Hindi tagapagligtas ang AI kapag nagiging mahirap ang mga Markets ... pero makakatulong ito, sabi ng pinuno ng Nickel Digital

Kapag naging mahirap ang mga Markets , tulad ng nangyari sa Crypto noong katapusan ng Enero, kailangan ng mga kumpanya ng pamumuhunan ang lahat ng tulong na makukuha nila upang makagawa ng mga tamang desisyon nang mabilis. Kaya naman, hindi nakakagulat na marami ang bumabaling sa AI, ang pinakamakinang na bagong sandata sa arsenal, upang suriin at magmungkahi ng mga paraan upang mabawasan ang mga pagkalugi at maging ang kumita.

Halos lahat (96%) ng mga ehekutibo sa isang sinurbey na grupo ng mga trading firm na sama-samang namamahala ng humigit-kumulang $14 trilyon na mga asset ay nagsabing ang AI ay gumaganap na ng isang malaking papel sa mga CORE proseso ng pamumuhunan, ayon sa pananaliksik na isinagawa kamakailan ng Nickel Digital Asset Management. Ngunit hindi pa ito sapat, kailangan pa rin ng kamay ng Human , sabi ni Anatoly Crachilov, founding partner at CEO ng kompanya.

Binabago ng AI ang quantitative trading tulad ng halos lahat ng iba pang industriya at pagsisikap ng Human . Higit pa sa mga large language model (LLM) na tila laganap na sa pang-araw-araw na buhay, mayroon ding machine learning at predictive AI approach na nagsusuri ng makasaysayang datos upang mahulaan ang susunod na mangyayari. Gayunpaman, mahina ang mga ito sa pagtukoy ng maling impormasyon na maaaring humantong sa mga maling konklusyon at mahinang paggawa ng desisyon.

"Napakahirap ng merkado. Hindi ka ililigtas ng AI; hindi ito isang tagapagligtas," sabi ni Crachilov sa isang panayam.

Sa kabila ng pagbaba ng Crypto Prices na bumalot sa merkado sa katapusan ng nakaraang buwan, ang Nickel, na nakabase sa London, na nagpapatakbo ng isang multimanager platform na naglalaan sa mahigit 80 koponan, ay nananatiling positibo para sa taon. "Marahil ay isang tagumpay sa sarili nitong karapatan," sabi ni Crachilov.

Ang pagsasama-sama ng Crypto trading at AI ay nagiging mas advanced sa mga larangan tulad ng risk management. Bagama't maaaring nahihirapan pa rin ang AI na malampasan ang mga high-speed sniper bot na nagta-target sa mga pinakabagong low-liquidity Crypto token, halimbawa, isang matamis na lugar dito Learn ng mga modelong batay sa sentimento at datos kung paano pamahalaan ang panganib.

Ang bawat manager na naka-attach sa Nickel ay nagpapatakbo sa loob ng isang mahusay na natukoy na balangkas ng panganib na kinabibilangan ng pinakamataas na limitasyon sa drawdown sa mga oras ng pagtaas ng pabagu-bagong halaga. Minsan kailangan ang interbensyon ng Human at isang "lumang paraan" na diskarte, paliwanag ni Crachilov, kumpara sa pag-asa sa data-driven, machine-learned automation.

"Kung ang merkado ay mapunta sa kagipitan, tulad ng nangyari sa ilang pagkakataon kamakailan lamang, kung minsan kailangan mong maging disiplinado at pigilan ang mga tagapamahala na lumalabag sa mga limitasyon ng [max drawdown], AI man ang nagpapatakbo ng kanilang diskarte o hindi," sabi ni Crachilov. "Sa huli, mayroong mahirap na pagpigil kung gaano kalaking paghihirap ang papayagan natin sa portfolio."

Ang mga tanong tungkol sa kung gaano kalaki ang dapat na pakikilahok ng Human sa mga estratehiya sa pangangalakal na pinapagana ng AI, o ang paraan kung paano nati-trigger ang isang Human override, ay masyadong teknikal at detalyado para sa medyo mataas na antas na survey ng Nickel sa mga tagapamahala, sabi ni Crachilov.

Aniya, ang Nickel ay nagpapatakbo ng "isang operasyong istilo-militar," kung saan ang isang masaganang FLOW ng datos ay nangongolekta ng mahigit 100 milyong punto ng datos mula sa pinagbabatayang aklat bawat 24 oras. "Bagama't ang bahaging ito ay lubos na may kaalaman, nangangailangan pa rin ito ng pakikilahok ng Human . At nakikipag-usap pa rin kami sa mga tagapamahala, kahit na sa kalagitnaan ng gabi," sabi ni Crachilov.

Ayon kay Crachilov, ang natural na ebolusyon tungo sa pagiging ganap na awtomatiko ay kailangan pa ring isaalang-alang ang posibilidad ng mga mali o hindi kumpletong data feed mula sa mga lugar tulad ng mga Crypto exchange.

Halimbawa, aniya, mapagtatanto ng isang Human na ang datos na nagpapahiwatig na ang isang partikular na posisyon ay bumaba ng 100% ay malamang na resulta ng isang problema sa data feed. Ngunit ang isang automated AI system ay maaaring mekanikal na magpatupad ng limitasyon kahit T ito kinakailangan.

"Kailangan mo ng Human overlay. Ang buong Crypto ecosystem ay napaka-babasagin pa rin. At ang ilan sa mga exchange ay maaaring mag-timeout nang 15 minuto, o makakita ng maling data, o makagawa ng mga patch ng masamang data, na maaaring hindi sinasadyang pilitin ang system na isara ang ilan sa mga manager nang walang magandang dahilan," sabi ni Crachilov.

Talagang bumabalik ito sa pilosopiya ng kompanya sa pamamahala ng peligro, na siyang mag-alis ng isang punto ng pagkabigo mula sa anumang punto ng proseso, sabi ng pinuno ng relasyon sa mamumuhunan ng Nickel na si Charles Adams.

"Kung mayroong ONE autonomous agent na nagmomonitor sa buong portfolio, sabihin na nating may mali dito, ang mga panganib ay maaaring maging lubhang kapaha-pahamak," aniya. "Ang buong punto ay mayroon tayong napaka-diversified na pondo na hinati sa mahigit 80 managers ngayon sa daan-daan, kung hindi man libu-libong sub account sa mga exchange, at ang pag-alis ng nag-iisang punto ng pagkabigo ay napakahalaga sa amin."