ИИ-агенты JPMorgan обошли традиционный портфель 60/40 на двух десятилетиях исторических тестов. Банк отметил результат — и тут же предостерёг инвесторов от того, чтобы ему доверять.
Эксперимент проверяет, способен ли искусственный интеллект перейти от помощи аналитикам к самостоятельному распределению капитала. Он появляется в момент, когда Джек Дорси продвигает похожий сдвиг в том, как люди работают с машинами.
Как ИИ-агенты обошли портфель 60/40
Команда кросс-активной стратегии JPMorgan под руководством Томаса Салопека построила восемь ИИ-агентов, которые перекладываются между акциями и облигациями по мере изменения условий. Результаты стратеги изложили в записке от 9 июля. Система опирается на четыре макрорежима, задаваемых ростом и инфляцией.
Ориентир выбран показательный: разделение 60/40 десятилетиями служило основой сбалансированных портфелей. В 2022 году оно пережило худший год с 1937-го, когда акции и облигации падали одновременно.
Агенты предпочитали акции при уверенном росте и облигации — при его ослаблении. На 20-летних исторических тестах лучший агент обошёл портфель 60/40 на 0,7 процентного пункта в год, причём при годовой волатильности на 2,8% ниже.
Все восемь агентов выиграли с поправкой на риск: их коэффициенты Шарпа составили от 0,74 до 0,95 против 0,61 у портфеля. Работали агенты на готовых моделях OpenAI и Anthropic — и всё же обошли собственную модель режимов JPMorgan, построенную на правилах.
Перекличка с «агентоцентричным» подходом Дорси
Подход перекликается с философией, которую описывал Джек Дорси: глава Block теперь скорее полагается на ИИ-агентов, чем руководит ими.
Дорси уже поставил на это компанию: в феврале Block сократила более 4000 рабочих мест — около 40% штата, — и Дорси связал это с ИИ. Агенты JPMorgan применяют ту же логику к рынкам, вписываясь в более широкое движение к ИИ-агентам, распоряжающимся деньгами.
Предостережение, знакомое опытным квантам
JPMorgan прямо обозначил границы: результаты получены на исторических симуляциях, а не в реальной торговле, и банк призвал не вычитывать из них слишком многого.
Ветеран Уолл-стрит, квант Ричард Бернстайн высказался резче: новые стратегии, заметил он, редко публикуют проигрышные бэктесты. Речь о предвзятости публикации — гибкие ИИ-модели способны подогнаться под шум прошлого, а затем сдать позиции, столкнувшись с реальными издержками и незнакомыми режимами.
JPMorgan также предупредил, что перегруженные ИИ-сделки могут усиливать рыночный стресс. Бэктесты льстили многим стратегиям, которые позже спотыкались. Переживут ли эти агенты живой рынок — и есть главный вопрос.
Источник: BeInCrypto
