Ngược dòng sinh lời giữa khủng hoảng kinh tế, một AI đang tự dạy mình cách đánh bại cả thị trường chứng khoán

Trong một văn phòng của vùng ngoại ô Seattle, một siêu máy tính đang nỗ lực làm nên phép thuật giả kim của thời hiện đại: tự dậy mình cách đánh bại thị trường chứng khoán.

Không giống như vẻ thần bí như trong căn phòng của các thầy phù thủy trước đây, căn phòng giả kim thuật hiện đại chỉ là 8 hàng máy chủ đóng trong khung kim loại màu đen buồn tẻ. Nhưng bên trong nó là 400 chiếc máy tính đang nhấp nháy xử lý dữ liệu thị trường với tốc độ lên đến một triệu tỷ phép tính mỗi giây, và đưa ra các lệnh mua bán tới những sàn giao dịch điện tử tại Chicago cách đó hơn 2.000 dặm. Bên ngoài phòng chứa máy tính là một dãy 10 màn hình rực sáng hiển thị kết quả mà khoản tiền đầu tư mang lại.

Ngay cả hiện tại, khi nền kinh tế thế giới đang chìm trong khủng hoảng, Jeff Glickman và đồng sự, hai người sáng lập nên hãng đầu tư J4 Capital, vẫn tự tin rằng: "Nó đủ để chúng tôi có thể kiếm được lợi nhuận từ thị trường này."

Câu nói đó phần nào nói giảm đi phép màu mà Glickman đang tạo ra. Tính đến ngày 20 tháng Ba vừa qua, theo tài liệu nội bộ mà Glickman chia sẻ, J4 Capital đã tăng tài sản của mình lên gần 4% trong năm nay. Trong khi đó, chỉ số Down Jones đã giảm 27% - mức chênh lệch lên đến 31 điểm phần trăm. Nhiều quỹ phòng hộ khác còn bị giảm đến hai con số. Đến ngày 7 tháng Năm vừa qua, lợi nhuận mà hãng của ông mang lại lên đến gần 5% - liệu giấc mơ về một thuật toán đánh bại thị trường đã sắp trở thành sự thực?

Phần lớn các kỹ sư tài chính tin rằng một cỗ máy không thể nào đánh bại thị trường chứng khoán. Dữ liệu từ thị trường bị quá nhiễu, quá ngẫu nhiên để có thể dự báo. Các bản ghi có thể theo dõi thường bị giới hạn trong vòng vài trăm năm và luật lệ ngày càng siết chặt lại.

Bất kỳ tín hiệu nào đủ rõ ràng để khai thác mà không cần các thông tin nội gián – ví dụ việc giá dầu xuống đến mức âm – đều nhanh chóng sẽ bị các đối thủ cạnh tranh nhận ra và loại bỏ. Trong khi một  số quỹ phòng hộ định lượng sử dụng thuật toán để thực hiện giao dịch tần số cao, chúng thường xuyên phải được lập trình lại và tinh chỉnh lại.

Các đối thủ cạnh tranh của J4 Capital đều có lợi nhuận rất mỏng manh. Một nhà giao dịch siêu hạng cũng sẽ rất vui mừng nếu đạt được tỷ lệ thành công chỉ 51% - ngang với việc thắng được nhà cái ở trò blackjack tại Las Vegas. Hãng Renaissance Technologies, có lẽ là hãng định lượng nhiều lợi nhuận nhất trên thế giới, đã tạo nên tài sản khổng lồ của mình với tỷ lệ chiến thắng này.

Trong khi đó, J4 Capital với chỉ có 2 nhân viên, tự tin tuyên bố rằng tỷ lệ thành công của mình lên tới 60%.

Khi sự ngẫu nhiên không hoàn toàn ngẫu nhiên

Bản thân Glickman, nhà khoa học máy tính 59 tuổi này cũng chỉ biết rất ít về tài chính. Ông chưa từng làm việc tại Wall Street hay ngân hàng nào. Do vậy, siêu máy tính của ông không đặt cược vào các chứng khoán phái sinh, mà chỉ giới hạn trong số tiền mà J4 Capital có thể kiếm được. Không hẳn là vì ông Glickman lập trình cỗ máy này như vậy, mà vì ông đã tạo ra một "siêu trí tuệ" tự học có thể tự lập trình lại bản thân mình.

Theo lời giải thích của ông Glickman, phần mềm của ông là một loại phép thử theo định lý (theorem prover), một thuật toán không đơn định (Nondeterministic algorithm: thuật toán có một hoặc nhiều điểm lựa chọn, với nhiều hướng đi tiếp khác nhau không được chỉ rõ). Thuật toán này có thể "nhìn" vào bộ dữ liệu và tạo ra một giả thuyết để diễn giải những gì nó đang nhìn thấy – tương tự như cách bộ não người chia nhỏ thông tin thành những mẩu nhỏ để khám phá thế giới. Kết quả mà nó mang lại "có hiệu nghiệm một cách đáng kinh ngạc."

Tuy nhiên, thị trường thì lại luôn luôn biến động, thường theo cách hoàn toàn "ngẫu nhiên" dựa trên thông tin các nhà đầu tư thu nhận được – dù chúng cùng đến từ các nguồn tương tự nhau – như mức tiêu thụ dầu và xu thế giá, tình hình dịch bệnh và các dòng tít trên những báo chính. Liệu những thông tin này có đủ cho việc xử lý và đưa ra quyết định?

Nhưng đối với Glickman, ông sử dụng từ ngẫu nhiên một cách khá thận trọng, như thể sự hỗn loạn này chỉ là một ảo ảnh, che giấu một trật tự bí hiểm bên dưới nó. Nó giống như một sự tránh né của tâm trí, khi sự việc trở nên quá phức tạp với tràn ngập nội dung thông tin và khiến tâm trí con người không còn hiểu được nó nữa.

Cho dù sự phức tạp khổng lồ này trở nên quá tải đối với tầm hiểu biết của con người, nó vẫn có thể nằm trong khả năng của một siêu máy tính khổng lồ. Không bị che mắt bởi các vấn đề tâm lý, không bị các giới hạn về khả năng xử lý thông tin làm quá tải, do vậy Glickman cho rằng, thuật toán của ông có thể chiến thắng con người trên thị trường chứng khoán.

AI đưa ra quyết định như thế nào

Khởi điểm của thuật toán này bắt nguồn từ một dự án quân sự vào những năm 1980 mà ông hợp tác với bộ Quốc phòng Mỹ để sử dụng trí tuệ nhân tạo cho các mục đích quân sự như mô hình hóa khả năng quân sự của các quốc gia khác, phân tích cơ sở hạ tầng đối phương thông qua ảnh chụp trên không, …

Một trong những nhiệm vụ đó liên quan đến việc đảo ngược kỹ thuật của một bộ tạo số ngẫu nhiên – nhằm dự đoán con số ngẫu nhiên tiếp theo trong dãy sẽ là số nào – đó là một bước ngoặt trong cách ông hình dung về AI. Mặc dù mới chỉ thành công một nửa, nhưng dự án này giúp ông Glickman suy nghĩ về mối quan hệ giữa chuyển động Brown – chuyển động ngẫu nhiên của các hạt lơ lửng trong chất lỏng – và sự biến động của thị trường chứng khoán.

Cuối cùng đến năm 2015, Glickman bắt đầu khởi chạy AI của mình và để nó tự động tính toán trong suốt cả ngày với hy vọng dự đoán chỉ số S&P 500 sẽ diễn biến như thế nào trong ngày giao dịch tiếp theo. Mặc dù vậy ông không hoàn toàn chắc AI đưa ra kết luận như thế nào.

Rắc rối đối với hầu hết các mô hình học sâu và mạng thần kinh nhân tạo thường được các nhà khoa học máy tính là "hộp đen": trí tuệ sản sinh ra kết quả có chút tương tự như nhận thức của con người, liên quan đến việc xử lý hàng triệu, thậm chí hàng tỷ phép tính có thể làm việc hiểu được cách AI đưa ra bất kỳ quyết định cụ thể nào là gần như không thể hiểu được.

Phải mất hơn một năm các nhà nghiên cứu mới có thể hình dung AI đã làm những gì trong 8 giờ đầu tiên. "Nó bắt đầu xây dựng các giả thuyết của mình. Đầu tiên nó phát hiện ra có một thứ gọi là đại số, và đại số rất hữu ích cho việc giải thích dữ liệu. Sau đó là hình học. Tiếp đó là lượng giác, và rồi nó phát hiện ra các phép tính. Và sau đó nó phát hiện ra các phương trình vi phân. Tiếp đó là các phương trình vi phân từng phần."

Và cuối cùng, ông Glickman cho biết, các khám phá của AI đã đạt đến "những đỉnh cao của toán học" – nhưng ông từ chối chia sẻ điều đó là gì. Ông dự định sẽ sớm cho AI của mình bắt đầu tự giao dịch. Càng giao dịch được nhiều ngày hơn, mức độ biến động trong kết quả của cỗ máy này càng giảm, và khả năng nó có thể đánh bại được thị trường sẽ không còn là lý thuyết nữa.

Cỗ máy đẻ ra tiền

Hóa ra những ngày phải cách ly do dịch Covid-19 lại là dịp để Glickman thử nghiệm khả năng này. Siêu máy tính và thuật toán của ông đã tự thực hiện các giao dịch trong suốt 2 tuần liền trong khi ông và đồng nghiệp ở nhà.

Để làm được như vậy, hạ tầng cho việc giao dịch phần lớn cũng được tự động hóa. Siêu máy tính của Glickman có thể tương tác với các nhà môi giới của J4 Capital để đặt lệnh, tự tắt hoặc khởi động lại nếu cần thiết. Ngay từ đầu, Glickman cũng thuê một kỹ sư đám mây để xây dựng nên một nền tảng độc quyền, có khả năng mở rộng theo nhu cầu của khách hàng.

"Chúng tôi có thể giao dịch ở London." Ông nói. "Chúng tôi có thể giao dịch ở Hong Kong. Chúng tôi có thể có đến 1.000 hoặc thậm chí cả 10.000 khách hàng. Nếu cần chúng tôi cũng có thể giao dịch với 15.000 tài sản khác nhau."

Hiện tại J4 Capital vẫn còn tương đối nhỏ. Glickman mới kêu gọi được 10 triệu USD tiền vốn từ bạn bè và gia đình để xây dựng nên doanh nghiệp của mình, bao gồm 400 máy chủ để hình thành nên chiếc siêu máy tính của mình. Ông tính phí quản lý 2% và 20% cho phần lợi nhuận kiếm được – tương tự như mức phí của các quỹ phòng hộ khác. Nhưng không giống như các quỹ phòng hộ khác, J4 Capital không có giới hạn về thời gian rút quỹ của các nhà đầu tư.

Không dừng lại ở việc chỉ giao dịch chứng khoán, Glickman cho rằng công nghệ của J4 Capital còn có khả năng xử lý giao dịch ngoại hối. Xa hơn, có thể cả chứng khoán phái sinh nữa, cũng như cả trái phiếu và các sản phẩm tín dụng khác. Vượt xa ra ngoài phạm vi của thị trường tài chính, Glickman còn kỳ vọng rằng AI của mình có thể giải quyết các vấn đề trong vận tải của chuỗi cung ứng – nơi nhiều khách hàng đang yêu cầu sự giúp đỡ từ ông.