Die Wall-Street-Veteranen Alex Popa und Charles Elkan sammeln Geld für einen Aktien-Hedgefonds, der hauptsächlich von Agenten und Models der künstlichen Intelligenz betrieben wird. Poesis, zu dem die beiden gehören, versucht, KI vom wissenschaftlichen Mitarbeiter zum Kern des Portfoliomanagements zu machen. (Vorherige Zusammenfassung: Er hat einmal gesagt, dass KI Müll ist! Citadel-Chef Ken Griffin war schockiert über die Fakten, die „innerhalb des Unternehmens“ passierten.) (Hintergrundbeilage: Citadel-Gründer Ken Griffin rief, dass „generative KI nutzlos ist“: Alpha kann nicht entdeckt werden, und die Wall Street muss den Markt immer noch mit der Hand schlagen.) Die KI-Anwendungen der Wall Street entwickeln sich von der Unterstützung von Analysten beim Lesen von Daten zu einer direkten Beteiligung an der Mittelzuteilung. In einer Zusammenfassung des Bloomberg-Berichts vom 10. November heißt es, dass Alex Popa und Charles Elkan Gelder für einen neuen Aktien-Hedgefonds sammeln, der hauptsächlich von Agenten und Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) betrieben wird. Poesis, die Investmentgesellschaft, zu der die beiden gehören, sagte auf ihrer offiziellen Website, dass ihre KI-Strategien in reale Märkte umgesetzt wurden, wobei Agenten Investitionssignale generieren, Strategien testen, Kapital allokieren und Risiken verwalten. Bei diesem Design geht es nicht nur darum, Zusammenfassungen für Fondsmanager zu organisieren, sondern auch um die Zusammenführung von Research, Portfolio und Risikomanagement in einem System. Die Anlageerfahrung der Capital Group kombiniert mit dem Hintergrund des maschinellen Lernens von Goldman Sachs. Poesis-Gründer Alex Popa arbeitet seit 16 Jahren als Partner bei Capital Group und verwaltet deren Growth Fund of America. Ein weiteres Kernmitglied, Charles Elkan, ist der leitende Wissenschaftler von Poesis. Er war ehemaliger Geschäftsführer und globaler Leiter für maschinelles Lernen bei Goldman Sachs und leitete außerdem die Forschung und Entwicklung für maschinelles Lernen bei Amazon. Die Kombination beider umfasst aktive Aktienauswahl und Vermögensverwaltung auf der einen Seite und Modellforschung und Systemaufbau auf der anderen Seite. Das Ziel von Poesis besteht darin, der KI zu ermöglichen, kontinuierlich aus dem Marktfeedback zu lernen; Die tatsächliche Geldanlage wird zum Prüffeld für Modellurteile. Testen Sie zunächst mit echtem Geld, ob der Agent die gesamten Aufgaben erledigen kann. Poesis hat zuvor mit ASUS und Huida zusammengearbeitet, um Experimente durchzuführen. Asusteks öffentliche Falleinführung zeigt, dass zwei Gruppen von KI-Investmentteams eine Woche lang Echtgeldtransaktionen durchführten und dabei jeweils Long-Only- und marktneutrale Strategien anwendeten. Das Experiment teilte die Arbeit auf verschiedene Agenten auf: Einige suchen nach Signalen, einige verwalten Portfolios, einige führen Geschäfte aus und andere verfügen über unabhängige Kontrollen und Risikoschleusen. Der gesamte Prozess läuft auf einer lokalen Workstation ab und der Schwerpunkt liegt auf der Prüfung, ob der Agent innerhalb eines vorgegebenen Investitionsrahmens zusammenarbeiten kann, und nicht nur auf der Anzeige einer Antwort auf die Aktienauswahl. Neben der Research-Effizienz muss das Fondsmanagement auch Marktschwankungen standhalten. Diese Art von Architektur erweitert die Aufgabe der KI von der Generierung von Empfehlungen bis hin zur Beeinflussung der Position und Risikozuordnung. Für Investmentgesellschaften liegt der potenzielle Wert nicht nur darin, die Informationen schneller zu lesen, sondern auch darin, ob die Forschungsergebnisse mit Transaktionen verknüpft werden können und ob Risiken bei Positionsänderungen kontinuierlich angepasst werden können. Kurzzeitexperimente können zwar testen, ob der Prozess funktioniert, sie können jedoch nicht den gesamten Marktzyklus abdecken. Von der Prüfung des realen Kapitals bis zur Mittelbeschaffung änderten sich auch die Testfragen, mit denen Poesis konfrontiert war: nicht nur, ob der Agent Aktien auswählen kann, sondern ob das gesamte Anlagesystem auch bei Marktumschwüngen, Transaktionskosten und Risikobeschränkungen weiter funktionieren kann. Verwandte Berichte Interactive Brokers hat drei wichtige KIs zusammengestellt: Claude, ChatGPT und Grok, die Ihnen jetzt kostenlos bei der Auswahl von Aktien, Handelsoptionen und Risikoverteilung helfen können. Die Open-Source-KI-Handelsmaschine von OpenAlice erfreut sich großer Beliebtheit und „Wall Street for One“ hat auf GitHub 3.100 Sterne erhalten. Die tatsächlichen Messdetails sind nicht im Programm enthalten. Der erste nichtmenschliche Angestellte der Wall Street! Goldman Sachs stellt den KI-Ingenieur Devin ein, um „mehr als viermal effizienter zu arbeiten“ und mit 12.000 Entwicklern gleichzeitig zusammenarbeiten zu können. „Diese beiden Wall-Street-Veteranen sammeln Geld, um einen Hedgefonds aufzubauen, und sie wollen, dass KI ihn direkt betreibt.“ Dieser Artikel wurde erstmals in BlockTempo „Dongqu Trend – das einflussreichste Blockchain-Nachrichtenmedium“ veröffentlicht.