Jak wykorzystać uczenie maszynowe do budowy teorii finansowych?

Uczenie maszynowe (ML) staje się niezbędnym narzędziem dla menedżerów aktywów, którzy dążą do tworzenia skutecznych strategii inwestycyjnych. Jako narzędzie statystyczne, ML nie zastępuje klasycznych metod analitycznych, lecz je uzupełnia, umożliwiając odkrywanie nowych teorii ekonomicznych i finansowych. Zrozumienie, jak ML wspiera rozwój tych teorii, jest kluczowe dla każdego, kto chce odnaleźć przewagę konkurencyjną w zarządzaniu aktywami.

W przeciwieństwie do tradycyjnych metod statystycznych, które opierają się na założeniu o prostych relacjach liniowych i niezależności zmiennych, ML nie narzuca takich ograniczeń. Dzięki większej mocy obliczeniowej i zaawansowanym algorytmom, techniki uczenia maszynowego pozwalają na modelowanie skomplikowanych interakcji nieliniowych, hierarchicznych oraz nienciagłych zależności w przestrzeni o dużej liczbie wymiarów. Ponadto, ML unika problemów związanych z nadmiernym dopasowaniem (overfitting), co stanowi istotny problem w tradycyjnych metodach statystycznych, szczególnie w analizie danych finansowych.

Jedną z kluczowych zalet uczenia maszynowego jest jego zdolność do przewidywania na podstawie danych spoza próby, a nie tylko optymalizowania wyników w ramach tego samego zbioru danych. To podejście jest bardziej realistyczne, ponieważ w rzeczywistości inwestycje opierają się na próbach wyłapywania sygnałów rynkowych, które mogą się zmieniać w czasie. Ponadto, ML pozwala na przeprowadzenie analizy zmiennych w sposób niezależny od specyfikacji modelu, co jest szczególnie ważne w kontekście wielkiej liczby zmiennych i współzmiennych w analizach rynków finansowych.

Celem menedżera aktywów nie powinno być jedynie testowanie potencjalnych zasad handlowych poprzez backtesting, lecz raczej rozwijanie teoretycznych podstaw tych strategii. To właśnie teoria pozwala zrozumieć mechanizm przyczynowo-skutkowy, który umożliwia czerpanie zysków z rynkowej mądrości tłumów. Dopiero kiedy mamy solidną teorię, jesteśmy w stanie określić, dlaczego dana strategia powinna działać i dlaczego przynosi wyniki w długim okresie.

Czasy, w których rozwój statystyki ograniczał się do prostych narzędzi opartych na matematycznych założeniach, takich jak liniowość i niezależność, minęły. Dzisiejsza analiza danych finansowych wymaga bardziej elastycznych i kompleksowych metod, które mogą wyjść poza tradycyjne granice. Dzięki rozwojowi uczenia maszynowego mamy dostęp do technik, które uwzględniają złożoność rzeczywistych danych rynkowych, w tym dane o charakterze czasowym, które w klasycznych metodach były trudne do uwzględnienia.

Podstawową zaletą uczenia maszynowego w finansach jest zdolność do identyfikowania ukrytych wzorców i zależności w dużych zbiorach danych. Takie podejście pozwala na skuteczniejsze modelowanie i przewidywanie zmian na rynku, które nie muszą być wprost zależne od klasycznych, znanych wskaźników ekonomicznych. Używając ML, menedżerowie aktywów mogą zbudować bardziej zaawansowane modele prognostyczne, które uwzględniają złożoność rynków finansowych, zmieniające się dynamiki oraz interakcje między różnymi czynnikami makroekonomicznymi.

Współczesne metody, takie jak regularizacja, ensemble estimators czy bootstrapping, oferują ogromne korzyści w porównaniu do tradycyjnych technik. Pozwalają one na dokładniejsze modelowanie i unikają problemów, które byłyby nieosiągalne dla klasycznych metod, zwłaszcza w obliczu danych finansowych o dużych wymiarach. Dzięki temu możliwe jest odkrycie nowych perspektyw teoretycznych, które mogą lepiej wyjaśniać, dlaczego niektóre strategie działają, a inne zawiodą.

Jednak w kontekście wykorzystania ML w finansach warto pamiętać, że sama technologia nie rozwiąże wszystkich problemów. Uczenie maszynowe powinno być traktowane jako narzędzie, które wspiera proces badania teorii, a nie jako magiczne rozwiązanie pozwalające na opracowanie skutecznych strategii bez solidnych podstaw teoretycznych. Przed menedżerem aktywów stoi trudne zadanie – wykorzystać algorytmy do zbudowania teoretycznego uzasadnienia dla każdej z działań, które podejmuje na rynku.

Nie należy zapominać, że inwestowanie jest procesem o wysokim stopniu niepewności. Choć maszyny mogą dostarczyć narzędzi do przewidywania przyszłych zdarzeń, nie są w stanie całkowicie wyeliminować ryzyka. W związku z tym, kluczowe jest, by inwestorzy podchodzili do technologii z odpowiednią ostrożnością, traktując je jako element szerszej strategii opartej na solidnych podstawach teoretycznych, a nie jedynie jako narzędzie do optymalizacji wyników.

Jakie korzyści płyną z zastosowania metod uczenia maszynowego w ekonomii i finansach?

Uczenie maszynowe (ML) jest coraz częściej stosowane w ekonomii i finansach, oferując ogromny potencjał dla analizy i przewidywania skomplikowanych zależności w danych. Jednak jego zastosowanie wymaga zrozumienia zarówno możliwości, jak i ograniczeń w porównaniu do tradycyjnych metod ekonometrycznych. Od momentu, kiedy w 2018 roku w bazie Web of Science opublikowano tylko 89 artykułów związanych z uczeniem maszynowym w kontekście ekonomii, a w innych dziedzinach, jak biologia czy chemia, liczba ta była znacznie wyższa, wyłania się obraz stagnacji w adaptacji nowoczesnych narzędzi w ekonomii. Warto przyjrzeć się, dlaczego tak się dzieje, jakie korzyści można uzyskać z ML oraz jak te metody mogą współistnieć z tradycyjnymi technikami ekonometrycznymi.

Ekonometria, która ma swoje korzenie w czasach przed komputerami cyfrowymi, przez dekady dominowała w badaniach ekonomicznych. Modele ekonometryczne zostały opracowane do ręcznego szacowania i są dziełem swojego czasu. Niemniej jednak, w obliczu nowych wyzwań, jakie stawia współczesna gospodarka, niezbędne stało się włączenie nowoczesnych narzędzi analitycznych, takich jak algorytmy ML, które potrafią wykrywać skomplikowane wzorce w danych o wysokiej wymiarowości.

Uczenie maszynowe różni się także od „big data”, chociaż oba pojęcia często się ze sobą mylą. Big data odnosi się do ogromnych zbiorów danych, które z uwagi na swoją wielkość lub złożoność nie mogą być analizowane przy użyciu tradycyjnych technik statystycznych. W ostatnich latach dostępność danych mikroekonomicznych, administracyjnych czy prywatnych wzrosła, a ich szczegółowość daje nieporównywalne wcześniej możliwości analityczne. Jednakże, te dane są często niestrukturalne – obejmują np. artykuły prasowe, nagrania głosowe czy obrazy satelitarne, które wymagają nowoczesnych metod przetwarzania, jak właśnie ML. To wyzwanie może stanowić barierę w pełnym wykorzystaniu potencjału danych, ale równocześnie stanowi szansę na bardziej precyzyjne modelowanie zjawisk gospodarczych.

Chociaż ML zyskuje na znaczeniu, nie oznacza to, że ekonometrią należy całkowicie zrezygnować. Wręcz przeciwnie – obie metody się uzupełniają. ML doskonale nadaje się do odkrywania wzorców i wskazywania potencjalnych zmiennych w teorii, natomiast ekonometryka ma swoje miejsce w testowaniu tych teorii na danych empirycznych. W niektórych przypadkach stosowanie obu podejść równocześnie, jak np. w metodach półparametrycznych, pozwala na lepsze uwzględnienie zarówno obserwowanych zmiennych, jak i tych zaproponowanych przez algorytmy ML, co może redukować błąd związany z pominiętymi zmiennymi.

Zatem, mimo iż niektóre obszary ekonometrii mogą wydawać się nieaktualne w obliczu potężnych algorytmów ML, nie należy lekceważyć wartości tradycyjnych metod. Współczesne podejście powinno łączyć najlepsze cechy obu tych podejść, tak aby wykorzystać ich mocne strony – jedno w badaniu teoretycznym, a drugie w praktycznej analizie rzeczywistych, skomplikowanych zbiorów danych.