BlackRock wprowadza AlphaAgents: Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje budowę portfela akcji
Wraz z postępem sztucznej inteligencji (AI), rynki finansowe coraz śmielej sięgają po modele językowe (LLM) do analizy akcji, zarządzania portfelem i selekcji akcji. BlackRock, jeden z największych na świecie zarządzających aktywami, proponuje nowatorskie rozwiązanie – AlphaAgents. To framework, który wykorzystuje system wielu agentów, aby zrewolucjonizować proces inwestycyjny.
Dlaczego system wielu agentów jest potrzebny w analizie akcji?
Tradycyjnie zarządzanie portfelem opiera się na analitykach, którzy przetwarzają ogromne ilości danych – od sprawozdań finansowych po raporty prasowe i wskaźniki rynkowe. Ten proces jest jednak podatny na błędy poznawcze i behawioralne, takie jak awersja do straty czy nadmierna pewność siebie.
Modele LLM potrafią błyskawicznie analizować obszerne, nieustrukturyzowane dane, wyciągając kluczowe informacje ze źródeł takich jak raporty regulacyjne, telekonferencje wynikowe i oceny analityków. Mimo to, nawet najpotężniejsze modele mają swoje ograniczenia. Wśród nich wymienia się Halucynacje (generowanie wiarygodnych, lecz nieprawdziwych informacji), ograniczony zakres (pomijanie perspektyw lub brak uwzględnienia interakcji między nastrojami rynkowymi, analizą fundamentalną i wyceną), a także trudności w ograniczeniu tendencyjności poznawczej.
Systemy multi-agent LLM mają na celu wyeliminowanie tych problemów poprzez kooperatywne rozumowanie, dyskusję i budowanie konsensusu.
Architektura AlphaAgents
AlphaAgents to modułowy framework, który wspiera wybór akcji. Posiada on trzy kluczowe elementy:
- Agent fundamentalny: Automatyzuje analizę jakościową i ilościową fundamentów przedsiębiorstwa na podstawie raportów 10-K/10-Q, trendów sektorowych i sprawozdań finansowych. Wykorzystuje RAG (Retrieval-Augmented Generation) do analizy raportów, ekstrakcji danych i inżynierii zapytań.
- Agent sentymentu: Analizuje wiadomości finansowe, oceny analityków, zmiany w zarządzie i informacje o transakcjach insiderów, aby ocenić wpływ nastrojów rynkowych na ceny akcji. Używa LLM do podsumowywania i refleksyjnego generowania podpowiedzi.
- Agent wyceny: Ocenia historyczne ceny i wolumeny akcji, oblicza roczne stopy zwrotu i zmienność oraz analizuje trendy cenowe. Wykorzystuje narzędzia analityczne do obliczania zmienności i zwrotów.
Każdy agent przetwarza dane przypisane konkretnie do jego roli, minimalizując ryzyko zakłóceń między różnymi obszarami.
Role i przepływ pracy agenta
AlphaAgents wykorzystuje tzw. „role prompting”, czyli starannie opracowane instrukcje dla agentów, które odzwierciedlają wiedzę z zakresu finansów. Na przykład, agent wyceny koncentruje się na długoterminowych trendach cen i wolumenów, a agent sentymentu analizuje reakcje rynku na wiadomości.
Koordynacją zarządza asystent grupowy, który zapewnia równy udział i konsoliduje wyniki agentów. W przypadku rozbieżnych analiz lub rekomendacji, mechanizm „multi-agent debate” umożliwia agentom wymianę perspektyw i dążenie do konsensusu. Ma to na celu redukcję halucynacji i zwiększenie przejrzystości.
Uwzględnianie tolerancji ryzyka
AlphaAgents wprowadza modelowanie tolerancji ryzyka specyficzne dla danego agenta za pomocą „prompt engineering”, naśladując profile inwestorów – neutralnych i niechętnych do ryzyka. Agenci niechętni do ryzyka preferują węższy wybór akcji, z naciskiem na niską zmienność i stabilność finansową. Agenci neutralni wobec ryzyka wybierają szerzej, równoważąc potencjalny wzrost z ostrożnością.
Pozwala to na budowę portfela odzwierciedlającego różne mandaty inwestycyjne – aspekt rzadko spotykany w dotychczasowych systemach multi-agent.
Ocena i testy wsteczne
System wykorzystuje Arize Phoenix do oceny wiarygodności i trafności wyników agentów. Kluczowa ocena następuje poprzez testowanie wsteczne portfeli zarządzanych przez agentów w odniesieniu do benchmarku w okresie czterech miesięcy.
Oceniane portfele uwzględniają portfel agenta wyceny, agenta fundamentalnego, agenta sentymentu oraz skoordynowany portfel multi-agent. Mierzone wskaźniki to np. skumulowany zwrot, zwrot skorygowany o ryzyko (współczynnik Sharpe’a) oraz dynamiczny współczynnik Sharpe’a. Wyniki pokazują, że w scenariuszu neutralnym pod względem ryzyka współpraca wielu agentów przewyższa podejścia jednoagentowe i benchmark rynkowy, łącząc krótkoterminowe nastroje/wyceny z długoterminową perspektywą fundamentalną. W scenariuszu niechętnym do ryzyka wszystkie portfele zarządzane przez agentów są bardziej konserwatywne, odstając od benchmarku z powodu wzrostów w sektorze technologicznym i niższej ekspozycji na zmienność. Podejście multi-agent osiąga jednak niższe obsunięcia kapitału i lepszą minimalizację ryzyka.
Kluczowe wnioski i implikacje praktyczne
- Frameworki multi-agent LLM wnoszą solidne i przejrzyste rozumowanie do wyboru akcji, z możliwością skalowania i integracji nowych typów agentów (np. analizy technicznej, agentów makroekonomicznych).
- Mechanizm debaty odzwierciedla realne procesy decyzyjne w komitetach inwestycyjnych, godząc różne perspektywy w celu zapewnienia przejrzystości.
- AlphaAgents może służyć nie tylko do budowy portfela, ale także jako modułowy wkład do zaawansowanych silników optymalizacyjnych (Mean-Variance, Black-Litterman), rozszerzając zakres zastosowań w nowoczesnym zarządzaniu aktywami.
- Dostępne są logi dyskusji agentów, co zapewnia możliwość weryfikacji i audytu.
Podsumowanie
AlphaAgents to znaczący krok w zarządzaniu portfelem. Współpraca wielu agentów LLM, modułowa architektura, uwzględnianie ryzyka i rygorystyczna ewaluacja otwierają drogę do zautomatyzowanego, przejrzystego i skalowalnego zarządzania portfelem. To pozycjonuje frameworki multi-agent jako fundament przyszłych systemów AI w finansach. BlackRock liczy na to, że AlphaAgents zrewolucjonizuje sposób, w jaki budowane są portfele akcji, czyniąc proces bardziej efektywnym i odpornym na błędy.
