A ascensão do fundo de hedge artificialmente inteligente.
A ascensão do fundo de hedge artificialmente inteligente.
Na semana passada, Ben Goertzel e sua empresa, a Aidyia, entregaram um fundo de hedge que faz todas as ações com inteligência artificial - nenhuma intervenção humana é necessária. & quot; Se todos nós morrermos & quot; diz Goertzel, um guru de longa data da AI e cientista-chefe da empresa, "continuaria negociando".
Ele quer dizer isso literalmente. Goertzel e outros humanos construíram o sistema, é claro, e eles continuarão a modificá-lo conforme necessário. Mas sua criação identifica e executa operações inteiramente por conta própria, utilizando múltiplas formas de IA, incluindo uma inspirada na evolução genética e outra baseada na lógica probabilística. Todos os dias, depois de analisar tudo, desde os preços e volumes de mercado até dados macroeconômicos e documentos contábeis corporativos, esses mecanismos de inteligência artificial fazem suas próprias previsões de mercado e, em seguida, & quot; vote & quot; no melhor curso de ação.
Se todos morrêssemos, continuaria a negociar.
Ben Goertzel, Aidyia.
Embora a Aidyia tenha sede em Hong Kong, esse sistema automatizado comercializa ações dos EUA e, no primeiro dia, de acordo com Goertzel, gerou um retorno de 2% sobre um grupo não divulgado de dinheiro. Isso não é exatamente impressionante ou estatisticamente relevante. Mas representa uma mudança notável no mundo das finanças. Apoiado por US $ 143 milhões em financiamento, a startup de São Francisco, a Sentient Technologies, tem negociado silenciosamente com um sistema semelhante desde o ano passado. Fundos de hedge centrados em dados como Two Sigma e Renaissance Technologies disseram que confiam na IA. E de acordo com relatos, dois outros - Bridgewater Associates e Point72 Asset Management, dirigidos pelos grandes nomes de Wall Street, Ray Dalio e Steven A. Cohen - estão indo na mesma direção.
Melhoria Automática.
Os fundos de hedge há muito tempo contam com computadores para ajudar a fazer negócios. De acordo com a empresa de pesquisa de mercado Preqin, cerca de 1.360 fundos hedge fazem a maioria de seus negócios com a ajuda de modelos de computador - cerca de 9% de todos os fundos - e gerenciam cerca de US $ 197 bilhões no total. Mas isso normalmente envolve cientistas de dados - ou "quantos" na linguagem de Wall Street - usando máquinas para construir grandes modelos estatísticos. Esses modelos são complexos, mas também são um pouco estáticos. À medida que o mercado muda, eles podem não funcionar tão bem quanto trabalharam no passado. E de acordo com a pesquisa de Preqin, o típico fundo sistemático não funciona tão bem quanto os fundos operados por gerentes humanos (veja o gráfico abaixo).
Nos últimos anos, no entanto, os fundos avançaram em direção ao verdadeiro aprendizado de máquina, em que sistemas artificialmente inteligentes podem analisar grandes quantidades de dados com rapidez e melhorar a si mesmos por meio dessa análise. A empresa de Nova York Rebellion Research, fundada pelo neto do Hall da Fama do beisebol Hank Greenberg, entre outros, conta com uma forma de aprendizado de máquina chamada redes bayesianas, usando um punhado de máquinas para prever tendências de mercado e identificar negócios específicos. Enquanto isso, roupas como Aidyia e Sentient estão apoiadas em IA que atravessa centenas ou até milhares de máquinas. Isso inclui técnicas como a computação evolucionária, que é inspirada pela genética, e o aprendizado profundo, uma tecnologia agora usada para reconhecer imagens, identificar palavras faladas e realizar outras tarefas dentro de empresas de Internet como o Google e a Microsoft.
A esperança é que tais sistemas possam reconhecer automaticamente as mudanças no mercado e se adaptarem de maneiras que os modelos quânticos possam. "Eles estão tentando ver as coisas antes que elas se desenvolvam" & quot; diz Ben Carlson, o autor de A riqueza do senso comum: por que a simplicidade supera a complexidade em qualquer plano de investimento, que passou uma década com um fundo de dotação que investiu em uma ampla gama de gerentes financeiros.
Este tipo de gestão de fundos dirigida por IA não deve ser confundido com negociação de alta frequência. Ele não está olhando para negócios de primeira linha ou de outra forma ganhar dinheiro com a velocidade de ação. Está procurando os melhores negócios a longo prazo - horas, dias, semanas e até meses no futuro. E mais ao ponto, máquinas - não humanos - estão escolhendo a estratégia.
Inteligência em evolução.
Embora a empresa não tenha comercializado abertamente seu fundo, o CEO da Sentient, Antoine Blondeau, diz que vem fazendo negócios oficiais desde o ano passado usando dinheiro de investidores privados (após um longo período de negociações de teste). De acordo com um relatório da Bloomberg, a empresa trabalhou com o negócio de fundos de hedge dentro do JP Morgan Chase no desenvolvimento de tecnologia de negociação de inteligência artificial, mas a Blondeau se recusa a discutir suas parcerias. Ele diz, no entanto, que seu fundo opera inteiramente através da inteligência artificial.
A ideia é fazer algo que nenhum outro ser humano - e nenhuma outra máquina - esteja fazendo.
O sistema permite que a empresa ajuste certas configurações de risco, diz o diretor de ciência Babak Hodjat, que fazia parte da equipe que construiu a Siri antes de a assistente digital ser adquirida pela Apple. Mas por outro lado, opera sem ajuda humana. & quot; Ele automaticamente cria uma estratégia e nos dá comandos & quot; Hodjat diz. & quot; Diz: & # x27; compre agora muito, com este instrumento, usando este tipo de ordem particular. & # x27; Também nos diz quando sair, reduzir a exposição e esse tipo de coisa.
De acordo com Hodjat, o sistema pega energia de computador não utilizada de "milhões". de processadores de computador dentro de centros de dados, cibercafés e centros de jogos de computador operados por várias empresas na Ásia e em outros lugares. Seu mecanismo de software, por sua vez, é baseado em computação evolucionária - a mesma técnica inspirada na genética que funciona no sistema da Aidyia.
Nos termos mais simples, isso significa que cria uma coleção grande e aleatória de operadores de estoque digital e testa seu desempenho em dados históricos de estoque. Depois de escolher os melhores artistas, ele usa seus "genes" para criar um novo conjunto de comerciantes superiores. E o processo se repete. Eventualmente, o sistema entra em um operador digital que pode operar com sucesso por conta própria. & quot; Ao longo de milhares de gerações, trilhões e trilhões de seres & # x27; & # x27; competir e prosperar ou morrer, & quot; Blondeau diz, & quot; e, eventualmente, você obtém uma população de comerciantes inteligentes que você pode realmente implantar. & Quot;
Investimento Profundo.
Embora a computação evolutiva conduza o sistema hoje, a Hodjat também vê promessas em algoritmos de aprendizado profundo - algoritmos que já se mostraram habilidosos em identificar imagens, reconhecer palavras faladas e até mesmo entender a maneira natural como os humanos falam. Assim como o aprendizado profundo pode identificar características específicas que aparecem em uma foto de um gato, ele explica que ele pode identificar características específicas de uma ação que pode gerar algum dinheiro.
Google Just Open Sourced TensorFlow, seu mecanismo de inteligência artificial.
Facebook Open Fontes Seu Hardware AI como ele corre Google.
Google fez um Chatbot que debate o significado da vida.
Goertzel - que também supervisiona a OpenCog Foundation, um esforço para construir uma estrutura de código aberto para inteligência artificial geral - discorda. Isto é em parte porque os algoritmos de aprendizagem profunda se tornaram uma mercadoria. & quot; Se todos estiverem usando algo, as previsões serão colocadas no mercado, & quot; ele diz. & quot; Você tem que estar fazendo algo estranho & quot; Ele também aponta que, embora a aprendizagem profunda seja adequada para analisar dados definidos por um conjunto muito particular de padrões, como fotos e palavras, esses tipos de padrões não aparecem necessariamente nos mercados financeiros. E se o fizerem, eles não são tão úteis - mais uma vez, porque qualquer um pode encontrá-los.
Para Hodjat, no entanto, a tarefa é melhorar a aprendizagem profunda de hoje. E isso pode envolver a combinação da tecnologia com a computação evolucionária. Como ele explica, você poderia usar a computação evolucionária para construir melhores algoritmos de aprendizagem profunda. Isso é chamado de neuroevolução. & quot; Você pode evoluir os pesos que operam no aluno profundo, & quot; Hodjat diz. "Mas você também pode evoluir a arquitetura do aprendiz profundo em si." A Microsoft e outros equipamentos já estão construindo sistemas de aprendizagem profunda por meio de uma espécie de seleção natural, embora possam não estar usando a computação evolucionária em si.
Preços em AI.
Quaisquer que sejam os métodos usados, alguns questionam se a IA pode realmente ter sucesso em Wall Street. Mesmo que um fundo atinja o sucesso com a IA, o risco é que os outros dupliquem o sistema e, assim, prejudiquem seu sucesso. Se uma grande parte do mercado se comporta da mesma maneira, muda o mercado. "Sou um pouco cético quanto ao fato de que a IA possa realmente descobrir isso", Carlson diz. & quot; Se alguém encontrar um truque que funcione, não apenas outros fundos o trancarão, mas outros investidores também investirão dinheiro. É realmente difícil imaginar uma situação em que ela não seja arbitrariamente descartada. & Quot;
Goertzel vê esse risco. É por isso que a Aidyia está usando não apenas computação evolucionária, mas uma ampla gama de tecnologias. E se os outros imitarem os métodos da empresa, ele adotará outros tipos de aprendizado de máquina. A ideia é fazer algo que nenhum outro ser humano - e nenhuma outra máquina - esteja fazendo. & quot; Finanças é um domínio em que você se beneficia não apenas por ser inteligente & quot; Goertzel diz, "mas de ser inteligente de uma maneira diferente dos outros".
Mais popular.
Bots russos pró-arma inundam o Twitter depois do tiroteio no parque.
Inside Hellish Two Years & # 8212; e Mark Zuckerberg & # 39; s Struggle to Fix It All.
O bloqueador de anúncios do Google Chrome já mudou a web.
Histórias patrocinadas.
Para tornar a inteligência artificial mais inteligente, os humanos realizam tarefas de baixa remuneração.
A tecnologia ética exigirá uma revolução de base.
Uma guerra comercial com a China poderia pegar tecnologia no fogo cruzado.
Cientistas de dados devem aderir a um juramento de Hipócrates?
Foto Algoritmos ID Homens Brancos Bem - Mulheres Negras, Não Tanto.
Mais negócios.
Copycat: Como o Facebook tentou esmagar o Snapchat.
O novo bloqueador de anúncios do Google já mudou a web.
As guerras Bike-Share esquentam com o último financiamento.
Este aplicativo permite que os Drivers manipulem os Passeios Uber e Lyft.
Facebook Financiou a maioria dos especialistas que examinaram o Messenger Kids.
Confie na Tech Withers no próprio quintal da indústria.
Nós recomendamos.
Todo mundo odeia o Vale do Silício, exceto seus imitadores.
O Autocomplete do Google ainda faz sugestões ruins.
Dentro dos dois anos que agitaram o Facebook - e o mundo.
O que aconteceu com Zuckerberg? Veja como nossa cobertura de março de 2018 foi criada.
O que o caso antitruste da Microsoft nos ensina sobre o Vale do Silício.
Receba nossa newsletter.
As maiores histórias da WIRED são entregues na sua caixa de entrada.
O uso deste site constitui aceitação do acordo de usuário (em vigor em 21/3/12) e política de privacidade (em vigor em 21/3/12). Política de link de afiliado. Seus direitos de privacidade na Califórnia. O material deste site não pode ser reproduzido, distribuído, transmitido, armazenado em cache ou de outra forma usado, exceto com a permissão prévia por escrito da Condé Nast.
Firma de segurança cibernética diz que grande fundo de hedge foi atacado.
Nota do Editor: A BAE Systems admitiu que "apresentou incorretamente" os fatos e circunstâncias que forneceu neste relatório após sua publicação. Por favor, veja este relatório de acompanhamento.
div> div. group> p: primeiro filho ">
Em um ataque audacioso e sofisticado, os cibercriminosos que atuaram no final de 2013 instalaram um programa de computador malicioso nos servidores de um grande fundo de hedge, prejudicando sua estratégia de negociação de alta velocidade e enviando informações sobre seus negócios para computadores remotos desconhecidos, informou a CNBC.
O ataque, que foi frustrado este ano por técnicos da Applied Intelligence da BAE Systems, não foi divulgado anteriormente. Representa um novo nível de intrusões contra algumas das empresas financeiras mais importantes do mundo.
A BAE Systems recusou-se a fornecer o nome do fundo de hedge, que era o cliente da BAE.
Os ataques cibernéticos contra grandes corporações, como a Target e a Neiman Marcus, dominaram as notícias nos últimos meses, mas nesses casos, os invasores geralmente buscam dados relativamente fáceis de explorar, como números de cartões de crédito.
No novo caso, os atacantes foram atrás do sistema de entrada de ordens comerciais do fundo de hedge, procurando interromper a estratégia de negociação do fundo e enviar detalhes dos negócios para fora da empresa.
Paul Henninger, diretor global de produtos da BAE Systems Applied Intelligence, disse que o hack representa um dos mais complexos que ele já viu em uma nova onda de ataques destinados a extrair informações de estratégia de negócios de empresas de vários setores.
A nova onda de ataques inclui outros assaltos a fundos de hedge aparentemente projetados para revelar suas estratégias de negociação, e implica a existência de cibercriminosos com conhecimento técnico para atacar redes de computadores altamente seguras e, ao mesmo tempo, a inteligência financeira e de mercado para replicar intrincadas estratégias de negociação de alta velocidade.
"É incrível", disse Henninger em uma entrevista na quarta-feira, em Londres. "O nível de sofisticação do negócio envolvido em oposição à sofisticação técnica envolvida era algo que não havíamos visto antes." Ele disse que os técnicos da BAE nas últimas semanas também detectaram um ataque cibernético que usava malware para assumir um sistema de subscrição de grandes seguradoras de propriedades e acidentes. Usando o sistema comprometido, os criminosos criaram apólices de seguro falsas e apresentaram queixas contra eles, disse ele.
O crime perfeito & # 039;
Henninger disse que esses ataques financeiros especializados em negócios podem representar "o crime perfeito", porque são extremamente difíceis de rastrear para obscurecer locais em todo o mundo, e porque as empresas podem relutar em ir à fiscalização. "Geralmente, as firmas demoram um pouco para se acostumar com a idéia de expor o que está, na verdade, a roupa suja para uma investigação da lei", disse Henninger. "Você pode imaginar o impacto potencialmente na confiança do investidor".
Ele disse que não sabe se o fundo de hedge informou os detalhes do ataque - que ele calculou custar à empresa milhões de dólares em apenas alguns meses - à SEC ou ao FBI.
Funcionários da SEC e do FBI se recusaram a comentar sobre este caso específico.
A combinação de conhecimento tecnológico e financeiro necessário para investigar tal crime, e a mistura de jurisdições globais sobrepostas possivelmente envolvidas, faria com que o fundo de hedge abrisse um desafio investigativo para qualquer órgão civil ou de aplicação da lei. Mas tanto a SEC quanto o FBI intensificaram esforços nos últimos meses para coordenar com vítimas de ataques cibernéticos complicados.
A Comissão de Valores Mobiliários (Securities and Exchange Commission) vem estimulando os fundos de hedge para reforçar a segurança cibernética, anunciando um esforço no início de 2014 para revisar as políticas de segurança. "Estaremos analisando as políticas de treinamento em TI, acesso a fornecedores e due diligence de fornecedores, e quais informações você tem sobre quaisquer fornecedores", disse Jane Jarcho, diretora associada nacional do programa de exames da SEC na época, segundo a Reuters. .
Da mesma forma, em fevereiro, o diretor do FBI, James Comey, disse em uma conferência sobre segurança cibernética em São Francisco que quer que empresas do setor privado forneçam informações ao FBI, mesmo quando não se sentirem à vontade para ir adiante. "Entendemos que você está relutante em relatar intrusões, seja porque está preocupado com o fato de o governo começar a vasculhar suas redes ou porque teme que sua reputação seja atingida no mercado", disse ele. Mas ele enfatizou que a cooperação é a única maneira de o FBI obter as informações que deseja. "Precisamos examinar padrões e comportamentos, determinar como eles operam e como melhor impedi-los. Devemos construir uma capacidade preditiva orientada pela inteligência."
Ido Phishing.
O recém-divulgado ataque a fundos de hedge começou no final de 2013, quando hackers enviaram um e-mail chamado "spear phishing" - uma mensagem aparentemente inócua que, quando aberta, inseria o malware nos servidores do fundo de hedge. Os e-mails de spear phishing apareceram como se fossem sobre o setor de mercado de capitais, a fim de tornar mais provável que os funcionários do fundo de hedge clicassem neles.
Os detalhes do ataque foram fornecidos pela BAE Systems e não foram verificáveis independentemente pela CNBC.
Nos meses após o envio do e-mail, analistas financeiros e gerentes de TI da empresa perceberam dois problemas que inicialmente não percebiam estar conectados. Inicialmente, a empresa percebeu que sua estratégia de negociação algorítmica - um sistema de negociação baseado em computador que dependia de negociações de alta velocidade - havia se tornado ineficaz. Após a investigação, os comerciantes descobriram um intervalo de tempo inesperado entre o momento em que estavam emitindo ordens de negociação e quando essas ordens foram executadas. Os atrasos que os invasores adicionaram ao software comercial variaram de centenas de microssegundos até os milissegundos de baixo dígito único. Os analistas da BAE concluíram que os atacantes estavam tentando criar pequenos atrasos nas centenas de microssegundos.
Ao mesmo tempo, a equipe de TI da empresa observou comportamento suspeito em sua rede de computadores - arquivos sendo movidos no sistema de maneiras que não poderiam ser explicadas pelas operações comerciais normais. Nesse ponto, a empresa trouxe a BAE Systems para analisar o problema de TI, disse Henninger.
Nas semanas subsequentes, a equipe descobriu que o malware havia sido programado para inserir um atraso aleatório no sistema de entrada de pedidos da empresa em apenas alguns milissegundos. O malware também registrou os detalhes desses pedidos. "Esse malware estava minando a eficácia dessa estratégia de negociação e estava expondo os detalhes dessa estratégia de negociação para alguém que pudesse facilmente copiar essa informação para fora da rede e replicá-la, negociar antes, negociar em torno dela, etc. ", disse Henninger.
Ele disse que os sistemas da BAE não sabem o que aconteceu com os dados de negociação depois de terem saído dos computadores dos fundos de hedge, mas que a explicação mais provável é que os intrusos conseguiram lucros significativos com operações próprias nos mercados financeiros.
Henninger disse que o malware representa um problema multimilionário para o fundo de hedge. "Isso não foi algo que foi uma questão menor para eles", disse ele. "Isso era algo que estava sendo revisado no nível do conselho desse fundo de hedge precisamente porque estava tendo um impacto significativo no desempenho do portfólio."
Divulgação pública de negociação ilícita baseada em informações hackeadas é extremamente rara.
Em 2010, no entanto, a SEC obteve um julgamento sumário contra um hacker de computador por informações privilegiadas. Nesse caso, o hacker, um cidadão ucraniano, invadiu os servidores de um serviço de relações com investidores que estava preparando um press release para a IMS Health Inc. Segundo a SEC, o hacker descobriu que a IMS Health estava se preparando para anunciar ganhos negativos - e executados várias opções de negócios que geraram US $ 287.346 em lucros. O réu foi condenado a pagar uma multa de cerca de US $ 580.000.
No comments:
Post a Comment