Mesterséges intelligenciát használó algoritmikus kereskedés alkalmazhatósági vizsgálata
A pénzügyi szektorban algoritmikus kereskedésnek számít minden olyan kereskedési mód, ahol a megbízás paramétereinek (időzítés, ár, mennyiség) meghatározását, valamint a megbízás kezelését egy számítógépes algoritmus végzi, korlátozott emberi beavatkozással vagy emberi beavatkozás nélkül.
A szakirodalomban mély megerősítéses tanulást alkalmazó fejlesztésekkel már bizonyították a gépi kereskedő algoritmusok létjogosultságát a portfóliók kezelésében. Jelen kutatás egyik célja, hogy hogyan lehet minél robusztusabb megerősítéses tanuló modellt készíteni, amely képes változó kockázatvállalási hajlandóságú kereskedést szimulálni a piac dinamikájához igazodva a portfólió értékének maximalizálása és a kockázat, illetve egyéb negatív következmények minimalizálása mellett.
A dolgozat a megerősítéses tanulás pénzügyi alkalmazásának rövid elméleti áttekintésével kezdődik, kiemelt figyelmet fordítva az egyes algoritmusok, modellek gyakorlati előnyeire és hátrányaira. Ezt követően bemutatásra kerül egy újonnan fejlesztett kereskedő modell a szimulációs részvénypiaci környezet, a piac dinamikájának modellezéséhez használt faktorok és adatok ismertetése mellett.
A TDK munka többi része a mesterséges intelligenciát alkalmazó algoritmikus kereskedés olyan fontos kérdéseivel foglalkozik mint, hogy hogyan lehet minél átláthatóbbá tenni a sok esetben black-box módon működő modelleket, illetve milyen szabályozási feladatok merülhetnek fel az automatizált kereskedés használatával.
A pénzügyi döntések mögött álló modellek transzparens működése különösen fontos lehet olyan esetekben, amikor a portfólió kezelőjének el kell tudnia számolni a lehetséges kockázati faktorokkal az ügyfelek vagy akár a szabályozók felé. Ezekben az esetekben olyan kérdések merülhetnek fel, mint például, hogy mi indokolta a portfólió újra súlyozását vagy biztosítók esetében miért éppen bizonyos ügyfelek nem kaptak hitelt?
Egyes felmérések szerint manapság a világ tőzsdéin kötött ügyletek több, mint 80% automatizált kereskedési stratégiák alkalmazásával valósul meg. A dolgozat külön fejezetben foglalkozik azzal a kérdéssel, hogy milyen szabályozási lépések lehetnek indokoltak a kereskedő robotok elterjedésével, pl. piaci likviditás biztosítása vagy akár a kisbefektetők védelme érdekében.
szerző
-
Németh Marcell
Mérnök informatikus szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulensek
-
Dr. Szűcs Gábor
egyetemi docens, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék -
Ónozó Lívia
Főosztályvezető, Magyar Nemzeti Bank (külső)
