يقوم أليكس بوبا وتشارلز إلكان، المخضرمان في وول ستريت، بجمع الأموال لصالح صندوق تحوط للأسهم يديره في المقام الأول عملاء ونماذج الذكاء الاصطناعي. تحاول شركة Poesis، التي ينتمي إليها الاثنان، نقل الذكاء الاصطناعي من مساعد باحث إلى جوهر إدارة المحافظ الاستثمارية. (الملخص السابق: قال ذات مرة إن الذكاء الاصطناعي مجرد قمامة! صُدم رئيس Citadel كين غريفين بالحقائق التي حدثت "داخل الشركة") (ملحق الخلفية: صرخ مؤسس Citadel كين غريفين قائلاً: "الذكاء الاصطناعي التوليدي عديم الفائدة": لا يمكن اكتشاف ألفا، ولا يزال يتعين على وول ستريت التغلب على السوق يدويًا) تنتقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في وول ستريت من مساعدة المحللين على قراءة البيانات إلى المشاركة المباشرة في تخصيص الأموال. ذكر ملخص تقرير بلومبرج في 10 نوفمبر أن أليكس بوبا وتشارلز إلكان يجمعان الأموال لصندوق تحوط جديد للأسهم، والذي سيتم تشغيله بشكل أساسي بواسطة وكلاء ونماذج الذكاء الاصطناعي. وقالت شركة Poesis، الشركة الاستثمارية التي ينتمي إليها الاثنان، على موقعها الرسمي على الإنترنت إن استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها قد تم طرحها في أسواق حقيقية، حيث يقوم الوكلاء بتوليد إشارات الاستثمار واختبار الاستراتيجيات وتخصيص رأس المال وإدارة المخاطر. لا يقتصر هذا التصميم على تنظيم ملخصات لمديري الصناديق فحسب، بل يتعلق أيضًا بوضع الأبحاث والمحافظ وإدارة المخاطر في نفس النظام. الخبرة الاستثمارية لدى Capital Group جنبًا إلى جنب مع خلفية التعلم الآلي لدى Goldman Sachs. عمل مؤسس Poesis، Alex Popa، في Capital Group لمدة 16 عامًا كشريك وأدار صندوق النمو الخاص بها في أمريكا. عضو أساسي آخر، تشارلز إلكان، هو كبير العلماء في Poesis. كان مديرًا إداريًا سابقًا ورئيسًا عالميًا للتعلم الآلي في Goldman Sachs، كما قاد أيضًا أبحاث وتطوير التعلم الآلي في Amazon. يتضمن الجمع بين الاثنين اختيارًا نشطًا للأسهم وإدارة الأصول من جهة، والبحث النموذجي وبناء النظام من جهة أخرى. الهدف من Poesis هو السماح للذكاء الاصطناعي بالتعلم المستمر من تعليقات السوق؛ ويصبح الاستثمار الفعلي للأموال هو المجال لاختبار الأحكام النموذجية. استخدم أولاً نقودًا حقيقية لاختبار ما إذا كان الوكيل يمكنه إكمال مجموعة المهام بأكملها. وقد تعاونت Poesis سابقًا مع ASUS وHuida لإجراء التجارب. تُظهر مقدمة الحالة العامة لشركة Asustek أن مجموعتين من فرق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي أجرتا معاملات بأموال حقيقية لمدة أسبوع، واعتمدتا استراتيجيات طويلة فقط ومحايدة للسوق على التوالي. قامت التجربة بتقسيم العمل بين وكلاء مختلفين: بعضهم يبحث عن الإشارات، وبعضهم يدير المحافظ، وبعضهم ينفذ الصفقات، والبعض الآخر لديه ضوابط مستقلة وبوابات للمخاطر. تعمل العملية برمتها على محطة عمل محلية، وينصب التركيز على اختبار ما إذا كان الوكيل يمكنه العمل معًا ضمن إطار استثمار معين، بدلاً من مجرد عرض إجابة انتقاء الأسهم. بالإضافة إلى كفاءة البحث، يجب على إدارة الصناديق أيضًا أن تتحمل تقلبات السوق. يعمل هذا النوع من البنية على تطوير مهمة الذكاء الاصطناعي من إصدار التوصيات إلى التأثير على الموقف وتوزيع المخاطر. بالنسبة لشركات الاستثمار، لا تكمن القيمة المحتملة في قراءة المعلومات بشكل أسرع فحسب، بل أيضًا في ما إذا كان من الممكن ربط نتائج البحث بالمعاملات وما إذا كان من الممكن تعديل المخاطر بشكل مستمر بعد التغييرات في المراكز. ومع ذلك، يمكن للتجارب قصيرة المدى اختبار ما إذا كانت العملية ناجحة، لكنها لا تستطيع تغطية دورة السوق الكاملة. من اختبار رأس المال الحقيقي إلى جمع الأموال، تغيرت أسئلة الاختبار التي واجهها بوسيس أيضًا: ليس فقط ما إذا كان الوكيل يمكنه اختيار الأسهم، ولكن ما إذا كان نظام الاستثمار بأكمله يمكنه الاستمرار في العمل في ظل انعكاسات السوق، وتكاليف المعاملات، وقيود المخاطر. التقارير ذات الصلة قامت شركة Interactive Brokers بجمع ثلاثة أنظمة ذكاء اصطناعي رئيسية: Claude وChatGPT وGrok والتي يمكن استخدامها الآن لمساعدتك في تحديد الأسهم وخيارات التداول وتخصيص المخاطر مجانًا. أصبح محرك التداول القائم على الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر من OpenAlice شائعًا، وحصلت "Wall Street for One" على 3100 نجمة على GitHub. تفاصيل القياس الفعلية ليست في البرنامج. أول موظف غير بشري في وول ستريت! يقوم Goldman Sachs بتعيين مهندس الذكاء الاصطناعي Devin "للعمل بكفاءة أكبر بأربع مرات" ويمكنه التعاون مع 12000 مطور في نفس الوقت. "يقوم هذان الخبيران المخضرمان في وول ستريت بجمع الأموال لبناء صندوق تحوط، ويريدان أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتشغيله مباشرة." تم نشر هذه المقالة لأول مرة في BlockTempo "Dongqu Trend - وسائل الإعلام الإخبارية الأكثر تأثيرًا في blockchain".