Ar yra kas nors bendro tarp dirbtinio intelekto ir turto valdymo? Ar matematiniai algoritmai gali „priimti sprendimus“ investuojant? Ar tikrai daktaro laipsnis atveria karjeros galimybes Londono Sityje? Apie tai kalbėjome su pirmojo ir vienintelio Baltijos šalyse algoritminės prekybos metodu veikiančio investicinio fondo „Algoritmic Trading Portfolio“ valdytoju dr. Aisčiu Raudžiu.

Per dvejus su puse veiklos metų fondas jau pritraukė 14,8 mln. JAV dolerių. Fondo ambicija – ateityje pritraukti 1 mlrd. JAV dolerių investicijų.

– Papasakokite apie savo studijas ir karjeros pradžią. Ar jau iš anksto žinojote, kuri sritis Jus traukia?

– Informacinių technologijų sritis domino mane nuo pat vaikystės. Programuoti pradėjau būdamas 11 metų. Mano pasirinkimui nemažai įtakos turėjo tėtis. Jis dirbo Matematikos ir informatikos institute, tad būdamas dvylikametis jau padėjau jam programuoti neuroninius tinklus. Tuomet dar nelabai gerai supratau, kas vyksta tarp kintamųjų, tačiau programuojant sudėliodavau, kaip viskas turi atrodyti.

Kai atėjo laikas rinktis studijas, natūralu, kad pasirinkau informatiką – Vilniaus universitete baigiau bakalauro, o Kauno technologijos universitete – magistro studijas. Beje, su pagyrimu. Vėliau Matematikos ir informatikos institute apsigyniau daktaro disertaciją dirbtinio intelekto srityje.

Nusprendžiau jėgas išbandyti užsienyje. Jungtinėje Karalystėje pradėjau dirbti tyrėju ir dėstytoju „London South Bank university” universitete, po to duomenų analitikos įmonėje. Vėliau perėjau į finansų sektorių – pradėjau dirbti turto valdymo kompanijoje „Deutche Asset Management“, ribotos rizikos fondus valdančiose bendrovėse „Societe Generale Alternative Investments“ ir „BNP Paribas“. Čia pirmą kartą ir susipažinau su algoritminės prekybos metodais. Karjerai finansų sektoriuje kelius išties atvėrė mokslų daktaro diplomas. Neturėdamas jo, tikrai būčiau sunkiai patekęs ten, kur norėjau, daktaro laipsnis užsienyje yra labai vertinamas. Jungtinėje Karalystėje praleidau 10 metų, nes darbas su duomenų sistemomis ir valdymu man buvo labai įdomus. Į Lietuvą grįžau 2009 metais jau žinodamas, kad kursiu algoritminės prekybos fondą.

– Kaip kilo mintis gilintis į dirbtinio intelekto sritį? Ar dirbtinio intelekto ir turto valdymo sritys turi bendrumų?

– Dirbtinis intelektas ir duomenys turi labai daug bendrumų. Dirbtinis intelektas apima kompiuterio sugebėjimą išmokti atrasti sąryšius tarp tam tikrų duomenų. Pavyzdžiui, žinodamas žmogaus ūgio ir svorio duomenis jis gali nustatyti, kad aukštesnis žmogus svers daugiau. Dirbtinio intelekto principus galima pritaikyti įvairiose srityse, taip pat ir turto valdyme. Tačiau finansų sektoriuje tai padaryti sudėtingiau dėl atsitiktinumų, taip vadinamo „triukšmo“. Įsitikinau, kad geriausia dirbtinį intelektą derinti su algoritmais. Pavyzdžiui, yra žinoma, kad, kai rinkos krenta, yra tendencija joms „atšokti“. Žinant tai, galima „paprašyti“ algoritmo išmokti, kiek turi nukristi rinkos ir kada jos atsistatys („atšoks“).

– Esate aktyvus mokslo srityje. Kokią mokslinę tiriamąja veiklą vykdote? Kokios sritys Jus dar domina?

– Nuo 2009 metų, kai grįžau iš Jungtinės Karalystės, Vilniaus universitete Matematikos ir informatikos fakultete dėstau savo sukurtą algoritminės prekybos pasaulio biržose kursą. Taip pat dalyvauju rengiant įvairius Lietuvos mokslų tarybos organizuojamus projektus, siekdamas gauti finansavimą moksliniams tyrimams. Jau du kartus esu gavęs finansavimą ir vadovavęs tyrimams „Skaitinis intelektas portfelio algoritmų kūrime finansinių sukrėtimų laikotarpiais“ ir „Likvidumo analizė siekiant sumažinti investavimo kaštus vertybinių popierių rinkose“ . Taip pat vadovauju doktorantūros studentų mokslo darbams. Taigi visa savo veikla siekiu skirtingais būdais vis toliau gilintis į tą pačią temą – didelės apimties duomenis, finansus, algoritminę prekybą. Norisi, kad mokslas ir akademinė veikla nevyktų tuščiai, kad nebūtų tiesiog gilinamasi į iškeltą teorinę problemą, kuri aplinkai išties nėra tokia svarbi.

– Ar jaučiate, jog ateityje algoritminės prekybos sritis bus išties perspektyvi, ar studentai aktyviai ja domisi?

– Pirmais metais susidomėjimas buvo išties didžiulis. Vėliau dalis, kurie tiksliai nežinojo, ko nori, atkrito. Dabar labai džiaugiuosi, kad kursą renkasi išties motyvuoti studentai. Mano tikslas – rasti ir užsiauginti sau būsimus darbuotojus. Šiuo metu jau trys buvę ir esami studentai dirbo ar dirba pas mane ir atlieka tyrimus.

– Daugeliui matematika ir algoritmai skamba kiek gąsdinančiai, tačiau algoritminis investavimas – pasaulyje plačiai taikoma praktika. Kas turi pasikeisti, kad tai nebaugintų, o keltų pasitikėjimą?

– Kaip ir visose naujose ar mažai žinomose srityse, reikia užsiimti švietėjiška veikla. Algoritminę prekybą pristatau ne tik studentams, bet ir verslininkams verslo pusryčių metu, šiemet skaitysiu pranešimą technologijų ir inovacijų konferencijoje „Login“. Esu surengęs 6 paskaitų algoritminės prekybos mokymus žurnalo „Investuok“ skaitytojams. Pasitikėjimui įgyti reikia laiko, o algoritmai pasitikėjimą pelno gerais investavimo rezultatais.

Algoritminis investavimas iš dalies panašus į klasikinį. Klasikiniu atveju analitikas randa investavimo galimybę, ją analizuoja, seka ir priima sprendimą investuoti. Algoritminės prekybos atveju analitikas šią analizę perteikia kompiuterine kalba, kad analizės ir investavimo veiksmas būtų atliktas automatiškai. Dėl šio techninio pranašumo atsiranda galimybė išbandyti prekybinę idėją istoriškai – panaudojus 10 metų duomenis galima sužinoti ir patikrinti, ar ši idėja galėjo būti pelninga.

Algoritmo veikimą galima pakartoti su daugeliu finansinių priemonių. Algoritmai realiu laiku vienu metu gali stebėti 20 tūkstančių ir daugiau skirtingų instrumentų (akcijų) ir radę tinkamą galimybę sparčiai priimti sprendimą investuoti. Investicijų portfelis yra sudaromas taip, kad vienam algoritmui per vieną dieną atnešus nuostolį, kiti algoritmai tą pačią dieną dalinai ar pilnai padengtų praradimą ir formuotų pelną. Žmogui atlikti tokius veiksmus būtų ypač sunku arba net neįmanoma fiziškai. Emocijų nebuvimas ir psichologinis stabilumas taip pat leidžia algoritmui pasiekti geresnių rezultatų negu žmogui.

– Kas sukūrė ir kuria ATP algoritmus, kurie yra naudojami investuojant?

– Šiuo metu turime apie 6 tūkstančius algoritmų, jų autoriai skirtingi. Pirmiausia gimsta algoritmo idėja. Tuomet patikrinama, ar esant tam tikroms sąlygoms siūloma tendencija vis pasikartoja ir kaip pasikartoja. Vėliau algoritmas testuojamas naudojant 10 metų istorinius duomenis. Žiūrima, ar jis pelningas, po to optimizuojami parametrai, siekiant padidinti pelningumą. Galiausiai algoritmai testuojami naudojant realaus laiko duomenis su netikra sąskaita. Jeigu visi šie žingsniai yra sėkmingi, algoritmas pradedamas naudoti.

Kai kurių algoritmų idėja gali būti ta pati, tačiau jų realizacija gali būti labai įvairi. Pavyzdžiui, yra tendencija, kad kai rinkos kyla, reikia pirkti, išlaikyti, o kai krenta – parduoti. Tai paprasta pasakyti žodžiu, tačiau kai visa tai reikia suprogramuoti – viskas tampa daug sudėtingiau. Kompiuteriui negali to tiesiog paliepti, kai yra tūkstančiai įvairių sąlygų, kuomet tos rinkos kyla. Taigi fondas naudoja tris pagrindinius investavimo principus: tendencijų sekimą (angl. trend following), rinkos bangų gaudymo (angl. mean reversion) ir sezoniškus pasikartojimų principus.

Geras algoritmas paprastai būna paprastas. Kuo sudėtingesnė schema tuo didesnė prisiderinimo prie istorinių duomenų rizika. Jau turint gerą idėją vieno algoritmo kūrimas ir tobulinimas vidutiniškai trunka apie savaitę. Dar savaitę reikia praleisti koeficientų kalibravimui. Geros idėjos suradimas yra pats sunkiausias momentas, tačiau dirbant jos kartais kyla spontaniškai.

– Lietuvoje vyrauja neigiamas ir iškreiptas požiūris į investicinius fondus. Kokios priežastys, Jūsų nuomone, tai lemia?

– Manau, kad tam didelę įtaką turėjo pasaulinė finansų krizė – iki jos požiūris į investavimą buvo pozityvesnis. Tačiau dabar finansų rinkose naudojami ir nauji metodai, tik Lietuvoje naujovės lėčiau skinasi kelią. Dažnas turi susidaręs nuomonę apie finansų pasaulį net gerai neįsigilinęs į situaciją. Tai tas pats, kaip žmogus iš gatvės mokytų chirurgą, kaip operuoti. Reikia laiko, kad situacija pasikeistų, reikia šviesti visuomenę apie investavimo būdus, kad žmonės žinotų ne tik apie galimybes investuoti kaupiant bankų indėliuose ar perkant nekilnojamą turtą.

– Kaip manote, kokia ateitis laukia alternatyvių investicinių fondų?

– Bendra alternatyvių investicinių fondų tendencija – išties gera. Finansų rinkas labiau išmanantys žmonės ima suvokti, kad investavimas – tai ne tik nekilnojamojo turto ar akcijų pirkimas. Tikiu, kad ateityje šios tendencijos keisis į dar geresnę pusę ir vis daugiau žmonių pradės domėtis galimybėmis investuoti ir uždirbti finansų rinkose.

Komentarai (7)