JPMorgan tesztelte: mesterséges intelligencia kezelheti-e a befektetési portfóliókat?

A JPMorgan kutatócsapata nyolc mesterséges intelligencia ágensből álló rendszert fejlesztett az OpenAI és az Anthropic modelljei alapján, amelyeket négy különböző piaci forgatókönyv alatt teszteltek: ideális növekedési helyzet, reflációs periódus, stagfláció és kockázatkerülési szcenárió. A kétévtizedes visszatekintő szimulációban a legjobb rendszer 0,7 százalékponttal múlta felül az évente a klasszikus 60/40-es portfólióalokációt, miközben alacsonyabb volatilitást és jobb teljesítményt mutatott a bank saját szabályalapú modelljénél.

A JPMorgan azonban hangsúlyozza, hogy az eredmények történeti szimulációkon alapulnak, nem valós befektetéseken, és nem tekintendők az AI-portfóliókezelés felsőbbrendűségének bizonyítékaként. Az intézmény szerint a munka csupán egy első kísérlet a mesterséges intelligencia piaci rezsimek azonosítására való alkalmazásához.

A New York-i egyetem kutatása azonban figyelmeztet: ahogy egyre több befektető használ hasonló AI-modelleket, a versenyelőny gyorsan eltűnik. A nyereséges kereskedési jelek annál hamarabb veszítik el értéküket, minél több piaci szereplő alkalmazza az AI-t. A jelentés szerint »minden új AI-felhasználó rövidíti az összes kihasználható minta élettartamát«.

A szakértők további kockázatokra hívják fel a figyelmet: az AI-modellek szisztematikusan magasabb kockázatokat vállalhatnak a szándéknál, és sebezhetők a manipulált információkra. A JPMorgan stratégái kifejezetten arra figyelmeztetnek, hogy az »AI túlzottan magabiztos válaszait« nem szabad kritika nélkül elfogadni, és az ágensalapú mesterséges intelligenciát »gondosan megtervezett vagyonallokációs folyamatra kell alapozni, ahelyett, hogy naívan feltételeznénk, hogy az ágensek maguk a szaktudás forrása«.