Marco Bianchi
Vernd fjármagns gegn markaðhruni:
Vélanámsnálgun (machine learning) við kerfisbundna áhættustýringu
Í þessum fyrirlestri er kynnt aðferð sem nefnist Turning Point Dates Capital Protection (TP Dates CP), áhættustýringarlausn sem er sérstaklega hönnuð fyrir langtímafjárfesta sem halda einungis löngum stöðum, svo sem lífeyrissjóði og aðra stofnanafjárfesta. Kerfið byggir á vélanámi, mynsturgreiningu og mælikvörðum úr atferlisfjármálum til að einfalda um 250 viðskiptadaga ársins niður í fáeinar fyrirfram skilgreindar dagsetningar þar sem líkur á verulegum markaðsleiðréttingum eru auknar.
Þessir mögulegu vendipunktar eru ákvarðaðir fyrirfram, skráðir og ekki endurskoðaðir (innan ±1 dags vikmarks), og tengdir við samsvarandi verðmörk yfir tíma sem gegna hlutverki stuðnings- og viðnámslína á mörkuðum.
Aðferðin byggir á þeirri grundvallarhugmynd að gróðasókn og ótti fjárfesta skapi endurtekin og samstillt hringrásarmynstur sem unnt er að spá fyrir um fram í tímann. Í bakprófunum sem ná yfir meira en tvo áratugi hefur aðferðin bent á áhættusöm tímabil, meðal annars í kringum COVID-fallið árið 2020, bjarnarmarkaðinn 2022 og sveiflur ársins 2025. Jafnframt hefur hún gefið gagnleg merki um hagkvæm kaupinnskot.
Sú fjárfestingarstefna sem af þessu leiðir er innleidd með lágmarksíhlutun — yfirleitt með notkun seljanlegra framvirkra samninga og valrétta — án þess að þurfa að selja kjarnastöður eða bera verulegan viðskiptakostnað.
Í fyrirlestrinum verður fjallað um fræðilegan grunn aðferðarinnar, vinnsluferli byggt á vélanámi og gervigreind, árangur yfir mismunandi eignaflokka (hlutabréfavísitölur, einstök hlutabréf, skuldabréf, hrávörur og gjaldeyri), sem og hagnýta leið til að samþætta tólið inn í núverandi eignastýringarferla.
Dr. Marco Bianchi er stofnandi MMB Advisers í London og hefur á meira en þrjátíu ára ferli unnið að megindlegum rannsóknum og kerfisbundnum fjárfestingaaðferðum. Hann lauk doktorsprófi í tölfræði og hagmælingum frá London School of Economics og hefur hlotið Eurohedge-verðlaunin árið 2003, auk þess að hafa verið í öðru sæti árið 2006 fyrir kerfisbundnar hlutabréfaaðferðir. Hann hefur gegnt lykilstöðum hjá Seðlabanka Englands, Citigroup og Barclays Capital. Jafnframt var hann meðstofnandi og forstöðumaður megindlegrar greiningar hjá Ethus á árunum 2017–2025. Rannsóknir hans hafa birst í virtum alþjóðlegum tímaritum á borð við American Economic Review, European Economic Review, Journal of Applied Econometrics og Journal of Business & Economic Statistics. Núverandi viðfangsefni hans lúta að þróun gervigreindardrifinna (e. machine learning) líkana til að spá fyrir um markaðsfall, hagfræði tímaraða og aðferðum við áhættustýringu fyrir eignasöfn stofnanafjárfesta.
