เอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของ JPMorgan เอาชนะพอร์ตโฟลิโอ 60/40 แบบดั้งเดิมได้จากการทดสอบย้อนหลังสองทศวรรษ ธนาคารฉลองความสำเร็จนี้ แต่เตือนนักลงทุนให้อย่าเชื่อผลลัพธ์มากเกินไป
การทดสอบตั้งคำถามว่า AI จะสามารถก้าวจากการเป็นผู้ช่วยนักวิเคราะห์ไปสู่การจัดสรรเงินทุนด้วยตัวเองได้หรือไม่ โดยในขณะเดียวกัน Jack Dorsey ก็สนับสนุนการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานกับเครื่องจักรในลักษณะนี้เช่นกัน
เอเจนต์ AI ของ JPMorgan ชนะพอร์ตโฟลิโอ 60/40 ได้อย่างไร
ทีมกลยุทธ์ข้ามสินทรัพย์ของ JPMorgan ได้สร้างเอเจนต์ AI แปดตัวที่ปรับเปลี่ยนระหว่างหุ้นและพันธบัตรตามสภาพแวดล้อม Thomas Salopek และทีมได้เผยแพร่ผลลัพธ์เมื่อวันที่ 9 กรกฎาคมใน หมายเหตุ ระบบนี้อ่านสถานการณ์เศรษฐกิจมหภาค 4 แบบที่ถูกกำหนดโดยการเติบโตและอัตราเงินเฟ้อ
มาตรฐานนี้ถือว่ามีเหตุผลและมีความหมาย เพราะรูปแบบ 60/40 เป็นโครงสร้างพื้นฐานของพอร์ตที่สมดุลมานานหลายสิบปี ในปี 2022 กลับเป็นปีที่แย่ที่สุดนับตั้งแต่ปี 1937 เมื่อหุ้นและพันธบัตรร่วงลงพร้อมกัน
เอเจนต์เหล่านี้เลือกถือหุ้นเมื่อการเติบโตดูแข็งแกร่ง และเลือกถือพันธบัตรเมื่อการเติบโตชะลอตัว ในการทดสอบย้อนหลัง 20 ปี เอเจนต์ที่ดีที่สุดสามารถให้ผลตอบแทนสูงกว่าพอร์ต 60/40 อยู่ 0.7 จุดเปอร์เซ็นต์ต่อปี
โดยสามารถทำได้ด้วยความผันผวนรายปีที่ต่ำลง 2.8% เอเจนต์ทั้งแปดตัวชนะบนพื้นฐานความเสี่ยงที่ปรับแล้ว โดยมีค่า Sharpe ratio อยู่ระหว่าง 0.74 ถึง 0.95 ขณะที่พอร์ตอยู่ที่ 0.61
เอเจนต์เหล่านี้ทำงานบนโมเดลสำเร็จรูปจาก OpenAI และ Anthropic แต่กลับสามารถเอาชนะโมเดลกำกับที่ JPMorgan พัฒนาขึ้นเอง สิ่งนี้จึงขยายขอบเขต การคาดการณ์ AI ล่าสุดของธนาคาร ไปสู่ความเสี่ยงที่มากขึ้น
เหตุใดกลยุทธ์นี้จึงสอดคล้องกับวิสัยทัศน์เน้นเอเจนต์ของ Dorsey
แนวทางนี้สะท้อนปรัชญาที่ Jack Dorsey กล่าวไว้ โดยซีอีโอ Block คนนี้ให้อิสระ AI agent ตัดสินใจเองแทนที่จะคอยสั่งการ
Dorsey ได้เดิมพันกับบริษัทของเขาในเรื่องนี้ โดย ปลดพนักงานไปกว่า 4,000 คน ที่ Block เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ และให้เครดิต AI ซึ่งคิดเป็นประมาณ 40% ของจำนวนพนักงานทั้งหมด ขณะที่เอเจนต์ของ JPMorgan ก็นำตรรกะเดียวกันนี้ไปใช้กับตลาด ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นที่มุ่งไปสู่ AI agents ควบคุมเงิน
คำเตือนที่ผู้เชี่ยวชาญควอนต์รู้ดี
JPMorgan ระบุอย่างชัดเจนเกี่ยวกับข้อจำกัดเพราะผลลัพธ์เหล่านี้มาจากการจำลองข้อมูลย้อนหลัง ไม่ใช่จากการซื้อขายจริง และธนาคารก็เตือนให้นักลงทุนอย่าตีความเกินจริง
Richard Bernstein ผู้เชี่ยวชาญควอนต์ในวอลล์สตรีท ย้ำชัดว่าส่วนใหญ่กลยุทธ์ใหม่ๆ มักไม่เคยเผยแพร่ผลทดสอบย้อนหลังที่ขาดทุนเลย
ประเด็นของเขาคือ อคติในการเผยแพร่ ผลลัพธ์จากโมเดล AI ที่มีความยืดหยุ่นสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลรบกวนในอดีตได้ แล้วก็ลดน้อยลงเมื่อเผชิญกับต้นทุนจริงและสภาวะตลาดที่ไม่เคยพบมาก่อน
JPMorgan ยังเตือนด้วยว่า การเทรด AI ที่แออัดอาจเพิ่มความเครียดในตลาด ซึ่งสอดคล้องกับ รอยร้าวที่กว้างขึ้นในการใช้จ่ายด้าน AI การทดสอบย้อนหลังได้ทำให้หลายกลยุทธ์ดูดีขึ้น ทั้งที่ภายหลังสะดุดลง คำถามที่แท้จริงคือ เหล่าเอเยนต์เหล่านี้จะอยู่รอดในตลาดจริงหรือไม่
