Vai mākslīgais intelekts var paredzēt akciju tirgu?

Ievads

Akciju tirgus prognozēšana jau sen ir finanšu "svētais grāls", ko meklē gan institucionālie, gan privātie investori visā pasaulē. Ņemot vērā jaunākos sasniegumus mākslīgā intelekta (MI) un mašīnmācīšanās (ML) , daudzi prāto, vai šīs tehnoloģijas beidzot ir atklājušas akciju cenu prognozēšanas noslēpumu. Vai MI var paredzēt akciju tirgu? Šajā informatīvajā dokumentā šis jautājums tiek aplūkots no globāla skatupunkta, ieskicējot, kā MI vadīti modeļi mēģina prognozēt tirgus kustības, šo modeļu teorētiskos pamatus un ļoti reālos ierobežojumus, ar kuriem tie saskaras. Mēs piedāvājam objektīvu analīzi, kas balstīta uz pētījumiem, nevis ažiotāžu, par to, ko MI var un ko nevar darīt finanšu tirgus prognozēšanas kontekstā.

Finanšu teorijā prognozēšanas izaicinājumu uzsver efektīvā tirgus hipotēze (EMH) . EMH (īpaši tās "spēcīgajā" formā) postulē, ka akciju cenas pilnībā atspoguļo visu pieejamo informāciju jebkurā laikā, kas nozīmē, ka neviens investors (pat ne iekšējās informācijas turētāji) nevar konsekventi pārspēt tirgu, tirgojoties ar pieejamo informāciju ( Datu vadīti akciju prognozēšanas modeļi, kuru pamatā ir neironu tīkli: apskats ). Vienkārši sakot, ja tirgi ir ļoti efektīvi un cenas mainās nejauši , tad precīzai nākotnes cenu prognozēšanai vajadzētu būt gandrīz neiespējamai. Neskatoties uz šo teoriju, tirgus pārspēka vilinājums ir veicinājis plašus pētījumus par progresīvām prognozēšanas metodēm. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās ir kļuvušas par centrālajām šīs darbības jomām, pateicoties to spējai apstrādāt milzīgu datu apjomu un identificēt smalkus modeļus, ko cilvēki varētu nepamanīt ( Mašīnmācīšanās izmantošana akciju tirgus prognozēšanai... | FMP ).

Šajā informatīvajā dokumentā sniegts visaptverošs pārskats par mākslīgā intelekta metodēm, ko izmanto akciju tirgus prognozēšanā, un novērtēta to efektivitāte. Mēs iedziļināsimies teorētiskajos pamatos (sākot ar tradicionālajām laika rindu metodēm un beidzot ar dziļajiem neironu tīkliem un pastiprināšanas mācīšanos), apspriedīsim datu un apmācības procesu un izcelsim galvenos ierobežojumus un izaicinājumus, ar kuriem saskaras šādas sistēmas, piemēram, tirgus efektivitāti, datu troksni un neparedzamus ārējos notikumus. Ir iekļauti reālās pasaules pētījumi un piemēri, lai ilustrētu līdz šim iegūtos jauktos rezultātus. Visbeidzot, mēs secinām ar reālistiskām cerībām investoriem un praktiķiem: atzīstot mākslīgā intelekta iespaidīgās iespējas, vienlaikus atzīstot, ka finanšu tirgi saglabā zināmu neparedzamības līmeni, ko neviens algoritms nevar pilnībā novērst.

Mākslīgā intelekta teorētiskie pamati akciju tirgus prognozēšanā

Mūsdienu uz mākslīgo intelektu balstītā akciju prognozēšana balstās uz gadu desmitiem ilgu pētījumu statistikā, finansēs un datorzinātnēs. Ir lietderīgi izprast pieeju spektru, sākot no tradicionāliem modeļiem līdz pat vismodernākajam mākslīgajam intelektam:

• Tradicionālie laikrindu modeļi: agrīnā akciju prognozēšana balstījās uz statistiskiem modeļiem, kas pieņem, ka iepriekšējo cenu tendences var prognozēt nākotni. Tādi modeļi kā ARIMA (automātiski regresīvs integrētais slīdošais vidējais) un ARCH/GARCH koncentrējas uz lineāru tendenču un svārstīguma klasteru uztveršanu laikrindu datos (uz datiem balstīti akciju prognozēšanas modeļi, kuru pamatā ir neironu tīkli: apskats ). Šie modeļi nodrošina prognozēšanas bāzi, modelējot vēsturiskās cenu secības, pamatojoties uz stacionaritātes un linearitātes pieņēmumiem. Lai gan tradicionālie modeļi ir noderīgi, tiem bieži vien ir grūtības ar reālo tirgu sarežģītajiem, nelineārajiem modeļiem, kā rezultātā praksē prognozēšanas precizitāte ir ierobežota (uz datiem balstīti akciju prognozēšanas modeļi, kuru pamatā ir neironu tīkli: apskats ).

• Mašīnmācīšanās algoritmi: Mašīnmācīšanās metodes pārsniedz iepriekš definētas statistikas formulas, apgūstot modeļus tieši no datiem . Akciju prognozēšanā ir izmantoti tādi algoritmi kā atbalsta vektoru mašīnas (SVM) , nejauši meži un gradienta palielināšana . Tie var ietvert plašu ievades funkciju klāstu – sākot no tehniskajiem rādītājiem (piemēram, mainīgajiem vidējiem rādītājiem, tirdzniecības apjoma) līdz fundamentālajiem rādītājiem (piemēram, peļņa, makroekonomiskie dati) – un atrast nelineāras attiecības starp tiem. Piemēram, nejauša meža vai gradienta palielināšanas modelis var vienlaikus ņemt vērā desmitiem faktoru, uztverot mijiedarbības, ko vienkāršs lineārs modelis varētu nepamanīt. Šie mašīnmācīšanās modeļi ir parādījuši spēju nedaudz uzlabot prognozēšanas precizitāti, atklājot sarežģītus signālus datos ( Mašīnmācīšanās izmantošana akciju tirgus prognozēšanai... | FMP ). Tomēr tiem ir nepieciešama rūpīga pielāgošana un pietiekami daudz datu, lai izvairītos no pārmērīgas pielāgošanas (mācīšanās trokšņa, nevis signāla).

• Dziļā mācīšanās (neironu tīkli): Dziļie neironu tīkli , kuru iedvesmas avots ir cilvēka smadzeņu struktūra, pēdējos gados ir kļuvuši populāri akciju tirgus prognozēšanā. Starp tiem rekurentie neironu tīkli (RNN) un to varianti ar īstermiņa atmiņu (LSTM) ir īpaši izstrādāti secīgiem datiem, piemēram, akciju cenu laika rindām. LSTM var saglabāt pagātnes informācijas atmiņu un uztvert laika atkarības, padarot tos labi piemērotus tendenču, ciklu vai citu laika atkarīgu tirgus datu modeļu modelēšanai. Pētījumi liecina, ka LSTM un citi dziļās mācīšanās modeļi var uztvert sarežģītas, nelineāras attiecības finanšu datos, kuras vienkāršāki modeļi nepamana. Citas dziļās mācīšanās pieejas ietver konvolucionālos neironu tīklus (CNN) (dažreiz tiek izmantoti tehnisko indikatoru "attēliem" vai kodētām secībām), transformatorus (kas izmanto uzmanības mehānismus, lai novērtētu dažādu laika posmu vai datu avotu nozīmi) un pat grafu neironu tīklus (GNN) (lai modelētu attiecības starp akcijām tirgus grafikā). Šie uzlabotie neironu tīkli var uzņemt ne tikai cenu datus, bet arī alternatīvus datu avotus, piemēram, ziņu tekstus, sociālo mediju noskaņojumu un citus, apgūstot abstraktas pazīmes, kas var paredzēt tirgus kustības ( Mašīnmācīšanās izmantošana akciju tirgus prognozēšanai... | FMP ). Dziļās mācīšanās elastībai ir sava cena: tie ir datu alkstoši, skaitļošanas ziņā ietilpīgi un bieži darbojas kā “melnās kastes” ar mazāku interpretējamību.

• Pastiprināšanas mācīšanās: Vēl viena joma mākslīgā intelekta akciju prognozēšanā ir pastiprināšanas mācīšanās (RL) , kur mērķis nav tikai prognozēt cenas, bet gan apgūt optimālu tirdzniecības stratēģiju. RL ietvarā aģents (AI modelis) mijiedarbojas ar vidi (tirgu), veicot darbības (pērkot, pārdodot, paturot) un saņemot atlīdzību (peļņu vai zaudējumus). Laika gaitā aģents apgūst politiku, kas maksimāli palielina kumulatīvo atlīdzību. Dziļās pastiprināšanas mācīšanās (DRL) apvieno neironu tīklus ar pastiprināšanas mācīšanos, lai apstrādātu plašo tirgu stāvokļu telpu. RL pievilcība finanšu jomā ir tās spēja ņemt vērā lēmumu secību un tieši optimizēt ieguldījumu atdevi, nevis prognozēt cenas atsevišķi. Piemēram, RL aģents varētu iemācīties, kad ieiet vai iziet no pozīcijām, pamatojoties uz cenu signāliem, un pat pielāgoties, mainoties tirgus apstākļiem. Jāatzīmē, ka RL ir izmantots, lai apmācītu mākslīgā intelekta modeļus, kas konkurē kvantitatīvās tirdzniecības sacensībās un dažās patentētās tirdzniecības sistēmās. Tomēr RL metodes saskaras arī ar ievērojamiem izaicinājumiem: tām nepieciešama plaša apmācība (simulējot gadu ilgus darījumus), tās var ciest no nestabilitātes vai atšķirīgas uzvedības, ja tās netiek rūpīgi noregulētas, un to veiktspēja ir ļoti jutīga pret pieņemto tirgus vidi. Pētnieki ir norādījuši uz tādām problēmām kā augstas skaitļošanas izmaksas un stabilitātes problēmas , piemērojot pastiprināšanas mācīšanos sarežģītos akciju tirgos. Neskatoties uz šīm problēmām, RL ir daudzsološa pieeja, īpaši apvienojumā ar citām metodēm (piemēram, izmantojot cenu prognozēšanas modeļus plus uz RL balstītu sadales stratēģiju), lai izveidotu hibrīdu lēmumu pieņemšanas sistēmu ( akciju tirgus prognozēšana, izmantojot dziļo pastiprināšanas mācīšanos ).

Datu avoti un apmācības process

Neatkarīgi no modeļa veida, dati ir mākslīgā intelekta akciju tirgus prognozēšanas mugurkauls . Modeļi parasti tiek apmācīti, izmantojot vēsturiskus tirgus datus un citus saistītus datu kopumus, lai noteiktu modeļus. Bieži sastopamie datu avoti un funkcijas ietver:

• Vēsturiskās cenas un tehniskie rādītāji: Gandrīz visi modeļi izmanto iepriekšējās akciju cenas (atvēršanas, augstākās, zemākās, slēgšanas) un tirdzniecības apjomus. No tiem analītiķi bieži vien kā ievades datus iegūst tehniskos rādītājus (slīdošos vidējos rādītājus, relatīvā stipruma indeksu, MACD utt.). Šie rādītāji var palīdzēt izcelt tendences vai impulsu, ko modelis varētu izmantot. Piemēram, modelis var izmantot kā ievades datus par pēdējām 10 dienām cenām un apjomu, kā arī tādus rādītājus kā 10 dienu slīdošos vidējos rādītājus vai svārstīguma rādītājus, lai prognozētu nākamās dienas cenu kustību.

• Tirgus indeksi un ekonomiskie dati: daudzi modeļi ietver plašāku tirgus informāciju, piemēram, indeksu līmeņus, procentu likmes, inflāciju, IKP pieaugumu vai citus ekonomiskos rādītājus. Šīs makroelementu iezīmes sniedz kontekstu (piemēram, kopējo tirgus noskaņojumu vai ekonomisko veselību), kas var ietekmēt atsevišķu akciju sniegumu.

• Ziņu un noskaņojuma dati: Arvien vairāk mākslīgā intelekta sistēmu apstrādā nestrukturētus datus, piemēram, ziņu rakstus, sociālo mediju plūsmas (Twitter, Stocktwits) un finanšu pārskatus. Dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes, tostarp tādi uzlaboti modeļi kā BERT, tiek izmantotas, lai novērtētu tirgus noskaņojumu vai atklātu atbilstošus notikumus. Piemēram, ja ziņu noskaņojums uzņēmumam vai nozarei pēkšņi kļūst strauji negatīvs, mākslīgā intelekta modelis varētu paredzēt saistīto akciju cenu kritumu. Apstrādājot reāllaika ziņas un sociālo mediju noskaņojumu , mākslīgais intelekts var reaģēt uz jaunu informāciju ātrāk nekā cilvēku tirgotāji.

• Alternatīvi dati: Daži sarežģīti riska ieguldījumu fondi un mākslīgā intelekta pētnieki izmanto alternatīvus datu avotus — satelītattēlus (veikala apmeklētāju skaitam vai rūpnieciskajai aktivitātei), kredītkaršu darījumu datus, tīmekļa meklēšanas tendences utt. —, lai iegūtu paredzamas atziņas. Šie netradicionālie datu kopumi dažkārt var kalpot kā vadošie rādītāji akciju sniegumam, lai gan tie arī rada sarežģītību modeļu apmācībā.

Mākslīgā intelekta modeļa apmācība akciju prognozēšanai ietver šo vēsturisko datu ievadīšanu un modeļa parametru pielāgošanu, lai samazinātu prognozēšanas kļūdu. Parasti dati tiek sadalīti apmācības kopā (piemēram, vecāka vēsture, lai apgūtu modeļus) un testa/validācijas kopā (jaunāki dati, lai novērtētu veiktspēju neredzētos apstākļos). Ņemot vērā tirgus datu secīgo raksturu, tiek rūpēts, lai izvairītos no "ieskatīšanās nākotnē" — piemēram, modeļi tiek novērtēti, izmantojot datus no laika periodiem pēc apmācības perioda, lai simulētu, kā tie darbotos reālā tirdzniecībā. savstarpējās validācijas metodes, kas pielāgotas laika rindām (piemēram, iepriekšēja validācija).

Turklāt praktiķiem ir jārisina datu kvalitātes un pirmapstrādes jautājumi. Trūkstošie dati, novirzes (piemēram, pēkšņi kāpumi akciju sadalījuma vai vienreizēju notikumu dēļ) un režīmu izmaiņas tirgos var ietekmēt modeļa apmācību. Ievades datiem var izmantot tādas metodes kā normalizācija, tendenču novēršana vai sezonalitātes novēršana. Dažas progresīvas pieejas sadala cenu rindas komponentos (tendences, cikli, troksnis) un modelē tās atsevišķi (kā redzams pētījumos, kuros variācijas režīma sadalījums tiek apvienots ar neironu tīkliem ( akciju tirgus prognozēšana, izmantojot dziļo pastiprināšanas mācīšanos )).

Dažādiem modeļiem ir atšķirīgas apmācības prasības: dziļās mācīšanās modeļiem var būt nepieciešami simtiem tūkstošu datu punktu, un tie var gūt labumu no GPU paātrinājuma, savukārt vienkāršāki modeļi, piemēram, loģistiskā regresija, var mācīties no salīdzinoši mazākiem datu kopumiem. Pastiprinātas mācīšanās modeļiem ir nepieciešams simulators vai vide, ar kuru mijiedarboties; dažreiz vēsturiskie dati tiek atkārtoti atskaņoti RL aģentam vai tirgus simulatori tiek izmantoti pieredzes ģenerēšanai.

Visbeidzot, pēc apmācības šie modeļi sniedz paredzošu funkciju — piemēram, rezultātu, kas varētu būt prognozētā cena rītdienai, akciju cenas pieauguma varbūtība vai ieteicamā darbība (pirkt/pārdot). Šīs prognozes pēc tam parasti tiek integrētas tirdzniecības stratēģijā (ar pozīcijas lieluma noteikšanu, riska pārvaldības noteikumiem utt.), pirms tiek pakļauta riskam faktiskā nauda.

Ierobežojumi un izaicinājumi

Lai gan mākslīgā intelekta modeļi ir kļuvuši neticami sarežģīti, akciju tirgus prognozēšana joprojām ir sarežģīts uzdevums . Tālāk ir minēti galvenie ierobežojumi un šķēršļi, kas neļauj mākslīgajam intelektam garantēt zīlniecību tirgos:

• Tirgus efektivitāte un nejaušība: Kā minēts iepriekš, efektīvā tirgus hipotēze apgalvo, ka cenas jau atspoguļo zināmu informāciju, tāpēc jebkura jauna informācija izraisa tūlītējas korekcijas. Praktiski tas nozīmē, ka cenu izmaiņas lielā mērā nosaka negaidītas ziņas vai nejaušas svārstības. Patiešām, gadu desmitiem ilgi pētījumi ir atklājuši, ka īstermiņa akciju cenu kustības atgādina nejaušu pastaigu ( Datu vadīti akciju prognozēšanas modeļi, kuru pamatā ir neironu tīkli: apskats ) – vakardienas cenai ir maza ietekme uz rītdienas cenu, izņemot to, ko paredzētu nejaušība. Ja akciju cenas būtībā ir nejaušas vai “efektīvas”, neviens algoritms nevar tās konsekventi paredzēt ar augstu precizitāti. Kā kodolīgi teikts vienā pētījumā, “nejaušas pastaigas hipotēze un efektīvā tirgus hipotēze būtībā apgalvo, ka nav iespējams sistemātiski un droši prognozēt nākotnes akciju cenas” ( S&P 500 akciju relatīvās ienesīguma prognozēšana, izmantojot mašīnmācīšanos | Finanšu inovācijas | Pilns teksts ). Tas nenozīmē, ka mākslīgā intelekta prognozes vienmēr ir bezjēdzīgas, taču tas uzsver būtisku ierobežojumu: liela daļa tirgus kustības var būt vienkārši troksnis, ko pat labākais modelis nevar paredzēt iepriekš.

• Troksnis un neparedzami ārējie faktori: Akciju cenas ietekmē daudzi faktori, no kuriem daudzi ir eksogēni un neparedzami. Ģeopolitiski notikumi (kari, vēlēšanas, izmaiņas regulējumā), dabas katastrofas, pandēmijas, pēkšņi korporatīvie skandāli vai pat vīrusu izraisītas baumas sociālajos medijos var negaidīti ietekmēt tirgus. Tie ir notikumi, kuriem modelim nevar būt iepriekšēju apmācības datu (jo tie ir nepieredzēti) vai kas notiek kā reti satricinājumi. Piemēram, neviens mākslīgā intelekta modelis, kas apmācīts ar vēsturiskiem datiem no 2010. līdz 2019. gadam, nevarētu īpaši paredzēt COVID-19 krīzi 2020. gada sākumā vai tās straujo atsitienu. Finanšu mākslīgā intelekta modeļiem ir grūtības, kad mainās režīmi vai kad atsevišķs notikums ietekmē cenas. Kā norāda viens avots, tādi faktori kā ģeopolitiskie notikumi vai pēkšņas ekonomisko datu publicēšanas var padarīt prognozes gandrīz uzreiz novecojušas ( Mašīnmācīšanās izmantošana akciju tirgus prognozēšanai... | FMP ) ( Mašīnmācīšanās izmantošana akciju tirgus prognozēšanai... | FMP ). Citiem vārdiem sakot, negaidītas ziņas vienmēr var ignorēt algoritmiskās prognozes , radot nenoteiktības līmeni, ko nav iespējams samazināt.

• Pārmērīga pielāgošana un vispārināšana: Mašīnmācīšanās modeļi ir pakļauti pārmērīgai pielāgošanai – tas nozīmē, ka tie var pārāk labi apgūt apmācības datu “troksni” vai īpatnības, nevis pamatā esošos vispārīgos modeļus. Pārmērīgi pielāgots modelis var darboties izcili ar vēsturiskiem datiem (pat uzrādot iespaidīgu atpakaļejošu atdevi vai augstu precizitāti izlasē), bet pēc tam ar jauniem datiem piedzīvot neveiksmi. Šī ir izplatīta kļūda kvantitatīvajās finansēs. Piemēram, sarežģīts neironu tīkls var uztvert neīstas korelācijas, kas agrāk bija sakritības dēļ (piemēram, noteikta indikatoru krustošanās kombinācija, kas notika pirms rallija pēdējo 5 gadu laikā), taču šīs attiecības var nebūt saglabājušās nākotnē. Praktisks piemērs: varētu izstrādāt modeli, kas paredz, ka pagājušā gada akciju uzvarētāji vienmēr pieaugs – tas varētu atbilst noteiktam periodam, bet, ja mainās tirgus režīms, šis modelis pārtrūkst. Pārmērīga pielāgošana noved pie sliktas veiktspējas ārpus izlases , kas nozīmē, ka modeļa prognozes tiešajā tirdzniecībā var būt ne labākas par nejaušām, neskatoties uz to, ka izstrādes stadijā tās izskatās lieliski. Lai izvairītos no pārmērīgas pielāgošanas, ir nepieciešamas tādas metodes kā regularizācija, modeļa sarežģītības kontrole un stabilas validācijas izmantošana. Tomēr tieši sarežģītība, kas piešķir mākslīgā intelekta modeļiem jaudu, padara tos arī neaizsargātus pret šo problēmu.

• Datu kvalitāte un pieejamība: Teiciens “atkritumi iekšā, atkritumi ārā” ir ļoti piemērots mākslīgajam intelektam akciju prognozēšanā. Datu kvalitāte, kvantitāte un atbilstība būtiski ietekmē modeļa veiktspēju. Ja vēsturiskie dati ir nepietiekami (piemēram, mēģinot apmācīt dziļu tīklu tikai ar dažu gadu akciju cenām) vai nereprezentatīvi (piemēram, izmantojot datus no galvenokārt augoša perioda, lai prognozētu lejupejošu scenāriju), modelis nebūs labi vispārināms. Dati var būt arī neobjektīvi vai pakļauti izdzīvošanas riskam (piemēram, akciju indeksi dabiski laika gaitā zaudē slikti darbojošos uzņēmumu akcijas, tāpēc vēsturiskie indeksu dati var būt neobjektīvi uz augšu). Datu attīrīšana un kūrēšana nav triviāls uzdevums. Turklāt alternatīvi datu avoti var būt dārgi vai grūti iegūstami, kas varētu dot institucionālajiem dalībniekiem priekšrocības, vienlaikus atstājot privātajiem investoriem mazāk visaptverošus datus. Pastāv arī frekvences : augstas frekvences tirdzniecības modeļiem ir nepieciešami dati pa ķeksīšiem, kuru apjoms ir milzīgs un kuriem nepieciešama īpaša infrastruktūra, savukārt zemākas frekvences modeļi var izmantot ikdienas vai nedēļas datus. Nodrošināt, lai dati būtu saskaņoti laikā (piemēram, ziņas ar atbilstošiem cenu datiem) un lai tie nebūtu prognozēšanas aizspriedumu, ir pastāvīgs izaicinājums.

• Modeļa caurspīdīgums un interpretējamība: daudzi mākslīgā intelekta modeļi, īpaši dziļās mācīšanās modeļi, darbojas kā melnās kastes . Tie var sniegt prognozi vai tirdzniecības signālu bez viegli izskaidrojama iemesla. Šis caurspīdīguma trūkums var radīt problēmas investoriem, īpaši institucionālajiem investoriem, kuriem ir jāpamato lēmumi ieinteresētajām personām vai jāievēro noteikumi. Ja mākslīgā intelekta modelis prognozē akciju cenas kritumu un iesaka pārdot, portfeļa pārvaldnieks var vilcināties, ja nesaprot pamatojumu. Mākslīgā intelekta lēmumu necaurredzamība var mazināt uzticēšanos un pieņemšanu neatkarīgi no modeļa precizitātes. Šis izaicinājums veicina pētījumus par izskaidrojamu mākslīgo intelektu finanšu jomā, taču joprojām ir taisnība, ka bieži vien pastāv kompromiss starp modeļa sarežģītību/precizitāti un interpretējamību.

• Adaptīvie tirgi un konkurence: Ir svarīgi atzīmēt, ka finanšu tirgi ir adaptīvi . Kad tiek atklāts paredzošs modelis (ar mākslīgā intelekta vai jebkuras citas metodes palīdzību) un daudzi tirgotāji to izmanto, tas var pārstāt darboties. Piemēram, ja mākslīgā intelekta modelis atklāj, ka noteikts signāls bieži vien ir pirms akciju cenas kāpuma, tirgotāji sāks rīkoties, pamatojoties uz šo signālu, tādējādi izmantojot arbitrāžu. Būtībā tirgi var attīstīties, anulējot zināmas stratēģijas . Mūsdienās daudzi tirdzniecības uzņēmumi un fondi izmanto mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos. Šī konkurence nozīmē, ka jebkura priekšrocība bieži vien ir maza un īslaicīga. Rezultātā mākslīgā intelekta modeļiem var būt nepieciešama pastāvīga pārkvalifikācija un atjaunināšana, lai tie neatpaliktu no mainīgās tirgus dinamikas. Ļoti likvīdos un nobriedušos tirgos (piemēram, ASV liela kapitāla akcijās) daudzi sarežģīti dalībnieki meklē tos pašus signālus, tāpēc ir ārkārtīgi grūti saglabāt priekšrocību. Turpretī mazāk efektīvos tirgos vai nišas aktīvos mākslīgais intelekts var atrast īslaicīgas neefektivitātes, taču, šiem tirgiem modernizējoties, plaisa var samazināties. Šī tirgu dinamiskā daba ir fundamentāls izaicinājums: “spēles noteikumi” nav nekustīgi, tāpēc modelis, kas darbojās pagājušajā gadā, nākamgad, iespējams, būs jāpārstrādā.

• Reālās pasaules ierobežojumi: Pat ja mākslīgā intelekta modelis varētu prognozēt cenas ar pienācīgu precizitāti, prognožu pārvēršana peļņā ir vēl viens izaicinājums. Tirdzniecība rada darījumu izmaksas , piemēram, komisijas maksas, cenu svārstības un nodokļus. Modelis var pareizi prognozēt daudzas nelielas cenu svārstības, taču ieguvumus var atcelt komisijas maksas un darījumu ietekme uz tirgu. Riska pārvaldība ir arī ļoti svarīga – neviena prognoze nav 100% droša, tāpēc jebkurai mākslīgā intelekta vadītai stratēģijai jāņem vērā potenciālie zaudējumi (izmantojot stop-loss rīkojumus, portfeļa diversifikāciju utt.). Iestādes bieži integrē mākslīgā intelekta prognozes plašākā riska ietvarā, lai nodrošinātu, ka mākslīgais intelekts neliek likmes uz prognozi, kas varētu būt nepareiza. Šie praktiskie apsvērumi nozīmē, ka mākslīgā intelekta teorētiskajai priekšrocībai ir jābūt ievērojamai, lai tā būtu noderīga pēc reālās pasaules grūtībām.

Rezumējot, mākslīgajam intelektam ir iespaidīgas iespējas, taču šie ierobežojumi nodrošina, ka akciju tirgus joprojām ir daļēji paredzama, daļēji neparedzama sistēma . Mākslīgā intelekta modeļi var mainīt situāciju investora labā, efektīvāk analizējot datus un, iespējams, atklājot smalkus paredzošus signālus. Tomēr efektīvas cenu noteikšanas, trokšņainu datu, neparedzētu notikumu un praktisku ierobežojumu kombinācija nozīmē, ka pat labākais mākslīgais intelekts dažreiz kļūdīsies – bieži vien neparedzami.

Mākslīgā intelekta modeļu veiktspēja: ko liecina pierādījumi?

Ņemot vērā gan apspriestos sasniegumus, gan izaicinājumus, ko mēs esam iemācījušies no pētījumiem un reāliem mēģinājumiem pielietot mākslīgo intelektu akciju prognozēšanā? Līdzšinējie rezultāti ir dažādi, izceļot gan daudzsološus panākumus , gan nopietnas neveiksmes :

• Mākslīgā intelekta (MI) piemēri, kas pārspēj nejaušības minējumus: Vairāki pētījumi ir pierādījuši, ka MI modeļi noteiktos apstākļos var pārspēt nejaušas minēšanas. Piemēram, 2024. gada pētījumā tika izmantots LSTM neironu tīkls, lai prognozētu akciju cenu tendences Vjetnamas akciju tirgū, un tika ziņots par augstu prognozēšanas precizitāti — aptuveni 93 % testa datos ( Mašīnmācīšanās algoritmu pielietošana akciju cenu tendences prognozēšanai akciju tirgū — Vjetnamas gadījums | Humanitāro un sociālo zinātņu komunikācijas ). Tas liecina, ka šajā tirgū (jaunattīstības ekonomikā) modelis spēja uztvert konsekventus modeļus, iespējams, tāpēc, ka tirgū bija neefektivitāte vai spēcīgas tehniskas tendences, ko LSTM apguva. Cits 2024. gada pētījums ieguva plašāku darbības jomu: pētnieki mēģināja prognozēt īstermiņa ienesīgumu visām S&P 500 akcijām (daudz efektīvāks tirgus), izmantojot mašīnmācīšanās modeļus. Viņi to formulēja kā klasifikācijas problēmu — prognozējot, vai akciju ienesīgums nākamo 10 dienu laikā būs par 2 % lielāks nekā indekss —, izmantojot tādus algoritmus kā Random Forests, SVM un LSTM. Rezultāts: LSTM modelis pārspēja gan pārējos mašīnmācīšanās modeļus, gan nejauši izvēlētu bāzes līniju , un rezultāti bija statistiski pietiekami nozīmīgi, lai liecinātu, ka tā nebija tikai veiksme ( S&P 500 akciju relatīvās ienesīguma prognozēšana, izmantojot mašīnmācīšanos | Finanšu inovācijas | Pilns teksts ). Autori pat secināja, ka šajā konkrētajā gadījumā nejaušās pastaigas hipotēzes pastāvēšanas varbūtība bija “niecīgi maza”, norādot, ka viņu mašīnmācīšanās modeļi atrada reālus paredzošus signālus. Šie piemēri parāda, ka mākslīgais intelekts patiešām var identificēt modeļus, kas dod priekšrocības (pat ja nelielas) akciju kustību prognozēšanā, īpaši, testējot ar lieliem datu kopumiem.

• Ievērojami lietošanas gadījumi rūpniecībā: Papildus akadēmiskajiem pētījumiem ir ziņojumi par riska ieguldījumu fondiem un finanšu iestādēm, kas veiksmīgi izmanto mākslīgo intelektu (MI) savās tirdzniecības operācijās. Daži augstas frekvences tirdzniecības uzņēmumi izmanto MI, lai sekundes daļās atpazītu tirgus mikrostruktūras modeļus un reaģētu uz tiem. Lielām bankām ir MI modeļi portfeļa sadalei un riska prognozēšanai , kas, lai gan ne vienmēr paredz vienas akcijas cenu, ietver tirgus aspektu (piemēram, svārstīguma vai korelāciju) prognozēšanu. Ir arī MI vadīti fondi (bieži saukti par "kvantitatīvajiem fondiem"), kas izmanto mašīnmācīšanos, lai pieņemtu tirdzniecības lēmumus – daži noteiktos periodos ir pārspējuši tirgu, lai gan to ir grūti tieši attiecināt uz MI, jo tie bieži izmanto cilvēka un mašīnintelekta kombināciju. Konkrēts pielietojums ir noskaņojuma analīzes MI izmantošana: piemēram, ziņu un Twitter skenēšana, lai prognozētu, kā akciju cenas mainīsies. Šādi modeļi var nebūt 100% precīzi, taču tie var dot tirgotājiem nelielu pārsvaru cenu noteikšanā ziņās. Ir vērts atzīmēt, ka uzņēmumi parasti rūpīgi glabā informāciju par veiksmīgām MI stratēģijām kā intelektuālo īpašumu, tāpēc publiski pieejamie pierādījumi parasti atpaliek vai ir anekdotiski.

• Nepietiekamas veiktspējas un neveiksmju gadījumi: Katram veiksmes stāstam ir brīdinoši stāsti. Daudzi akadēmiski pētījumi, kas apgalvoja augstu precizitāti vienā tirgū vai laika posmā, nebija vispārināmi. Ievērojams eksperiments mēģināja atkārtot veiksmīgu Indijas akciju tirgus prognozēšanas pētījumu (kuram bija augsta precizitāte, izmantojot mašīnmācīšanos (ML) tehniskajos rādītājos) attiecībā uz ASV akcijām. Replikācija neatrada būtisku prognozēšanas spēku – patiesībā naiva stratēģija vienmēr prognozēt, ka akciju cena nākamajā dienā pieaugs, pārspēja sarežģītos mašīnmācīšanās modeļus precizitātes ziņā. Autori secināja, ka viņu rezultāti "atbalsta nejaušās pastaigas teoriju" , kas nozīmē, ka akciju kustības būtībā bija neparedzamas un mašīnmācīšanās modeļi nepalīdzēja. Tas uzsver, ka rezultāti var ievērojami atšķirties atkarībā no tirgus un perioda. Līdzīgi daudzi Kaggle konkursi un kvantitatīvo pētījumu konkursi ir parādījuši, ka, lai gan modeļi bieži vien var labi atbilst pagātnes datiem, to veiktspēja tiešajā tirdzniecībā bieži vien regresē līdz 50% precizitātei (virziena prognozēšanai), saskaroties ar jauniem apstākļiem. Tādi gadījumi kā 2007. gada kvantitatīvo fondu sabrukums un grūtības, ar kurām saskārās mākslīgā intelekta vadītie fondi 2020. gada pandēmijas šoka laikā, ilustrē, ka mākslīgā intelekta modeļi var pēkšņi sabrukt, mainoties tirgus režīmam. izdzīvošanas aizspriedumi ir viens no uztveres faktoriem — mēs biežāk dzirdam par mākslīgā intelekta panākumiem nekā neveiksmēm, taču aizkulisēs daudzi modeļi un fondi klusi bankrotē un pārtrauc darbību, jo to stratēģijas pārstāj darboties.

• Atšķirības dažādos tirgos: Interesants novērojums no pētījumiem ir tāds, ka mākslīgā intelekta (MI) efektivitāte var būt atkarīga no tirgus brieduma un efektivitātes . Relatīvi mazāk efektīvos vai jaunattīstības tirgos var būt vairāk izmantojamu modeļu (zemākas analītiķu aptvēruma, likviditātes ierobežojumu vai uzvedības neobjektivitātes dēļ), kas ļauj MI modeļiem sasniegt lielāku precizitāti. Vjetnamas tirgus LSTM pētījums ar 93% precizitāti varētu būt tam piemērs. Turpretī ļoti efektīvos tirgos, piemēram, ASV, šie modeļi var tikt ātri arbitrāžas ceļā. Atšķirīgie rezultāti starp Vjetnamas gadījumu un ASV replikācijas pētījumu liecina par šo neatbilstību. Globālā mērogā tas nozīmē, ka MI pašlaik varētu nodrošināt labāku prognozēšanas veiktspēju noteiktos nišas tirgos vai aktīvu klasēs (piemēram, daži ir izmantojuši MI, lai prognozētu izejvielu cenas vai kriptovalūtu tendences ar dažādiem panākumiem). Laika gaitā, visiem tirgiem virzoties uz lielāku efektivitāti, logs uz viegli prognozējamiem ieguvumiem sašaurinās.

• Precizitāte pret rentabilitāti: Ir arī svarīgi nošķirt prognozēšanas precizitāti no ieguldījumu rentabilitātes . Modelis varētu būt tikai, teiksim, 60% precīzs, prognozējot akciju ikdienas kustību augšup vai lejup, kas neizklausās ļoti augstu, bet, ja šīs prognozes tiek izmantotas viedā tirdzniecības stratēģijā, tās varētu būt diezgan ienesīgas. Un otrādi, modelis varētu lepoties ar 90% precizitāti, bet, ja 10% reižu, kad tas ir nepareizs, sakrīt ar milzīgām tirgus kustībām (un tādējādi lieliem zaudējumiem), tas varētu būt nerentabls. Daudzi mākslīgā intelekta akciju prognozēšanas centieni koncentrējas uz virziena precizitāti vai kļūdu samazināšanu, bet investoriem rūp ar risku koriģēta atdeve. Tādējādi novērtējumos bieži tiek iekļauti tādi rādītāji kā Šarpa koeficients, kritumi un veiktspējas konsekvence, ne tikai neapstrādāts trāpījumu līmenis. Daži mākslīgā intelekta modeļi ir integrēti algoritmiskās tirdzniecības sistēmās, kas automātiski pārvalda pozīcijas un risku – to reālā veiktspēja tiek mērīta tiešraides tirdzniecības atdevē, nevis atsevišķā prognozēšanas statistikā. Līdz šim pilnībā autonoms “mākslīgā intelekta tirgotājs”, kas gadu no gada droši kal naudu, ir drīzāk zinātniskā fantastika nekā realitāte, taču šaurāki pielietojumi (piemēram, mākslīgā intelekta modelis, kas prognozē īstermiņa tirgus svārstīgumu , ko tirgotāji var izmantot opciju cenu noteikšanai utt.) ir atraduši vietu finanšu instrumentu komplektā.

Kopumā pierādījumi liecina, ka mākslīgais intelekts var prognozēt noteiktus tirgus modeļus ar lielāku precizitāti nekā nejauši , un, to darot, var piešķirt tirdzniecības priekšrocības. Tomēr šī priekšrocība bieži vien ir neliela un tās izmantošanai nepieciešama sarežģīta izpilde. Kad kāds jautā, vai mākslīgais intelekts var paredzēt akciju tirgu?, godīgākā atbilde, pamatojoties uz pašreizējiem pierādījumiem, ir šāda: mākslīgais intelekts dažreiz var paredzēt akciju tirgus aspektus noteiktos apstākļos, taču tas nevar to darīt konsekventi visām akcijām visu laiku . Panākumi parasti ir daļēji un atkarīgi no konteksta.

Secinājums: reālistiskas cerības uz mākslīgo intelektu akciju tirgus prognozēšanā

Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās neapšaubāmi ir kļuvušas par spēcīgiem instrumentiem finanšu jomā. Tie izceļas ar milzīgu datu kopu apstrādi, slēptu korelāciju atklāšanu un pat stratēģiju pielāgošanu operatīvi. Cenšoties prognozēt akciju tirgu, mākslīgais intelekts ir devis taustāmus, bet ierobežotus panākumus. Investori un iestādes var reāli sagaidīt, ka mākslīgais intelekts palīdzēs lēmumu pieņemšanā, piemēram, ģenerējot paredzošus signālus, optimizējot portfeļus vai pārvaldot risku, bet nekalpos kā kristāla bumba, kas garantē peļņu.

Ko
spēj : mākslīgais intelekts var uzlabot analītisko procesu investīciju jomā. Tas dažu sekunžu laikā var izsijāt vairāku gadu tirgus datus, ziņu plūsmas un finanšu pārskatus, atklājot smalkus modeļus vai anomālijas, ko cilvēks varētu nepamanīt ( Mašīnmācīšanās izmantošana akciju tirgus prognozēšanai... | FMP ). Tas var apvienot simtiem mainīgo (tehniskos, fundamentālos, noskaņojuma utt.) saskaņotā prognozē. Īstermiņa tirdzniecībā mākslīgā intelekta algoritmi var paredzēt ar nedaudz labāku nekā nejaušu precizitāti, ka viena akcija pārspēs citu vai ka tirgus drīz piedzīvos svārstīguma pieaugumu. Šīs pakāpeniskās priekšrocības, pareizi izmantotas, var novest pie reāliem finansiāliem ieguvumiem. Mākslīgais intelekts var palīdzēt arī riska pārvaldībā – identificējot agrīnus brīdinājumus par lejupslīdēm vai informējot investorus par prognozes ticamības līmeni. Vēl viena mākslīgā intelekta praktiska loma ir stratēģijas automatizācijā : algoritmi var veikt darījumus lielā ātrumā un biežumā, reaģēt uz notikumiem visu diennakti un nodrošināt disciplīnu (bez emocionālas tirdzniecības), kas var būt izdevīgi svārstīgos tirgos.

Ko mākslīgais intelekts (MI)
nevar izdarīt: Neskatoties uz ažiotāžu dažos plašsaziņas līdzekļos, MI nevar konsekventi un droši prognozēt akciju tirgu holistiskā nozīmē, vienmēr pārspējot tirgu vai paredzot būtiskus pagrieziena punktus. Tirgus ietekmē cilvēku uzvedība, nejauši notikumi un sarežģītas atgriezeniskās saites cilpas, kas nepakļaujas jebkuram statiskam modelim. MI neizslēdz nenoteiktību; tas darbojas tikai ar varbūtībām. MI var norādīt uz 70% iespējamību, ka akciju cena rīt pieaugs, kas nozīmē arī 30% iespējamību, ka tā nepieaugs. Zaudējumi darījumos un slikti pirkumi ir neizbēgami. MI nevar paredzēt patiesi jaunus notikumus (bieži dēvētus par "melnajiem gulbjiem"), kas atrodas ārpus tā apmācības datu robežām. Turklāt jebkurš veiksmīgs prognozēšanas modelis aicina uz konkurenci, kas var mazināt tā priekšrocības. Būtībā nav MI ekvivalenta kristāla bumbai , kas garantētu tirgus nākotnes paredzēšanu. Investoriem jābūt piesardzīgiem pret ikvienu, kas apgalvo pretējo.

Neitrāls, reālistisks skatījums:
No neitrāla viedokļa raugoties, mākslīgais intelekts vislabāk ir uzskatāms par tradicionālās analīzes un cilvēka ieskatu uzlabojumu, nevis aizstājēju. Praksē daudzi institucionālie investori izmanto mākslīgā intelekta modeļus līdzās cilvēku analītiķu un portfeļu pārvaldnieku sniegtajai informācijai. Mākslīgais intelekts var analizēt skaitļus un sniegt prognozes, taču cilvēki nosaka mērķus, interpretē rezultātus un pielāgo stratēģijas kontekstam (piemēram, ignorējot modeli neparedzētas krīzes laikā). Mazumtirdzniecības investoriem, kas izmanto mākslīgā intelekta vadītus rīkus vai tirdzniecības robotus, jāpaliek modriem un jāsaprot rīka loģika un ierobežojumi. Akli sekot mākslīgā intelekta ieteikumam ir riskanti – tas jāizmanto kā viens no daudzajiem ievades datiem.

Nosakot reālistiskas cerības, varētu secināt: mākslīgais intelekts var zināmā mērā paredzēt akciju tirgu, bet ne ar pārliecību un ne bez kļūdām . Tas var pareiza lēmuma pieņemšanas iespējamību informācijas analīzes efektivitāti nevar garantēt panākumus vai novērst akciju tirgiem raksturīgo svārstīgumu un risku. Kā norādīts vienā publikācijā, pat ar efektīviem algoritmiem rezultāti akciju tirgū var būt "pēc būtības neparedzami" faktoru dēļ, kas pārsniedz modelēto informāciju ( Akciju tirgus prognozēšana, izmantojot dziļo pastiprināšanas mācīšanos ).

Ceļš uz priekšu:
Raugoties nākotnē, mākslīgā intelekta loma akciju tirgus prognozēšanā, visticamāk, pieaugs. Pašreizējie pētījumi risina dažus no ierobežojumiem (piemēram, izstrādājot modeļus, kas ņem vērā režīmu izmaiņas, vai hibrīdas sistēmas, kas ietver gan datu, gan notikumu vadītu analīzi). Pastāv arī interese par pastiprināšanas mācīšanās aģentiem , kas nepārtraukti pielāgojas jauniem tirgus datiem reāllaikā, kas potenciāli varētu labāk tikt galā ar mainīgo vidi nekā statiski apmācīti modeļi. Turklāt, apvienojot mākslīgo intelektu ar uzvedības finanšu vai tīkla analīzes metodēm, varētu iegūt bagātīgākus tirgus dinamikas modeļus. Tomēr pat vismodernākais nākotnes mākslīgais intelekts darbosies varbūtības un nenoteiktības robežās.

Rezumējot, uz jautājumu “Vai mākslīgais intelekts var paredzēt akciju tirgu?” nav vienkāršas atbildes ar “jā” vai “nē”. Precīzākā atbilde ir šāda: mākslīgais intelekts var palīdzēt prognozēt akciju tirgu, taču tas nav nekļūdīgs. Tas piedāvā jaudīgus rīkus, kas, gudri izmantoti, var uzlabot prognozēšanas un tirdzniecības stratēģijas, taču tas nenovērš tirgu fundamentālo neparedzamību. Investoriem vajadzētu izmantot mākslīgo intelektu tā stipro pušu – datu apstrādes un modeļu atpazīšanas – dēļ, vienlaikus apzinoties tā vājās puses. To darot, var izmantot abu pasauļu labāko: cilvēka spriedumu un mašīnintelekta darbību kopā. Akciju tirgus nekad var nebūt 100% paredzams, taču ar reālistiskām cerībām un apdomīgu mākslīgā intelekta izmantošanu tirgus dalībnieki var tiekties pēc labāk informētiem un disciplinētākiem investīciju lēmumiem pastāvīgi mainīgajā finanšu vidē.

Pēc šī dokumenta jūs varētu vēlēties izlasīt šādus informatīvos materiālus:

🔗 Darbi, kurus mākslīgais intelekts nevar aizstāt – un kādus darbus aizstās mākslīgais intelekts?
Uzziniet, kuras karjeras ir nākotnes prasībām atbilstošas ​​un kuras ir visvairāk apdraudētas, mākslīgajam intelektam pārveidojot globālo nodarbinātību.

🔗 Ko var paveikt ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu bez cilvēka iejaukšanās?
Izprotiet ģeneratīvā mākslīgā intelekta pašreizējās robežas un autonomās iespējas praktiskos scenārijos.

🔗 Kā ģeneratīvo mākslīgo intelektu var izmantot kiberdrošībā?
Uzziniet, kā mākslīgais intelekts aizsargā pret draudiem un uzlabo kibernoturību, izmantojot paredzošus un autonomus rīkus.