Kunstig intelligens stormer ind på finansmarkederne

Almindelige privatinvestorer kaster sig over kunstig intelligens for at skabe gevinst på de finansielle markeder.

Før var teknologien forbeholdt de største og mest sofistikerede investeringsfonde og deres superrige kunder. Men nu kan helt normale mennesker i større og større udstrækning købe sig til råd fra modeller, som er trænet til at forudse markedernes bevægelser.

Men man skal ifølge eksperter ikke regne med, at det altid er en fordel.

»Det er overhovedet ikke en demokratisering af markedet. Bare fordi mange maskinlæringsværktøjer nu er tilgængelige, betyder det ikke, at vi alle sammen bare kan gå ud og tjene penge på aktiemarkedet. Sådan er det ikke,« siger Kristian Bondo Hansen, adjungeret professor i finansiering på Copenhagen Business School.

Markedet for såkaldt robotrådgivning, hvor investeringsrådgivning er automatiseret via algoritmer, som stadig oftere er drevet af kunstig intelligens, er steget kraftigt de seneste år.

Lanceringen af store sprogmodeller som ChatGPT sidste år har ifølge flere konsulenthuse og Nordnet sendt efterspørgslen efter disse ydelser i vejret.

Markedet for robotrådgivere ventes ifølge konsulenthuset Grand View Research derfor at vokse omtrent 30 pct. om året frem mod 2030.

»Mange har lige nu den opfattelse, at de ikke kan leve uden at have sådan nogle ting her. Vi er der, hvor tingene helt sikkert kommer til at gå vanvittigt stærkt,« siger Per Hansen, investeringsøkonom hos Nordnet.

Herhjemme har Nordnet siden januar tilbudt sine kunder at tegne abonnement på det danske firma AI Alpha Labs ydelser.

Nordnet forsøgte sig selv med rådgivning på baggrund af kunstig intelligens for et par år siden, men måtte pille systemet ned efter meget dårlige afkast.

AI Alpha Lab har nu brugt omkring tre år på at træne et nyt system med kunstig intelligens til at se mønstre i prisdata fra en lang række aktiebørser.

Med udgangspunkt i den såkaldte momentumstrategi, der prædiker, at kraftige kursstigninger ofte avler flere stigninger, udvælger systemet hver måned de aktier, som man mener vil give de bedste afkast.

Det danske selskab Softcapital er efter fire års udvikling også på trapperne med en række indeksfonde, Robofunds Skandi, der skal sælges til almindelige investorer.

Her sammensættes porteføljer bl.a. ved brug af kunstig intelligens, på en måde så man ifølge selskabet får et endnu bedre afkast til den ønskede risiko.

Både AI Alpha Lab og Softcapital hævder, at deres systemer har slået benchmark i deres respektive markeder i testdata, der strækker sig flere år tilbage.

Kunstig intelligens kan rigtig nok finde flere mønstre i prisdata og f.eks. analysere regnskaber hurtigere end tidligere teknologier, men der er stadig mange faldgruber, lyder advarslen fra Kristian Bondo Hansen fra CBS og Christian Borch, der på Københavns Universitet forsker i anvendelsen af kunstig intelligens i de finansielle markeder.

Sidstnævnte peger f.eks. på, at modellerne trænes på historiske data, eller på data der simuleres på baggrund af historiske begivenheder.

Derfor kan de få problemer, når der sker uventede ting, som ikke er i træningsdata, og især hvis omstændighederne i markedet ændrer sig – som f.eks. da inflationen sidste år steg til højder, der ikke er set siden i 1980’erne.

»Man kan gå grueligt galt i byen, hvis man bruger maskinlæring uden at forstå markedet. Mange modeller er ikke bedre end de data, de er trænet på,« siger Christian Borch.

»Mange selskaber har meget kompetente fysikere og dataanalytikere ansat, og alligevel klarer de sig ikke ret godt. De finansielle markeder er enormt komplekse.«

Mens nogle af de mest avancerede investeringsfonde har skabt store afkast med teknologien, har mange investeringsprodukter, der er tilgængelige for den private investor, ikke gjort det særlig godt.

Den ældste og mest kendte indeksfond i USA drevet af kunstig intelligens, AI Powered Equity ETF (AIEQ), har siden sommeren 2018 leveret et afkast på omtrent 20 pct. ifølge data fra Yahoo Finance. En indeksfond, der blindt skygger det toneangivende amerikanske indeks S&P 500, har leveret omtrent det tredobbelte i samme tidsrum.

AIEQ begyndte f.eks. at falde, mere end en måned før S&P vendte næsen nedad i slutningen af 2021.

I månederne efter udbruddet af krigen i Ukraine faldt den mere end det brede indeks og har i store træk også misset den optur, som har præget aktiemarkederne siden oktober sidste år.

»Det er svært at træne sine modeller op i at se skift i markedsregimer. Når sådanne skift sker, er det ikke sikkert, at modellerne drager de rette slutninger,« siger Kristian Bondo Hansen.