Може ли вештачката интелигенција да го предвиди берзата?

Вовед

Предвидувањето на берзата долго време е финансиски „свет грал“ што го бараат и институционалните и малопродажните инвеститори низ целиот свет. Со неодамнешните достигнувања во вештачката интелигенција (ВИ) и машинското учење (МУ) , многумина се прашуваат дали овие технологии конечно ја отклучија тајната за предвидување на цените на акциите. Може ли ВИ да го предвиди берзата? Оваа бела книга го испитува тоа прашање од глобална перспектива, опишувајќи како моделите управувани од ВИ се обидуваат да ги предвидат движењата на пазарот, теоретските основи зад овие модели и многу реалните ограничувања со кои се соочуваат. Презентираме непристрасна анализа, заснована на истражување, а не на претерување, за тоа што ВИ може и што не може да направи во контекст на предвидување на финансискиот пазар.

Во финансиската теорија, предизвикот на предвидувањето е нагласен со хипотезата за ефикасен пазар (ЕПП) . ЕПП (особено во својата „силна“ форма) претпоставува дека цените на акциите целосно ги одразуваат сите достапни информации во кое било дадено време, што значи дека ниеден инвеститор (дури ни инсајдерите) не може постојано да го надминува пазарот со тргување со достапни информации ( Модели за предвидување на акции базирани на податоци базирани на невронски мрежи: Преглед ). Едноставно кажано, ако пазарите се многу ефикасни и цените се движат по случаен тек , тогаш точното предвидување на идните цени треба да биде речиси невозможно. И покрај оваа теорија, привлечноста за победа на пазарот поттикна обемни истражувања за напредни методи на предвидување. Вештачката интелигенција и машинското учење станаа централни за оваа потрага, благодарение на нивната способност да обработуваат огромни количини на податоци и да идентификуваат суптилни обрасци што луѓето би можеле да ги пропуштат ( Користење на машинско учење за предвидување на берзата... | FMP ).

Оваа бела книга дава сеопфатен преглед на техниките на вештачката интелигенција што се користат за предвидување на берзата и ја оценува нивната ефикасност. Ќе навлеземе во теоретските основи на популарните модели (од традиционални методи на временски серии до длабоки невронски мрежи и учење со засилување), ќе ги разгледаме податоците и процесот на обука за овие модели и ќе ги истакнеме клучните ограничувања и предизвици со кои се соочуваат ваквите системи, како што се ефикасноста на пазарот, шумот од податоците и непредвидливите надворешни настани. Вклучени се студии и примери од реалниот свет за да се илустрираат досега добиените мешани резултати. Конечно, заклучуваме со реални очекувања за инвеститорите и практичарите: признавајќи ги импресивните способности на вештачката интелигенција, а воедно признавајќи дека финансиските пазари задржуваат ниво на непредвидливост што ниту еден алгоритам не може целосно да го елиминира.

Теоретски основи на вештачката интелигенција во предвидувањето на берзата

Современото предвидување на акции базирано на вештачка интелигенција се темели на децении истражувања во статистиката, финансиите и компјутерските науки. Корисно е да се разбере спектарот на пристапи, од традиционалните модели до најсовремената вештачка интелигенција:

• Традиционални модели на временски серии: Раното предвидување на акциите се потпира на статистички модели кои претпоставуваат шеми во минатите цени и можат да ја проектираат иднината. Модели како ARIMA (Авто-регресивен интегриран подвижен просек) и ARCH/GARCH се фокусираат на фаќање на линеарни трендови и групирање на волатилност во податоци од временски серии ( Модели за предвидување на акции базирани на податоци: Преглед ). Овие модели обезбедуваат основа за предвидување со моделирање на историски ценовни низи под претпоставки за стационарност и линеарност. Иако се корисни, традиционалните модели честопати се борат со сложените, нелинеарни шеми на реалните пазари, што доведува до ограничена точност на предвидување во пракса ( Модели за предвидување на акции базирани на податоци: Преглед ).

• Алгоритми за машинско учење: Методите за машинско учење одат подалеку од предефинираните статистички формули со учење на шеми директно од податоците . Алгоритми како што се машини за потпорни вектори (SVM) , случајни шуми и зголемување на градиентот се применети за предвидување на акции. Тие можат да вклучат широк спектар на влезни карактеристики - од технички индикатори (на пр., подвижни просеци, обем на тргување) до фундаментални индикатори (на пр., заработка, макроекономски податоци) - и да пронајдат нелинеарни врски меѓу нив. На пример, модел за зголемување на случајна шума или градиент може да земе предвид десетици фактори истовремено, фаќајќи интеракции што едноставен линеарен модел може да ги пропушти. Овие ML модели покажаа способност за умерено подобрување на предвидливата точност со откривање на сложени сигнали во податоците ( Користење на машинско учење за предвидување на берзата... | FMP ). Сепак, тие бараат внимателно подесување и доволно податоци за да се избегне пренаменување (шум од учење, а не сигнал).

• Длабоко учење (невронски мрежи): Длабоките невронски мрежи , инспирирани од структурата на човечкиот мозок, станаа популарни за предвидување на берзата во последниве години. Меѓу нив, рекурентните невронски мрежи (RNN) и нивните варијанти со долга краткорочна меморија (LSTM) се специјално дизајнирани за секвенцијални податоци како што се временските серии на цените на акциите. LSTM можат да ја задржат меморијата на минатите информации и да ги забележат временските зависности, што ги прави погодни за моделирање на трендови, циклуси или други временски зависни шеми во пазарните податоци. Истражувањата покажуваат дека LSTM и другите модели на длабоко учење можат да ги забележат сложените, нелинеарни врски во финансиските податоци што поедноставните модели ги пропуштаат. Други пристапи за длабоко учење вклучуваат конволуциони невронски мрежи (CNN) (понекогаш се користат на „слики“ од технички индикатори или кодирани секвенци), трансформатори (кои користат механизми за внимание за да ја проценат важноста на различните временски чекори или извори на податоци), па дури и графички невронски мрежи (GNN) (за моделирање на врските меѓу акциите во графикон на пазарот). Овие напредни невронски мрежи можат да внесуваат не само податоци за цените, туку и алтернативни извори на податоци како што се вести, расположение на социјалните медиуми и друго, учејќи апстрактни карактеристики што можат да бидат предвидливи за движењата на пазарот ( Користење на машинско учење за предвидување на берзата... | FMP ). Флексибилноста на длабокото учење доаѓа со цена: тие се гладни за податоци, компјутерски интензивни и често функционираат како „црни кутии“ со помала интерпретација.

• Засилено учење: Друга граница во предвидувањето на акциите со вештачка интелигенција е засиленото учење (RL) , каде што целта не е само да се предвидат цените, туку да се научи оптимална стратегија за тргување. Во рамка на RL, агентот (моделот на AI) комуницира со околината (пазарот) преку преземање дејства (купување, продажба, држење) и примање награди (профит или загуби). Со текот на времето, агентот учи политика што ја максимизира кумулативната награда. Длабокото засилено учење (DRL) ги комбинира невронските мрежи со засилено учење за да се справи со големиот простор на состојби на пазарите. Привлечноста на RL во финансиите е нејзината способност да ја земе предвид низата на одлуки и директно да оптимизира за поврат на инвестициите, наместо да ги предвидува цените изолирано. На пример, агентот на RL би можел да научи кога да влегува или излегува од позиции врз основа на ценовните сигнали, па дури и да се адаптира како што се менуваат пазарните услови. Имено, RL се користи за обука на модели на AI кои се натпреваруваат во квантитативни натпревари за тргување и во некои сопственички системи за тргување. Сепак, методите RL се соочуваат и со значајни предизвици: тие бараат обемна обука (симулирање години тргување), можат да страдаат од нестабилност или дивергентно однесување доколку не се внимателно прилагодени, а нивните перформанси се многу чувствителни на претпоставената пазарна средина. Истражувачите забележале проблеми како што се високите пресметковни трошоци и проблемите со стабилноста при примена на засилено учење на сложени берзи. И покрај овие предизвици, RL претставува ветувачки пристап, особено кога се комбинира со други техники (на пр., користење модели за предвидување на цените плус стратегија за распределба базирана на RL) за да се формира хибриден систем за донесување одлуки ( предвидување на берза со користење на длабоко засилено учење ).

Извори на податоци и процес на обука

Без оглед на типот на моделот, податоците се основата на предвидувањето на берзата со вештачка интелигенција. Моделите обично се обучуваат врз основа на историски податоци од пазарот и други поврзани збирки на податоци за откривање на шеми. Вообичаените извори на податоци и карактеристики вклучуваат:

• Историски цени и технички индикатори: Речиси сите модели користат минати цени на акциите (отворање, највисоки, најниски, затворени) и обем на тргување. Од нив, аналитичарите често изведуваат технички индикатори (подвижни просеци, индекс на релативна сила, MACD, итн.) како влезни податоци. Овие индикатори можат да помогнат во истакнувањето на трендовите или моментумот што моделот би можел да ги искористи. На пример, моделот може да ги земе како влезни податоци цените и обемот во последните 10 дена, плус индикатори како што се 10-дневен подвижен просек или мерки за волатилност, за да го предвиди движењето на цената следниот ден.

• Пазарни индекси и економски податоци: Многу модели вклучуваат пошироки пазарни информации, како што се нивоата на индексите, каматните стапки, инфлацијата, растот на БДП или други економски индикатори. Овие макро карактеристики обезбедуваат контекст (на пр., целокупно расположение на пазарот или економско здравје) што може да влијае на перформансите на поединечните акции.

• Податоци за вести и расположение: Сè поголем број системи со вештачка интелигенција внесуваат неструктурирани податоци како што се вести, објави на социјалните медиуми (Twitter, Stocktwits) и финансиски извештаи. Техниките за обработка на природен јазик (NLP), вклучувајќи напредни модели како BERT, се користат за мерење на расположението на пазарот или откривање на релевантни настани. На пример, ако расположението за вести одеднаш стане остро негативно за компанија или сектор, моделот на вештачка интелигенција може да предвиди пад на цените на поврзаните акции. Со обработка на вести во реално време и расположението на социјалните медиуми , вештачката интелигенција може да реагира побрзо од човечките трговци на нови информации.

• Алтернативни податоци: Некои софистицирани хеџ фондови и истражувачи на вештачка интелигенција користат алтернативни извори на податоци – сателитски снимки (за сообраќај во продавниците или индустриска активност), податоци за трансакции со кредитни картички, трендови на веб-пребарување итн. – за да добијат предвидливи сознанија. Овие нетрадиционални збирки на податоци понекогаш можат да послужат како водечки индикатори за перформансите на акциите, иако тие исто така воведуваат сложеност во обуката на моделите.

Тренирањето на модел со вештачка интелигенција за предвидување на акции вклучува внесување на овие историски податоци и прилагодување на параметрите на моделот за да се минимизира грешката во предвидувањето. Типично, податоците се поделени на сет за обука (на пр., постара историја за учење на шеми) и сет за тестирање/валидација (понови податоци за евалуација на перформансите на невидени услови). Со оглед на секвенцијалната природа на пазарните податоци, се внимава да се избегне „ѕиркање во иднината“ - на пример, моделите се оценуваат врз основа на податоци од временски периоди по периодот на обука, за да се симулира како би се покажале во реално тргување. вкрстена валидација прилагодени за временски серии (како валидација од напред) се користат за да се осигури дека моделот добро се генерализира и не е прилагоден само на еден одреден период.

Покрај тоа, практичарите мора да се справат со прашањата за квалитетот на податоците и претходната обработка. Недостасуваат податоци, отстапувања (на пр., ненадејни скокови поради поделби на акции или еднократни настани) и промени на режимот на пазарите, сите тие можат да влијаат врз обуката на моделот. Техники како нормализација, отстранување на трендовите или десезонирање може да се применат на влезните податоци. Некои напредни пристапи ги разложуваат ценовните серии на компоненти (трендови, циклуси, шум) и ги моделираат одделно (како што се гледа во истражувањата што комбинираат разложување на варијациски режим со невронски мрежи ( Предвидување на берза со користење на длабоко засилено учење )).

Различните модели имаат различни барања за обука: моделите за длабоко учење може да имаат потреба од стотици илјади точки на податоци и да имаат корист од GPU забрзувањето, додека поедноставните модели како логистичката регресија можат да учат од релативно помали бази на податоци. Моделите за засилено учење бараат симулатор или околина за интеракција; понекогаш историските податоци се репродуцираат на RL агентот или се користат пазарни симулатори за генерирање искуства.

Конечно, откако ќе бидат обучени, овие модели даваат предикативна функција - на пример, излез што може да биде предвидена цена за утре, веројатност дека акцијата ќе порасне или препорачана акција (купување/продажба). Овие предвидувања потоа обично се интегрираат во стратегија за тргување (со одредување на големината на позицијата, правила за управување со ризик итн.) пред вистинските пари да бидат ставени во ризик.

Ограничувања и предизвици

Иако моделите на вештачка интелигенција станаа неверојатно софистицирани, предвидувањето на берзата останува по природа предизвикувачка задача . Следните се клучните ограничувања и пречки што ја спречуваат вештачката интелигенција да биде загарантиран гатач на пазарите:

• Пазарна ефикасност и случајност: Како што споменавме претходно, хипотезата за ефикасен пазар тврди дека цените веќе ги одразуваат познатите информации, па затоа секоја нова информација предизвикува моментални прилагодувања. Во практична смисла, ова значи дека промените на цените во голема мера се водени од неочекувани вести или случајни флуктуации. Всушност, децении истражувања покажаа дека краткорочните движења на цените на акциите наликуваат на случајно одење ( Модели за предвидување на акции базирани на податоци: Преглед ) - вчерашната цена има мало влијание врз утрешната, над она што би го предвидела случајноста. Ако цените на акциите се суштински случајни или „ефикасни“, ниеден алгоритам не може постојано да ги предвиди со голема точност. Како што концизно кажа една истражувачка студија, „хипотезата за случајно одење и хипотезата за ефикасен пазар во суштина наведуваат дека не е можно систематски, сигурно да се предвидат идните цени на акциите“ ( Предвидување на релативните приноси за акциите на S&P 500 со користење на машинско учење | Финансиска иновација | Целосен текст ). Ова не значи дека предвидувањата со вештачка интелигенција се секогаш бескорисни, но нагласува фундаментално ограничување: голем дел од движењето на пазарот може едноставно да биде шум што дури и најдобриот модел не може да го предвиди однапред.

• Бучава и непредвидливи надворешни фактори: Цените на акциите се под влијание на мноштво фактори, од кои многу се егзогени и непредвидливи. Геополитичките настани (војни, избори, регулаторни промени), природни катастрофи, пандемии, ненадејни корпоративни скандали, па дури и вирусни гласини на социјалните медиуми, сите можат неочекувано да ги поместат пазарите. Ова се настани за кои моделот не може да има претходни податоци за обука (бидејќи се без преседан) или кои се јавуваат како ретки шокови. На пример, ниеден модел на вештачка интелигенција обучен на историски податоци од 2010 до 2019 година не можел конкретно да го предвиди падот на COVID-19 на почетокот на 2020 година или неговиот брз закрепнување. Финансиските модели на вештачка интелигенција се борат кога режимите се менуваат или кога еден единствен настан ги движи цените. Како што забележува еден извор, фактори како геополитички настани или ненадејни објавувања на економски податоци можат да ги направат предвидувањата застарени речиси веднаш ( Користење на машинско учење за предвидување на берзата... | FMP ) ( Користење на машинско учење за предвидување на берзата... | FMP ). Со други зборови, непредвидените вести секогаш можат да ги надминат алгоритамските предвидувања , вбризгувајќи ниво на неизвесност што е несмалливо.

• Преоптоварување и генерализација: Моделите за машинско учење се склони кон преоптоварување - што значи дека може премногу добро да ги научат „шумата“ или необичностите во податоците за обука, наместо основните општи шеми. Преоптоварениот модел може да функционира брилијантно на историски податоци (дури и покажувајќи импресивни приноси од претходно тестирани податоци или висока точност во примерокот), но потоа очајно да не успее на нови податоци. Ова е честа грешка во квантитативните финансии. На пример, комплексна невронска мрежа може да пронајде лажни корелации што се одржувале во минатото по случајност (како одредена комбинација на вкрстувања на индикатори што се случило да претходат на растовите во последните 5 години), но тие односи може да не се одржат во иднина. Практична илустрација: може да се дизајнира модел што предвидува дека минатогодишните победници на акциите секогаш ќе растат - може да се вклопи во одреден период, но ако режимот на пазарот се промени, тој шаблон се прекинува. Преоптоварувањето води до лоши перформанси надвор од примерокот , што значи дека предвидувањата на моделот во тргувањето во живо не можат да бидат подобри од случајни и покрај тоа што изгледаат одлично во развојот. Избегнувањето на преоптоварување бара техники како регуларизација, контрола на комплексноста на моделот и користење робусна валидација. Сепак, самата комплексност што им дава моќ на моделите со вештачка интелигенција, исто така, ги прави ранливи на ова прашање.

• Квалитет и достапност на податоци: Изреката „ѓубре внатре, ѓубре надвор“ силно се однесува на вештачката интелигенција во предвидувањето на акциите. Квалитетот, квантитетот и релевантноста на податоците значително влијаат врз перформансите на моделот. Ако историските податоци се недоволни (на пр., обид да се обучи длабока мрежа само на неколку години цени на акциите) или нерепрезентативни (на пр., користење податоци од претежно биковски период за да се предвиди мечкин сценарио), моделот нема добро да генерализира. Податоците исто така можат да бидат пристрасни или да бидат предмет на преживување (на пример, берзанските индекси природно паѓаат кај компаниите со слаби перформанси со текот на времето, па затоа историските податоци за индексот може да бидат пристрасни нагоре). Чистењето и курирањето на податоците не е тривијална задача. Дополнително, алтернативните извори на податоци може да бидат скапи или тешко достапни, што може да им даде предност на институционалните играчи, а да им остави на малопродажните инвеститори помалку сеопфатни податоци. Исто така, постои и прашањето за фреквенцијата : моделите за тргување со висока фреквенција имаат потреба од податоци отчукувања по отчукувања, кои се огромни по обем и имаат потреба од посебна инфраструктура, додека моделите со пониска фреквенција може да користат дневни или неделни податоци. Обезбедувањето податоците да се усогласени со времето (на пр., вести со соодветни податоци за цените) и без пристрасност кон очекувањата е постојан предизвик.

• Транспарентност и интерпретабилност на моделот: Многу модели на вештачка интелигенција, особено оние со длабоко учење, функционираат како црни кутии . Тие можат да создадат предвидување или сигнал за тргување без лесно објаснета причина. Овој недостаток на транспарентност може да биде проблематичен за инвеститорите - особено за институционалните кои треба да ги образложат одлуките пред засегнатите страни или да се придржуваат до прописите. Ако моделот на вештачка интелигенција предвидува пад на акциите и препорачува продажба, менаџерот на портфолио може да се двоуми ако не го разбира образложението. Непроѕирноста на одлуките со вештачка интелигенција може да ја намали довербата и усвојувањето, без оглед на точноста на моделот. Овој предизвик го поттикнува истражувањето за објаснета вештачка интелигенција за финансии, но останува вистина дека често постои компромис помеѓу сложеноста/точноста на моделот и интерпретабилноста.

• Адаптивни пазари и конкуренција: Важно е да се напомене дека финансиските пазари се адаптивни . Откако ќе се открие предикативен модел (со вештачка интелигенција или кој било метод) и ќе се користи од многу трговци, тој може да престане да функционира. На пример, ако моделот на вештачка интелигенција открие дека одреден сигнал често претходи на растот на акцијата, трговците ќе почнат да дејствуваат според тој сигнал порано, со што ќе ја арбитрираат можноста. Во суштина, пазарите можат да еволуираат за да ги поништат познатите стратегии . Денес, многу трговски фирми и фондови користат вештачка интелигенција и машинско учење. Оваа конкуренција значи дека секоја предност е често мала и краткотрајна. Резултатот е дека моделите на вештачка интелигенција може да имаат потреба од постојана преквалификација и ажурирање за да бидат во чекор со променливата динамика на пазарот. На високо ликвидни и зрели пазари (како акциите со голема капитализација во САД), бројни софистицирани играчи бараат исти сигнали, што го отежнува одржувањето на предност. Спротивно на тоа, на помалку ефикасни пазари или нишни средства, вештачката интелигенција може да најде привремени неефикасности - но како што тие пазари се модернизираат, јазот може да се намали. Оваа динамична природа на пазарите е фундаментален предизвик: „правилата на играта“ не се стационарни, па затоа моделот што функционираше минатата година можеби ќе треба да се преработи следната година.

• Ограничувања во реалниот свет: Дури и ако моделот на вештачка интелигенција може да ги предвиди цените со пристојна точност, претворањето на предвидувањата во профит е уште еден предизвик. Тргувањето подразбира трансакциски трошоци , како што се провизии, лизгање на цените и даноци. Моделот може правилно да предвиди многу мали движења на цените, но добивките би можеле да бидат избришани од надоместоците и влијанието на тргувањата на пазарот. Управувањето со ризици е исто така клучно - ниедно предвидување не е 100% сигурно, па затоа секоја стратегија водена од вештачка интелигенција мора да ги земе предвид потенцијалните загуби (преку нарачки за стоп-загуба, диверзификација на портфолиото итн.). Институциите често ги интегрираат предвидувањата на вештачката интелигенција во поширока рамка за ризик за да се осигурат дека вештачката интелигенција не се обложува на предвидување кое би можело да биде погрешно. Овие практични размислувања значат дека теоретската предност на вештачката интелигенција мора да биде значителна за да биде корисна по несогласувањата во реалниот свет.

Накратко, вештачката интелигенција има импозантни способности, но овие ограничувања осигуруваат дека берзата останува делумно предвидлив, делумно непредвидлив систем . Моделите на вештачка интелигенција можат да ги навалат шансите во корист на инвеститорот со поефикасно анализирање на податоците и евентуално откривање на суптилни предвидливи сигнали. Сепак, комбинацијата од ефикасно одредување на цените, бучни податоци, непредвидени настани и практични ограничувања значи дека дури и најдобрата вештачка интелигенција понекогаш ќе погреши - честопати непредвидливо.

Перформанси на моделите со вештачка интелигенција: Што велат доказите?

Со оглед на напредокот и предизвиците што се дискутираа, што научивме од истражувањата и обидите во реалниот свет за примена на вештачката интелигенција во предвидувањето на акциите? Досегашните резултати се мешани, истакнувајќи и ветувачки успеси и отрезнувачки неуспеси :

• Примери за надминување на шансите од страна на вештачката интелигенција: Неколку студии покажаа дека моделите на вештачка интелигенција можат да ги победат случајните претпоставки под одредени услови. На пример, една студија од 2024 година примени невронска мрежа LSTM за да ги предвиди трендовите на виетнамскиот берзански пазар и пријави висока точност на предвидување - околу 93% врз основа на тест податоци ( Примена на алгоритми за машинско учење за предвидување на трендот на цените на акциите на берзата - Случајот на Виетнам | Комуникации на хуманистички и општествени науки ). Ова сугерира дека на тој пазар (економија во развој), моделот бил во можност да долови конзистентни шеми, веројатно затоа што пазарот имал неефикасност или силни технички трендови што ги научил LSTM. Друга студија во 2024 година доби поширок опсег: истражувачите се обиделе да предвидат краткорочни приноси за сите акции на S&P 500 (многу поефикасен пазар) користејќи модели за машинско учење. Тие го формулирале како проблем со класификација - предвидувајќи дали акцијата ќе го надмине индексот за 2% во текот на следните 10 дена - користејќи алгоритми како што се Random Forests, SVM и LSTM. Резултатот: моделот LSTM ги надмина и другите модели за ML и случајната основна линија , со резултати статистички доволно значајни за да сугерираат дека не е само среќа ( Предвидување на релативни приноси за акции на S&P 500 со користење на машинско учење | Финансиски иновации | Целосен текст ). Авторите дури заклучија дека во оваа специфична поставеност, веројатноста дека хипотезата за случајно одење важи е „занемарливо мала“, што укажува дека нивните модели за ML пронашле вистински предвидливи сигнали. Овие примери покажуваат дека вештачката интелигенција навистина може да идентификува шеми што даваат предност (дури и ако се скромни) во предвидувањето на движењата на акциите, особено кога се тестирани на големи групи податоци.

• Значајни случаи на употреба во индустријата: Надвор од академските студии, постојат извештаи за хеџ фондови и финансиски институции кои успешно ја користат вештачката интелигенција во нивните трговски операции. Некои фирми за тргување со висока фреквенција користат вештачка интелигенција за да препознаваат и да реагираат на шемите на микроструктурата на пазарот во делови од секундата. Големите банки имаат модели на вештачка интелигенција за распределба на портфолиото и предвидување на ризикот , кои, иако не секогаш се однесуваат на предвидување на цената на една акција, вклучуваат предвидување на аспекти на пазарот (како што се волатилност или корелации). Исто така, постојат фондови управувани од вештачка интелигенција (честопати наречени „квантни фондови“) кои користат машинско учење за да донесуваат одлуки за тргување - некои го надминале пазарот во одредени периоди, иако е тешко тоа да се припише строго на вештачката интелигенција бидејќи тие често користат комбинација од човечка и машинска интелигенција. Конкретна примена е употребата на за анализа на расположението : на пример, скенирање вести и Твитер за да се предвиди како ќе се движат цените на акциите како одговор. Ваквите модели можеби не се 100% точни, но можат да им дадат на трговците мала предност во одредувањето на цените во вестите. Вреди да се напомене дека фирмите обично ги чуваат деталите за успешните стратегии за вештачка интелигенција како интелектуална сопственост, па затоа доказите во јавна сопственост имаат тенденција да заостануваат или да бидат анегдотски.

• Случаи на неуспеси и неуспеси: За секоја приказна за успех, постојат предупредувачки приказни. Многу академски студии кои тврдеа дека имаат висока точност на еден пазар или временска рамка не успеаја да генерализираат. Еден значаен експеримент се обиде да реплицира успешна студија за предвидување на индискиот берзански пазар (која имаше висока точност користејќи ML на технички индикатори) на американските акции. Репликацијата не пронајде значајна предвидлива моќ - всушност, наивната стратегија за секогаш предвидување дека акциите ќе пораснат следниот ден ги надмина сложените ML модели во точноста. Авторите заклучија дека нивните резултати „ја поддржуваат теоријата за случајно одење“ , што значи дека движењата на акциите беа во суштина непредвидливи и ML моделите не помогнаа. Ова нагласува дека резултатите можат драматично да варираат во зависност од пазарот и периодот. Слично на тоа, бројни натпревари на Kaggle и натпревари за квантно истражување покажаа дека иако моделите честопати можат добро да се вклопат во минатите податоци, нивните перформанси во тргувањето во живо честопати се регресираат кон точност од 50% (за предвидување на насоката) откако ќе се соочат со нови услови. Примери како што е топењето на квантните фондови во 2007 година и тешкотиите со кои се соочија фондовите управувани од вештачка интелигенција за време на пандемскиот шок во 2020 година илустрираат дека AI моделите можат одеднаш да се поколебаат кога режимот на пазарот се менува. Пристрасноста кон преживувањето е фактор и во перцепциите – почесто слушаме за успесите на вештачката интелигенција отколку за неуспесите, но зад сцената, многу модели и фондови тивко пропаѓаат и се затвораат затоа што нивните стратегии престануваат да функционираат.

• Разлики меѓу пазарите: Интересно набљудување од студиите е дека ефикасноста на вештачката интелигенција може да зависи од зрелоста и ефикасноста . На релативно помалку ефикасни или пазари во развој, може да има повеќе искористливи шеми (поради помала покриеност на аналитичарите, ограничувања на ликвидноста или пристрасности во однесувањето), дозволувајќи им на моделите на вештачката интелигенција да постигнат поголема точност. Студијата за LSTM на пазарот во Виетнам со точност од 93% може да биде пример за ова. Спротивно на тоа, на високо ефикасни пазари како САД, овие шеми може брзо да се арбитрираат. Мешаните резултати помеѓу случајот во Виетнам и студијата за репликација во САД укажуваат на ова несовпаѓање. Глобално, ова значи дека вештачката интелигенција во моментов може да даде подобри предвидливи перформанси на одредени нишни пазари или класи на средства (на пример, некои примениле вештачка интелигенција за да ги предвидат цените на стоките или трендовите на криптовалутите со различен успех). Со текот на времето, како што сите пазари се движат кон поголема ефикасност, прозорецот за лесни предвидливи победи се стеснува.

• Точност наспроти профитабилност: Исто така е важно да се направи разлика помеѓу точноста на предвидувањето и профитабилноста на инвестициите . Моделот може да биде само, да речеме, 60% точен во предвидувањето на дневното движење нагоре или надолу на акцијата - што не звучи многу високо - но ако тие предвидувања се користат во паметна стратегија за тргување, тие би можеле да бидат доста профитабилни. Спротивно на тоа, моделот може да се пофали со 90% точност, но ако 10% од пати кога е погрешен се совпаѓа со огромни движења на пазарот (а со тоа и големи загуби), тој би можел да биде непрофитабилен. Многу напори за предвидување на акции со вештачка интелигенција се фокусираат на точност на насоката или минимизирање на грешките, но инвеститорите се грижат за приносите прилагодени на ризикот. Така, евалуациите често вклучуваат метрики како што се Шарповиот коефициент, падовите и конзистентноста на перформансите, а не само суровата стапка на погодоци. Некои модели на вештачка интелигенција се интегрирани во алгоритамски системи за тргување кои автоматски управуваат со позициите и ризикот - нивните вистински перформанси се мерат во приносите од тргување во живо, а не во самостојните статистики за предвидување. Досега, целосно автономен „трговец со вештачка интелигенција“ кој сигурно кова пари година по година е повеќе научна фантастика отколку реалност, но потесните апликации (како модел на вештачка интелигенција кој предвидува краткорочна нестабилност што трговците можат да ја користат за одредување на цените на опциите итн.) најдоа место во финансискиот сет на алатки.

Севкупно, доказите сугерираат дека вештачката интелигенција може да предвиди одредени пазарни обрасци со поголема од веројатноста точност , и со тоа може да даде предност во тргувањето. Сепак, таа предност е често мала и бара софистицирано извршување за да се искористи. Кога некој ќе праша, дали вештачката интелигенција може да го предвиди берзата?, најискрениот одговор врз основа на тековните докази е: вештачката интелигенција понекогаш може да предвиди аспекти на берзата под специфични услови, но не може да го прави тоа конзистентно за сите акции во секое време . Успесите имаат тенденција да бидат делумни и зависни од контекстот.

Заклучок: Реални очекувања за вештачката интелигенција во предвидувањето на берзата

Вештачката интелигенција и машинското учење несомнено станаа моќни алатки во финансиите. Тие се одлични во обработката на огромни бази на податоци, откривањето скриени корелации, па дури и прилагодувањето на стратегиите во лет. Во потрагата по предвидување на берзата, вештачката интелигенција донесе опипливи, но ограничени победи. Инвеститорите и институциите реално можат да очекуваат вештачката интелигенција да помогне во донесувањето одлуки - на пример, со генерирање предвидливи сигнали, оптимизирање на портфолијата или управување со ризикот - но не и да служи како кристална топка што гарантира профит.

Што
може да направи вештачката интелигенција: Вештачката интелигенција може да го подобри аналитичкиот процес при инвестирањето. Може да пребарува низ години на податоци за пазарот, вести и финансиски извештаи за секунди, откривајќи суптилни шеми или аномалии што човекот може да ги превиди ( Користење на машинско учење за предвидување на берзата... | FMP ). Може да комбинира стотици варијабли (технички, фундаментални, сентиментални итн.) во кохезивна прогноза. Во краткорочното тргување, алгоритмите на вештачката интелигенција може да предвидат со малку подобра од случајната точност дека една акција ќе ги надмине другите или дека пазарот е на пат да доживее пораст на волатилноста. Овие постепени предности, кога се правилно искористени, можат да се претворат во реални финансиски добивки. Вештачката интелигенција може да помогне и во управувањето со ризици - идентификување на раните предупредувања за падови или информирање на инвеститорите за нивото на доверба во предвидувањето. Друга практична улога на вештачката интелигенција е во автоматизацијата на стратегиите : алгоритмите можат да извршуваат тргувања со голема брзина и фреквенција, да реагираат на настани 24/7 и да спроведуваат дисциплина (без емоционално тргување), што може да биде предност на волатилните пазари.

Што вештачката интелигенција
не може да направи (сè уште): И покрај возбудата во некои медиуми, вештачката интелигенција не може постојано и сигурно да го предвиди берзата во холистичка смисла, секогаш да го победи пазарот или да предвиди големи пресвртни точки. Пазарите се под влијание на човековото однесување, случајни настани и сложени повратни јамки кои го побиваат секој статички модел. Вештачката интелигенција не ја елиминира неизвесноста; таа се занимава само со веројатности. Вештачката интелигенција може да укаже на 70% шанса дека акцијата ќе порасне утре - што исто така значи 30% шанса дека нема. Губењето на тргувањата и лошите повици се неизбежни. Вештачката интелигенција не може да предвиди навистина нови настани (честопати наречени „црни лебеди“) кои се надвор од доменот на нејзините податоци за обука. Покрај тоа, секој успешен предикативен модел поканува конкуренција што може да ја еродира неговата предност. Во суштина, не постои вештачки еквивалент на кристална топка што гарантира предвидување на иднината на пазарот. Инвеститорите треба да бидат претпазливи кон секој што тврди поинаку.

Неутрална, реалистична перспектива:
Од неутрална гледна точка, вештачката интелигенција најдобро се гледа како подобрување, а не како замена за традиционалната анализа и човечкиот увид. Во пракса, многу институционални инвеститори користат модели на вештачка интелигенција заедно со придонеси од човечки аналитичари и менаџери на портфолио. Вештачката интелигенција може да ги анализира броевите и да дава предвидувања, но луѓето ги поставуваат целите, ги толкуваат резултатите и ги прилагодуваат стратегиите според контекстот (на пр., занемарување на модел за време на непредвидена криза). Малопродажните инвеститори кои користат алатки управувани од вештачка интелигенција или ботови за тргување треба да останат будни и да ја разберат логиката и ограничувањата на алатката. Слепото следење на препорака од вештачка интелигенција е ризично - треба да се користи како еден влезен сигнал меѓу многуте.

При поставувањето реални очекувања, може да се заклучи: вештачката интелигенција може да го предвиди берзанскиот пазар до одреден степен, но не со сигурност и не без грешки . Може да ги зголеми шансите за донесување точен заклучок или да ја подобри ефикасноста во анализата на информациите, што на конкурентните пазари може да биде разликата помеѓу профитот и загубата. Сепак, не може да гарантира успех или да ја елиминира вродената нестабилност и ризик на пазарите на акции. Како што истакна една публикација, дури и со ефикасни алгоритми, резултатите на берзата можат да бидат „инхерентно непредвидливи“ поради фактори надвор од моделираните информации ( Предвидување на берзанскиот пазар со користење на длабоко засилено учење ).

Патот напред:
Гледајќи напред, улогата на вештачката интелигенција во предвидувањето на берзата веројатно ќе расте. Тековните истражувања се занимаваат со некои од ограничувањата (на пример, развивање модели кои ги земаат предвид промените на режимите или хибридни системи кои вклучуваат анализа водена од податоци и анализа водена од настани). Исто така, постои интерес за агенти за засилено учење кои континуирано се прилагодуваат на новите пазарни податоци во реално време, што потенцијално би можело да се справи со променливите средини подобро од статички обучените модели. Понатаму, комбинирањето на вештачката интелигенција со техники од бихејвиоралните финансии или мрежната анализа може да даде побогати модели на динамика на пазарот. Сепак, дури и најнапредната идна вештачка интелигенција ќе работи во границите на веројатноста и неизвесноста.

Накратко, прашањето „Дали вештачката интелигенција може да го предвиди берзата?“ нема едноставен одговор со да или не. Најточниот одговор е: вештачката интелигенција може да помогне во предвидувањето на берзата, но не е непогрешлива. Таа нуди моќни алатки кои, кога се користат мудро, можат да ги подобрат стратегиите за прогнозирање и тргување, но не ја отстрануваат фундаменталната непредвидливост на пазарите. Инвеститорите треба да ја прифатат вештачката интелигенција поради нејзините силни страни - обработка на податоци и препознавање на обрасци - додека остануваат свесни за нејзините слабости. Притоа, може да се искористи најдоброто од двата света: човечката проценка и машинската интелигенција кои работат заедно. Берзата можеби никогаш нема да биде 100% предвидлива, но со реални очекувања и разумна употреба на вештачката интелигенција, учесниците на пазарот можат да се стремат кон подобро информирани, подисциплинирани инвестициски одлуки во постојано менувачки финансиски пејзаж.

Бели книги што можеби ќе сакате да ги прочитате по оваа:

🔗 Работни места што вештачката интелигенција не може да ги замени – и кои работни места ќе ги замени вештачката интелигенција?
Откријте кои кариери се отпорни на иднината, а кои се најмногу изложени на ризик, бидејќи вештачката интелигенција го преобликува глобалното вработување.

🔗 На што може да се потпре генеративната вештачка интелигенција без човечка интервенција?
Разберете ги моменталните граници и автономните можности на генеративната вештачка интелигенција во практични сценарија.

🔗 Како може да се користи генеративна вештачка интелигенција во сајбер безбедноста?
Дознајте како вештачката интелигенција се брани од закани и ја подобрува сајбер отпорноста со предикативни и автономни алатки.