Dinamik varlık ve borç yönetimine ulaşmak için takviyeli öğrenmeyi kullanın
TSAI
1. Geleneksel varlık ve borç yönetiminin karşılaştığı zorluklar
Son yıllarda küresel finans piyasalarındaki oynaklık giderek ciddi boyutlara ulaştı. Faiz oranı perspektifinden bakıldığında, Federal Reserve, faiz oranlarını Mart 2022'den Temmuz 2023'e kadar art arda 11 kez artırdı; toplamda 525 baz puanlık bir artışla, faiz oranı federal fonlarının hedef aralığını %5,25 ile %5,5 arasına itti. % 23 yılın en yüksek seviyesi. Daha sonra 19 Eylül 2024'te Federal Reserve, faiz oranını 50 baz puanlık indirimle %4,75 ile %5,00 aralığına indirdiğini duyurdu.
Döviz piyasası da istikrarsız. Son yıllarda euro-dolar döviz kuru, Avrupa'nın ekonomik durumu, Rusya ile Ukrayna arasındaki çatışma ve diğer olaylar nedeniyle önemli ölçüde dalgalandı. Örneğin Rusya ile Ukrayna arasında yaşanan çatışmanın ardından bir süre euro-dolar kuru kısa sürede yüzde 10'un üzerinde dalgalandı.
Varlık fiyatları açısından bakıldığında borsa, makroekonomik durum, sektördeki rekabet düzeni gibi birçok faktörden etkileniyor ve dalgalanmalar son derece önemli. Örneğin, 2022'de uzun vadeli ABD Hazine tahvil getirilerinin arttığı bir ortamda S&P 500 endeksi yıl boyunca %19 düştü.
Böylesine karmaşık bir piyasa ortamında, geleneksel statik veya yarı statik varlık ve yükümlülük yönetimi stratejilerinin eksiklikleri tamamen ortaya çıkıyor. Geleneksel stratejiler genellikle geçmiş verilere ve ampirik varsayımlara, önceden belirlenmiş varlık ve yükümlülük tahsis oranlarına dayanır ve gerçek zamanlı piyasa değişikliklerine hızla yanıt verme yeteneğinden yoksundur. Faiz oranlarındaki keskin ve ani yükseliş veya düşüşler ya da döviz kurlarındaki keskin dalgalanmalar gibi piyasa ortamı aniden değiştiğinde, bu sabit tahsis modelinin zaman içinde ayarlanması mümkün olmaz ve bu durum kolaylıkla varlıkların değerinin düşmesine ve Finansal kurumların ve şirketlerin karlılığını ve finansal istikrarını etkileyen borç maliyetlerindeki artış.
2. Takviyeli öğrenme algoritmalarının ilkeleri ve avantajları
TSAI platformunun tanıttığı takviyeli öğrenme algoritması, esasen bir makine öğrenme teknolojisidir. Temel prensibi, etmen ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla en uygun stratejiyi öğrenmektir. Aktif pasif yönetimi senaryosunda aracı, takviyeli öğrenme algoritmasıdır ve ortam, piyasa faiz oranları, döviz kurları ve varlık fiyatlarındaki dalgalanmalar gibi gerçek zamanlı dinamik veriler dahil olmak üzere sürekli değişen finansal piyasadır.
Algoritma, sürekli bir deneme yanılma ve öğrenme süreci aracılığıyla, piyasa ortamındaki değişikliklere göre ilgili varlık ve yükümlülük tahsis eylemlerini gerçekleştirir ve bu eylemlerin sonuçlarına (daha yüksek getiri, daha düşük risk vb.) dayalı olarak ödül geri bildirimi alır. . Algoritma, büyük miktarda etkileşimli öğrenme yoluyla, risk ve getiri arasında en iyi dengeyi sağlamak için farklı piyasa koşulları altında en uygun varlık ve borç tahsis stratejisini kademeli olarak araştırır.
Geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında takviyeli öğrenme algoritmalarının önemli avantajları vardır. Devasa miktardaki piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak işleyebilir, piyasa değişikliklerinin ince sinyallerini hızla yakalayabilir ve bu sinyallere dayanarak anında karar ayarlamaları yapabilirler. Bu dinamik ayarlama yeteneği, varlık ve yükümlülüklerin tahsisini nispeten optimal bir durumda tutar, piyasa riskleriyle başa çıkma yeteneğini etkili bir şekilde geliştirir ve uzun vadeli istikrarlı getiri elde etmek için sağlam bir temel oluşturur.
3. Varlık ve borç yönetiminde takviyeli öğrenmenin uygulanması
(I) Faiz oranındaki dalgalanmalarla başa çıkma stratejileri
Piyasa faiz oranları yükseldiğinde, takviyeli öğrenme algoritması, varlıkların ve yükümlülüklerin faiz oranlarına duyarlılığının kapsamlı bir değerlendirmesini hızlı bir şekilde başlatacaktır. Algoritma, geçmiş faiz oranı verilerinin, farklı varlık ve yükümlülüklerin faiz oranı esneklik katsayılarının ve mevcut piyasa faiz oranı eğilimlerinin derinlemesine analizi yoluyla, artan faiz oranı ortamında çeşitli varlık ve yükümlülüklerin değer değişim eğilimini belirler. Örneğin tahvil varlıkları söz konusu olduğunda algoritma, tahvillerin süresi ve kupon oranı gibi faktörlere dayalı olarak artan faiz oranlarının fiyatlar üzerindeki olumsuz etkisini doğru bir şekilde hesaplayacaktır. Değerlendirme sonuçları, tahvil varlıklarının faiz oranı riskinin önemli ölçüde artacağını ve sabit faizli yükümlülüklerin göreceli olarak istikrarlı maliyetlere sahip olduğunu veya artan faiz oranı ortamında faiz oranlarının kilitlenmesi nedeniyle avantajlara sahip olduğunu gösterirse, algoritma varlık ve borç tahsisini derhal ayarlayacaktır. oran. Özellikle, tahvillerdeki varlık stokları uygun şekilde azaltılacak ve serbest bırakılan fonlar, kısa vadeli nakit benzerleri veya değişken faizli tahviller gibi faiz oranlarına daha fazla direnç gösteren varlık kategorilerine tahsis edilecek; Aynı zamanda, sabit faizli yükümlülüklerin arttırılmasının, yükümlülüklerin toplam maliyetini düşüreceği, riske maruz kalmayı optimize edeceği ve artan faiz oranlarının olumsuz etkilerine etkili bir şekilde karşı koyacağı değerlendirilecektir.
(II) Döviz kuru dalgalanmalarına tepki stratejisi
Döviz kuru dalgalanmalarının yönetilmesi açısından pekiştirmeli öğrenme algoritmaları da kritik bir rol oynamaktadır. Algoritma, bir para biriminin döviz kurunun değer kazanma eğilimine sahip olduğunu tespit ettiğinde, o para biriminde büyük miktarda varlığa sahip olan finansal kurumlar veya şirketler için, sürekli izleme ve denetime dayalı olarak o para birimi cinsinden yükümlülüklerde uygun bir artış önerecektir. döviz kuru eğilimlerinin ve varlık ve yükümlülüklerin parasal yapısının tahmini. Bu şekilde, döviz kurundaki değerlenmenin neden olduğu yükümlülüklerin değerindeki nispi düşüş, getirilerde artış sağlamak için kullanılabilecektir. Tersine, eğer algoritma döviz kurunda bir değer kaybının beklendiğini öngörüyorsa, varlık tahsisi stratejisini hızlı bir şekilde ayarlayacak, o para biriminde belirtilen varlıkların varlıklarını azaltacak ve diğer nispeten istikrarlı para birimlerinde belirtilen varlıkları artıracak, böylece varlıkların değer düşüklüğüne uğraması riskinden etkili bir şekilde kaçınacaktır. döviz kurunun amortismanı ile.
(III) Varlık fiyatlarındaki dalgalanmalarla başa çıkma stratejisi
Hisse senedi piyasasındaki fiyat dalgalanmalarını örnek olarak alırsak, borsa fiyatları keskin bir şekilde yükseldiğinde, takviyeli öğrenme algoritması, finansal kurumların veya şirketlerin elinde bulundurduğu hisse senedi varlıklarının oranının çok yüksek olup olmadığını ve potansiyel risk düzeyini kapsamlı bir şekilde değerlendirecektir. Algoritma yalnızca hisse senedi fiyatlarındaki kısa vadeli yükselişi dikkate almakla kalmayacak, aynı zamanda makroekonomik durum, sektör değerleme düzeyi ve kurumsal temeller gibi birçok faktörü de kapsamlı bir şekilde analiz edecek. Değerlendirme sonuçları, hisse senedi varlıklarının riskinin çok yüksek olduğunu gösterirse, algoritma, önceki karları sabit tutmak ve kârı azaltmak için hisse senedi varlıklarının kademeli olarak azaltılmasını ve geri kazanılan fonların tahviller veya nakit benzerleri gibi daha istikrarlı varlık kategorilerine tahsis edilmesini önerecektir. Piyasa düzeltmelerinin getirdiği riskler. Tersine, hisse senedi fiyatları düştüğünde algoritma, piyasa duyarlılığı göstergeleri, makroekonomik politika eğilimleri ve kurumsal kazanç beklentileri gibi faktörlere dayalı olarak yatırım fırsatlarının mevcut olup olmadığına doğru bir şekilde karar verecektir. Piyasanın aşırı tepki verdiğine inanılıyorsa ve hisse senedi fiyatı düşük değerdeyse, algoritma gelecekteki fiyat artışlarından kâr elde etmek için gerekli koşulları yaratmak amacıyla hisse senedinin varlık tahsisinde uygun bir artış önerecektir.