В разное время начинали действовать технологические решения, которые сильно влияли на то, что происходило на финансовом рынке. Так, в 1998 году хедж-фонд LCTM чуть не «уронил» финансовую систему США из-за ошибки в арбитражной сделке на преддефолтных облигациях Российской Федерации. Модель хедж-фонда, которую, между прочим, создавали два нобелевских лауреата, не предполагала объявления дефолта такой страной, как Россия. Но он тем не менее случился.
Когда мир еще был на пути к созданию искусственного интеллекта, возникло и другое технологическое решение, которое также наделало много шума. В 2010 году один трейдер спровоцировал «мгновенный обвал» на фондовом рынке США, использовав для этого спуфинг. Суть метода в том, что манипулятор для повышения или понижения стоимости акции определенной компании выводит через торговую программу крупную заявку на покупку или продажу. Таким образом он повышает или понижает цену бумаги, но на самом деле не проводит сделку, удаляя свою заявку до ее исполнения.
В общем, трейдеры придумали немало «умных» решений для улучшения результатов на рынке и упрощения своей работы. И пережили немало разочарований. Однако c развитием так называемых генеративных нейронных сетей (генеративная модель описывает, как генерируется набор данных с точки зрения вероятностной модели) эксперты вновь заговорили о том, что в ближайшем будущем нейронная сеть сможет дать адекватный прогноз по сделке на финансовом рынке.
Давайте попробуем разобраться, так ли это.
Всесилен ли ИИ
Может ли в настоящий момент или в ближайшем будущем нейронная сеть дать адекватный прогноз по сделке на финансовом рынке?
