Tekoäly rantautuu vauhdilla myös sijoitusmarkkinoille.
Tekoälyn hoitamat rahastot ovat yleistyneet nopeasti ja esimerkiksi AIEQ on IBM:n Watson-tekoälyn hoitama ETF-rahasto. Samoin FIM tarjoaa jo sijoittajilleen tekoälyrahastoja Suomessa.
Tekoälyrahasto on rahasto, jonka hoitajana toimii ihmisen sijasta tekoäly. Tekoälyrahastoa hoitava ohjelma pystyy analysoimaan yli miljoonaa markkinasignaalia ja yli 6000 yritykseen liittyvää uutisointia päivittäin, jonka pohjalta sijoituskohteet valitaan ja portfolio optimoidaan analysoidun datan keskeltä optimoimalla riski ja tuotto.
Tekoäly ei toimi tunteiden pohjalta. Se ei tunne ahneutta, huumaa tai pelkoa, mitkä ovat yleisimmät sijoittajan kokemat tunteet rahoitusmarkkinoilla. Yrityspoiminnassa ei tehdä inhimillisiä virheitä, eikä osakkeita myydä paniikissa pörssiromahduksen sattuessa. Samalla tavoin ”ylihypetetyt” osakkeet jäävät sivuun, mikäli osakkeet arvioidaan yliarvostetuiksi tai ne sisältävät hintaansa nähden liikaa riskiä.
Teoriassa tekoälyn tulisi oppia ja kehittyä ajan myötä. Tekoäly sijoitetaan rahoitusmarkkinoille, missä jatkuvasti dataa analysoimalla se oppii lisää toimintaympäristönsä liikkeistä. Todennäköisyys oikeiden valintojen tekemiseen kasvaa kohdattaessa virheisiin ja onnistumisiin johtaneita tekijöitä ja valintoja.
Videopelimaailmassa teoria on todistettu käytännössä. Strategiapelien tekoälypelaajia on rakennettu tarkkailemalla ja oppimalla maailman parhaimpia pelaajien liikkeitä tietyissä tilanteissa. Kun tekoäly on tarkkaillut miljoonia pelikertoja ja liikkeitä, sen on mahdollista kopioida samat liikkeet ja kehittää itseään paremmaksi omassa ympäristössään. Tekoäly voi myös kopioida itseään sadoille miljoonille palvelimille pelaamaan itseään vastaan oppiessaan myös itseltään.
Voisiko tekoäly oppia samalla tavalla kehittämään itseään myös sijoittamisessa? Teoriassahan tekoäly voi kopioida menestyneiden sijoittajien ”liikkeitä” kehittäessään strategiaansa. Tekoäly oppisi myös tekemistään virheistä ehkä jopa ihmistä paremmin.
Tekoälyä tulisi kuitenkin ajatella ennemmin hienostuneempana analyysin muotona. Tämä tarkoittaa, että vaikkakin suurimmassa osassa markkinatilanteista tekoäly pärjäisi ihan hyvin, odottamattomat tapahtumat osakemarkkinalla ovat edelleen mahdottomia ennustaa nykyisellä teknologialla. Lisäksi tekoäly käyttäisi todennäköisesti historiallista dataa päätöstensä pohjana, mikä ei tunnetusti ennusta tulevaisuutta järin hyvin.
Suurimmat kurssinousut ja kurssilaskut tapahtuvat yllättävistä tekijöistä: Negatiiviset tulosvaroitukset, poliittiset myllerrykset, fuusioilmoitukset ja jopa yritysten suoranainen valehtelu sijoittajaviestinnässään ovat mahdottomia ennustaa kenelle tahansa. Niiden odottamattoman luonteen vuoksi osakemarkkinat reagoivat odottamattomiin tapahtumiin poikkeuksellisen voimakkaasti. Ne ovat odottamattomia, koska informaatiota tapahtumien ennustamiseen ei ole aina olemassa.
Tekoälyrahastot tulevat kuitenkin mullistamaan rahastojen kulurakennetta paljon tehdessään portfolion optimoinnista kustannustehokkaampaa. Erinäiset Hedge-rahastot ovat käyttäneet tekoälyä toiminnassaan jo pitkään, mutta vasta hiljattain vaihtoehtoja on tuotu myös piensijoittajien ulottuville. Tekoälyn kehittymiseen ja ihmisen syrjäyttämiseen isossa mittakaavassa tulee kuitenkin todennäköisesti menemään vielä useita vuosia tai jopa vuosikymmeniä.
Arvaus on vakuuttavampi kun se on perusteltu matematiikalla ja data-analyysilla, mutta loppujen lopuksi se on edelleen pelkkä arvaus.
