Dluh, umělá inteligence a algoritmy: Jak se mění trh s dluhopisy

Umělá inteligence přetváří obrovské části ekonomiky a finanční sektor není výjimkou. O používání algoritmů pro výběr akcií se psal už značný počet článků. Ještě zajímavější je však možná jejich využití pro obchodování na dluhopisových trzích. Při aplikaci na obchodování s dluhopisy se důsledky přesouvají nad rámec finančních a dotýkají se politických aspektů, přičemž vládní financování je zároveň snazší a zranitelnější.

Na rozdíl od tradičního obchodování s dluhopisy algoritmické obchodování používá počítačový program, který se řídí definovanou sadou instrukcí k zadávání obchodů. Tyto instrukce jsou určeny k používání dat s frekvencí a rychlostí, která přesahuje lidské schopnosti.

Výhody algoritmického obchodování jsou dostatečně jasné. Algoritmy dokáží skenovat trh rychlostí a v rozsahu, které lidé nedokážou. To vede k včasné identifikaci tržních příležitostí a rychlému odhalení cenových rozdílů, což umožňuje úspěšnou arbitráž proti méně sofistikovaným účastníkům trhu.

Další jasnou výhodou je řízení rizik. Pokročilé algoritmy mohou mít vestavěné funkce řízení rizik, které se řídí předdefinovanými parametry rizika a podle toho upravují obchodní aktivitu. Ty jsou ideální pro konzervativnější obchodní strategie.

V rámci debaty o algoritmickém obchodování však stojí za to prozkoumat jeho dopad na klíčové trhy s dluhopisy.

Rotem Farkash: Hluboké učení s využitím umělé inteligence umožňuje začlenění více informací nad rámec úzce technických faktorů

Algoritmy jsou značně přizpůsobitelné, což znamená, že je obchodníci mohou optimalizovat tak, aby odpovídaly jejich konkrétním obchodním cílům a stylu. S přidáním funkcí umělé inteligence, jako je strojové učení, se tyto přizpůsobené algoritmy mohou vylepšovat absorbováním historických dat a zpětné vazby z trhu.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP), podoblast umělé inteligence, která učí stroje rozumět lidskému jazyku, také znamená, že umělá inteligence se stává stále kompetentnější v interpretaci kvalitativních informací ze zpráv, sociálních médií a zpráv o hospodaření, což jí umožňuje předvídat pohyby trhu na základě lidského sentimentu.

Technologický podnikatel a odborník na umělou inteligenci Rotem Farkash vysvětlil, že možnosti strojového učení v oblasti financování dluhopisů teprve začínají. „Hluboké učení umělé inteligence umožňuje algoritmu překročit hranice úzce technických faktorů a časem se bude díky vestavěným mechanismům zpětné vazby pouze zlepšovat,“ vysvětlil Farkash.

„Nástroje budou schopny posoudit nejen statistické proměnné dluhopisů, jako je výnos a reálný výnos, ale i kvalitativní faktory, jako je fiskální politika současné vlády,“ pokračoval Farkash.

Evropská centrální banka: nabídka a poptávka po finančních aktivech může být systematicky narušována

Na dluhopisových trzích, stejně jako na akciových trzích, algoritmy a umělá inteligence znamenají menší volatilitu způsobenou lidskými chybami a vyšší rychlost obchodování, tvorby cen a arbitráže. Tato zvýšená rychlost a tok informací zefektivňují trhy a umožňují zabránit určitým druhům iracionálních aktivit.

Navzdory tomu algoritmy s sebou nesou svá vlastní rizika. Pokud mnoho firem používá pro své obchodní strategie algoritmy umělé inteligence od stejných poskytovatelů, pak všechny budou provádět stejné kroky současně. V určitých scénářích to může znamenat náhlé výkyvy na trhu na základě nových informací, což vytváří potenciál pro nové krachy a větší systémové zranitelnosti.

Vzhledem k tomu, Evropská centrální banka varoval, že „pokud by mnoho institucí používalo umělou inteligenci pro alokaci aktiv a spoléhalo se pouze na několik poskytovatelů umělé inteligence, […] pak by nabídka a poptávka po finančních aktivech mohla být systematicky narušována, což by vedlo k nákladným úpravám na trzích, které by poškodily jejich odolnost“. To je také před možností „Černá labuť události, které nejsou uvedeny v historických datech, se berou v úvahu.

Vyšší poptávka ze strany drobných investorů využívajících umělou inteligenci zvýší ceny dluhopisů a sníží náklady na půjčky, ale trhy se stanou citlivějšími.

Největší zásadní změnou je, že na trh s dluhopisy vstoupí více kupujících, což vládám zlevní půjčky. Tito noví kupující však budou používat algoritmické strategie, které jsou citlivější a rychlejší než tradiční obchodníci. To v konečném důsledku znamená, že trhy jsou hlubší a likvidnější, ale také citlivější a potenciálně agresivnější.

Zvýšený kapitál je z pohledu státu ryzím statkem. Vyšší poptávka ze strany drobných investorů povede k nárůstu cen dluhopisů a následně ke snížení nákladů na půjčky, což vládám umožní řídit stále napjatější rozpočty.

Větší arbitráž, kterou tyto techniky umožňují, se však může stát problémem i pro vlády. Zvýšená citlivost investorů řízených algoritmy znamená, že vlády budou muset více pracovat na tom, aby udržely své držitele dluhopisů a kupující spokojení, což omezí jejich svobodu v hospodářské politice. Debaty o nadměrné moci a vlivu obchodníků s dluhopisy na suverénní demokratickou vládu se v takovém scénáři jen zintenzivní.

Slabé stránky dat a zkreslení algoritmů budou vyžadovat lidský dohled

Větší likviditu, kterou algoritmické obchodování přináší, nevyhnutelně uvítají jak obchodníci, tak i vlády. Rizika volatility však bude nutné řídit lidským dohledem, stejně jako se umělá inteligence v jiných odvětvích kombinuje s lidským dohledem.

Dokud zpracování přirozeného jazyka nepřekoná neschopnost umělé inteligence činit kvalitativní a kontextové úsudky, bude obchodování s dluhopisy vyžadovat lidský dohled, aby se udrželo stabilní. Mezitím se trhy s dluhopisy budou těšit větší poptávce, ale také zvýšené citlivosti algoritmů. Vlády budou muset zohlednit reaktivnější trhy, nebezpečí náhlých algoritmických výkyvů a jakékoli zkreslení v těchto nástrojích z důvodu neúplných dat.

Sdílet tento článek: