Negyven év kereskedési tapasztalata találkozik a mesterséges intelligenciával

10 perc olvasási idő

A modern kereskedésről szóló vitákban gyakran az embert és a gépet állítják egymással szembe, holott a valóságban három külön szereplőt kell megkülönböztetni. Az ember adja a stratégiát és vállalja a felelősséget, az Expert Advisor végrehajtja az előre meghatározott szabályokat, az AI layer pedig a szélesebb piaci kontextust értékeli. A rendszer csak akkor marad átlátható és tesztelhető, ha ezt a három feladatkört nem mossuk össze.

A kérdés, amit rosszul teszünk fel

Mi történik akkor, amikor több évtizednyi piaci tapasztalat találkozik a mesterséges intelligenciával?

A kérdés elsőre egyszerűnek tűnik, de gyakran már a megfogalmazása is félrevezető. Általában úgy képzeljük el a modern kereskedést, mintha két szereplő állna egymással szemben.

Az egyik oldalon ott van az ember, aki több ezer grafikont látott, és hosszú évek alatt megtanulta felismerni a piaci helyzetek finom különbségeit. Sokszor azt is észreveszi, amikor egy látszólag tökéletes lehetőség valójában csapda.

A másik oldalon ott van a gép, amely nem fárad el, nem fél, nem válik kapzsivá, és minden alkalommal ugyanazt a szabályt követi.

A valóság azonban ennél összetettebb. Nem két szereplő van, hanem három: az ember, az automatizált szabálymotor és a mesterséges intelligenciát használó kontextuális réteg. A legtöbb félreértés abból ered, hogy az utóbbi kettőt ugyanannak tekintjük.

Az ember a stratégia forrása

Negyven év piaci tapasztalata rendkívüli érték, mert ennyi idő alatt a kereskedő olyan helyzeteket tanul meg felismerni, amelyeket nehéz néhány egyszerű szabállyal vagy indikátorral leírni.

Látja, ha egy kitörés mögött nincs valódi lendület, és felismeri, amikor a piac hasonlóan viselkedik, mint egy korábbi fordulat előtt. Ezek a megfigyelések kívülről sokszor megérzésnek tűnnek, pedig nem misztikus képességről van szó.

A tapasztalat valójában több évtizednyi megfigyelés, siker, hiba és visszacsatolás sűrített eredménye. A kereskedő fejében számos apró jel, korábbi helyzet és piaci reakció egyetlen értékeléssé áll össze.

Ez a tudás azonban nem jelenti azt, hogy a végrehajtás is minden helyzetben hibátlan lesz.

Nem a tudás hiányzik

Ugyanaz az emberi elme, amely kiválóan felismeri a piaci mintázatokat, hajlamos a félelemre, a fáradtságra, a bizonytalanságra és a kapkodásra is.

A kereskedő pontosan tudhatja, mit ír elő a saját rendszere, mégis eltérhet tőle. Kihagyhat egy érvényes belépőt azért, mert az előző ügylet veszteséges volt, vagy távolabb húzhatja a stopot, mert még egy esélyt akar adni a pozíciónak.

Az is előfordulhat, hogy túl korán lezár egy nyereséges kötést, miközben a veszteséget a kelleténél tovább engedi futni. Egy rossz ügylet után akár nagyobb pozíciót is nyithat, mert gyorsan vissza akarja szerezni az elveszített pénzt.

Ezekben az esetekben nem a stratégiai tudás hiányzik, hanem a következetes végrehajtás sérül.

Az Expert Advisor nem intelligens

Itt lép be a második szereplő, az Expert Advisor, vagyis a kereskedési platformon futó automatizált szabálymotor.

Az Expert Advisor nem mesterséges intelligencia. Nem tanul, nem mérlegel, nincs véleménye a piacról, és nem értelmezi önállóan a gazdasági környezetet.

Pontosan azt teszi, amit előre beleprogramoztak. Ha teljesülnek a meghatározott feltételek, belép a piacra, kezeli a stopot, kiszámítja a pozícióméretet, majd lezárja az ügyletet, amikor életbe lép az exit szabály.

Nem fárad el, és hajnali háromkor sem dönt úgy, hogy ezúttal eltér a saját szabályaitól. Ez nem hiányosság, hanem az automatizáció legfontosabb tulajdonsága.

Az automatizáció erénye és kockázata

A szabálymotor legnagyobb előnye, hogy eltérés nélkül hajtja végre a kereskedő által meghatározott logikát. Folyamatosan figyeli a piacot, és ugyanazokat a feltételeket minden alkalommal azonos módon értékeli.

Ez jelentősen csökkentheti a félelemből, kapkodásból vagy túlzott magabiztosságból származó hibákat. A rendszer nem hagy ki egy érvényes jelzést azért, mert az előző kötés veszteséges volt, és nem növeli meg önkényesen a pozíció méretét.

Ugyanez a fegyelem azonban kockázatot is jelent. Egy Expert Advisor ugyanis egy rossz stratégiát is rendkívüli következetességgel hajt végre.

Az automatizáció tehát önmagában nem teszi jobbá a kereskedési logikát. Fegyelmet ad, de intelligenciát nem.

Az AI layer adja a hiányzó kontextust

A harmadik szereplő az AI layer, vagyis a mesterséges intelligenciát használó kontextuális réteg.

A mesterséges intelligencia ebben a rendszerben nem ott lép be, ahol a legtöbben várnák. Nem feltétlenül ő nyitja meg a pozíciót, és nem ő dönti el közvetlenül, hogy long vagy short kötés induljon.

A feladata az, hogy értelmezze azt a szélesebb piaci hátteret, amelyet a szabálymotor önmagában nem lát.

Egy hagyományos algoritmus például érzékeli, hogy az árfolyam hol helyezkedik el egy mozgóátlaghoz képest, mekkora a volatilitás, vagy milyen értéket mutat egy technikai indikátor.

Azt azonban nem feltétlenül tudja, hogy közben hogyan teljesít a dollár, mit mutat a nagy piaci szereplők pozicionáltsága, milyen adatközlés közeleg, vagy mennyire árazta már be a piac az adott várakozást.

Ezek nem egyszerű végrehajtási feltételek, hanem kontextuális információk.

Három eredmény, semmi több

Az AI layer több, egymástól független adatforrást állíthat össze egyetlen értékeléssé. Az eredmény lehet egy várható irány, egy nulla és tíz közötti megbízhatósági pontszám, valamint egy rövid indoklás.

A rendszer célja azonban nem az, hogy biztosan megjósolja a következő árfolyammozgást. Sokkal fontosabb, hogy felismerje és jelezze az egymásnak ellentmondó információkat.

Előfordulhat például, hogy a piaci pozicionáltság hosszabb ideje egy adott irányba épül, miközben egy frissen megjelent gazdasági adat éppen az ellenkező irányba mutat.

Egy egyszerű szabálymotor ezt az ellentmondást nem feltétlenül érzékeli. Az AI layer viszont képes lehet arra, hogy láthatóvá tegye.

A pontszám ezért nem kereskedési parancs, hanem szűrő.

Három szereplő, három felelősség

A hibrid kereskedési rendszer akkor marad átlátható, ha a három szereplő feladatát világosan elkülönítjük.

Az ember feladata

Az ember adja a stratégiai logikát, kiválasztja a kereskedett piacokat, meghatározza az elfogadható kockázatot, és ő viseli a végső felelősséget is.

Nem feltétlenül az ő feladata azonban a folyamatos piacfigyelés és a másodperc alatti végrehajtás.

Az Expert Advisor feladata

Az Expert Advisor végzi a szabályok technikai végrehajtását. Figyeli a belépési feltételeket, kezeli a pozíció méretét, alkalmazza a stopot, és lezárja az ügyletet, amikor teljesül az exit feltétel.

Nem tanul, nem értelmez, és nem alkot önálló véleményt.

Az AI layer feladata

Az AI layer a szélesebb piaci kontextust értékeli. Több adatforrást kapcsol össze, felismeri az ellentmondásokat, és kiegészítő információt ad a döntési rendszerhez.

Nem nyit és nem zár pozíciót. Az értékelése a rendszer egyik bemeneti eleme, nem pedig megkérdőjelezhetetlen utasítás.

A három szereplő működése a hírkereskedésben

A feladatmegosztás különösen jól látható egy fontos makrogazdasági adatközlés során.

Amikor megjelenik egy inflációs, foglalkoztatási vagy jegybanki adat, a piac akár másodpercek alatt is jelentős mozgást produkálhat.

Egy szabálymotor ilyenkor leginkább azt érzékeli, hogy az árfolyam hirtelen elmozdult. Azt azonban önmagában nem tudja, hogy ez az elmozdulás erősnek vagy gyengének számít-e a piaci várakozásokhoz képest.

A tapasztalt kereskedő képes lehet ezt megítélni, de csak akkor, ha már a közlés előtt felkészült. Ismernie kell az előző adatot, a piaci konszenzust, a dollár aktuális helyzetét, a korreláló instrumentumokat és azt is, hogy az adott várakozás mennyire épült már be az árfolyamba.

Az AI Market Playbook célja az Investrium hamarosan megjelenő alkalmazásában éppen ennek az előzetes kontextusnak a felépítése.

Kontextusépítés több információs szálból

A Playbook nem a gazdasági adat megjelenésének pillanatában kezd gondolkodni. Már jóval előtte összerakja a piaci képet.

Megvizsgálja, hogyan teljesít a dollár a többi vezető devizával szemben, mit mutatott az előző adatközlés, és hogyan reagált rá akkor a piac. Elemzi azt is, hogy a jelenlegi konszenzus milyen értéket vár, és ez a várakozás mennyire épült már be az árfolyamba.

Emellett figyelembe veszi a korreláló devizapárok és más kapcsolódó piacok mozgását is.

Ezek az információk külön-külön általában nyilvánosan elérhetők. Az érték abból származik, hogy a rendszer képes őket gyorsan, egységes logika szerint összerendezni.

Egy ember ugyanezt az elemzést el tudná végezni, de a közlés utáni első másodpercekben erre már nem lenne elegendő ideje.

Ugyanaz az adat nem mindig ugyanazt jelenti

Egy makrogazdasági adat értékelése nem merül ki abban, hogy jobb vagy rosszabb lett-e a vártnál.

Ugyanaz a szám teljesen eltérő piaci jelentéssel bírhat attól függően, hogy a befektetők mire számítottak, mennyire építették be előre az árfolyamba, és hogyan viselkednek közben a kapcsolódó piacok.

Egy látszólag kedvező adat sem feltétlenül jelent új vételi lehetőséget. Elképzelhető, hogy a piac már hetekkel korábban felkészült rá, az árfolyam jelentősen elmozdult, és a kedvező adat megjelenésekor már alig maradt új vevő.

Ebben a helyzetben az adat pozitív, de beárazott. Aki kizárólag a hírt látja, könnyen a mozgás végén léphet be.

Az Investrium megközelítésében ezért az értékelés ötfokozatú lehet: Strong Buy, Buy, Beárazva, Sell és Strong Sell.

A „Beárazva” nem egyszerű köztes kategória. Azt jelzi, hogy a hír önmagában ugyan egy irányba mutathat, de a piac jelentős része már korábban reagált rá.

Nem tudás, hanem idő kérdése

Miért nem lehet mindezt kézzel elvégezni?

Nem azért, mert az ember ne értené az összefüggéseket, hanem azért, mert a piac sok esetben gyorsabban reagál, mint amennyi idő alatt egy kereskedő több különböző adatforrást manuálisan össze tud hasonlítani.

Egy fontos közlés után akár hat vagy még több információs szálat kellene egyszerre értékelni, súlyozni és egymással összevetni. Emberi tempóban ez több percet is igénybe vehet, miközben a piac addigra gyakran már végrehajtotta a mozgás jelentős részét.

Az AI előnye ebben a helyzetben nem feltétlenül az, hogy jobb stratéga az embernél. Sokkal inkább az, hogy gyorsabban képes alkalmazni az előre meghatározott értékelési logikát.

A Playbook véleménye ráadásul már a közlés pillanatában rögzíthető, vagyis jóval azelőtt, hogy kiderülne, hogyan reagál a piac. Ez lehetővé teszi, hogy az eredményeket később objektíven ellenőrizzék.

A nyilvántartás így előre gyűjtött adatokon alapul, nem pedig utólag illesztett magyarázatokon.

Le tudja-e győzni az AI a negyven év tapasztalatát?

A kérdésre könnyű lenne megnyugtató választ adni, és azt mondani, hogy az emberi tapasztalat mindig pótolhatatlan marad.

Ez azonban nem biztos, hogy hosszú távon is igaz.

A mesterségesintelligencia-modellek gyorsan fejlődnek, és egyre rövidebb fejlesztési ciklusokban követik egymást. Semmi nem zárja ki, hogy idővel olyan összefüggéseket is felismerjenek, amelyek megértéséhez korábban egy kereskedőnek több évtizednyi tapasztalatra volt szüksége.

Ahol jelenleg valóban jelentős emberi előny mutatkozik, az a kreativitás, az új stratégiai gondolatok megalkotása és a korábban nem látott helyzetek értelmezése.

Ez az előny azonban nem feltétlenül természeti törvény. Lehet, hogy csak időelőny.

A helyes feladatmegosztás

A cél ezért nem az, hogy megnyugtassuk magunkat az ember örök pótolhatatlanságával. Sokkal hasznosabb olyan rendszereket építeni, amelyekben az emberi tapasztalat mérhető, tesztelhető és ellenőrizhető formát ölt.

Az ember adja a stratégiát és vállalja a felelősséget. A szabálymotor biztosítja a fegyelmezett végrehajtást, az AI layer pedig hozzáadja azt a piaci kontextust, amelyet a hagyományos automatizáció önmagában nem képes értelmezni.

A három szereplő összemosása veszélyes. Ha nem tudjuk pontosan, hogy melyik döntést az ember, melyiket a szabálymotor és melyik értékelést az AI adta, akkor könnyen egy átláthatatlan fekete dobozt kapunk.

Egy ilyen rendszerről utólag nehéz megállapítani, miért nyert vagy miért veszített.

Ha azonban a három feladatkört világosan elkülönítjük, akkor a működés elemezhető, mérhető és fejleszthető marad.

Záró gondolat

A mesterséges intelligencia és a kereskedési automatizáció nem ugyanaz. Az Expert Advisor szabályokat hajt végre, az AI layer kontextust értékel, az ember pedig megalkotja a stratégiát, felügyeli a működést és vállalja a felelősséget.

Ez a három szereplő együtt alkothat olyan rendszert, amely egyszerre fegyelmezett, gyors és átlátható.

A cél nem egy ismeretlen módon működő automata létrehozása, hanem az, hogy az emberi tapasztalat világos, tesztelhető és ellenőrizhető formában épüljön be a modern kereskedési rendszerbe.

---

Források:

• Várkuti Géza kereskedési automatizációról és mesterséges intelligenciáról készített prezentációja.