Ciclurile de creștere economică se schimbă rapid în acest secol, iar durata și intensitatea acestora este din ce în ce mai lipsită de predictibilitate în contextul în care în prezent bursele americane înregistrează cel mai lung ciclu de creștere din istoria pieței bursiere. Clasele de active, împărțite până acum cu claritate de investitori, își schimbă locurile istorice pe fondul dobânzilor negative din Europa și al schimbărilor din planul geopolitic. Un astfel de context generează o nevoie din ce în ce mai mare de predictibilitate, care își poate găsi răspunsul într-un algoritm de inteligență artificială.Fondat la începutul anului 2018 la Toronto de analistul de origine indiană Mukul Pal, start-up-ul fintech AlphaBlock, care are un hub de cercetare la Cluj-Napoca, dezvoltă soluții de managementul al investițiilor bazate pe inteligență artificială pentru fonduri de acțiuni, de pensii și hedging, dar și pentru alte piețe.
Astfel, start-up-ul fondat de Mukul Pal, cel care a înființat în 2005 compania românească Orpheus Capitals (înglobată în AlphaBlock în februarie 2018), folosește statistică, matematică, fizică, machine learning și inteligență artificială pentru a replica performanțele de anticipare din industria de investiții în piețe financiare, dar și în alte piețe precum retail, energie sau securitate cibernetică.
Dar povestea AlphaBlock începe mai devreme de 2005. În anii 2000, Mukul Pal a început să activeze în piața financiară și a sesizat că existau anumite aspecte pe care le putea observa în restul domeniilor, dar pe care cumva piața financiară nu le accepta ca fiind prezente. Discuția principală era despre cât de diferit este sectorul financiar ca metodologie folosită pentru rezolvarea problemelor specifice față de alte sectoare.
„Noi avem o problemă culturală în a accepta faptul că putem sau nu putem anticipa ce se va întâmpla în viitor. Credința populară este că nu putem anticipa viitorul și că înțelegerea viitorului este rezervată divinității. De aici apare un alt strat în zona de piețe financiare care spune că există anumite capabilități care ar putea să vadă puțin mai bine decât noi, cetățenii de rând, ce se întâmplă în viitor. Acolo e o categorie de oameni care au folosit niște sisteme discreționare pe baza cărora să încerce să înțeleagă evoluția viitoare a prețurilor, a bursei ș.a.m.d.”, spune Andrei Nagy, head of European sales al AlphaBlock.
Așadar, Mukul Pal a făcut demersuri în sensul identificării unui mecanism științific care să poată răspunde la întrebări de anticipare. În piața financiară, nevoia de predicție este poate cea mai cunoscută sau cel mai bine înțeleasă, pentru că, spune Nagy, „mecanismul de a defini astăzi o structură a unui portofoliu de investiții a cărui valoare viitoare cu obiectivul declarat cât mai mare să poată fi îndeplinit este o problemă la care se caută o soluție de când a început piața financiară”.
Mukul Pal a venit în România în 2004, iar în 2005 a fondat Orpheus Capitals, companie care oferea servicii pentru firme sau persoane fizice din piața de capital pe care le gestiona cu metodologiile existente la vremea respectivă.
Analiza de date și inteligența artificială, la intersecție cu vechile teorii economice
În 2008, Mukul Pal și-a dat seama că toată această industrie care tot adună resurse nu reușește să evite un anumit fenomen de criză care apare ciclic și devine mai motivat să cerceteze cadrul de lucru utilizat la momentul respectiv pentru a înțelege unde sunt lipsurile care generează disconcordanța. Astfel, a aplicat toate teoriile existente „ca la carte”, până la cea mai recentă teorie, câștigătoare de premiu Nobel, pe baza căreia ar fi trebuit să obțină performanțe mai bune decât cu metodologiile anterioare. Însă fiecare încercare a dus la rezultate nesatisfăcătoare sau a fost sortită eșecului.
„Mukul Pal începe să creeze frameworkul (n.r.: sistem integrat) teoretic care stă la baza metodologiilor existente astăzi și își dă seama de niște lucruri pe care le putem înțelege foarte ușor. Primul este că, istoric vorbind, cercetătorii nu puteau comunica între ei și atunci nu aflau unul despre munca celuilalt. Acum, dacă te uiți din urmă și încerci să corelezi, e mult mai simplu, pentru că avem toată informația și toată evoluția acelor frameworkuri științifice. Mai există un alt aspect, care ține de faptul că cercetătorii nu au cum să își ducă munca la bun sfârșit, să și-o coreleze. Pal începe să mai descopere alte lucruri care țin de faptul că noi preluăm cunoștințele așa cum au fost ele interpretate de către antemergători. Niciun student sau doctorand nu îndrăznește să pună la îndoială soluțiile pe care un profesor i le furnizează contând pe capabilitatea lor de validare și filtrare a acelor informații, indiferent că le-au obținut ei sau le-au obținut din alte părți. Aici este problema. Nu vorbim de validare, ci de completare”, explică Nagy.
În 2009-2010, Mukul Pal a identificat elemente pe care să le poată corela diferit față de ceea ce au făcut ceilalți înainte și, săpând în mai multe direcții, a realizat că poate să răspundă la întrebarea de anticipare într-un alt fel. „El poate să identifice în orice set de date o arhitectură a lor, o regulă sau un set de reguli care definesc felul în care setul de date se contruiește, spre deosebire de toate celelalte abordări care sunt orientate pe înțelegerea conținutului dintr-un set de date, adică înțelegerea tuturor elementelor din setul de date și a valorilor lor.”
În metoda clasică, care este cunoscută ca și big data analytics, datele sunt analizate cu scopul de a înțelege motivele pentru care anumite rezultate au fost obținute plecându-se de la cauzele care pot fi identificate. Abordarea lui Pal este diferită și spune că este mult mai important să înțelegem acea structură care ne permite mult mai ușor să identificăm evoluția în timp. La fel de bine cum ADN-ul ne ajută să putem înțelege mai bine cum ar putea evolua o persoană de la o vârstă încolo mult mai ușor decât înțelegerea persoanei respective.
Din 2004 până în 2017, Orpheus a dezvoltat activități de consultanță specifice pieței de capital folosind metodologii clasice până la un punct după care a început să folosească metodologia nou descoperită, validând-o cu clienți din Canada, SUA și India, astfel încât conceptul frameworkului teoretic să poată fi validat în viața reală.
„În 2018, pentru că exista nevoia comercializării soluției pe niște piețe dezvoltate pentru servicii de tipul celor din piața de capital, unde deja aveam trei clienți în Canada și unul în America, cu care s-a testat produsul din faza Orpheus, direcția strategică de dezvoltare dădea nevoia de a avea prezență cu un birou comercial în America de Nord. În același timp, dezvoltarea către blockchain (tehnologia de tip infrastructură digitală care stă în spatele monedelor digitale) și deschiderea Canadei către blockchain, pentru că Toronto este Ethereum City, ne-au determinat să mergem să dezvoltăm partea comercială în Canada”, povestește Nagy. S-au întâlnit acolo în februarie 2018 cu cel mai mare venture capital în zona de inteligență artificială, Real Ventures, care ridicase cea mai mare rundă de finanțare de tip seria A pentru un startup din AI, de 135 milioane de dolari. „Când s-au întâlnit cu noi au fost intrigați de metoda alternativă propusă și de performanțele pe care le obținem cu aceasta și au făcut o primă investiție la sfârșitul anului 2018. Tot ei conduc acum următoarea rundă din poziția de lead investor, din care ne ajută atât prin contribuția personală, cât și prin adăugarea de alți investitori pentru a închide și această rundă. Finanțarea s-a făcut la o evaluare de 15 milioane de dolari, fără a fi specificată valoarea investiției”, își amintește Andrei Nagy.
Citește continuarea articolului pe www.businessmagazin.ro
0 comments :
Trimiteți un comentariu