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起首：阛阓资讯

作家：Nassira Abbas, Charles Cohen, Dirk Jan Grolleman, Benjamin Mosk

AI驱动的交游不错普及阛阓的速率和效果，但也会使其在压力时期靠近更高的交游量和更大的波动性。

愈加高效，照旧更多波动？金融阛阓遴荐最新的东说念主工智能（AI）不错改善风险科罚并深刻流动性；但它也可能变成阛阓的不透明，增多其监测难度，并使其更易际遇收集报复和旁边风险。

最新一期的《全球金融褂讪文书》诈欺新的阛阓数据，有计划了这项技艺可能会将咱们带往何方。从投资者到技艺提供商，再到阛阓监管机构——IMF的责任主说念主员与万般利益相关方进行了鄙俗的战役，以有计划金融机构何如诈欺AI的逾越从事成本阛阓活动，以及遴荐AI会带来何种潜在影响。

几十年来，对冲基金、投资银行和其他机构一直齐在使用量化交游策略。自动交游算法匡助阛阓普及了速率，并使东说念主们大约更高效地消化好意思股等主要财富类别的广泛交游。但它们也导致了“闪崩”事件——阛阓价钱在很短时刻内发生剧烈的波动，举例，2010年5月好意思股暴跌，仅在几分钟后又出现了反弹；此外，东说念主们还牵挂自动交游算法可能会在出现严重压力和广宽不细目性时碎裂阛阓的褂讪。

AI大约委果及时地处理广泛的数据（致使也包括文本）以供交游者使用，会将这类变化推升到另一个端倪。天然生成式AI和近期的其他冲破赢得了公共媒体和金融阛阓的热情，但现时，骨子投资者仅以有限的几种式样使用它们。那么，若是咱们现在仅仅站在一场由AI主导的转型的首先，那么咱们异日可能会走向何方？

专利央求是融合这个问题的一个很好的路线，因为从提交央求到发展出可用于骨子分娩的技艺，经常要履历很长的准备时刻。自2017年大言语模子（LLM）运转问世以来，在算法交游的相关专利央求中，与AI联系内容的比例仍是从2017年的19%高涨到了2020年以来的每年50%以上，这标明该鸿沟正在掀翻一股立异的海浪。

这些新的立异很可能会进一步增强AI快速挪动投资组合的才智，而这反过来又会带来更高的交游量。接收咱们走访的阛阓参与者均觉得：由AI驱动的高频交游瞻望将变得愈加广泛，在股票、政府债、上市繁衍品等流动性财富类别中尤其如斯。他们瞻望，异日三到五年内，复杂的AI将被更多整合到投资交游的决议之中；不外，“东说念主机协同”的作念法瞻望还将延续下去，在大范围成本设立的决议中将尤其如斯。

在交游所交游基金（ETF）阛阓上，这些变化的字据已然出现。AI驱动的ETF天然范围尚小，但与其他ETF比拟，其盘活速率要高得多。一个典型的主动科罚股票型ETF捏股的盘活速率远低于每年一次，而AI驱动的ETF的盘活速率简短为每月一次。若是此类策略被鄙俗使用，则可能在异日深刻阛阓并增多其流动性，这对投资者是成心的。但它们也可能加重阛阓的不褂讪：在2020年3月的阛阓漂泊时代，一些AI驱动的ETF的盘活速率有所加速，这标明在压力时期有可能会出现更多的群体性抛售。

在AI驱动的阛阓中，价钱的反应速率可能要快得多。投资者提到的一个例子是：在好意思联储发布复杂且冗长的会议纪要时，AI不错比任何东说念主类交游员更快提供交游信号——而这可能仍是发生了。自2017年LLM问世以来，好意思联储会议纪要发布15秒后好意思股的变动情况，似乎与纪要发布15分钟后的中期变动标的是一致的——这与LLM问世之前二者彰着不相关的变动形成了显豁的对比。

谁将大约诈欺这些新的技艺？AI可能导致投资进一步滚动至对冲基金、自营交游公司和其他非银行金融中介机构，这将裁减阛阓的透明度，并使监测变得愈加痛苦。非银行机构在遴荐AI方面具有结构性的上风。与大型生意银行和投资银行比拟，它们经常愈加敏捷，更少受到监管拘谨；而大型生意银行和投资银行经常必须搪塞先前留传的基础设施，且可能需要顺服更严格的律例（包括需要确保能评释复杂的AI模子）。

战略提议

面对这个新的寰宇，监管机构应何如作念好准备？在一个反应愈加赶紧的阛阓中，非银行机构的迫切性可能会捏续高涨，因此应加强AI相关鸿沟各方面的监管。

金融部门当局和交游形状应决定是否需要狡计新的波动搪塞机制（或妥善修改现存机制），对可动力自AI驱动交游的“闪崩”事件作出反映。这些机制包括保证金条目、熔断机制和有韧性的中央敌手方。

相似，金融部门当局应继续加强对非银行金融中介机构的监督和监管，条目它们标明身份并露出与AI相关的信息；同期，其还应条目金融机构按期评估数据、模子和扶助AI模子的技艺基础设施之间的互相依赖关系。

对这个快速变化的阛阓进行密切的监测和监督，将为遴荐合适且均衡的监管搪塞措施打下基础，而这将使金融部门的参与者从AI中受益，同期裁减其风险。

(海外货币基金组织)

（转自：海外货币基金组织）