JPMorgan протестировал восемь ИИ-агентов для управления инвестиционным портфелем

JPMorgan Chase провёл эксперимент, в котором ИИ-агенты самостоятельно перераспределяли вложения между акциями и облигациями при разных рыночных условиях. Как сообщает t3n, исследователи создали восемь агентов на базе моделей OpenAI и Anthropic и протестировали их в четырёх рыночных сценариях: Goldilocks, Reflation, Stagflation и Risk-off.

Во время ретроспективного тестирования за период примерно в два десятилетия лучший агент показал результат на 0,7 процентного пункта в год выше по сравнению с классическим портфелем 60/40, где 60% средств вложены в акции, а 40% в облигации. Система также продемонстрировала более низкую волатильность и обошла модель рыночных режимов на основе правил, которую использует JPMorgan.

При этом в банке подчёркивают, что речь идёт именно об историческом моделировании, а не о реальных инвестициях. Поэтому результаты не стоит рассматривать как доказательство превосходства ИИ в управлении портфелями. В JPMorgan называют исследование первым шагом к созданию ИИ-системы для определения рыночных режимов.

В материале также упоминается исследование New York University. Его авторы считают, что преимущества подобных систем могут быстро сокращаться по мере массового внедрения ИИ в инвестиционной отрасли. По их мнению, распространение схожих моделей приводит к сближению инвестиционных стратегий. Кроме того, такие ИИ-системы могут быть уязвимы к манипулятивной информации и принимать более рискованные решения, чем предполагалось.