Искусственный интеллект в индустрии ETF, «теневая торговля» фо | Инвестиции в ETF
Искусственный интеллект в индустрии ETF, «теневая торговля» фондами и сложности с конвертацией взаимных фондов в ETF: самые интересные новости из мира ETF за прошедшую неделю
Крупная американская управляющая компания State Street использует искусственный интеллект при разработке некоторых своих ETF.
Нет, это не ChatGPT — в фонде SPDR S&P Kensho New Economies Composite ETF (тикер KOMP) применяется технология естественной обработки языка (NLP) для ранжирования компаний по степени инновационности. Искусственный интеллект просматривает нормативные документы для поиска ключевых терминов, чтобы определить, как компании соотносятся с такими областями инноваций как чистая энергия, передовые транспортные системы, дроны и так далее.
Руководитель отдела исследований SPDR Мэтт Бартолини в интервью Bloomberg вспоминает, что в 2018 году (когда создавался KOMP), компания хотела работать над долгоиграющими и инновационными фондами, потому что в мире ETF было не так много стратегий, которые обладали бы этой «дальновидной, инновационной парадигмой». Искусственный интеллект, по словам Бартолини, смог предоставить такую возможность. Ключевое преимущество NLP — технология позволяет просматривать огромные массивы текстовых данных и ранжировать компании по заранее определенному признаку. Таким образом, с помощью искусственного интеллекта индекс-провайдеры могут охватывать гораздо больший спектр компаний, чем аналитики на Уолл-стрит, которые часто ограничивают количество анализируемых фирм, выбирая только средние и крупные по капитализации компании, отмечает Мэтт Бартолини.
Впрочем, технологию обработки естественного языка нельзя назвать чем-то уникальным для индустрии ETF. Она есть не только у S&P — многие индекс-провайдеры имеют схожие NLP-алгоритмы, которые позволяют создавать тематические индексы. В их число входит FTSE Russell, MSCI, Solactive с принадлежащей ей технологией ARTIS, а также ряд других провайдеров индексов.
Ученые Стокгольмской школы экономики и Технологического университета Сиднея в конце января опубликовали академическое исследование, в результате которого выявили аномальную торговую активность в 3-6% отраслевых ETF перед M&A-сделками.
Согласно выводам научной статьи, трейдеры, осведомленные о предстоящих слияниях и поглощениях, в течение последних 13 лет использовали ETF на акции целевых компаний для маскировки инсайдерской торговли. В общей сложности теневая торговля ETF оценивается на сумму в 2,75 миллиарда долларов (или $212 млн в год с 2013 по 2021 гг.). Как показали результаты исследования, такие аномалии наиболее распространены в секторах здравоохранения, технологий и промышленности. По словам авторов, от 2% до 12% биржевых фондов на вышеупомянутые сектора были использованы для теневой торговли. После широкого распространения информации об исследовании в авторитетных финансовых СМИ (например, Bloomberg и Financial Times) не исключено, что в будущем регуляторы начнут расследовать и такие ухищренные способы инсайдерской торговли.
Конвертация взаимных фондов (mutual funds) в ETF — очевидный тренд на американском фондовом рынке. Однако, как сообщает Bloomberg, не все конвертации проходят успешно — управляющим не всегда удается привлечь новые активы только благодаря замене способа упаковки фонда. Старший аналитик издания Эрик Балчунас отмечает, что инвесторы не будут вкладываться в продукты с плохой стратегией, несмотря на улучшенную упаковку фонда.
При этом есть и успешные кейсы — Dimensional, например. В прошлом году семь конвертированных фондов компании привлекли в общей сложности $9 млрд (вся линейка из 30 ETF привлекла примерно $25 млрд). Как мы писали ранее, с помощью конвертаций индустрия ETF может привлечь как минимум $1 трлн дополнительных активов.
#дайджест
