De financiële dienstverlening heeft een transformatie doorgemaakt en algoritmen bepalen nu in grote mate investeringsbeslissingen. Als gevolg van deze trend hebben een toenemend aantal traditionele banken en financiële instellingen nieuwe diensten geïntroduceerd om deze opkomende financiële technologie te ondersteunen. Aangezien deze diensten blijven groeien, wordt aangenomen dat de financiering de singulariteit zal bereiken.

Financiële singulariteit volgt het concept van technologische singulariteit. Per definitie is technologische singulariteit de stand van zaken waarin computers in staat zijn tot recursieve zelfverbetering - of het programmeren van hun software zelf - sneller dan menselijke intelligentie. De verwachting van het concept is dat computers mensen zullen vervangen. In termen van financiën impliceert dit dat alle investeringsbeslissingen uiteindelijk beter kunnen worden overgelaten aan een computer gestuurd door algoritmen en economische theorie. Als dit waar zou zijn, zouden de markten efficiënte prijsstellingsschema's volgen en zouden beleggers rationele verwachtingen vertonen zoals gedicteerd door de neoklassieke economie. (Zie voor meer Basisbeginselen van algoritmische handel: concepten en voorbeelden .)

Financiële singulariteit

In de afgelopen vijf jaar heeft de financiële technologie een aanvulling op en in sommige gevallen grotendeels traditionele manieren van beleggen vervangen. De bedoeling van online vermogensbeheertools is om een ​​transparante en toegankelijke manier van beleggen te creëren, een praktijk die voorheen alleen beschikbaar was voor vermogende mensen. Met het toenemende gebruik en de beschikbaarheid van financiële technologie, zijn verschillende reeds lang bestaande financiële instellingen begonnen met het introduceren van hun eigen online diensten. Sommigen hiervan zijn The Goldman Sachs Group, Inc.'s (GS GSGoldman Sachs Group Inc243. 49-0.37% Created with Highstock 4. 2. 6 ) online kredietverlening, Citigroup Inc. 's (C CCitigroup Inc73. 80-0 34% Created with Highstock 4. 2. 6 ) Citicoin and Vanguard and The Charles Schwab Corporation's (SCHW SCHWCharles Schwab Corp44. 0. 38% Created with Highstock 4. 2. 6 ) online vermogensbeheerdiensten.

Gezien de huidige en toekomstige groei van financiële technologie, zullen volgens velen algoritmen binnenkort bepalen wat de marktresultaten stimuleert. De hypothetische financiële singulariteit is wat volgt. Met een schat aan big data kunnen algoritmen aangepaste investeringen voor marktdeelnemers creëren, waardoor een efficiëntere markt ontstaat.

Efficiënte markten

Waarschijnlijk heb je geleerd over efficiënte markttheorie in je vroege economische cursussen. De theorie stelt dat het voor een belegger niet mogelijk is om beter te presteren dan de markt als gevolg van rationele verwachtingen en perfecte informatie.(Zie voor meer Efficiënte markthypothese: is de beurzen efficiënt )

Je hebt misschien later geleerd of gezien dat dit gewoon niet het geval is. De legendarische belegger Warren Buffett heeft bijvoorbeeld miljarden dollars uit de markt gehaald. Als de theorie van de efficiënte markten waar zou zijn, zou er geen gelegenheid zijn om misbruik te maken van misprijzen op de markt, omdat de prijzen van activa alle beschikbare informatie zouden hebben weerspiegeld. Als machine learning ooit de strategie van de belegger zou kunnen aggregeren, dan zouden beleggers rationeel aannemen dat elke activaprijs de werkelijke verwachte waarde is van toekomstige winsten en kasstromen, evenals een weerspiegeling van marktfundamentals.

In een recent artikel betwist de beroemde econoom Robert Shiller de visie van financiële singulariteit. Hij wijst op echte beleggersreacties in het licht van nieuws en verhalen. Onder financiële singulariteit zouden beleggers niet gemotiveerd zijn om te zoeken naar onjuiste prijzen op de markt. Onze huidige omgeving ondersteunt een dergelijke notie niet: veel beleggers handelen op basis van ingevingen en bijgeloof, vooral wanneer markten beginnen te duiken.

Machinaal leren en economie

Financiën, kunstmatige intelligentie en de vele iteraties ervan zijn de meest geruchten over technologische ontwikkelingen sinds big data. De toepassing van AI op financiële markten heeft grotere gevolgen dan de algoritmen die momenteel worden gebruikt. Traditioneel volgen algoritmen uitvoerbare functies die worden geïnitieerd als aan vooraf gespecificeerde regels is voldaan. AI gaat nog een stap verder en kan evolutionaire algoritmen toepassen om te leren hoe markten reageren in verschillende omstandigheden. De modellen, gebaseerd op gegevensvolumes en met volledige simulaties van financiële markten, zijn ontwikkeld om te voorspellen hoe markten zich in de toekomst zullen gedragen.

Zowel economie als AI delen de constructie van rationaliteit. Zoals de geschiedenis dicteert, volgen echte markten niet rationeel gedrag. Om ervoor te zorgen dat AI efficiënt kan reageren op markten, moeten modellen zowel rationaliteit als irrationele omstandigheden omvatten.

De bottom line

Omdat de financiële dienstverlening nog steeds algoritmen en kunstmatige intelligentie omarmt, belooft het concept van financiële singulariteit een verre mogelijkheid van utopie op de financiële markten. Financiële singulariteit bouwt voort op technologische singulariteit, die een hypothetische toekomst vormt waarin computers de besluitvorming over menselijke intelligentie dicteren. Echter, vooralsnog leidt menselijk oordeel, of het nu goed of slecht is, tot investeringsbeslissingen, vaak na irrationeel of onvoorspelbaar gedrag.