Yapay zeka, Navier-Stokes problemini çözdü, en güvenli sistemlerimizi hackledi ve yeni kanser tedavileri tasarladı.
Hâlâ S&P 500'ü geçemiyor.
Yapay zeka piyasayı ne zaman yenecek?
Bu, laboratuvarların yüzüne bakan trilyon dolarlık bir soru.
Cevap şaşırtıcı derecede zarif.
Her şey, 1991 yılında dünyanın en büyük robotunun inşasıyla başlıyor.
360 metre çelikten oluşan Maeslantkering, dünyadaki en büyük hareketli yapıdır. Tamamen otonom olarak çalışır.
Hollandalılar onu, Rotterdam'ın 2,7 milyon sakinini ölümcül fırtına dalgalarından korumak için inşa edilmiş bir savak olarak bilir.
Görevini yapabilmek için robotun deniz seviyesini mükemmel bir şekilde tahmin etmesi gerekir.
Deniz seviyesinin en basit modeli bir anahtardır.
Gelgit yüksek olduğunda anahtar açıktır. Gelgit düşük olduğunda anahtar kapanır.
Bir anahtar (turuncu), gerçekliğin (turkuaz) kötü bir modelidir.
Ancak anahtar, gelgitin şeklini gözden kaçırır. Yükselen bir gelgit yine de tehlike sınırını aşar.
Robotun daha iyi bir modele ihtiyacı var.
Gelgit büyük ölçüde ay tarafından yönlendirilir; kütle çekimi okyanuslarda periyodik bir eğri çizer. Anahtarı bir sinüzoidle değiştirin, robotun tahmini gelgiti izlemeye başlar.
Ay'ın kütle çekimi (turuncu), gerçekliğin (turkuaz) daha iyi bir modelidir.
Hâlâ kusurludur. Gelgit ayrıca Güneş'in çekimi, körfezin batimetrisi, yörüngenin eksantrikliği ve düzinelerce başka faktör tarafından şekillendirilir.
Robot, güneş sisteminin tüm ilgili yapısını içerdiğinde ancak gelgitleri tahmin edebilir.
Tüm gelgit kuvvetleri (turuncu), modelin gerçeklikle (turkuaz) mükemmel bir şekilde eşleşmesini sağlar.
Bu, Conant ve Ashby tarafından 1970'te kanıtlanan İyi Düzenleyici Teoremini örneklemektedir:
"Bir sistemin her iyi düzenleyicisi, o sistemin bir modeli olmalıdır."
Bu, yapay zekanın günümüzdeki yetenek sınırını mükemmel bir şekilde açıklıyor:
- Satranç modelleri, hamle dizilerinden yeniden oluşturulan tahta geometrisini içerir.
- Kodlama ajanları, her açık kaynak kod satırından türetilen hesaplama kurallarını içerir.
- Video ve dünya modelleri, piksellerden yeniden türetilen fizik yasalarını içerir.
Yapay zeka dünyayı yiyor.
Ama sadece yutabildiği sırayla.
İşte model ile gerçeklik arasındaki aynı boşluk, borsa için yeniden çizilmiş hali:
Morningstar'ın değerleme modeli (turuncu) gerçeklikten (turkuaz) sapıyor.
Açıkçası, Morningstar'ın 'gerçeğe uygun değer tahmini' 'iyi bir düzenleyici' değil.
Belki de Morningstar hisse senedi değerlemede dünya çapında birinci sınıf değildir. Ancak aynı tablo, en iyi yüzdelik dilimdeki hedge fonlarının kendi iç fiyat hedeflerinde de geçerlidir. Hiç kimsenin fiyatlar için iyi bir düzenleyicisi yok ve bunun basit bir nedeni var:
Piyasalar kendine referanslıdır veya ekonomistlerin deyimiyle dönüşlü sistemlerdir.
Fiyatlar, fiyatı izleyen, birbirlerinin fiyata tepkisini izleyen ve buna karşılık tepki veren milyonlarca insan tarafından belirlenir.
Hiç kimse kalabalığı içeren bir yapay zeka inşa etmedi.
Piyasalar, yapay zekanın onları içerebildiği sırayla düşüyor.
Ancak finans hâlâ düşüyor ve bazı piyasalar zaten içeriliyor.
Teorem, düştükleri sırayı mükemmel bir şekilde açıklıyor:
1. Nicel analistler çoktan süper zeka inşa etti.
Yapay zeka zaten diğer algoritmaları içeriyor.
İlk finansal süper zekalar LLM'ler değildi.
Bunlar nicel alım satım sistemleriydi.
Milisaniye ufuklarında, nicel firmalar zaten 'iyi düzenleyiciler' inşa etti.
Hiçbir insan bu kadar hızlı tepki veremez, bu nedenle kısa vadeli tahminler daha az dönüşlüdür. Bu zaman ölçeğinde hızlı fiyatlar üretebilen tek şey diğer algoritmalardır.
Ve modeller diğer modelleri içerebilir.
Renaissance Technologies, Jane Street ve Two Sigma, karşılıklı işlem yaptıkları diğer algoritmaların mantığını içeren sistemler inşa ederek yüz milyarlarca dolar kar elde etti.
Açıklayıcı. Milisaniye zaman ölçeğindeki nicel alım satım modelleri (turuncu), günümüzde fiyattaki (turkuaz) mikro dalgalanmaları yakından eşleştirebilir.
Daha büyük modeller, daha küçük olanları yutar ve ardından davranışlarındaki farklılıklardan yararlanır. Kısa vadeli piyasalar, birbirini yiyen sistemlerin bitmeyen bir savaşıdır.
(Burada gizlenen bir yapay zeka güvenliği argümanı var. Uyum araştırmacıları, ASI'lerin ASI'leri içerdiğini teorize ediyor. Nicel dükkanlar oraya ilk ulaştı.)
Ancak bu nicel modeller hızla bozulur.
Kısa ufuklarda, sistem çoğunlukla makinelerin makinelere karşı işlem yapmasıdır.
Uzun ufuklarda kalabalık geri döner.
2. Özel piyasalar on yıl içinde halka açılacak.
Yapay zeka, bir analistin işini içermeye başlıyor.
Finansın çoğu, değerlemede daha iyi olmakla ilgili değildir.
Bilgi edinme ve işleme rekabetidir.
Bugün milyonlarca finansal analist veri odalarını tarıyor, modeller oluşturuyor, karşılaştırmalar yapıyor ve parçalı kanıtları yatırım kararlarına dönüştürüyor.
Tarihsel olarak, yalnızca az sayıda firma bunu ölçekte yapacak insan gücüne sahipti.
Özel piyasaların hiçbir zaman iyi bir düzenleyicisi olmadı.
Blackstone'un 2022'deki gayrimenkul fonu, bunun klasik bir örneğidir. Özel portföyü "maliyet bedelinde" işaretlenirken, benzer riske sahip halka açık bir portföy iki kez sert bir şekilde düştü.
Özel piyasalar (turuncu), halka açık benzerlerinden (turkuaz) keskin bir şekilde sapabilir.
Bu boşluğu ancak halka açık bir benzeri olduğu için görebiliyoruz. Çoğu özel varlık böyle bir ayna sunmaz.
Bu hızla değişiyor.
Modeller artık başvuruları, kredi anlaşmalarını ve sanal veri odalarını okuyor. Ajanlar artık çevre işleri yapıyor: değerleme, modelleme, karşılaştırmaları çekme ve slaytlar oluşturma. Siz bunu okurken analist darboğazı ortadan kalkıyor.
Daha fazla yatırımcı daha fazla teklif oluşturur.
Daha fazla teklif daha fazla işlem oluşturur.
Daha fazla işlem, daha fazla yatırımcı çeken fiyat keşfini iyileştirir.
Özel sermaye nihayet iyi bir düzenleyiciye kavuşuyor.
Bunu zaten Hebbia'da görüyoruz: fonlar, piyasa dışı anlaşmalarda milyarlarca dolar yaratıyor ve piyasa yetişmeden önce pozisyonlardan erken çıkarak yüz milyonlarca dolar tasarruf ediyor.
Özel piyasalar, halka açık olanlar gibi işlem görecek.
Bunun ironik sonucu, bu gerçekleştiği anda hâlâ çözülmemiş olacak olmalarıdır. Yapay zeka onları dönüşlü sistemlere dönüştürecek ve bizi ana soruya geri getirecek.
Model kalabalığı içermesi gerektiğinde ne olur?
3. Halka açık piyasalar bir LLM tarafından çözülmeyecek.
Yapay zekanın kalabalığı içermek için tamamen farklı bir modele ihtiyacı var.
İnsanlar Claude'un onlar için piyasayı yenmesini bekliyor.
Bu olmayacak.
LLM'ler temel analiz için gerçekten yararlı görünse de, temel analiz dönüşlülük nedeniyle sıklıkla başarısız olur. Kalabalık dinamiklerinden kaynaklanan daha yüksek değerlemeler, sermaye maliyetini düşürebilir, bu da büyümeyi hızlandırır ve değerlemeleri daha da yükseltir.
Dönüşlülük temelleri değiştirir.
Peki hangi yapay zeka kalabalığı gerçekten modelleyebilir?
3.1 Twitter, Wall Street'ten önce kalabalığı modelledi.
Bir model sınıfı, insan davranışını herhangi bir LLM'den daha iyi tahmin ediyor ve şekillendiriyor.
"Haber akışı" zaten insan psikolojisinin neredeyse mükemmel bir modelini içeriyor. Seçimleri etkiliyor, kültürel trendleri belirliyor ve milyarlarca insanı, o insanların kendilerini tanıdığından daha iyi modelliyor.
Sosyal medya reklam sunucuları da aynı şekilde çalışır. Tam olarak satın almak üzere olduğunuz şeyin reklamı, çoğu zaman önce onu satın almak istemenize neden olur. Dönüşlülüğe dikkat edin.
Haber akışlarının bir gönderinin tahmin edilen ilgisi (turuncu), gerçek etkileşimi ve ilgiyi (turkuaz) modelleyebilir ve oluşturabilir.
Bu, alışılmadık bir sonuç doğuruyor:
xAI, dünyadaki en iyi konumlanmış finans laboratuvarıdır.
Grok, kalabalığı gerçek zamanlı olarak yakalayan nadir veri kümesinin üzerinde oturuyor.
Akış zaten piyasaları hareket ettiriyor.
Perakende yatırımcılar için dikkat, temellerden daha önemlidir. Giderek artan bir şekilde, her hisse senedi bir meme senedidir ve akış, memleri kontrol eder.
Mantıksal son nokta iç karartıcıdır. Gelecekteki bir sistem, kalabalığın tepkisini tahmin edebilir, kazanan anlatıyı oluşturabilir ve ardından kendi varlıklarını şişirmek için bot "yatırımcılar" aracılığıyla dağıtabilir. Harika bir pazarlama kampanyası ile piyasa manipülasyonu arasındaki çizgi zaten incedir ve tekillik sonrası daha da bulanıklaşır.
Piyasa manipülasyonu, bir model yeteneği haline gelmek üzere.
3.2 Model piyasayı içermelidir.
Simülasyon girişimleri bu sorunu çözmeye çalışıyor ancak dönüşlülüğü çözemeyecek. Gerçek bir fiyata asla dokunmayan sentetik kalabalıklar, bir kutudaki odak gruplarıdır.
Tahmin piyasaları da bundan kaçar. Yağmur olasılığı havayı değiştiremez.
Gerçek bir dönüşlülük modelinin iki şey yapması gerekir:
- Diğer düzenleyicileri içermelidir. Piyasanın nasıl tepki vereceğini tahmin etmeli ve bir adım önde olmalıdır.
- Kendi etkisini içermelidir. Tarihsel veriler, hiç var olmamış bir yatırımcının etkisini ortaya çıkaramaz. Model, işlem yapmalı, neyi değiştirdiğini gözlemlemeli ve kendini güncellemelidir.
Bu modeller zaten eğitimden işlem yapmaya geçiyor.
Ancak bir sorun var: Yapay zeka, işlemleri piyasayı hareket ettirmeyecek kadar küçük kaldığı sürece istikrarlı bir strateji öğrenebilir.
Akademisyenler buna yakınsama kısıtı diyor.
Yatırımcılar buna tanıdık bir özdeyiş diyor:
"Büyüklük işlemi öldürür."
Bu, gelecek olanı durdurmayacak.
Piyasayı yenen makineler milisaniyelerden dakikalara, günlere, çeyreklere ve yıllara yayılacak.
Makineye karşı işlem yapmak boşuna olacak.
Savak kapıları açılıyor.
Her piyasa makineler tarafından domine edilecek.
Her şirket yapay zeka ile rekabet edecek.
Kuruluşlarımız buna göre değişmelidir.
Nicel firmalar, bu yeni gerçeklik etrafında yeniden yapılanan ilk firmalardı. Organizasyon şemaları, büyük miktarlarda veriyi toplama, temizleme, yapılandırma ve modelleme sistemleri haline geldi. Piyasalarının iyi düzenleyicileri oldular.
Her şirket aynı dönüşümle yüzleşmek üzere.
Geleceğin en önemli işi, makinelere dünyanın yapısını öğretmek olacak.
Tekilliğe karşı açığa satış yapamazsınız.
Onun yalnızca bir parçası olabilirsiniz.
Bu sistemin modelini geliştirmeme yardımcı olan Manny Roman, Rob Goldstein, Marty Chavez, Bob Steele, @WillManidis ve @lennysan'a çok teşekkürler.
