פיננסים המכון לבעלי תפקידים בשוק ההון  |  קונגרס מנהלי השקעות ערך  |  הועידה השנתית של קרנות הגידור  |  

תאריך ושעה
 

 
 
מאמרים לפי נושאים
מצב השוק
השקעות  בינלאומיות
השקעות אלטרנטיביות
מכשירים פיננסיים ומט"ח
נדל"ן ושוק ההון
אתיקה וממשל תאגידי
השקעות ערך
פסיכולוגיה והשקעות
ניתוח פיננסי
 
 
 
 
 
תמונות מכנס אחרון
 
 
טופס הצטרפות לניוזלטר  חודשי
 


ערוץ פיננסים ב-
  שימוש באינטליגנציה מלאכותית להשקעות בשוק ההון

כתב: איתמר ניר, קרן ההשקעות EMIKA PARTNERS



מאז המצאת המחשב מנסים משקיעים לרתום את כוחו לטובת המסחר בשוק ההון. ואכן במשך השנים מי שהיה בחוד הטכנולוגיה השיג יתרון משמעותי על עמיתיו. מחשבים העניקו גישה רחבה יותר לאינפורמציה, העברת פקודות מהירה יותר וניתוח נתונים באלפית מן הזמן אשר נדרש קודם לכן. בשנים האחרונות אנו רואים שנעשה יותר ויותר שימוש במחשבים למסחר בתדירות גבוהה (High Frequency) ואף שימוש במחשבים לניתוח ידיעות וחדשות בזמן אמת על מנת להוציא פקודות קניה ומכירה.
במאמר זה ארחיב על זווית פחות מוכרת בקרב משקיעים - שימוש באלגוריתם גנטי לצורך למידת העבר וחיזוי העתיד. אלגוריתם גנטי הוא למעשה סוג של קוד המאפשר למחשב ללמוד נתונים ולהשתפר כל הזמן.
לפני התהליך הגנטי יש לקבוע כללי בסיס למערכת. במקרה זה, החלטנו לפעול בניירות מתוך מדד ה S&P500 בלבד והחלפת ניירות או Rebalance אחת לחודש בתחילת החודש. ישנם הגדרות טכניות נוספות כמו מינימום ניירות בתיקTurnover  , מקסימלי וכו' שקצרה היריעה מלהסביר את כולם.
בשלב הראשון, המתכנת יוצר את מאגר הגנים או במקרה שלנו מלמד את המחשב איך מחשבים מכפיל רווח, רמת מינוף של חברה, מרווח תפעולי (Operating Marginוגם איך מחשבים  RSI,MACD וכו'. לאחר מכן אומרים למחשב תבחר רנדומליות שני גנים כאלו (או יותר) ותבחר רנדומליות מה אתה רוצה לעשות איתםלדוגמא המחשב בחר שהוא רוצה לקנות חברות עם מכפיל רווח קטן מ 22 ומרווח תפעולי של פחות מ 30%. עכשיו יש לנו בעצם אסטרטגיית מסחר, המחשב ייקח את הנתונים שבקשנו ממנו ללמוד (במקרה שלנו כל נתוני חברות ה S&P בשנים 1992-2002) ) ויבדוק בתחילת כל חודש מי מהחברות במדד עומדת בקריטריונים שלו, את הניירות שעמדו בקריטריונים הוא יקנה בתחילת החודש וימכור בסוף החודש וכך הלאה למשך עשר שנים. את התהליך הזה עושה המחשב כ- 100,000 פעמים.
בסיום הריצה הראשונה או" הדור הראשון", המחשב לוקח את האסטרטגיות הכי מוצלחות ומערבב ביניהם - בעצם יוצר "ילדים" לדור הראשון, אותם ילדים קיבלו את התכונות של האסטרטגיות הכי מוצלחות,  בנוסף המחשב מבצע "מוטציות" רנדומאליות בילדים וכך מעשיר את הדור החדש באסטרטגיות רנדומליות חדשות. התהליך הזה חוזר על עצמו מספר רב ככל האפשר של דורות והמחשב שומר את האסטרטגיות המוצלחות ביותר בכל הדורות.
אחת הבעיות המרכזיות של אלגוריתם גנטי הוא התאמת יתר (Over Fitting) . בכדי לפתור בעיה זאת, בכל כמה דורות המחשב בודק האם האסטרטגיות הטובות ביותר עד כה מצליחות להגיע לתוצאות טובות גם על נתונים שהם לא חלק מקבוצת הלמידה. במקרה שלנו בכל כמה דורות נבדקו האסטרטגיות המוצלחות על נתונים מ 2002 – 2012 ורק אסטרטגיות שהוכיחו את עצמן על השנים האלו המשיכו להיות חלק ממאגר הגנים. כך למעשה נמנענו מאחת הבעיות המרכזיות של אלגוריתם גנטי שהיא התאמת יתר(Over Fitting) .
התהליך המתואר עד כה יוצר למעשה את הענף הראשון של יצירת האסטרטגיה, לאחר שהתהליך הגיע למיצוי נשמור את 50 האסטרטגיות הטובות וביותר ונתחיל את התהליך מחדש, נגיע לעוד 50 אסטרטגיות טובות ונתחיל מחדש וחוזר חלילה. לאחר שאספנו כ-1000 אסטרטגיות מוצלחות נפעיל את התהליך הגנטי עליהם ואז למעשה נקבל אסטרטגיה אחת סופית שהיא הטובה ביותר מבין כל האסטרטגיות הטובות שייצרנו.
אסטרטגיה זאת היא האסטרטגיה הטובה ביותר שניתן להרכיב ממאגר הגנים הראשוני שלנו, התהליך ארוך ומורכב ודורש כוח מחשב אדיר, תוצאות התהליך מרשימות ביותר האסטרטגיה שבנינו על נתונים מ 1992-2002 הצליחה להשיג תשואה של 366% בשנים 2002-2012 וזאת לעומת 99% של ה S&P עצמו.  האסטרטגיה עשתה זאת בתנודתיות נמוכה בהרבה מהמדד ובבטא של 0.29  בלבד. האסטרטגיה עברה את ביצועי המדד גם בשנים הטובות ביותר שלו 2003 ו 2009 וגם בשנים הגרועות ביותר שלו 2008 ו- 2011.
לסיכום שימוש באלגוריתם גנטי או אינטליגנציה מלאכותית, יכול ליצור אסטרטגיית מסחר המוכיחה את עצמה לאורך זמן במונחי תשואה לסיכון.  התוצאה של התהליך מוכיחה כי מקבלי ההחלטות בשוק- מנהלי קרנות, קופות גמל וכו' , מקבלים החלטות על פי אותם קריטריונים לאורך זמן וששינויים במחירי המניות הם לא רנדומליים אלא יכולים להיות מוסברים על ידי משתנים כלכליים או טכניים.

איתמר ניר, הינו בוגר MBA בהצטיינות מאוניברסיטת ת"א ומנהל את קרן ההשקעות EMIKA PARTNERS 
 
 
 
 
 Top
לייבסיטי - בניית אתרים