NEW YORK, NEW YORK - NGÀY 28 THÁNG 3: Các nhà giao dịch làm việc trên sàn giao dịch chứng khoán New York (NYSE) vào ... Thêm ngày 28 tháng 3 năm 2025, tại Thành phố New York. Khi cuộc chiến thương mại gia tăng của Tổng thống Trump và dấu hiệu lạm phát khiến các nhà đầu tư lo lắng, chỉ số công nghiệp Dow Jones (DJI) đã giảm hơn 700 điểm, tương đương gần 1,7%. (Ảnh bởi Spencer Platt/Getty Images)
Getty ImagesMột làn sóng mới của các startup trí tuệ nhân tạo đang nhắm đến một trong những vai trò chuyên biệt nhất của Phố Wall: nhà phân tích định lượng. Từ các quỹ đầu cơ đến các sàn giao dịch hàng hóa, các nền tảng AI đang hứa hẹn sẽ dân chủ hóa các mô hình toán học phức tạp và phân tích dữ liệu mà lâu nay chỉ thuộc về những nhà phân tích định lượng được trả lương cao.
Cho đến gần đây, các mô hình ngôn ngữ lớn cho giao dịch đã là lĩnh vực của các nhà quản lý quỹ tỷ phú như Igor Tulchinsky, người mà quỹ phòng hộ WorldQuant của ông quản lý hơn 23 tỷ đô la và tuyển dụng hơn 150 tiến sĩ để xây dựng các hệ thống AI tùy chỉnh. Như Tulchinsky gần đây đã nói với Forbes, công ty của ông đang sử dụng LLMs để "chuyển đổi và khám phá alpha trong các lĩnh vực khác nhau," tạo ra các công cụ độc quyền có thể trả lời "các câu hỏi rất tinh vi" bằng cách kết hợp các mô hình tiêu chuẩn với dữ liệu nội bộ mà "thực sự không ai có thể sao chép."
Nhưng một thế hệ khởi nghiệp mới đang làm việc để thay đổi sự loại trừ đó, cung cấp phân tích nâng cao dựa trên AI cho các công ty trước đây không thể đủ khả năng cho những khả năng như vậy. Xu hướng này đại diện cho một sự chuyển mình cơ bản trong cách các tổ chức tài chính tiếp cận việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thay vì thuê đội ngũ các nhà phân tích có bằng PhD để xử lý số liệu và xác định các mẫu thị trường, các công ty ngày càng chuyển sang các hệ thống AI có thể xử lý khối lượng thông tin khổng lồ trong vài giây và cung cấp những hiểu biết bằng tiếng Anh đơn giản.
Ba công ty được nhấn mạnh trong các nghiên cứu trường hợp gần đây (FINTool, Metal AI và Findly) đang nhắm đến những lĩnh vực khác nhau của thế giới tài chính với các nền tảng nghiên cứu và phân tích được hỗ trợ bởi AI. Mỗi công ty hứa hẹn sẽ biến hàng giờ phân tích thủ công thành những thông tin tự động, có khả năng định hình lại cách thức ra quyết định đầu tư.
Làn sóng Thay thế AI Quant
Xu hướng chính liên quan đến khả năng của AI trong việc lấy các nguồn dữ liệu khác nhau để phân tích chúng theo mong muốn của những người chấp nhận rủi ro. Lời hứa là các hệ thống AI có thể tìm kiếm, tổng hợp và tổng hợp các nguồn dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người.
NHIỀU HƠN CHO BẠN Ví dụ, FINTool tập trung vào nghiên cứu cổ phiếu công cộng cho các quỹ đầu cơ và ngân hàng, phân tích hàng triệu tài liệu từ báo cáo thu nhập đến hồ sơ SEC. Nền tảng này tuyên bố giảm khối lượng công việc của các nhà phân tích từ hàng giờ xuống còn vài giây trong khi duy trì "không có ảo giác" thông qua hệ thống đánh giá đồng cấp ba cấp. Mặt khác, Metal AI nhắm đến các công ty cổ phần tư nhân, nơi các đội ngũ giao dịch gặp khó khăn với dữ liệu phân mảnh trên nhiều hệ thống, từ các nền tảng nghiên cứu thị trường đến các phòng dữ liệu bảo mật. Nền tảng trí tuệ của công ty tuyên bố thống nhất các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài, cho phép các chuyên gia đầu tư đặt ra những câu hỏi phức tạp bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì mất thời gian tổng hợp thông tin một cách thủ công.
Nhưng có lẽ cố gắng phát triển nhất để thay thế công việc định lượng truyền thống đến từ Findly, được hỗ trợ bởi YC, nền tảng Darling Analytics của họ đang gây chấn động trong thế giới giao dịch hàng hóa nổi tiếng phức tạp.
Từ Sàn Giao Dịch Quant đến Khởi Nghiệp AI
Ignacio Hidalgo hiểu rõ việc giao dịch hàng hóa từ bên trong. Là một cựu trader sách chính tại một số bàn giao dịch LPG nổi bật nhất, anh đã trải nghiệm trực tiếp cuộc đấu tranh hàng ngày trong việc tổng hợp một khối lượng lớn dữ liệu thị trường, mô hình thời tiết, thông tin về vận chuyển & dòng chảy cùng với các phát triển địa chính trị thành những quyết định giao dịch có lợi nhuận.
"Vấn đề vẫn giống nhau, chỉ khác đi," Hidalgo giải thích về sự chuyển đổi của anh từ một nhà giao dịch sang một doanh nhân công nghệ. "Hầu hết các công cụ tiên tiến cho phân tích dữ liệu có cấu trúc và nâng cao vẫn để lại cho các nhà giao dịch thiếu bối cảnh mà họ cần. Đây là một vấn đề rất khó giải quyết"
Bây giờ, cùng với người đồng sáng lập Pedro Nascimento, Hidalgo đang xây dựng công nghệ mà ông gọi là "hoàn toàn mới trên thế giới" thông qua startup Findly được Y Combinator hỗ trợ. Nền tảng Darling Analytics của họ nhằm mục đích cung cấp cho các bàn giao dịch hàng hóa trung bình "các sức mạnh phân tích siêu" thường bị giới hạn cho các bàn định lượng chuyên biệt.
Giao dịch hàng hóa hoạt động trong một thế giới cực đoan. Các mô hình toán học tinh vi đồng hành với những công cụ khá cơ bản. Trong khi một số giao dịch triển khai các thuật toán phức tạp và phân tích theo thời gian thực, những giao dịch khác lại dựa vào các nhóm trò chuyện WhatsApp để thực hiện giao dịch. Các nhà giao dịch thường tiến hành kinh doanh qua các ứng dụng nhắn tin với độ tinh vi công nghệ tối thiểu.
"Biểu đồ không cung cấp cho bạn bối cảnh," Hidalgo lưu ý. "Thật không thể đối với một con người để nắm bắt tất cả các tham số: sự thay đổi giá qua đêm, thông tin về việc xếp hàng hóa, dữ liệu thời tiết & dự báo, tin tức. Với AI, bạn có thể hỏi 'Giá dầu thô đã thay đổi như thế nào trong tuần này? Đây có phải là thời điểm tốt để mua không?' và nhận được một bức tranh rõ ràng hơn với bối cảnh thị trường.
AI Quants: Triển khai Thế giới Thực
Darling Analytics đã được thử nghiệm tại một số công ty hàng hóa lớn. Hệ thống tự động hóa các báo cáo buổi sáng và báo cáo theo sự kiện mà các nhà giao dịch junior thường biên soạn thủ công, giúp các nhà phân tích con người có thể tập trung vào công việc chiến lược có giá trị cao hơn. Nó tích hợp (near) dữ liệu có cấu trúc thời gian thực với thông tin phi cấu trúc từ các báo cáo thị trường, X, Web, email và nguồn tin tức để cung cấp thông tin thị trường toàn diện.
"Trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp đầy đủ ngữ cảnh về dữ liệu trên các chỉ số của bạn. Điều này không giống như chỉ vẽ một biểu đồ, nó cho bạn biết biểu đồ là gì trong ngữ cảnh hiện tại của thị trường," Hidalgo giải thích. Nền tảng xây dựng cái mà ông gọi là "biểu đồ tri thức", cho phép người dùng đặt câu hỏi cụ thể cho nhà giao dịch bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được phân tích mà trước đây sẽ mất hàng giờ nghiên cứu thủ công.
Ví dụ, một nhà giao dịch có thể yêu cầu công cụ vẽ mối quan hệ giữa thời tiết và lượng hàng propane trên Bờ Đông của Hoa Kỳ. Trong khi trước đây điều này sẽ mất hàng giờ để một nhà phân tích junior chuẩn bị, thì bây giờ một nhà giao dịch có thể Thả nhiệm vụ cho nền tảng và xem kết quả chỉ trong vài phút.
Truy vấn trong DarlingAnalytics
DarlingAnalytics## Ai sẽ đi đâu tiếp theo cho các nhà phân tích AI?
Sự thành công của các nền tảng AI này đặt ra những câu hỏi quan trọng về tương lai của phân tích định lượng trong tài chính. Nếu trí tuệ nhân tạo thực sự có thể tái tạo khả năng nhận diện mẫu và phân tích mà khiến cho các chuyên gia định lượng trở nên giá trị, nó có thể thay đổi đáng kể cấu trúc của các đội ngũ giao dịch và đầu tư.
Đối với các bàn giao dịch dựa vào các nhà phân tích hoặc các chuyên gia định lượng để cung cấp nghiên cứu cho việc triển khai rủi ro, phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo cung cấp lợi thế cạnh tranh bằng cách khuếch đại khả năng của con người thay vì chỉ đơn giản là thay thế họ. Công nghệ hứa hẹn sẽ dân chủ hóa quyền truy cập vào phân tích tinh vi trong toàn bộ tổ chức.
Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi không phải không có những thách thức. Thị trường hàng hóa nổi tiếng là khó lường, bị ảnh hưởng bởi mọi thứ từ căng thẳng địa chính trị đến các mô hình thời tiết. Các công ty xây dựng những hệ thống AI này phải đảm bảo rằng các nền tảng của họ có thể xử lý được sự phức tạp và biến động mà chính sự chuyên môn của con người trở nên có giá trị ngay từ đầu.
Như Hidalgo đã nói, mục tiêu là "trao quyền cho người dùng trung bình trong các công ty thương mại hàng hóa" với các khả năng phân tích mà trước đây chỉ thuộc về các chuyên gia.
Liệu AI có thể thực sự thay thế trực giác và cảm nhận thị trường mà những nhà giao dịch có kinh nghiệm mang lại cho giao dịch hay không vẫn còn phải xem, nhưng điều mà nó làm được là cung cấp lợi thế về trí tuệ dữ liệu trong vài phút. Nhưng với việc các nhà giao dịch hàng hóa lớn đã bắt đầu thử nghiệm các hệ thống này, ngành tài chính có vẻ sẵn sàng để tìm hiểu.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Kết Thúc Của Quant? Cách AI Đang Dân Chủ Hóa Phân Tích Tài Chính
Getty ImagesMột làn sóng mới của các startup trí tuệ nhân tạo đang nhắm đến một trong những vai trò chuyên biệt nhất của Phố Wall: nhà phân tích định lượng. Từ các quỹ đầu cơ đến các sàn giao dịch hàng hóa, các nền tảng AI đang hứa hẹn sẽ dân chủ hóa các mô hình toán học phức tạp và phân tích dữ liệu mà lâu nay chỉ thuộc về những nhà phân tích định lượng được trả lương cao.
Cho đến gần đây, các mô hình ngôn ngữ lớn cho giao dịch đã là lĩnh vực của các nhà quản lý quỹ tỷ phú như Igor Tulchinsky, người mà quỹ phòng hộ WorldQuant của ông quản lý hơn 23 tỷ đô la và tuyển dụng hơn 150 tiến sĩ để xây dựng các hệ thống AI tùy chỉnh. Như Tulchinsky gần đây đã nói với Forbes, công ty của ông đang sử dụng LLMs để "chuyển đổi và khám phá alpha trong các lĩnh vực khác nhau," tạo ra các công cụ độc quyền có thể trả lời "các câu hỏi rất tinh vi" bằng cách kết hợp các mô hình tiêu chuẩn với dữ liệu nội bộ mà "thực sự không ai có thể sao chép."
Nhưng một thế hệ khởi nghiệp mới đang làm việc để thay đổi sự loại trừ đó, cung cấp phân tích nâng cao dựa trên AI cho các công ty trước đây không thể đủ khả năng cho những khả năng như vậy. Xu hướng này đại diện cho một sự chuyển mình cơ bản trong cách các tổ chức tài chính tiếp cận việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thay vì thuê đội ngũ các nhà phân tích có bằng PhD để xử lý số liệu và xác định các mẫu thị trường, các công ty ngày càng chuyển sang các hệ thống AI có thể xử lý khối lượng thông tin khổng lồ trong vài giây và cung cấp những hiểu biết bằng tiếng Anh đơn giản.
Ba công ty được nhấn mạnh trong các nghiên cứu trường hợp gần đây (FINTool, Metal AI và Findly) đang nhắm đến những lĩnh vực khác nhau của thế giới tài chính với các nền tảng nghiên cứu và phân tích được hỗ trợ bởi AI. Mỗi công ty hứa hẹn sẽ biến hàng giờ phân tích thủ công thành những thông tin tự động, có khả năng định hình lại cách thức ra quyết định đầu tư.
Làn sóng Thay thế AI Quant
Xu hướng chính liên quan đến khả năng của AI trong việc lấy các nguồn dữ liệu khác nhau để phân tích chúng theo mong muốn của những người chấp nhận rủi ro. Lời hứa là các hệ thống AI có thể tìm kiếm, tổng hợp và tổng hợp các nguồn dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người.
NHIỀU HƠN CHO BẠN Ví dụ, FINTool tập trung vào nghiên cứu cổ phiếu công cộng cho các quỹ đầu cơ và ngân hàng, phân tích hàng triệu tài liệu từ báo cáo thu nhập đến hồ sơ SEC. Nền tảng này tuyên bố giảm khối lượng công việc của các nhà phân tích từ hàng giờ xuống còn vài giây trong khi duy trì "không có ảo giác" thông qua hệ thống đánh giá đồng cấp ba cấp. Mặt khác, Metal AI nhắm đến các công ty cổ phần tư nhân, nơi các đội ngũ giao dịch gặp khó khăn với dữ liệu phân mảnh trên nhiều hệ thống, từ các nền tảng nghiên cứu thị trường đến các phòng dữ liệu bảo mật. Nền tảng trí tuệ của công ty tuyên bố thống nhất các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài, cho phép các chuyên gia đầu tư đặt ra những câu hỏi phức tạp bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì mất thời gian tổng hợp thông tin một cách thủ công.
Nhưng có lẽ cố gắng phát triển nhất để thay thế công việc định lượng truyền thống đến từ Findly, được hỗ trợ bởi YC, nền tảng Darling Analytics của họ đang gây chấn động trong thế giới giao dịch hàng hóa nổi tiếng phức tạp.
Từ Sàn Giao Dịch Quant đến Khởi Nghiệp AI
Ignacio Hidalgo hiểu rõ việc giao dịch hàng hóa từ bên trong. Là một cựu trader sách chính tại một số bàn giao dịch LPG nổi bật nhất, anh đã trải nghiệm trực tiếp cuộc đấu tranh hàng ngày trong việc tổng hợp một khối lượng lớn dữ liệu thị trường, mô hình thời tiết, thông tin về vận chuyển & dòng chảy cùng với các phát triển địa chính trị thành những quyết định giao dịch có lợi nhuận.
"Vấn đề vẫn giống nhau, chỉ khác đi," Hidalgo giải thích về sự chuyển đổi của anh từ một nhà giao dịch sang một doanh nhân công nghệ. "Hầu hết các công cụ tiên tiến cho phân tích dữ liệu có cấu trúc và nâng cao vẫn để lại cho các nhà giao dịch thiếu bối cảnh mà họ cần. Đây là một vấn đề rất khó giải quyết"
Bây giờ, cùng với người đồng sáng lập Pedro Nascimento, Hidalgo đang xây dựng công nghệ mà ông gọi là "hoàn toàn mới trên thế giới" thông qua startup Findly được Y Combinator hỗ trợ. Nền tảng Darling Analytics của họ nhằm mục đích cung cấp cho các bàn giao dịch hàng hóa trung bình "các sức mạnh phân tích siêu" thường bị giới hạn cho các bàn định lượng chuyên biệt.
Giao dịch hàng hóa hoạt động trong một thế giới cực đoan. Các mô hình toán học tinh vi đồng hành với những công cụ khá cơ bản. Trong khi một số giao dịch triển khai các thuật toán phức tạp và phân tích theo thời gian thực, những giao dịch khác lại dựa vào các nhóm trò chuyện WhatsApp để thực hiện giao dịch. Các nhà giao dịch thường tiến hành kinh doanh qua các ứng dụng nhắn tin với độ tinh vi công nghệ tối thiểu.
"Biểu đồ không cung cấp cho bạn bối cảnh," Hidalgo lưu ý. "Thật không thể đối với một con người để nắm bắt tất cả các tham số: sự thay đổi giá qua đêm, thông tin về việc xếp hàng hóa, dữ liệu thời tiết & dự báo, tin tức. Với AI, bạn có thể hỏi 'Giá dầu thô đã thay đổi như thế nào trong tuần này? Đây có phải là thời điểm tốt để mua không?' và nhận được một bức tranh rõ ràng hơn với bối cảnh thị trường.
AI Quants: Triển khai Thế giới Thực
Darling Analytics đã được thử nghiệm tại một số công ty hàng hóa lớn. Hệ thống tự động hóa các báo cáo buổi sáng và báo cáo theo sự kiện mà các nhà giao dịch junior thường biên soạn thủ công, giúp các nhà phân tích con người có thể tập trung vào công việc chiến lược có giá trị cao hơn. Nó tích hợp (near) dữ liệu có cấu trúc thời gian thực với thông tin phi cấu trúc từ các báo cáo thị trường, X, Web, email và nguồn tin tức để cung cấp thông tin thị trường toàn diện.
"Trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp đầy đủ ngữ cảnh về dữ liệu trên các chỉ số của bạn. Điều này không giống như chỉ vẽ một biểu đồ, nó cho bạn biết biểu đồ là gì trong ngữ cảnh hiện tại của thị trường," Hidalgo giải thích. Nền tảng xây dựng cái mà ông gọi là "biểu đồ tri thức", cho phép người dùng đặt câu hỏi cụ thể cho nhà giao dịch bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được phân tích mà trước đây sẽ mất hàng giờ nghiên cứu thủ công.
Ví dụ, một nhà giao dịch có thể yêu cầu công cụ vẽ mối quan hệ giữa thời tiết và lượng hàng propane trên Bờ Đông của Hoa Kỳ. Trong khi trước đây điều này sẽ mất hàng giờ để một nhà phân tích junior chuẩn bị, thì bây giờ một nhà giao dịch có thể Thả nhiệm vụ cho nền tảng và xem kết quả chỉ trong vài phút.
Truy vấn trong DarlingAnalytics
DarlingAnalytics## Ai sẽ đi đâu tiếp theo cho các nhà phân tích AI?
Sự thành công của các nền tảng AI này đặt ra những câu hỏi quan trọng về tương lai của phân tích định lượng trong tài chính. Nếu trí tuệ nhân tạo thực sự có thể tái tạo khả năng nhận diện mẫu và phân tích mà khiến cho các chuyên gia định lượng trở nên giá trị, nó có thể thay đổi đáng kể cấu trúc của các đội ngũ giao dịch và đầu tư.
Đối với các bàn giao dịch dựa vào các nhà phân tích hoặc các chuyên gia định lượng để cung cấp nghiên cứu cho việc triển khai rủi ro, phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo cung cấp lợi thế cạnh tranh bằng cách khuếch đại khả năng của con người thay vì chỉ đơn giản là thay thế họ. Công nghệ hứa hẹn sẽ dân chủ hóa quyền truy cập vào phân tích tinh vi trong toàn bộ tổ chức.
Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi không phải không có những thách thức. Thị trường hàng hóa nổi tiếng là khó lường, bị ảnh hưởng bởi mọi thứ từ căng thẳng địa chính trị đến các mô hình thời tiết. Các công ty xây dựng những hệ thống AI này phải đảm bảo rằng các nền tảng của họ có thể xử lý được sự phức tạp và biến động mà chính sự chuyên môn của con người trở nên có giá trị ngay từ đầu.
Như Hidalgo đã nói, mục tiêu là "trao quyền cho người dùng trung bình trong các công ty thương mại hàng hóa" với các khả năng phân tích mà trước đây chỉ thuộc về các chuyên gia.
Liệu AI có thể thực sự thay thế trực giác và cảm nhận thị trường mà những nhà giao dịch có kinh nghiệm mang lại cho giao dịch hay không vẫn còn phải xem, nhưng điều mà nó làm được là cung cấp lợi thế về trí tuệ dữ liệu trong vài phút. Nhưng với việc các nhà giao dịch hàng hóa lớn đã bắt đầu thử nghiệm các hệ thống này, ngành tài chính có vẻ sẵn sàng để tìm hiểu.