросы, которые люди задают Siri и Alexa, беспилотных автомобилей и повышения энергоэффективности. Facebook и Google научили компьютеры распознавать собак, кошек и другие изображения на фотографиях.

Финансы — это, пожалуй, самая сложная задача для ИИ. Обучение компьютера правильной идентификации лабрадора отличается от того, чтобы заставить его разузнать рынок облигаций. Рынки движутся таинственным образом под влиянием новостей, экономики, политики, регулирования и человеческого суждения. «В финансовом мире, — говорит Гэри Коллиер, содиректор по технологиям Man AHL, — ситуация всегда меняется».

Компьютерный код был стандартным инструментом на торговых площадках в течение многих лет. Указание компьютеру, что делать, когда происходят определенные события, — основа квантовых фондов, которые уже давно используют статистический анализ для поиска преимуществ. Машины могли выполнять задачу пять раз или 5000 раз, но код никогда не менялся и не развивался без вмешательства математиков, инженеров и статистиков.

Искусственный интеллект идет дальше, позволяя системе адаптироваться на основе получаемой информации. В Man инженеры устанавливают параметры: лимиты рисков, класс активов, волатильность, торговые издержки и т. д. Правила соответствия и управления рисками встроены в ДНК системы, что не позволяет ей выйти из-под контроля или нарушить закон как быстрый путь к прибыли. Эти ограничения устанавливают границы, в которых машина выполняет свою работу. Затем система ищет закономерности, устанавливая связи между данными, которые люди не могут видеть. ИИ делает обоснованные прогнозы на основе того, что произошло в прошлом, торгуя, когда шансы в его пользу. У человека работает несколько таких систем. Самая быстрая торговля несколько раз в день; другие занимают позицию в течение двух недель или более.

Есть одна особая история об искусственном интеллекте, которую любят рассказывать руководители Man. В августе 2015 года опасения по поводу китайской экономики спровоцировали внезапную распродажу. Система Мана делала ставку на рыночный спад и быстро заработала на этом спаде. Но после того, как рынки США упали примерно на 3 процента, система вернулась на рынок, обнаружив возможность для покупки. Конечно, ИИ не может предсказать будущее, но алгоритмы могут изучать закономерности. Он делает ставку на то, что рынок восстановится, как это было во время прошлых распродаж с аналогичными характеристиками. Преимущество заключается в наличии машины, которая может обнаруживать эти сходства. «Никто не говорил ему идти и искать провалы для покупки; он научился смотреть на предыдущее поведение», — говорит Грейнджер. Это был один из самых успешных дней работы алгоритма. В ноябре и декабре прошлого года, когда мир все еще боролся с избранием президента США Дональда Трампа, искусственный интеллект человека быстро вложился в рынок, заработав на последовавшем ралли. (Человек отказался комментировать работу фонда.)

Краеугольный камень этой возможности, хотя и не исходит от инженеров ИИ, вам нужно больше, чем кучка гиков, пишущих код. Преимущество исходит от данных. Каждую неделю через офисы Man's проходит парад продавцов, предлагающих наборы данных. Информация, как правило, дезорганизована, как головоломка, которую разобрали на части, что затрудняет ее понимание компьютерами. «Это самое сложное. У нас очень, очень зашумленные данные», — говорит Ледфорд. «Очень трудно найти сигнал».

Man Group, возможно, наиболее известная во внешнем мире благодаря спонсорству литературной премии Man Booker Prizes, не всегда была ориентированной на технологии инвестиционной компанией. Фирма была основана в 1783 году Джеймсом Маном как производитель бочек и брокерская фирма на Харп-лейн, примерно в 500 метрах от ее нынешнего офиса на берегу Темзы в Лондоне. В течение следующих двух столетий он поставлял ром Королевскому флоту и торговал такими товарами, как кофе и сахар, прежде чем в конечном итоге сосредоточился исключительно на финансовых услугах. В 1989 году Мэн начал приобретать компьютеризированный торговый магазин под названием AHL, в котором сейчас размещаются все самые передовые разработки компании в области искусственного интеллекта. (Первоначальные основатели AHL — название происходит от их инициалов — создали два конкурирующих высокотехнологичных хедж-фонда, Aspect Capital Ltd. и Winton.)

Какой бы многообещающей ни была технология Man, фирма борется с встречными ветрами отрасли. Инвесторы протестуют против высоких комиссий, взимаемых менеджерами хедж-фондов, которые дают посредственные результаты. В прошлом году клиенты вывели из отрасли 112 миллиардов долларов. За последние два года закрылось больше хедж-фондов, чем было создано. Акции Man Group в этом году выросли на 40%, но по-прежнему на 77% ниже своего пика до финансового кризиса в 2007 году.

Обнадеживающим признаком для Man является то, чтоинвесторы во всем мире все больше доверяют свои деньги технологиям. Управляемые компьютерами количественные фонды — кластер, который активно инвестирует в ИИ — единственная часть индустрии хедж-фондов, которая выросла в прошлом году. Другие компании, использующие ИИ, включают Renaissance Technologies, Two Sigma и Bridgewater Associates. Пол Тюдор Джонс, американский инвестор-миллиардер, как сообщается, внедряет некоторые из технологий после того, как испытал вялую прибыль. LP Point72 Asset Management, семейный офис, управляющий состоянием миллиардера Стивена Коэна, также нанимает экспертов в этой области.

Но ИИ — не волшебная машина. Вы не можете просто влить данные сверху и ожидать, что деньги хлынут из низа. Многие алгоритмы оказываются бесполезными. Некоторые сотрудники Man предупреждают, что ИИ часто создает теории, которые уже известны — дорогая трата времени — или прогнозы, которые не применимы к торговле в реальном времени. К счастью для человека, система чаще оказывалась верной, постепенно зарабатывая небольшие суммы денег, а не делая большие авантюрные ставки. «Мы не пытаемся выпустить что-то, что сопряжено с огромным риском», — говорит Грейнджер.

Примерно в 14:45. 6 мая 2010 года в Нью-Йорке цены на акции Accenture, CenterPoint Energy и других компаний внезапно упали до пенни за акцию. Акции Procter & Gamble упали почти на 40 процентов. В то же время акции Apple, Sotheby’s и других мгновенно подскочили до более чем 100 000 долларов каждая. На рынках царил хаос. Ни одна причина не объясняет то, что стало известно как внезапный крах 2010 года, но по мере того, как исследователи и регулирующие органы разбирались воедино, роль машин была объединяющей нитью. Алгоритмы отправили автоматические торговые системы в погоню за собой с катастрофическими последствиями. Этот момент хаоса и другие подобные ему — акции Apple внезапно снова упали в 2012 году — продемонстрировали растущую, а иногда и контрпродуктивную роль компьютерного кода в финансовом мире.

ИИ приносит на рынок новые сложности. Самоизменяющиеся системы работают способами, которые не всегда понятны даже их создателям. Это нормально, пока деньги зарабатываются, но если дела пойдут наперекосяк, эти технологические достижения обязательно станут объектом пристального внимания. А программы искусственного интеллекта будут только усложняться по мере увеличения вычислительной мощности и доступности большего количества данных. Швейцарский нейробиолог Паскаль Кауфманн недавно пошутил, что мы узнаем, что искусственный интеллект продвинулся до уровня человеческого сознания, когда он начнет обманывать. Черный юмор, да, но и зловещее предупреждение.

Это объясняет, почему некоторые исследователи и специалисты по этике выступают за установление режима проверки ИИ, аналогичного контролю за фармацевтической продукцией, осуществляемому Федеральным управлением по лекарственным средствам США. Людям необходимо прописывать ограничения в системах ИИ, чтобы гарантировать, что они не станут мошенниками, говорит Стивен Робертс, профессор машинного обучения в исследовательском институте Oxford-Man. «Мы только начинаем понимать, как мы накладываем политику, законодательство и ограничения на то, что могут делать машинное обучение и ИИ», — говорит он. «Ответов просто пока нет».

Грейнджер говорит, что Man Group встраивает меры безопасности. Необычные сделки проверяются человеком перед исполнением. Инструмент вскрытия помогает инженерам узнать, почему ИИ принимает те или иные решения. По словам генерального директора Эллиса, даже с учетом этих мер предосторожности внедрение технологии требует уверенности. В конце концов, говорит он, «если вы точно знаете, что он делает и почему он это делает, это не машинное обучение». Он добавляет: «Вы должны доверять процессу. Было страшно делать первый прыжок».

Сомневающиеся говорят, что эффективность фондов, ориентированных на ИИ, не соответствует шумихе. Пока возвраты вряд ли вдохновляют. Эврикахедж Пте. Ltd., отраслевой исследовательский центр, который ведет индекс, отслеживающий 12 денежных пулов, использующих эту технологию, обнаружил, что с 2011 года им не удалось превзойти S&P 500. Тем не менее, прибыль была немного лучше, чем у индустрии хедж-фондов, поскольку целое. Фонд Man's AHL Dimension, который начал использовать машинное обучение в 2014 году, за три года до июня прибавил почти 15%, что почти вдвое превышает средний показатель по отрасли. Это не какая-то волшебная пыльца, — говорит Адам Дункан, управляющий директор Cambridge Associates, которая консультирует более 1100 клиентов и отслеживает 31 000 фондов по всему миру. Это просто усовершенствованные статистические методы, которые позволяют вам создавать более совершенные прогностические модели.

Джефф Таррант, основатель и председатель инвестиционной компании Protégé Partners, несколько лет изучал искусственный интеллект в сфере финансов. Он говорит, что, хотя технология все еще находится на ранней стадии внедрения, она окажет преобразующее влияние на отрасль, которое он сравнивает с Uber Technologies Inc. в сфере транспорта. По словам Тарранта, несмотря на агрессивное внедрение ИИ, Man Group находится в числе тех, кто рискует перевернуться с ног на голову. Некоторые новые фонды, ориентированные на ИИ, взимают комиссию за управление в размере 1% и 10% от прибыли, что вдвое меньше, чем у обычного хедж-фонда. В фирмах, занимающихся исключительно искусственным интеллектом, большая часть процессов автоматизирована, поэтому нет необходимости в огромной рабочей силе. Таррант говорит, что власть в отрасли переходит к тем, кто создает лучшие технологии, а не к тем, у кого самые талантливые портфельные менеджеры. «В ближайшие несколько лет в сфере управления активами будет массовая безработица», — говорит он.

За всем заламыванием рук стоит более широкий философский вопрос: почему мы в первую очередь переводим большую часть финансовой системы в компьютерный код? Что хорошего в уменьшении человеческого участия? В медицине ИИ может выявлять болезни раньше и спасать жизни. Беспилотные автомобили могут снизить количество несчастных случаев со смертельным исходом. Однако в сфере финансов ответ менее ясен. Сторонники говорят, что технология может сделать рынки более эффективными. Акции и другие ценные бумаги будут оцениваться точно, потому что машины смогут обрабатывать больше доступной информации. Со своей стороны, Man Group заявляет, что технология оттачивает свое преимущество в интересах клиентов, включая пенсионные фонды и пенсионеров. Это привлекательный аргумент: кто не хочет, чтобы его пенсионный счет рос?

Грейнджер, первый управляющий портфелем в Man Group, доверивший деньги клиентов искусственному интеллекту, говорит, что, хотя люди посвящают большую часть своей жизни технологиям, они скептически относятся к их возможностям. Он указывает на исследования так называемого отвращения к алгоритмам; это показывает, что люди доверяют людям выполнять работу, даже когда, согласно имеющимся данным, компьютеры более эффективны. Смотрите, говорит Грейнджер: когда кто-то погибает в автокатастрофе, это будет гораздо более серьезное событие, чем тысячи аварий, которые происходят каждый день. Мы живем в мире, окруженном алгоритмами, говорит он, «и все же есть свидетельства того, что людям трудно доверять».

Прошло несколько лет с момента первоначального решения Грейнджер дать деньги на ИИ Man Group. Его чутье было вознаграждено: в июле он стал директором по инвестициям AHL. Грейнджер находит удовлетворение в том, что не знает, почему система искусственного интеллекта Мэна совершает определенные сделки. Это означает, что технология открывает то, чего он не знает. «Кому-то это нравится, кому-то нет», — говорит он.

По словам Грейнджер, страх перед технологиями слишком велик. Он вспоминает одну из своих любимых книг, «Индекс страха» Роберта Харриса, триллер для чтения на пляже о блестящем математике, который создает в Женеве хедж-фонд на основе искусственного интеллекта. Его система работает идеально. Это делает его безумно богатым. Потом пытается его убить.

Пожалуйста, посетите Elpis Investments для получения дополнительной информации о нашей компании и наших торговых стратегиях.
Скоро мы проведем ICO с помощью токенов Elpis: вам больше не нужно быть человеком с высоким уровнем дохода, чтобы использовать возможности торговли искусственным интеллектом! Посетите:
www.elpisinvestments.com

Эта статья изначально была опубликована на сайте Bloomberg.com Адамом Сатариано и Нишантом Кумаром; 27 сентября 2017 г.