За месяц работы новой стратегии «Искусственный интеллект» в роботе-советнике мобильного приложения ВТБ Мои Инвестиции клиенты перевели под ее управление более 1,5 млрд руб. Сейчас он собирает портфели только из акций, поэтому новая стратегия доступна лишь клиентам с агрессивным инвестпрофилем. Сейчас это самая агрессивная и рискованная стратегия в роботе. В дальнейших планах ВТБ Капитал Инвестиции – развитие и совершенствование алгоритма, расширение возможностей его использования для формирования диверсифицированных портфелей с различными типами бумаг.
Задача алгоритма сейчас — найти стратегию и создать портфель с максимальной доходностью с учетом установленных ограничений: максимально возможного изменения стоимости, доли бумаги в портфеле и других. Алгоритм перебирает все возможные варианты стратегий и портфелей, чтобы найти самую высокую потенциальную доходность при минимальном риске. Для этого используются различные инструменты машинного обучения: линейные модели, глубокие нейронные сети и другие.
На расчеты моделей было потрачено около 1000 часов , проведено около 1000 их проверок и протестировано 22 алгоритма с различными параметрами. В том числе были проверены теории нобелевских лауреатов Гарри Марковица и Уильяма Шарпа: в условиях современных финансовых рынков эти стратегии приводили к фактически случайным рекомендациям при формировании портфелей. Текущий алгоритм показал самый лучший результат.
Так как комбинаций возможных стратегий и портфелей практически бесконечное количество, необходимо установить ограничения на поиск лучшего сочетания. Ограничения для алгоритма задают профессиональные управляющие ВТБ. Портфель создается только из самых ликвидных акций российских компаний на Московской бирже. Алгоритм пересматривает портфель минимум один раз в месяц.
Результат проверки алгоритма на исторических ценах показал его высокую эффективность: доходность портфеля, собранного искусственным интеллектом, составила 365 % с начала 2017 г. против роста индекса Мосбиржи на 192 %.
Для создания алгоритма была собрана специальная команда, в которую входят физики и математики, а также лучшие портфельные управляющие ВТБ Капитал Инвестиции.
В дальнейших планах ВТБ Капитал Инвестиции улучшение стратегии: сейчас ведется работа над внедрением новых технологий глубокого машинного обучения (deep learning) и тем, чтобы в будущем алгоритм учитывал новостной поток.
«ВТБ Капитал Инвестиции стремятся внедрять лучшие практики и занимаются самыми передовыми разработками. Пока во всем мире активно продолжается спор о том, превратится ли искусственный интеллект в преобладающий инструмент разработки финансовых стратегий, и смогут ли в дальнейшем с ним конкурировать трейдеры и управляющие фондов, мы уже активно работаем с такими алгоритмами и пытаемся использовать их для максимизации прибыли наших клиентов. Уровень доверия клиентов к новым технологиям – то, что за месяц они перевели 1 млрд под управление данной стратегии – говорит о том, что такие механизмы уже очень востребованы, и мы считаем, что в дальнейшем спрос на них будет только расти», – отметил Владимир Потапов, главный исполнительный директор ВТБ Капитал Инвестиции, старший вице-президент ВТБ, руководитель департамента брокерского обслуживания.
«ВТБ использует технологии на основе искусственного интеллекта в большинстве процессов. Еще один шаг в данном направлении – внедрение робота, который с применением алгоритмов искусственного интеллекта формирует оптимальные инвестиционные портфели на базе торгующихся на Московской бирже ценных бумаг. Специалисты ВТБ постоянно совершенствуют данное решение, путем тестирования самых современных подходов к анализу финансовых рынков, в том числе применяя глубокие нейронные сети для отбора финансовых инструментов. В рамках дальнейшего развития данного направления ВТБ планирует создание алгоритмов искусственного интеллекта для анализа на базе торгующихся на иностранных рынках ценных бумаг», – заявил заместитель президента – председателя правления ВТБ Вадим Кулик.
Источник:
Пресс-служба ВТБ (ПАО) в УрФО и Пермском крае www.vtb.ru
Генеральная лицензия Банка России №1000
