Manusia vs. Mesin: Perbatasan Selanjutnya dalam Manajemen Kekayaan

Pedagang robot mengelola sekitar $1 dari setiap $3. Mereka ada di mana-mana. Anda mungkin memiliki beberapa dana indeks yang dianggap sebagai dana robotik atau kuantitatif. Mereka murah dan mereka menyediakan akses ke pasar saham yang tampaknya tak terbendung akhir-akhir ini. Tapi akhirnya, gelembungnya mungkin pecah (setidaknya untuk dana kuantitas). Jumlah dana di mana-mana ditutup (misalnya, Columbia Threadneedle, Neuberger Berman). Dana quant yang mengikuti tren melihat beberapa arus keluar terburuk dalam 13 tahun. Jadi apa sebenarnya dana quant ini? Mengapa mereka muncul? Dan apakah penurunan ini merupakan sinyal masalah endemik dengan quants atau hanya reset sementara?

Pengaruh Perangkat Lunak yang Berkembang Terhadap Keputusan Investasi

Bidang keuangan yang luas, karena aksesnya terhadap permodalan, telah lama menjadi sektor yang cenderung merangkul inovasi teknologi sebelum industri lain. Jadi ketika teknologi perangkat lunak tiba di abad ke-20, dan program algoritmik muncul, tidak dapat dihindari bahwa sektor keuangan akan menjadi yang pertama memanfaatkan potensi tersebut. John Bogle, pendiri Vanguard, meluncurkan dana indeks pertama di dunia pada 1970-an, menyebarkan perangkat lunak untuk melacak keranjang saham dan, dengan demikian, memungkinkan dana untuk menyebarkan realokasi otomatis sesuai dengan perubahan apa pun dalam tolok ukur yang mendasarinya.

Keuntungan menggunakan perangkat lunak untuk mengotomatisasi perdagangan sangat besar, sebagian besar dalam efeknya pada penurunan biaya operasional. Dana indeks tidak harus membayar sumber daya manusia yang seharusnya digunakan untuk membuat keputusan pemilihan dan alokasi. Munculnya dana indeks merupakan peristiwa penting dalam membuka dunia manajemen keuangan pribadi ke pasar massal yang seharusnya tidak dihargai dari layanan semacam itu.

Maju cepat ke hari ini, dan dana otomatis (kuantitatif), selama dekade terakhir, terus bergerak ke atas untuk memegang pangsa volume tertinggi oleh perdagangan institusional di bursa saham AS.

ETF: Dana Indeks Menjadi Selektif

Perkembangan lebih lanjut dalam teknologi menyebabkan pengenalan kuantitatif Exchange Traded Funds (ETFs) menjelang akhir 1980-an. Instrumen ini menggunakan program perangkat lunak untuk membuat keputusan pemilihan stok dinamis berdasarkan faktor-faktor tertentu. Misalnya, suatu algoritma dapat diprogram untuk membeli saham ketika rasio pasar terhadap bukunya turun di bawah 1,0 dan kemudian menjual saham yang sama ketika rasionya naik di atas 1,5. Seperti yang ditunjukkan dalam contoh kasar ini, perangkat lunak telah diprogram untuk membuat keputusan investasi yang sistematis berdasarkan analisis fundamental yang seharusnya dilakukan oleh manajer manusia.

Dalam 30 tahun sejak ETF pertama, kecanggihan perdagangan otomatis telah berkembang ke tahap yang semakin maju karena inovasi yang cepat di bidang kecerdasan buatan. Dalam konteks perangkat lunak algoritmik, penggunaan kecerdasan buatan menyiratkan bahwa program perdagangan dapat mempelajari dan meningkatkan efektivitasnya dengan kemauan mereka sendiri. Jadi, anggaplah perangkat lunak yang digunakan dalam contoh ETF kami di atas digunakan dengan modul kecerdasan buatan. Sekarang, mungkin dapat terus menganalisis data tentang kinerja saham, memungkinkannya untuk selanjutnya menarik wawasan bahwa strategi yang lebih menguntungkan adalah membeli saham hanya ketika rasio pasar terhadap buku turun di bawah 1,25 dan menjualnya saat rasio naik menjadi 1,8. Perangkat lunak kemudian akan mulai membuat keputusan berdasarkan pembelajaran ini, tanpa perlu campur tangan manusia.

Pada 2019, ETF dan dana indeks bersama-sama mengelola lebih banyak ekuitas AS daripada manajer aset yang dikelola manusia. Dari nilai pasar saham AS senilai $31 triliun, dana quant sekarang memiliki 35,1% kapitalisasi pasar, dibandingkan dengan 24,3% dana yang dikelola manusia. Ini adalah perubahan yang signifikan—tetapi mengapa itu penting?

Kuantitas vs. Manusia dalam Manajemen Investasi

Kuantitas Pro

Dengan cara apa dana kuantitatif merupakan pilihan manajer aset yang unggul dibandingkan rekan manusianya? Cara yang paling nyata adalah melalui biaya manajemen yang rendah yang diberikan oleh dana kuantitatif, yang tidak dapat ditandingi oleh dana aktif yang dikelola manusia. Efisiensi biaya adalah salah satu alasan mengapa kami melihat Vanguard – penemu dana indeks – naik selama beberapa dekade untuk mencapai ambang menjadi manajer aset terbesar di dunia. Biaya sangat penting dalam dana karena, dari waktu ke waktu, mereka menjadi beban biaya yang signifikan bagi investor dan karena—dalam konteks mengukur kinerja—semakin tinggi biayanya, kinerja yang lebih tinggi harus melebihi tolok ukur untuk membenarkannya. Hedge fund, khususnya, dapat membebani investor dengan biaya hingga 20%, namun kinerjanya buruk selama dekade terakhir.

Keuntungan lain dari dana quant berasal dari kemampuannya untuk menarik wawasan dengan menganalisis sejumlah besar data secara real time. Ini mungkin belum tentu menjadi keuntungan untuk acara mendatang, seperti yang dicatat oleh manajer dana terkenal Ray Dalio:

“Jika seseorang menemukan apa yang Anda temukan, tidak hanya itu tidak berharga, tetapi juga menjadi terlalu banyak diskon, dan itu akan menghasilkan kerugian. Tidak ada jaminan bahwa strategi yang berhasil sebelumnya akan berhasil lagi, ”katanya. Strategi pembelajaran mesin yang tidak menggunakan logika manusia “pada akhirnya akan meledak jika tidak disertai dengan pemahaman yang mendalam”.

Dana kuantitas juga dapat membuat keputusan investasi lebih cepat daripada manajer manusia. Jadi mereka dapat memesan lebih cepat dan memanfaatkan keuntungan dari perbedaan harga yang sempit dengan lebih efektif. Mereka bisa jauh lebih efektif dalam menerapkan strategi perdagangan daripada manajer manusia karena bias netral mereka dan meniadakan risiko kesalahan jari gemuk.

Kuantitas Kontra

Dan apa kekurangan dana quant? Satu negatifnya adalah bahwa dengan meningkatnya penggunaan kecerdasan buatan, dana kuantitatif yang berbeda mungkin secara tak terhindarkan mulai membuat keputusan yang sama secara bersamaan, yang dapat membawa masalah menular ke pasar keuangan. Salah satu keuntungan utama dari pengelolaan dana yang digerakkan oleh manusia adalah kemampuan untuk mendeteksi karakteristik pasar yang istimewa dan membuat keputusan berdasarkan data kualitatif. Quant fund tidak dapat menyedot jempol mereka, dan dengan demikian, dapat berkontribusi pada peningkatan volatilitas selama periode tekanan pasar.

Bagaimana Quant Funds Diukur Terhadap Diri Sendiri?

Objektivitas sistematis dari perdagangan kuantitatif menimbulkan pertanyaan tentang bagaimana dana quant menciptakan diferensiasi satu sama lain. Bagaimana dana quant mendapatkan keunggulan kompetitif atas saingannya? Manajer manusia mendapatkan garis mereka dengan menunjukkan pemahaman yang lebih baik tentang dasar-dasar, atau melalui intuisi yang unggul, kedua faktor yang dikembangkan selama bertahun-tahun belajar dan terbukti secara objektif melalui alpha bottom-line.

Dana berbasis kecerdasan buatan didasarkan pada analisis sejumlah besar data secara real time dan kemudian memperoleh wawasan dan keputusan investasi selanjutnya. Ini memperkenalkan variabel baru ke dalam kriteria peringkat, seperti dana mana yang memiliki daya komputasi tercepat, atau akses data petabyte. Pembuat kode bintang dapat menggantikan pedagang bintang karena dana memperoleh keunggulan kompetitif karena memiliki aturan pembelajaran mesin yang unggul yang ditulis oleh ilmuwan data di latar belakang.

Kebutuhan akan Kecepatan

Pencarian di antara dana algoritmik perdagangan frekuensi tinggi (HFT) untuk mendapatkan keunggulan kompetitif melalui perdagangan yang lebih cepat telah mengakibatkan beberapa dari mereka membuat jaringan serat optik atau gelombang mikro pribadi mereka sendiri untuk terhubung ke bursa saham. Teorinya adalah bahwa memasang kabel lurus yang paling sempurna akan menghasilkan efisiensi laten paling akhir untuk mengirim pesanan ke bursa, menempatkan pemilik pada posisi yang diuntungkan dibandingkan dengan pesaing yang menggunakan utilitas publik.

Hanya beberapa milidetik dapat mengukur keuntungan yang diperoleh dengan memiliki jaringan serat pribadi. Tetapi beberapa milidetik ini dapat menghasilkan perbedaan keuntungan jutaan atau miliaran dolar untuk perusahaan HFT yang mengeksekusi ribuan pesanan selama sesi perdagangan. Dalam bukunya Flash Boys , penulis Michael Lewis merinci sejauh mana beberapa pedagang menyadari keuntungan marjinal dari jalur serat optik pribadi yang dibangun antara bursa saham Chicago dan New York. Bursa NASDAQ di New York memiliki waktu eksekusi tercepat di antara bursa saham utama dunia, yang menunjukkan taruhan tinggi yang ditawarkan bagi pedagang yang bijaksana yang ingin mendapatkan keuntungan apa pun yang mereka bisa dengan menjadi yang pertama dalam antrian.

Namun, jaringan serat swasta mahal untuk dibangun. Mereka membutuhkan investasi awal yang signifikan dan dapat terhalang oleh hambatan fisik seperti gunung. Jaringan gelombang mikro, bagaimanapun, melayani tujuan yang sama tetapi dengan keuntungan dari kecepatan yang lebih tinggi dan lebih sedikit hambatan geografis karena transmisi berbasis udara mereka. Di beberapa pasar, HFT telah menarik garis pertempuran dalam upaya untuk memiliki jaringan gelombang mikro yang paling optimal.

Beberapa HFT bahkan telah mencoba co-location, yang mengacu pada penempatan perangkat lunak perdagangan mereka dalam sistem yang terletak di dalam bursa saham tempat mereka berdagang. Ini, dalam beberapa hal, adalah permainan akhir untuk pertarungan waktu untuk mendapatkan pesanan ke bursa. Banyak bursa saham sekarang menawarkan layanan co-location, membebankan biaya untuk menyediakan ruang bagi para pedagang untuk menempatkan sistem mereka lebih dekat ke sistem bursa. Namun dalam jangka panjang, legalitas layanan co-location ini kemungkinan akan ditantang, menimbulkan pertanyaan etis dengan cara yang mirip dengan perdebatan netralitas bersih. Pasar saham pada dasarnya adalah pembuat pasar atau marketplace yang mempertemukan pembeli dan penjual tanpa prasangka. Sistem akses menguntungkan yang berjenjang merusak hubungan ini, yang merupakan situasi yang mengkhawatirkan.

Bahkan jika HFT telah berusaha mempersenjatai diri dengan semua keuntungan yang mungkin, tidak ada jaminan bahwa itu akan selalu berhasil. Kasus Knight Capital akan selalu menjadi pengingat akan hal ini. Knight adalah salah satu HFT pertama yang memasuki pasar, tetapi pada tahun 2012, perangkat lunak algoritmiknya tidak berfungsi, dan perdagangan yang salah hingga $7 miliar dilakukan hanya dalam waktu satu jam. Memperbaiki perdagangan yang salah ini merugikan perusahaan hampir setengah miliar dolar dan pada akhirnya mengakibatkan dana tersebut harus dilikuidasi dan ditutup.

Akankah Robo-advisors Menjadi Aplikasi Revolusioner AI dalam Keuangan?

Itu juga membawa kita ke masalah manajemen kekayaan pribadi. Pada tingkat masyarakat, ini bisa menjadi area yang paling signifikan untuk dilihat, karena sebagian besar investasi yang masuk ke dana ekuitas adalah investasi modal gabungan dari masing-masing warga negara (misalnya, pensiun).

Penasihat Robo adalah penasihat investasi berbasis perangkat lunak yang mengarahkan klien berdasarkan algoritme. Mereka secara bertahap menjadi terkenal selama dekade terakhir. Ada janji dan bahaya dari menghilangkan pengambilan keputusan manusia dari nasihat keuangan. Di satu sisi, ada peluang untuk memperkenalkan sebagian besar populasi pada konsep kelembagaan perencanaan keuangan dan konstruksi portofolio investasi. Namun, di sisi lain, beberapa pilar pengambilan keputusan dari robo-advisory cukup sewenang-wenang (yaitu, memiliki lebih banyak ikatan seiring bertambahnya usia) dan—sementara mungkin “benar” dalam pengertian buku teks—mungkin gagal untuk memperhitungkan keadaan individu investor. Penggunaan kecerdasan buatan akan semakin memberdayakan robo-advisor saat mereka mulai memperbaiki keputusan alokasi mereka berdasarkan pembelajaran mereka sendiri.

Apakah ini bel alarm untuk manajer kekayaan manusia? Apakah ini akan secara signifikan mengubah cara pengelolaan kekayaan di bank dan lembaga keuangan lain yang menyediakan layanan pengelolaan kekayaan? Dalam hal uang dan investasi, menyerahkan segalanya pada perangkat lunak dan teknologi adalah risiko yang pasti akan diambil oleh sangat sedikit orang. Pada akhirnya, perangkat lunak, meskipun memiliki komponen AI, memerlukan aturan untuk berfungsi; dan aturan ini hanya bisa dibuat oleh manusia. Robo-advisor dapat membuat proses pengelolaan kekayaan lebih cepat dan efisien. Namun, mungkin pemenang sesungguhnya dalam pertempuran ini adalah institusi yang berhasil memanfaatkan keuntungan dari manusia dan mesin yang bekerja bersama.