Nang bumagsak ang mga merkado, tulad ng nangyari sa crypto noong wakas ng Enero, kailangan ng mga kumpanya ng pondo ang lahat ng tulong na kaya nilang makamit upang gawin ang tamang mga desisyon nang mabilis. Walang kakaiba, kaya't marami ang pumapalakpakan sa AI, ang pinakabagong sandata sa arsenal, upang masuri at magmungkahi ng paraan upang mapawi ang mga pagkawala at kahit gumawa ng kita.
Nangangasiya lahat (96%) ng mga eksekutibo sa isang sinuri na grupo ng mga kumpaniya sa palitan na nangungunento magkaisa ng humigit-kumulang $14 trilyon sa mga ari-arian ay nagsabi na ang AI ay nagsisimulang maglaro ng mahalagang papel sa pangunahing proseso ng pamumuhunan, ayon sa nagawaan kamakailan lamang ng pananaliksik ng Nickel Digital Asset Management. Ngunit hindi ito sapat, ang isang kamay ng tao ay pa rin kailangan, ayon kay Anatoly Crachilov, co-founder at CEO ng kumpanya.
Ang AI ay nagpapalit ng quantitative trading tulad ng kung paano ito nagawa sa halos lahat ng iba pang industriya at human endeavor. Sa paglalagpas sa mga malalaking modelo ng wika (LLMs) na parang naging bahagi na ng araw-araw na buhay, mayroon din mga paraan ng machine learning at predictive AI na nag-aanalisa ng historical data upang mag-forecast kung ano ang susunod. Ang mga ito ay mahina, gayunpaman, sa pagkilala sa maliit na impormasyon na maaaring humantong sa maliit na konklusyon at mabuting paggawa ng desisyon.
"Isang napakahirap na merkado ito. Hindi ka ililigtas ng AI; hindi ito isang manliligtas," sabi ni Crachilov sa isang panayam.
Kahit ang pagbaba ng mga presyo ng crypto na sumakop sa merkado noong dulo ng nakaraang buwan, ang London-based Nickel, na nagpapatakbo ng isang platform ng multimanager na nagsasagawa ng mas marami sa 80 koponan, ay nananatiling positibo para sa taon. "Marahil isang tagumpay sa sarili niton," sabi ni Crachilov.
Ang cross-over sa pagitan ng crypto trading at AI ay naging pinaka-advanced na sa mga lugar tulad ng pamamahala ng panganib. Habang maaaring patuloy pa ring mahirap para sa AI na lumampas sa mga high-speed sniper bots na nakatutok sa pinakabagong mababang-likwididad na crypto token, halimbawa, isang sweet spot ay kung saan ang mga modelo ng sentiment at batay sa data ay maaaring matuto kung paano pamahalaan ang panganib.
Ang bawat manager na nakakabit sa Nickel ay gumagana sa loob ng isang maayos na nakatakda na framework ng panganib na kabilang ang mga limitasyon ng maximum drawdown sa panahon ng pagtaas ng volatility. Kung minsan kailangan ng tao na interbensyon at isang "old school" na paraan, ayon kay Crachilov, sa halip na umasa sa data-driven, machine-learned automation.
"Sa kaso ng merkado na papasok sa krisis, tulad ng nangyari sa ilang pagkakataon sa kamakailan, minsan kailangan mong ipakita ang disiplina at i-stop ang mga manager na naglabag [sa limitasyon ng maximum drawdown], kahit na ang AI ang nagmamaneho ng kanilang diskarte o hindi," sabi ni Crachilov. "Sa huli, mayroon tayong hard stop kung gaano karaming sakit ang papayagan natin sa portfolio."
Ang mga katanungan tungkol sa kung gaano karaming ambag ng tao ang dapat mayroon sa mga diskarte sa kalakalan na pinangangasiwaan ng AI, o ang paraan kung paano isasagawa ng tao ang override, ay masyadong teknikal at may kahalagahan para sa nangungunang antas ng survey ni Nickel sa mga manager, ayon kay Crachilov.
Naniniwala siya na nagtataglay ng "militar-style operation" ang Nickel kung saan isang mayaman sa impormasyon ay nagsisigla ng higit sa 100 milyon puntos ng data mula sa batayang libro bawat 24 oras. "Ang bahaging ito ay napakalaking impormasyon, ngunit pa rin nangangailangan ng partisipasyon ng tao. At pa rin kami ay nasa usapang may mga manager, kahit sa gitna ng gabi," ani si Crachilov.
Ayon kay Crachilov, ang natural na pag-unlad patungo sa ganap na awtomatiko ay paunlagan pa ring dapat isaalang-alang ang posibilidad ng mga mali o hindi kumpletong data feeds mula sa mga lugar tulad ng crypto exchanges.
Halimbawa, ang isang tao ay makikilala na ang data na nagpapakita ng isang tiyak na posisyon ay down 100% ay marahil ay resulta ng isang bagay na mali sa isang data feed, sabi niya. Ngunit ang isang awtomatikong sistema ng AI ay maaaring mekanikal na isakatuparan ang isang limitasyon kahit hindi ito kailangan.
"Kailangan mo ng isang overlay ng tao. Ang buong ekosistema ng crypto ay pa rin medyo mapagbanta. At ilan sa mga palitan ay maaaring magkaroon ng timeout ng 15 minuto, o makita ang maliing data, o lumikha ng mga bahagi ng masamang data, na maaaring walang sinasadyang pilitin ang sistema na isara ang ilan sa mga manager nang walang mabuting dahilan," sabi ni Crachilov.
Nangangatwiran ito sa kumpanya's risk-management philosophy, na alisin ang isang solong punto ng pagkabigo mula sa anumang punto sa proseso, ayon kay Charles Adams, head of investor relations ng Nickel.
"Sa kaso kung mayroon isang autonomous agent na nagsisiguro sa buong portfolio, sabihin nating mayroon isang problema dito, ang mga panganib ay maaaring potensiyal na kakaunti," sabi niya. "Ang buong punto ay mayroon tayong napakalaking diversified fund na naka-split sa iba't ibang 80 managers ngayon sa daan-daang, kung hindi libu-libong sub account sa mga exchange, at ang pagtanggal ng isang punto ng pagkabigo ay napakahalaga para sa amin."