Удовлетворяет ли управление портфелем с помощью ИИ ожидания инвесторов в реальности?

В разгар ажиотажа вокруг искусственного интеллекта в сфере инвестиций показатели фондов, торгующихся на бирже (ETF), управляемых ИИ, вызывают настороженность. В то время как фонды, ориентированные на технологии и полупроводники, взлетают, внимание обращается на ETF, управляемые ИИ, которые, несмотря на обещание продвинутых алгоритмов и обработки данных, борются с тем, чтобы превзойти традиционные рыночные бенчмарки. Реальная история заключается в неудовлетворительных результатах этих фондов, что ставит под сомнение преобладающее нарратив о том, что ИИ готов революционизировать управление портфелем.

Трудности ETF, управляемых ИИ

Искусственный интеллект, провозглашенный как прорыв в инвестиционном ландшафте, сталкивается с реальностью, так как ETF, ориентированные на ИИ, отстают от традиционных аналогов. Доверие Invesco QQQ и ETF VanEck Semiconductor показали впечатляющий рост, подпитываемый технологическими гигантами, такими как Nvidia. В резком контрасте с этим ETF, использующие ИИ для формирования портфеля, даже с трех- или пятилетней историей, отстают от более широких рынков.

ETF акций, управляемых ИИ (AIEQ), управляющий активами на сумму 103,6 миллиона долларов, показал лишь рост на 6,5% с начала года и годовую доходность 4% за пять лет, не дотягивая до впечатляющих скачков, наблюдаемых в традиционных фондах. Генеральный директор EquBot, Чидха Кхатуа, объясняет подход фонда, использующего IBM Watson для анализа огромных наборов данных более чем для 6000 американских компаний. Однако результаты фонда, особенно по сравнению с S&P 500, показывают борьбу за соответствие хайпу вокруг ИИ.

Крупнейший игрок на арене ETF с ИИ, ETF SDPR S&P Kensho New Economies Composite (KOMP) с объемом активов 1,6 миллиарда долларов, также показывает результаты ниже ожиданий. С ничтожным ростом на 0,08% с начала года и снижением на 4,3% в годовом исчислении за три года возникают вопросы о жизнеспособности ИИ в формировании надежных портфелей.

Проблемы и заблуждения в инвестиционном ландшафте ИИ

Комсон Силапачай из Sage Advisory предполагает, что трудности фондов, ориентированных на ИИ, могут быть больше связаны с более широкими проблемами, с которыми сталкиваются активно управляемые подходы, а не с внутренними недостатками методологии ИИ. ETF, управляемый ИИ, следуя модели активного управления, опирается на исторические рыночные показатели для вероятностных прогнозов. Мэтт Бартолини из SPDR Americas Research подчеркивает, что для фондов с активным управлением, ориентированных на ИИ, еще рано говорить о зрелости, ссылаясь на необычный характер ETF New Economies, который не вписывается в традиционные категории стилей, капитализации или секторов.

Ожидания розничных инвесторов относительно фондов, управляемых ИИ, могут способствовать несоответствию между предвкушением и реальностью. Крис Беркель, инвестиционный советник и основатель AXIS Financial, указывает на распространенное заблуждение среди розничных инвесторов, которые ищут фонды, специализирующиеся исключительно на компаниях, создающих технологию ИИ. Беркель предостерегает от непонимания роли ИИ, подчеркивая, что это не хрустальный шар, а инструмент, который со временем улучшает свои результаты в соответствии с заданными целями.

Управление портфелем с помощью ИИ будет формировать инвестиционные стратегии

Несмотря на очевидный потенциал ИИ, сомнения относительно его способности последовательно превосходить традиционные рынки сохраняются. Чидха Кхатуа, генеральный директор EquBot, подчеркивает, что ИИ в случае AIEQ стремится дополнить S&P 500, а не заменить его. Недооценка ETF с ИИ по сравнению с S&P объясняется тем, что последний является индексом крупных компаний, который исторически превосходил индексы малых компаний.

Роль ИИ в методологии портфеля различается, как видно на примере фонда Merlyn.AI. Скотт Джудс, председатель и генеральный директор Merlyn.AI, уточняет, что их ИИ служит «декоративным элементом», а не вкладчиком в результаты. Адаптивная стратегия импульса использует генетические алгоритмы для противодействия предвзятости выбора задним числом, демонстрируя, что истинная ценность ИИ в формировании портфеля может выходить за рамки его прямого вклада в доходность.

По мере того как продолжаются дебаты об эффективности ИИ в управлении портфелем, взгляды на его будущее расходятся. В то время как Силапачай видит потенциал для улучшения отбора акций ИИ с течением времени, Бретт Мэннинг, старший аналитик рынка в Briefing.com, утверждает, что текущее использование ИИ поддерживает гипотезу эффективного рынка. Мэннинг утверждает, что неспособность ИИ выходить за рамки существующих моделей и воспринимать рыночную динамику иначе, помешает ему превзойти рынок.

Нарратив о том, что ИИ революционизирует управление портфелем, сталкивается с реальностью, поскольку ETF, управляемые ИИ, борются с неудовлетворительными результатами. По мере того как инвесторы ориентируются в меняющемся ландшафте ИИ в финансах, разговор смещается от обещаний ИИ к его практическому применению, побуждая к более тщательному изучению методологий и целей этих фондов.