Finansnæringen har gått gjennom en transformasjon, og algoritmer dikterer nå investeringsbeslutninger. Etter denne trenden har et økende antall tradisjonelle banker og finansinstitusjoner innført nye tjenester for å støtte denne nye finansielle teknologien. Som disse tjenestene fortsetter å vokse, antas det at økonomien vil nå singulariteten.

Økonomisk singularitet følger begrepet teknologisk singularitet. Per definisjon er teknologisk singularitet tilstanden der datamaskiner kan rekursiv selvforbedring - eller programmerer programvaren av seg selv - raskere enn menneskelig intelligens. Konseptets forventning er at datamaskiner vil erstatte mennesker. Når det gjelder økonomi, innebærer dette at alle investeringsbeslutninger til slutt blir bedre igjen til en datamaskin styrt av algoritmer og økonomisk teori. Hvis dette skulle være tilfelle, ville markedene følge effektive prissettingsordninger og investorer ville vise rasjonelle forventninger som diktert av neoklassisk økonomi. (For mer, se Grunnleggende om algoritmisk handel: Konsepter og eksempler .)

Financial Singularity

I løpet av de siste fem årene har den finansielle teknologien blitt supplert og i noen tilfeller erstattet i stor grad tradisjonelle investeringsformer. Formålet med verktøy for nettbasert formueforvaltning er å skape et gjennomsiktig og tilgjengelig middel til å investere, en praksis som tidligere kun er tilgjengelig for velstående. Med den økende bruken og tilgjengeligheten av finansiell teknologi har flere langvarige finansinstitusjoner begynt å introdusere sine egne onlinetjenester. Noen av disse inkluderer The Goldman Sachs Group, Inc. (GS GSGoldman Sachs Group Inc243. 49-0. 37% Laget med Highstock 4. 2. 6 ) online utlån, Citigroup Inc. (C CCitigroup Inc73. 80-0. 34% Laget med Highstock 4. 2. 6 ) Citicoin og Vanguard og Charles Schwab Corporation (SCHW SCHWCharles Schwab Corp44. 65- 0. 38% Laget med Highstock 4. 2. 6 ) online wealth management-tjenester.

Gitt den nåværende og fremtidige veksten av finansiell teknologi, vil mange troalgoritmer snart definere hva som driver markedsutfall. Den hypotetiske økonomiske singulariteten er det som følger. Med et vell av store data kunne algoritmer skape tilpassede investeringer for markedsdeltakere, og skape et mer effektivt marked.

Effektive markeder

Det er sannsynlig at du lærte om effektiv markedsteori i dine tidligste økonomikurs. Teorien sier at det ikke er mulig for en investor å overgå markedet som følge av rasjonelle forventninger og perfekt informasjon.(For mer, se Effektiv markedshypotes: Er aksjemarkedet effektiv? )

Du har kanskje senere lært eller vitnet om at dette ikke er tilfelle. For eksempel har legendariske investorer Warren Buffett gjort tusenvis av dollar fra markedet. Hvis den effektive markedsteorien var troverdig, ville det ikke være anledning til å utnytte misprising i markedet fordi eiendomsprisene ville ha reflektert all tilgjengelig informasjon. Hvis maskinlæring noen gang kunne samle investorens strategi, ville investorene rasjonelt anta at hver aktivpris er den sanne forventede verdien av fremtidig fortjeneste og kontantstrømmer, samt en refleksjon av markedsgrunnlag.

I en nylig artikkel diskuterer den berømte økonomen Robert Shiller visjonen om økonomisk singularitet. Han peker på real-world investor reaksjoner i møte med nyheter og historier. Under finansiell singularitet ville investorene ikke ha noen motivasjon til å oppsøke markedets misprising. Vårt nåværende miljø støtter ikke et slikt begrep: mange investorer handler om hunches og overtro, spesielt når markeder begynner å stupe.

Maskinlæring og økonomi

Innenfor økonomi har kunstig intelligens og dens mange iterasjoner blitt den mest buzzed om teknologisk utvikling siden store data. AIs søknad innen finansmarkeder har større implikasjoner enn de algoritmer som for tiden er i bruk. Tradisjonelt følger algoritmer kjørbare funksjoner som påbegynnes når forhåndsdefinerte regler er oppfylt. AI tar dette et skritt videre og kan bruke evolusjonære algoritmer for å lære hvordan markeder reagerer under forskjellige forhold. Modellene, basert på datamengder og løpende fullstendige simuleringer av finansmarkeder, er utviklet for å forutsi hvordan markeder vil oppføre seg i fremtiden.

Både økonomi og AI deler konstruksjonen av rasjonalitet. Som historien dikterer, følger virkelige markeder ikke rasjonell oppførsel. For at AI skal kunne reagere effektivt på markeder, må modellene inneholde både rasjonalitet og irrasjonelle forhold.

Bunnlinjen

Som finansiell tjenesteyting fortsetter å omfavne algoritmer og kunstig intelligens, lover begrepet finansiell singularitet en ekstern mulighet for utopi på finansmarkedene. Økonomisk singularitet bygger på teknologisk singularitet, noe som innebærer en hypotetisk fremtid hvor datamaskiner dikterer beslutningstagning over menneskelig intelligens. Men for øyeblikket driver menneskelig vurdering, enten det er bra eller dårlig, investeringsbeslutninger, ofte etter irrasjonell eller uforutsigbar oppførsel.