Нийтэлсэн огноо: 2025-12-09
Шинэчилсэн огноо: 2025-12-11
AI (Хиймэл оюун ухаан) арилжааны талбарт зүгээр нэг онцлох үг биш болжээ. Квант судалгаа, хедж сангууд, робо-консультантууд болон жижиглэнгийн платформууд машин сургалтыг бүхий л үйл явцад ашиглаж байна, үүнд дохио үүсгэх, гүйцэтгэл болон эрсдэл хянах зэрэг орно.
Үүний зэрэгцээ хөрөнгө оруулагчид чатботуудаас аль хувьцааг худалдан авах тухай асууж, робо-консультантууд AI ашиглан үйлчлүүлэгчдийн 1 триллион доллароос илүү хөрөнгийг удирддаг болжээ.
Эдгээр байгууллагын хүчтэй үйл ажиллагаа болон жижиглэнгийн сонирхол хамтран AI арилжааг зах зээлд хэрхэн ажилладаг гол хэсэг болгосон нь тодорхой өөрчлөлт үүсгэж байна, энэхүү AI арилжаа нь одоо зах зээлийн үйл ажиллагааны салшгүй хэсэг болсон бөгөөд зүгээр нэг төслөөс илүү зүйл болсон.
AI арилжаа гэдэг нь ихэвчлэн машин сургалт эсвэл гүн сургалт зэрэг загваруудыг ашиглан өгөгдлөөс суралцаж, арилжаа болон хөрөнгө оруулалтын шийдвэр гаргахад туслах явдал юм.
Тогтмол дүрмүүдэд (жишээ нь, RSI < 30 бол худалдан авна) тулгуурлахын оронд AI загварууд өргөн өгөгдлийн багцуудыг шинжилж, хэв шинжүүдийг тодорхойлж, дохио, байрлалын хэмжээ эсвэл гүйцэтгэлийн шийдвэрийг үүсгэдэг.
Энэ нь илүү өргөн нэг чиг хандлагын хэсэг юм. Жишээ нь, Стэнфордын AI Индекс нь 2024 онд АНУ-д хувийн AI хөрөнгө оруулалт 109.1 тэрбум долларт хүрсэн бөгөөд дэлхийн 78% байгууллага 2024 онд AI ашиглаж байсан гэж мэдэгджээ, энэ нь 2023 оны 55%-тай харьцуулахад өсөлт юм.
Эндээс AI-тай арилжааг уламжлалт алгоритмын арилжаагаас ялгах нь тустай:
Классик алгоритмууд нь хүний хийсэн тогтмол дүрмүүдийг дагаж (VWAP/TWAP, энгийн статистик арбитраж, хэрэв-тийн логик).
AI алгоритмууд эдгээр дүрмүүдийг өгөгдлөөс суралцаж, шинэ өгөгдөл ирэх бүрт тэдгээрийг шинэчилдэг.
Хоёул автоматжуулсан боловч ялгаа нь AI нь хүний заавал зааж өгөөгүй хэв шинжүүдийг олж чадна. Гэвч энэ уян хатан байдал нь нэмэлт загварын эрсдэл болон ойлгомжгүй байдлыг дагуулдаг.
Алхам 1: Өгөгдөл ба Онцлог
AI арилжаа нь өгөгдлийн чанараас хамаарна. Ердийн оролтууд нь:
Зах зээлийн өгөгдөл: Үнийн мэдээлэл, хэмжээ, захиалгын дүүргэлт, таамагласан хэлбэлзэл.
Үндсэн ба макро: Ашиг, тэнцвэрт байдал, макро мэдээлэл.
Тусгай өгөгдөл: Мэдээ, нийгмийн хэвлэл мэдээлэл, хиймэл дагуулын зураг, кредит картын мэдээлэл, ачаа тээвэр.
Текст өгөгдөл: Корпорацийн баримт бичиг, санхүүгийн хурлууд, төв банкны илтгэлүүдийг байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP) ашиглан шинжилж байна.
Квантууд дараа нь онцлогүүдийг байгуулдаг: түүхий өгөгдлийг өөрчлөх (ашиг, тархалт, хэлбэлзэл, сэтгэл хөдлөл, зөрчилдөөн гэх мэт), эдгээр нь загварууд суралцаж чаддаг.
Алхам 2: Загвар Суралцах ба Арын Тест
Трейдингт хэрэглэгддэг AI аргачлалууд нь:
Хянасан сургалт: Ашиг, хэлбэлзэл эсвэл магадлал таамаглах (жишээ нь, маргаашийн өсөлт/бууралт).
Хянаагүй сургалт: Бүлэглэлийн системүүд, төстэй хувьцаануудыг бүлэглэх, зөрчилдөөн илрүүлэх.
Бэхжүүлсэн сургалт: Арилжааны эсвэл гүйцэтгэлийн бодлогыг "сайнаар шагнах" замаар суралцах.
Загварууд олон янзын нөхцөлд тест хийж, орчлонгийн хэт хөндлөнгийн эрсдлийг багасгах зорилгоор хатуу шалгалт хийдэг.
Алхам 3: Амьд Гүйцэтгэл ба Хяналт
Загвар тестийг амжилттай давсан бол амьд системд ашиглагдана:
Дохиог захиалга болон байрлалын хэмжээ болгон хөрвүүлдэг.
Захиалгуудыг ухаалаг гүйцэтгэлтэй алгоритмуудээр дамжуулдаг, ихэнхдээ AI тохируулагдсан байдаг.
Үнийн алдагдал, эрсдлийн хязгаар, загварын хазайлт зэрэгт бодит цагийн хяналт тавьдаг.
IOSCO, ESMA болон OECD зэрэг байгууллагууд AI-г гол стандартуудтай хослуулан санал болгосон бөгөөд томоохон компаниуд AI-ийг хамтарсан засаглал, загварын баримт бичиг, хүний баталгаа, алдагдлын унтраалга болон тогтмол үнэлгээтэй хослуулан ашигладаг.
| Арга | Төрөлжсөн хадгалах хугацаа | Ерөнхий өгөгдөл | Ердийн AI аргачлалууд | Төрөлжсөн хэрэглэгчид |
|---|---|---|---|---|
| Богино хугацааны дохионы загварууд | Хэдхэн секундын туршид өдөр хүртэл | Тик өгөгдөл, захиалгын ном, мэдээний гарчиг | Градиент нэмэгдүүлэх, гүн сүлжээ, NLP | Квант хедж сангууд, проп шопууд |
| Гүйцэтгэл ба ухаалаг захиалга чиглүүлэлт | Хэдэн минутын туршид хэдэн цаг хүртэл | Захиалгын ном, платформын микро бүтэц | Бэхжүүлсэн сургалт, bandit алгоритмууд | Банк, HFT компаниуд, том хөрөнгө оруулагчид |
| Зах зээл үүсгэх ба ликвидити нийлүүлэлт | Милли секундээс минут хүртэл | Лавлагаа, нөөц, хэлбэлзэл | Бэхжүүлсэн сургалт, магадлалын загварууд | HFT компаниуд, крипто зах зээлийн үүсгэгчид |
| Хөндлөн хөрөнгө ба макро байр суурь | Өдрүүдээс сар хүртэл | Макро өгөгдөл, үндсэн зүйлс, сэтгэл хөдлөл | Хянасан сургалт, бүлэглэлийн систем | Олон хөрөнгийн сангууд, төрийн сангууд |
| Опционы болон хэлбэлзлийн стратеги | Хэдэн цагийн турш сар хүртэл | Таамагласан хэлбэлзэл, бодит хэлбэлзэл, сэргэлт, урсгал | Шугаман бус бууруулалт, нейро сүлжээ | Вол даск, бүтэцтэй бүтээгдэхүүний даск |
| Робо-консультантууд ба портфолио | Сар, жилүүдийн турш | Хэрэглэгчийн өгөгдөл, ETF үнийн мэдээлэл, эрсдэлийн үзүүлэлтүүд | Портфолио оптимизаци ML хавсралтаар | Жижиглэнгийн платформууд, хөрөнгө оруулагч менежерүүд |
Робо-консультантууд нь AI-ийн харагдах нүүр болж, 2025 оны байдлаар алгоритм болон машин сургалт ашигладаг автоматжуулсан платформууд нь 1 триллион доллароос илүү хөрөнгийг удирддаг бөгөөд ихэвчлэн олон төрлийн ETF портфолио болон автомат жигдлэх, татварын алдагдлын тустай байдаг.
Хедж Сангууд болон Квант Шопууд
Хедж сангууд нь машин сургалтыг анх ашиглаж байсан. 2025 оны IG Prime судалгаагаар хедж сангуудын 86% нь одоо генератив AI хэрэгслийг судалгаа, өгөгдөл боловсруулах, контент үүсгэхэд ашигладаг бөгөөд үндсэн арилжааны стратегиуд нь зөвхөн AI-гийн жолоодлогоор хийгддэггүй ч хэрэглэдэг.
Хөрөнгө Оруулагчид, Банк, ЕС-ийн Сангууд
Европын Үнэт Цаасны болон Зах Зээлийн Зохицуулагч (ESMA) байгууллага нь сүүлийн үед ЕС-ийн хөрөнгө оруулалтын сангууд AI болон NLP-ийг хөрөнгө оруулалтын стратегиуд, эрсдэл хянах, журам мөрдөлтөд ашиглаж байгаа талаар мэдээлжээ.
Жижиглэнгийн Хөрөнгө Оруулагчид ба Робо-консультантууд
Жижиглэнгийн талбарт AI:
Робо-консультантууд
AI сэдэвтэй ETF
Чатботууд ба скрининг
2025 оны Reuters-ийн судалгаагаар жижиглэнгийн хөрөнгө оруулагчдын 10%-иас нэг нь AI хэрэгслийг хувьцаа сонгохдоо ашиглаж байна.
| Онцлог | Хүний үзэмжтэй худалдаачин | Дүрэмд суурилсан тоо хэмжээ | AI-д суурилсан хэмжигдэхүүн |
|---|---|---|---|
| Шийдвэр гаргах логик | Туршлага, зөн совин, өгүүлэмж | Тогтмол томъёо, дүрэм | Өгөгдлөөс суралцсан; цаг хугацааны явцад дасан зохицдог |
| Хурд ба масштаб | Анхаарлаар хязгаарлагддаг | Өндөр | Маш өндөр, олон хөрөнгө/өгөгдлийн багц |
| Ашигласан өгөгдөл | График, мэдээ, зарим үндсэн мэдээлэл | Зах зээл ба үндсэн өгөгдөл | Зах зээл, үндсэн ойлголт, дэд өгөгдөл, текст, заримдаа зураг |
| Ил тод байдал | Өндөр. Та "яагаад?" Гэж асууж болно. | Өндөр. Дүрмүүдийг баримтжуулсан | Ихэнхдээ бага байдаг - нарийн төвөгтэй загварууд нь тунгалаг байж болно |
| Ердийн хэрэглэгчид | Дурын ширээ, хувийн худалдаачид | Олон сан, банк, HFT | Сангийн сан, банк, робот зөвлөхүүд, илүү том платформууд |
| Хүч чадал | Уян хатан байдал, контекст, макро мэдрэмж | Сахилга баттай, шалгагдах боломжтой, өргөжүүлэх боломжтой | Загвар илрүүлэх, автоматжуулалт, хувийн тохиргоо |
| Сул тал | Хэвийн хандлага, ядрах, сэтгэл хөдлөл | Хатуу байж болно, хуулж авахад хялбар | Загварын эрсдэл, өгөгдлийн хазайлт, засаглал, тайлбарлах зардал |
Практикт хамгийн бат бөх ширээ нь хүний макро дүгнэлт, дүрэмд суурилсан эрсдэлийн хязгаар, хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд гэсэн гурвыг хослуулж, үнэ цэнийг нэмдэг.
Хурд ба Хэмжээ
Машинууд мянга мянган хэрэгслийг бодит цагт хянах чадвартай.
Хэв Шинж Илрүүлэлт
Загварууд нь энгийн хүчин зүйлсийг алдаж болохгүй харьцааг олж илрүүлдэг.
24/7 Хамрах хүрээ
Крипто болон дэлхийн фьючерсийн зах зээлд чухал.
Системийн Дисциплин
AI системүүд айж, FOMO-г хөөхгүй, уйдахгүй. Эрисдлийн дисциплин нь зөвхөн кодоос хамаарна, гэхдээ энэ нь тогтмол байна.
Хувь хүний нийцтэй байдал
Хөрөнгө оруулалтын удирдлага дахь AI нь робо-консультантуудыг зорилго, эрсдэлийн оноо, татварын нөхцөлтэй нийцүүлэн портфолиог тохируулж өгдөг.
Загварын Эрисдэл, Өгөгдлийн Хандлага болон Бодлогын Шилжилт
AI загварууд өнгөрсөн хугацаанаас суралцдаг. Хэрэв бодлого өөрчлөгдөвөл (шинэ бодлого, дайн эсвэл тахал гэх мэт), өнгөрсөн хэв шинжүүд эвдрэх боломжтой.
Зах Зээлийн Бүтцийн Эрисдэл ба Олон Улсын Тахиа
Хэрвээ олон сангууд ижил дохио болон загварыг ашиглавал, арилжаа хэтэрч, үнийн хэлбэлзэл нэмэгдэх болно.
Захиргааны Үйл Ажиллагаа ба "AI-Washing" Эрсдэл
Захиргааны байгууллагууд AI-гийн салбарт анхаарал хандуулж байна. AI хэрэглэж буй бүх бүтээгдэхүүнийг "AI" тэмдэглэгээтэй байх нь төдийгүй, тэдний үйл ажиллагаа нь үнэхээр юу хийдгийг шалгах хэрэгтэй.
Өнөөг хүртэл шударга хариулт: Заримдаа, тодорхой нөхцөлд, гэхдээ найдвартай биш.
Eurekahedge AI Hedge Fund Index 2009 оны 12-р сараас 2024 оны 7-р сар хүртэл жилийн байдлаар 9.8% орчим байсан бол S&P 500 мөн хугацаанд 13.7% байсан.
Өмнө нь хийсэн судалгаагаар ижил индекс 2011-2020 онд ойролцоогоор 115%, S&P 500-д 210%, MSCI World-д 133% өгөөжтэй байсан нь энгийн хөрөнгийн жишиг үзүүлэлтээс дахин хоцрогдсон байна.
Товчхондоо хиймэл оюун ухаан бол шидэт альфа машин биш харин хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь тодорхой ажлууд, ялангуяа хэв маягийг илрүүлэх, эрсдэлийг хянахад тусалж чадна. Гэсэн хэдий ч бусад идэвхтэй стратегитэй адил төлбөр, гүйлгээний зардал, зах зээлийн чимээ шуугиантай тулгарсаар байна.
AI Арилжаа нь Өндөр Хурдтай Арилжаанаас ялгаатай юу?
Үгүй, олон HFT компаниуд нь тогтмол дүрэмд суурилсан стратегиудыг ашиглаж байна.
Би AI-ийг хөрөнгө оруулалтынхаа бүртгэлд ашиглахын тулд код бичих шаардлагатай юу?
Үгүй, ихэнх жижиглэнгийн хэрэглэгчид робо-консультантууд, AI-ийн хэрэгсэлтэй брокерийн багажууд болон аналитик платформуудыг ашиглан AI-тэй хялбархан холбогдож чадна.
Би өөрийн шийдвэрийг AI багажуудаар орлуулж болох уу?
AI-г шийдвэрийн дэмжлэг болгон ашиглах хэрэгтэй, ойлголтыг орлуулахгүй. Мэдээллийг боловсруулах, эрсдлийг тодорхойлох, санаа өгүүлэхэд ашиглах, харин хүний удирдлагыг зорилго, эрсдлийн тэсвэрлэх чадвар, эцсийн шийдвэрүүд дээрээ хадгалах хэрэгтэй.
Төгсгөлд, AI арилжаа нь зах зээлд туршилтаас бодит үйл явц болж шилжсэн байна. Хедж сангууд, хөрөнгө оруулагчид, банкууд болон жижиглэнгийн платформууд машин сургалтыг судалгаа, гүйцэтгэл, портфолио хөгжүүлэхэд улам бүр ашиглаж байна.
Өнөөдөр AI-г зөвхөн үнэхээр үнэ цэнэ нэмэх газруудад ашиглах нь гол давуу тал болж байна. Энэ нь хүнд өөрийн удирдлагатай болон эрсдлийн хязгаарлалтад багтааж, алгоритм биш харин хүний удирдлагыг хэрэглэх хэрэгсэл юм.
Анхааруулга: Энэ материал нь зөвхөн ерөнхий мэдээллийн зорилгоор зориулагдсан бөгөөд санхүү, хөрөнгө оруулалт болон бусад зөвлөгөө өгөхөд зориулагдаагүй болно. Материалд өгөгдсөн ямар ч санал нь EBC эсвэл зохиогчийн зүгээс аливаа тодорхой хөрөнгө оруулалт, аюулгүй байдал, гүйлгээ, хөрөнгө оруулалтын стратеги нь тодорхой хүнд тохиромжтой гэсэн зөвлөмж биш юм.
