Може ли изкуственият интелект да предскаже фондовия пазар?

Въведение

Прогнозирането на фондовия пазар отдавна е финансов „свещен граал“, търсен както от институционални, така и от индивидуални инвеститори по целия свят. С последните постижения в областта на изкуствения интелект (ИИ) и машинното обучение (МО) , мнозина се чудят дали тези технологии най-накрая са разкрили тайната за прогнозиране на цените на акциите. Може ли ИИ да предсказва фондовия пазар? Тази бяла книга разглежда този въпрос от глобална гледна точка, очертавайки как моделите, задвижвани от ИИ, се опитват да прогнозират движенията на пазара, теоретичните основи зад тези модели и съвсем реалните ограничения, пред които са изправени. Представяме безпристрастен анализ, основан на изследвания, а не на реклама, на това, което ИИ може и не може да прави в контекста на прогнозирането на финансовите пазари.

Във финансовата теория предизвикателството на прогнозирането е подчертано от Хипотезата за ефективния пазар (ХЕП) . ХЕП (особено в своята „силна“ форма) постулира, че цените на акциите отразяват изцяло цялата налична информация във всеки един момент, което означава, че никой инвеститор (дори и вътрешни лица) не може постоянно да надминава пазара, като търгува с налична информация ( Модели за прогнозиране на акции, базирани на данни, базирани на невронни мрежи: Преглед ). Казано по-просто, ако пазарите са високо ефективни и цените се движат на случаен принцип , тогава точното прогнозиране на бъдещите цени би трябвало да е почти невъзможно. Въпреки тази теория, примамката да се победи пазарът е стимулирала обширни изследвания на усъвършенствани методи за прогнозиране. Изкуственият интелект и машинното обучение са станали централни в това начинание, благодарение на способността им да обработват огромни количества данни и да идентифицират фини модели, които хората биха могли да пропуснат ( Използване на машинно обучение за прогнозиране на фондовия пазар... | FMP ).

Тази бяла книга предоставя изчерпателен преглед на техниките за изкуствен интелект, използвани за прогнозиране на фондовия пазар, и оценява тяхната ефективност. Ще се задълбочим в теоретичните основи на популярните модели (от традиционните методи за времеви серии до дълбоки невронни мрежи и обучение с подсилване), ще обсъдим данните и процеса на обучение за тези модели и ще подчертаем ключови ограничения и предизвикателства, пред които са изправени тези системи, като например пазарна ефективност, шум от данните и непредвидими външни събития. Включени са проучвания и примери от реалния свят, за да илюстрират получените досега смесени резултати. Накрая, завършваме с реалистични очаквания за инвеститорите и практикуващите: признаваме впечатляващите възможности на изкуствения интелект, като същевременно признаваме, че финансовите пазари запазват ниво на непредсказуемост, което никой алгоритъм не може напълно да елиминира.

Теоретични основи на изкуствения интелект в прогнозирането на фондовия пазар

Съвременното прогнозиране на акции, базирано на изкуствен интелект, се основава на десетилетия изследвания в областта на статистиката, финансите и компютърните науки. Полезно е да се разбере спектърът от подходи - от традиционни модели до авангарден изкуствен интелект:

• Традиционни модели от времеви серии: Ранните прогнози за акциите, основани на статистически модели, които приемат модели в минали цени, могат да проектират бъдещето. Модели като ARIMA (авторегресивна интегрирана пълзяща средна) и ARCH/GARCH се фокусират върху улавянето на линейни тенденции и клъстериране на волатилност във времеви серии данни ( Модели за прогнозиране на акции, базирани на данни, базирани на невронни мрежи: Преглед ). Тези модели осигуряват базова линия за прогнозиране чрез моделиране на исторически ценови последователности при допускания за стационарност и линейност. Макар и полезни, традиционните модели често се затрудняват със сложните, нелинейни модели на реалните пазари, което води до ограничена точност на прогнозиране на практика ( Модели за прогнозиране на акции, базирани на данни, базирани на невронни мрежи: Преглед ).

• Алгоритми за машинно обучение: Методите за машинно обучение надхвърлят предварително дефинираните статистически формули, като учат модели директно от данни . Алгоритми като машини с опорни вектори (SVM) , случайни гори и градиентно усилване са приложени за прогнозиране на акции. Те могат да включват широк спектър от входни характеристики – от технически индикатори (напр. пълзящи средни, обем на търговия) до фундаментални индикатори (напр. печалби, макроикономически данни) – и да намират нелинейни зависимости между тях. Например, модел на случайна гора или градиентно усилване може да вземе предвид десетки фактори едновременно, улавяйки взаимодействия, които един прост линеен модел може да пропусне. Тези ML модели са показали способността си умерено да подобрят точността на прогнозиране чрез откриване на сложни сигнали в данните ( Използване на машинно обучение за прогнозиране на фондовия пазар... | FMP ). Те обаче изискват внимателна настройка и достатъчно данни, за да се избегне пренастройване (обучаващ се шум, а не сигнал).

• Дълбоко обучение (невронни мрежи): Дълбоките невронни мрежи , вдъхновени от структурата на човешкия мозък, станаха популярни за прогнозиране на фондовия пазар през последните години. Сред тях, рекурентните невронни мрежи (RNN) и техните варианти с дълга краткосрочна памет (LSTM) са специално проектирани за последователни данни, като например времеви серии на цените на акциите. LSTM могат да запазят памет за минала информация и да улавят времеви зависимости, което ги прави подходящи за моделиране на тенденции, цикли или други зависими от времето модели в пазарните данни. Изследванията показват, че LSTM и други модели за дълбоко обучение могат да улавят сложни, нелинейни връзки във финансовите данни, които по-простите модели пропускат. Други подходи за дълбоко обучение включват конволюционни невронни мрежи (CNN) (понякога използвани върху „изображения“ на технически индикатори или кодирани последователности), трансформатори (които използват механизми за внимание, за да претеглят важността на различните времеви стъпки или източници на данни) и дори графови невронни мрежи (GNN) (за моделиране на връзките между акциите в пазарна графика). Тези усъвършенствани невронни мрежи могат да приемат не само данни за цените, но и алтернативни източници на данни, като например новинарски текстове, настроения в социалните медии и други, изучавайки абстрактни характеристики, които могат да предсказват движенията на пазара ( Използване на машинно обучение за прогнозиране на фондовия пазар... | FMP ). Гъвкавостта на дълбокото обучение идва с цена: те са гладни за данни, изчислително интензивни и често функционират като „черни кутии“ с по-малка интерпретируемост.

• Обучение с подсилване: Друга граница в прогнозирането на акции с изкуствен интелект е обучението с подсилване (RL) , където целта не е просто да се предскажат цените, а да се научи оптимална стратегия за търговия. В RL рамката, агентът (моделът с изкуствен интелект) взаимодейства със средата (пазара), като предприема действия (купува, продава, държи) и получава награди (печалби или загуби). С течение на времето агентът научава политика, която максимизира кумулативната награда. Дълбокото обучение с подсилване (DRL) комбинира невронни мрежи с обучение с подсилване, за да се справи с голямото пространство от състояния на пазарите. Привлекателността на RL във финансите е способността му да обмисля последователността от решения и директно да оптимизира възвръщаемостта на инвестициите, вместо да предсказва цените изолирано. Например, агент с подсилване може да се научи кога да влиза или излиза от позиции въз основа на ценови сигнали и дори да се адаптира към промяната на пазарните условия. Забележително е, че RL се използва за обучение на модели с изкуствен интелект, които се конкурират в количествени търговски състезания и в някои собствени търговски системи. Методите за дълбоко обучение с подсилване (RL) обаче са изправени пред значителни предизвикателства: те изискват обширно обучение (симулиране на години на сделки), могат да страдат от нестабилност или различно поведение, ако не са внимателно настроени, а производителността им е силно чувствителна към предполагаемата пазарна среда. Изследователите отбелязват проблеми като високи изчислителни разходи и проблеми със стабилността при прилагането на обучение с подсилване към сложни фондови пазари. Въпреки тези предизвикателства, RL представлява обещаващ подход, особено когато се комбинира с други техники (напр. използване на модели за прогнозиране на цените плюс стратегия за разпределение, базирана на RL), за да се формира хибридна система за вземане на решения ( Прогнозиране на фондовия пазар с помощта на дълбоко обучение с подсилване ).

Източници на данни и процес на обучение

Независимо от вида на модела, данните са гръбнакът на прогнозите на фондовия пазар с изкуствен интелект. Моделите обикновено се обучават върху исторически пазарни данни и други свързани набори от данни, за да откриват модели. Често срещани източници на данни и функции включват:

• Исторически цени и технически индикатори: Почти всички модели използват минали цени на акциите (отваряне, максимум, минимум, затваряне) и обеми на търговия. От тях анализаторите често извличат технически индикатори (пълзящи средни, индекс на относителна сила, MACD и др.) като входни данни. Тези индикатори могат да помогнат за подчертаване на тенденции или инерция, които моделът може да използва. Например, моделът може да вземе като входни данни последните 10 дни цени и обем, плюс индикатори като 10-дневна пълзяща средна или мерки за волатилност, за да предскаже движението на цената за следващия ден.

• Пазарни индекси и икономически данни: Много модели включват по-широка пазарна информация, като например нива на индекси, лихвени проценти, инфлация, растеж на БВП или други икономически показатели. Тези макро характеристики предоставят контекст (напр. общо пазарно настроение или икономическо състояние), който може да повлияе на представянето на отделните акции.

• Данни за новини и настроения: Все по-голям брой системи с изкуствен интелект приемат неструктурирани данни, като новинарски статии, емисии в социалните медии (Twitter, Stocktwits) и финансови отчети. Техниките за обработка на естествен език (NLP), включително усъвършенствани модели като BERT, се използват за измерване на пазарните настроения или за откриване на подходящи събития. Например, ако настроенията в новините внезапно станат рязко негативни за дадена компания или сектор, модел с изкуствен интелект може да предвиди спад в съответните цени на акциите. Чрез обработка на новини и настроения в социалните медии в реално време , изкуственият интелект може да реагира по-бързо на нова информация от хората.

• Алтернативни данни: Някои усъвършенствани хедж фондове и изследователи на изкуствен интелект използват алтернативни източници на данни – сателитни изображения (за трафик на магазини или промишлена дейност), данни за транзакции с кредитни карти, тенденции в търсенето в мрежата и др. – за да получат прогнозни анализи. Тези нетрадиционни набори от данни понякога могат да служат като водещи индикатори за представянето на акциите, въпреки че те също така въвеждат сложност при обучението на модели.

Обучението на AI модел за прогнозиране на акции включва подаване на тези исторически данни и коригиране на параметрите на модела, за да се минимизира грешката при прогнозиране. Обикновено данните се разделят на набор за обучение (напр. по-стара история за изучаване на модели) и набор за тестване/валидиране (по-скорошни данни за оценка на ефективността при невидими условия). Предвид последователния характер на пазарните данни, се внимава да се избегне „надникване в бъдещето“ – например, моделите се оценяват върху данни от периоди след периода на обучение, за да се симулира как биха се представили в реална търговия. за кръстосана валидация, адаптирани за времеви редове (като валидиране „walk-forward“), се използват, за да се гарантира, че моделът се обобщава добре и не е пригоден само за един конкретен период.

Освен това, специалистите трябва да се справят с проблемите, свързани с качеството на данните и предварителната им обработка. Липсващите данни, отклоненията (напр. внезапни пикове поради разделяне на акции или еднократни събития) и промените в режима на пазарите могат да повлияят на обучението на модела. Към входните данни могат да се приложат техники като нормализиране, премахване на трендовете или десезонализиране. Някои усъвършенствани подходи разлагат ценовите серии на компоненти (трендове, цикли, шум) и ги моделират отделно (както се вижда в изследвания, комбиниращи вариационно разлагане с невронни мрежи ( Прогнозиране на фондовия пазар с помощта на дълбоко обучение с подсилване )).

Различните модели имат различни изисквания за обучение: моделите за дълбоко обучение може да се нуждаят от стотици хиляди точки от данни и да се възползват от GPU ускорение, докато по-прости модели като логистична регресия могат да се учат от относително по-малки набори от данни. Моделите за обучение с подсилване изискват симулатор или среда, с която да взаимодействат; понякога историческите данни се възпроизвеждат на RL агента или се използват пазарни симулатори за генериране на преживявания.

Накрая, след като бъдат обучени, тези модели дават предсказваща функция – например, резултат, който може да бъде прогнозирана цена за утре, вероятност акцията да се повиши или препоръчително действие (покупка/продажба). Тези прогнози обикновено се интегрират в търговска стратегия (с определяне на размера на позицията, правила за управление на риска и др.), преди действителните пари да бъдат изложени на риск.

Ограничения и предизвикателства

Въпреки че моделите с изкуствен интелект са станали изключително сложни, прогнозирането на фондовия пазар остава по своята същност трудна задача . Следните ключови ограничения и пречки пречат на изкуствения интелект да бъде гарантиран гадател на пазарите:

• Пазарна ефективност и случайност: Както бе споменато по-рано, хипотезата за ефективния пазар твърди, че цените вече отразяват известна информация, така че всяка нова информация причинява незабавни корекции. На практика това означава, че промените в цените до голяма степен се движат от неочаквани новини или случайни колебания. Всъщност, десетилетия изследвания са установили, че краткосрочните движения на цените на акциите наподобяват случайно блуждаене ( Модели за прогнозиране на акции, базирани на данни, базирани на невронни мрежи: Преглед ) – вчерашната цена има малко влияние върху утрешната, отвъд това, което случайността би предвидила. Ако цените на акциите са по същество случайни или „ефективни“, никой алгоритъм не може последователно да ги предсказва с висока точност. Както едно изследователско проучване сбито го формулира, „хипотезата за случайното блуждаене и хипотезата за ефективния пазар по същество твърдят, че не е възможно систематично и надеждно да се предскажат бъдещите цени на акциите“ ( Прогнозиране на относителната възвръщаемост на акциите на S&P 500 с помощта на машинно обучение | Финансови иновации | Пълен текст ). Това не означава, че прогнозите на изкуствения интелект винаги са безполезни, но подчертава едно фундаментално ограничение: голяма част от движението на пазара може просто да е шум, който дори най-добрият модел не може да предвиди предварително.

• Шум и непредсказуеми външни фактори: Цените на акциите се влияят от множество фактори, много от които са екзогенни и непредсказуеми. Геополитически събития (войни, избори, регулаторни промени), природни бедствия, пандемии, внезапни корпоративни скандали или дори вирусни слухове в социалните медии могат да раздвижат пазарите неочаквано. Това са събития, за които моделът не може да има предварителни данни за обучение (защото са безпрецедентни) или които се случват като редки шокове. Например, никой модел с изкуствен интелект, обучен върху исторически данни от 2010–2019 г., не би могъл да предвиди конкретно срива на COVID-19 в началото на 2020 г. или бързото му възстановяване. Финансовите модели с изкуствен интелект се затрудняват, когато режимите се променят или когато единично събитие движи цените. Както отбелязва един източник, фактори като геополитически събития или внезапни публикувания на икономически данни могат да направят прогнозите остарели почти мигновено ( Използване на машинно обучение за прогнозиране на фондовия пазар... | FMP ) ( Използване на машинно обучение за прогнозиране на фондовия пазар... | FMP ). С други думи, неочакваните новини винаги могат да отменят алгоритмичните прогнози , внасяйки ниво на несигурност, което е нередуцируемо.

• Преобучение и обобщение: Моделите за машинно обучение са склонни към преобучение – което означава, че те могат да научат твърде добре „шума“ или странностите в данните за обучение, а не основните общи модели. Преобученият модел може да се представи блестящо с исторически данни (дори да покаже впечатляваща възвръщаемост, тествана на миналото, или висока точност в извадката), но след това да се провали с гръм и трясък с нови данни. Това е често срещан капан в количествените финанси. Например, сложна невронна мрежа може да улови фалшиви корелации, които са се запазили в миналото по съвпадение (като определена комбинация от пресичания на индикатори, които са предшествали ралита през последните 5 години), но тези взаимовръзки може да не се запазят в бъдеще. Практическа илюстрация: може да се проектира модел, който прогнозира, че акциите, спечелили миналата година, винаги ще се покачват – той може да се вписва в определен период, но ако пазарният режим се промени, този модел се нарушава. Преобучението води до лошо представяне извън извадката , което означава, че прогнозите на модела при реална търговия могат да бъдат не по-добри от случайни, въпреки че изглеждат страхотно в разработката. Избягването на преобучение изисква техники като регуларизация, контролиране на сложността на модела и използване на надеждна валидация. Въпреки това, самата сложност, която дава мощ на моделите с изкуствен интелект, ги прави и уязвими към този проблем.

• Качество и наличност на данните: Поговорката „боклук вътре, боклук навън“ е силно приложима за изкуствения интелект при прогнозиране на акции. Качеството, количеството и релевантността на данните значително влияят на производителността на модела. Ако историческите данни са недостатъчни (напр. опит за обучение на дълбока мрежа само върху няколко години цени на акциите) или непредставителни (напр. използване на данни от предимно бичи период за прогнозиране на мечи сценарий), моделът няма да обобщава добре. Данните могат също така да бъдат пристрастни или подложени на „оцеляване“ (например, фондовите индекси естествено изключват слабо представящите се компании с течение на времето, така че историческите данни за индексите може да са пристрастни нагоре). Почистването и курирането на данните е нетривиална задача. Освен това, алтернативните източници на данни могат да бъдат скъпи или трудни за получаване, което може да даде предимство на институционалните играчи, като същевременно оставя инвеститорите на дребно с по-малко изчерпателни данни. Съществува и проблемът с честотата : моделите за високочестотна търговия се нуждаят от данни тик-по-тик, които са огромни по обем и се нуждаят от специална инфраструктура, докато моделите с по-ниска честота може да използват дневни или седмични данни. Осигуряването на синхронизация на данните във времето (напр. новини със съответстващи данни за цените) и липсата на предварителни прогнози е постоянно предизвикателство.

• Прозрачност и интерпретируемост на модела: Много модели с изкуствен интелект, особено тези с дълбоко обучение, функционират като черни кутии . Те могат да генерират прогноза или търговски сигнал без лесно обяснима причина. Тази липса на прозрачност може да бъде проблематична за инвеститорите – особено за институционалните, които трябва да обосноват решенията си пред заинтересованите страни или да спазват разпоредбите. Ако модел с изкуствен интелект прогнозира спад на акциите и препоръчва продажба, портфолио мениджърът може да се поколебае, ако не разбира обосновката. Непрозрачността на решенията с изкуствен интелект може да намали доверието и приемането, независимо от точността на модела. Това предизвикателство стимулира изследванията в областта на обяснимия изкуствен интелект за финанси, но остава вярно, че често има компромис между сложността/точността на модела и интерпретируемостта му.

• Адаптивни пазари и конкуренция: Важно е да се отбележи, че финансовите пазари са адаптивни . След като бъде открит предсказващ модел (чрез изкуствен интелект или друг метод) и използван от много трейдъри, той може да спре да работи. Например, ако даден модел с изкуствен интелект установи, че определен сигнал често предхожда покачването на акция, трейдърите ще започнат да действат по този сигнал по-рано, като по този начин ще пропуснат възможността. По същество пазарите могат да се развиват, за да обезсилят известни стратегии . Днес много търговски фирми и фондове използват изкуствен интелект и машинно обучение. Тази конкуренция означава, че всяко предимство често е малко и краткотрайно. Резултатът е, че моделите с изкуствен интелект може да се нуждаят от постоянно преобучение и актуализиране, за да са в крак с променящата се пазарна динамика. На високоликвидни и зрели пазари (като акциите на големи американски компании) многобройни сложни играчи търсят едни и същи сигнали, което прави изключително трудно поддържането на предимство. За разлика от това, на по-малко ефективни пазари или нишови активи, изкуственият интелект може да открие временни неефективности, но с модернизирането на тези пазари разликата може да се затвори. Тази динамична природа на пазарите е фундаментално предизвикателство: „правилата на играта“ не са неподвижни, така че модел, който е работил миналата година, може да се нуждае от преработка през следващата година.

• Ограничения в реалния свят: Дори ако един модел с изкуствен интелект може да предсказва цените с прилична точност, превръщането на прогнозите в печалба е друго предизвикателство. Търговията води до транзакционни разходи , като комисионни, отклонения и данъци. Моделът може да предскаже правилно много малки движения на цените, но печалбите могат да бъдат заличени от такси и пазарно въздействие на сделките. Управлението на риска също е от решаващо значение – никоя прогноза не е 100% сигурна, така че всяка стратегия, задвижвана от изкуствен интелект, трябва да отчита потенциалните загуби (чрез стоп-лос поръчки, диверсификация на портфолиото и др.). Институциите често интегрират прогнозите на изкуствен интелект в по-широка рамка за риска, за да гарантират, че изкуственият интелект не залага всичко на прогноза, която може да е грешна. Тези практически съображения означават, че теоретичното предимство на изкуствения интелект трябва да бъде значително, за да бъде полезен след реални сблъсъци.

В обобщение, изкуственият интелект има внушителни възможности, но тези ограничения гарантират, че фондовият пазар остава частично предвидима, частично непредсказуема система . Моделите на изкуствен интелект могат да наклонят шансовете в полза на инвеститора, като анализират данните по-ефективно и евентуално разкриват фини предсказващи сигнали. Комбинацията от ефективно ценообразуване, шумни данни, непредвидени събития и практически ограничения обаче означава, че дори най-добрият изкуствен интелект понякога ще греши – често непредсказуемо.

Производителност на моделите с изкуствен интелект: Какво казват доказателствата?

Като се имат предвид както обсъжданите постижения, така и предизвикателства, какво научихме от изследванията и реалните опити за прилагане на изкуствен интелект в прогнозирането на акциите? Резултатите досега са смесени, като подчертават както обещаващи успехи , така и отрезвяващи провали :

• Примери за превъзходство на ИИ над случайността: Няколко проучвания показват, че моделите с ИИ могат да победят случайните предположения при определени условия. Например, проучване от 2024 г. използва невронна мрежа LSTM за прогнозиране на тенденциите на виетнамския фондов пазар и отчита висока точност на прогнозиране – около 93% върху тестови данни ( Прилагане на алгоритми за машинно обучение за прогнозиране на тенденцията в цените на акциите на фондовия пазар – Случаят с Виетнам | Комуникации в хуманитарните и социалните науки ). Това предполага, че на този пазар (развиваща се икономика) моделът е успял да улови последователни модели, вероятно защото пазарът е имал неефективност или силни технически тенденции, които LSTM е научил. Друго проучване през 2024 г. е приело по-широк обхват: изследователите са се опитали да предскажат краткосрочна възвръщаемост за всички акции от S&P 500 (много по-ефективен пазар), използвайки модели на машинно обучение. Те са го оформили като проблем с класификацията – прогнозиране дали дадена акция ще надмине индекса с 2% през следващите 10 дни – използвайки алгоритми като Random Forests, SVM и LSTM. Резултатът: LSTM моделът превъзхожда както другите ML модели, така и произволна базова линия , като резултатите са достатъчно статистически значими, за да се предположи, че не е просто късмет ( Прогнозиране на относителна възвръщаемост за акции от S&P 500 с помощта на машинно обучение | Финансови иновации | Пълен текст ). Авторите дори стигат до заключението, че в тази конкретна ситуация вероятността хипотезата за случайното блуждаене да е валидна е „пренебрежимо малка“, което показва, че техните ML модели са открили реални предсказващи сигнали. Тези примери показват, че изкуственият интелект наистина може да идентифицира модели, които дават предимство (дори и скромно) при прогнозиране на движенията на акциите, особено когато се тестват върху големи набори от данни.

• Забележителни случаи на употреба в индустрията: Извън академичните изследвания, има съобщения за хедж фондове и финансови институции, които успешно използват изкуствен интелект в своите търговски операции. Някои фирми за високочестотна търговия използват изкуствен интелект, за да разпознават и реагират на моделите на пазарната микроструктура за части от секундата. Големите банки имат модели с изкуствен интелект за разпределение на портфолиото и прогнозиране на риска , които, макар и не винаги да се отнасят до прогнозиране на цената на отделна акция, включват прогнозиране на аспекти на пазара (като волатилност или корелации). Съществуват и фондове, управлявани от изкуствен интелект (често наричани „количествени фондове“), които използват машинно обучение, за да вземат търговски решения – някои са се представили по-добре от пазара за определени периоди, въпреки че е трудно това да се отдаде изцяло на изкуствен интелект, тъй като те често използват комбинация от човешки и машинен интелект. Конкретно приложение е използването на за анализ на настроенията : например, сканиране на новини и Twitter, за да се предвиди как ще се движат цените на акциите в отговор. Такива модели може да не са 100% точни, но могат да дадат на търговците леко предимство при ценообразуването в новините. Струва си да се отбележи, че фирмите обикновено пазят стриктно подробностите за успешните стратегии за изкуствен интелект като интелектуална собственост, така че доказателствата в публичното пространство са склонни да изостават или да са анекдотични.

• Случаи на незадоволително представяне и провали: За всяка история на успеха има и предупредителни истории. Много академични изследвания, които твърдяха за висока точност на един пазар или времева рамка, не успяха да обобщят. Забележителен експеримент се опита да възпроизведе успешно проучване за прогнозиране на индийския фондов пазар (което имаше висока точност, използвайки машинно обучение върху технически индикатори) върху американски акции. Възпроизвеждането не откри значителна предсказваща сила – всъщност, наивната стратегия винаги да се предсказва, че акцията ще се повиши на следващия ден, превъзхожда сложните модели на машинно обучение по точност. Авторите заключават, че техните резултати „подкрепят теорията за случайното блуждаене“ , което означава, че движенията на акциите са по същество непредсказуеми и моделите на машинно обучение не помагат. Това подчертава, че резултатите могат да варират драстично в зависимост от пазара и периода. По подобен начин многобройни състезания на Kaggle и конкурси за количествени изследвания показват, че макар моделите често да могат да се вписват добре в минали данни, тяхната производителност в реална търговия често регресира до 50% точност (за прогнозиране на посоката), след като се сблъскат с нови условия. Примери като срива на квантовите фондове през 2007 г. и трудностите, пред които са изправени фондовете, управлявани от изкуствен интелект, по време на пандемичния шок през 2020 г., показват, че моделите с изкуствен интелект могат внезапно да се поколебаят, когато пазарният режим се промени. Пристрастието към оцеляване също е фактор във възприятията – чуваме за успехите на ИИ по-често, отколкото за провалите, но зад кулисите много модели и фондове тихомълком се провалят и затварят, защото стратегиите им спират да работят.

• Разлики между пазарите: Интересно наблюдение от проучвания е, че ефикасността на ИИ може да зависи от зрялостта и ефективността . На относително по-малко ефективни или развиващи се пазари може да има по-експлоатируеми модели (поради по-ниско покритие от анализаторите, ограничения на ликвидността или поведенчески отклонения), което позволява на моделите с ИИ да постигнат по-висока точност. LSTM проучването на виетнамския пазар с 93% точност може да бъде пример за това. За разлика от това, на високоефективни пазари като САЩ тези модели могат да бъдат бързо изчистени чрез арбитраж. Смесените резултати между случая с Виетнам и репликационното проучване в САЩ намекват за това несъответствие. В световен мащаб това означава, че ИИ може понастоящем да дава по-добри прогнозни резултати на определени нишови пазари или класове активи (например, някои са прилагали ИИ за прогнозиране на цените на стоките или тенденциите на криптовалутите с различен успех). С течение на времето, тъй като всички пазари се движат към по-голяма ефективност, прозорецът за лесни прогнозни печалби се стеснява.

• Точност срещу рентабилност: Също така е важно да се прави разлика между точността на прогнозите и рентабилността на инвестициите . Един модел може да бъде само, да речем, 60% точен при прогнозиране на ежедневното движение нагоре или надолу на акция – което не звучи много високо – но ако тези прогнози се използват в интелигентна търговска стратегия, те биха могли да бъдат доста печеливши. Обратно, един модел може да се похвали с 90% точност, но ако 10% от случаите, в които е грешен, съвпадат с огромни пазарни движения (и следователно големи загуби), той може да бъде нерентабилен. Много усилия за прогнозиране на акции с изкуствен интелект се фокусират върху точността на посоката или минимизирането на грешките, но инвеститорите се интересуват от коригираната спрямо риска възвръщаемост. По този начин оценките често включват показатели като коефициент на Шарп, спадове и постоянство на производителността, а не само суров процент на попадения. Някои модели с изкуствен интелект са интегрирани в алгоритмични търговски системи, които управляват позициите и риска автоматично – реалната им производителност се измерва в реалните търговски възвръщаемости, а не в самостоятелни статистически данни за прогнозите. Досега напълно автономен „AI трейдър“, който надеждно генерира пари година след година, е по-скоро научна фантастика, отколкото реалност, но по-тесни приложения (като AI модел, който прогнозира краткосрочната пазарна волатилност , която трейдърите могат да използват за ценообразуване на опции и т.н.) са намерили място във финансовия инструментариум.

Като цяло, доказателствата сочат, че изкуственият интелект може да прогнозира определени пазарни модели с точност, по-добра от случайността , и по този начин може да осигури предимство в търговията. Това предимство обаче често е малко и изисква сложно изпълнение, за да се възползва от него. Когато някой попита „ може ли изкуственият интелект да предскаже фондовия пазар?“ , най-честният отговор, базиран на настоящите доказателства, е: „ИИ понякога може да предскаже аспекти на фондовия пазар при специфични условия, но не може да го прави последователно за всички акции по всяко време .“ Успехите обикновено са частични и зависят от контекста.

Заключение: Реалистични очаквания за изкуствения интелект при прогнозиране на фондовия пазар

Изкуственият интелект и машинното обучение несъмнено са се превърнали в мощни инструменти във финансите. Те се отличават с обработката на огромни масиви от данни, разкриването на скрити корелации и дори адаптирането на стратегии в движение. В стремежа си да предсказва фондовия пазар, изкуственият интелект е постигнал осезаеми, но ограничени победи. Инвеститорите и институциите могат реалистично да очакват изкуственият интелект да съдейства при вземането на решения – например чрез генериране на прогнозни сигнали, оптимизиране на портфейли или управление на риска – но не и да служи като кристална топка, която гарантира печалби.

Какво
може да направи ИИ: ИИ може да подобри аналитичния процес при инвестирането. Той може да пресява години пазарни данни, новинарски емисии и финансови отчети за секунди, откривайки фини модели или аномалии, които човек би могъл да пропусне ( Използване на машинно обучение за прогнозиране на фондовия пазар... | FMP ). Той може да комбинира стотици променливи (технически, фундаментални, настроения и др.) в сплотена прогноза. При краткосрочна търговия, алгоритмите на ИИ могат да предскажат с малко по-добра от случайната точност, че една акция ще се представи по-добре от друга или че пазарът е на път да преживее рязко покачване на волатилността. Тези постепенни предимства, когато се използват правилно, могат да се превърнат в реални финансови печалби. ИИ може да помогне и в управлението на риска – идентифициране на ранни предупреждения за спадове или информиране на инвеститорите за нивото на доверие на прогнозата. Друга практическа роля на ИИ е в автоматизацията на стратегиите : алгоритмите могат да изпълняват сделки с висока скорост и честота, да реагират на събития 24/7 и да налагат дисциплина (без емоционална търговия), което може да бъде предимство на волатилните пазари.

Какво ИИ
не може да направи (все още): Въпреки шума в някои медии, ИИ не може последователно и надеждно да предсказва фондовия пазар в холистичния смисъл винаги да побеждава пазара или да предвижда важни повратни точки. Пазарите се влияят от човешкото поведение, случайните събития и сложните обратни връзки, които не се поддават на никакъв статичен модел. ИИ не елиминира несигурността; той работи само с вероятности. ИИ може да посочи 70% вероятност акциите да се повишат утре – което също означава 30% вероятност това да не се случи. Загубата на сделки и лошите решения са неизбежни. ИИ не може да предвижда наистина нови събития (често наричани „черни лебеди“), които са извън обхвата на неговите обучителни данни. Освен това, всеки успешен предсказващ модел кани конкуренция, която може да подкопае предимството му. По същество няма еквивалент на кристална топка в ИИ , който гарантира предвиждане на бъдещето на пазара. Инвеститорите трябва да внимават с всеки, който твърди друго.

Неутрална, реалистична перспектива:
От неутрална гледна точка, изкуственият интелект е най-добре да се разглежда като подобрение, а не като заместител на традиционния анализ и човешкото разбиране. На практика много институционални инвеститори използват модели с изкуствен интелект, наред с приноса на човешки анализатори и портфолио мениджъри. Изкуственият интелект може да обработва числа и да прогнозира резултатите, но хората определят целите, интерпретират резултатите и коригират стратегиите спрямо контекста (напр. отменят модел по време на непредвидена криза). Инвеститорите на дребно, използващи инструменти, задвижвани от изкуствен интелект, или търговски ботове, трябва да останат бдителни и да разбират логиката и ограниченията на инструмента. Сляпото следване на препоръка на изкуствен интелект е рисковано – човек трябва да я използва като един от многото приноси.

При определяне на реалистични очаквания може да се заключи: Изкуственият интелект може да предскаже фондовия пазар до известна степен, но не със сигурност и не без грешки . Той може да увеличи шансовете за правилно решение или да подобри ефективността при анализа на информация, което на конкурентните пазари може да бъде разликата между печалба и загуба. Той обаче не може да гарантира успех или да елиминира присъщата волатилност и риск на фондовите пазари. Както посочи една публикация, дори с ефикасни алгоритми, резултатите на фондовия пазар могат да бъдат „по своята същност непредсказуеми“ поради фактори извън моделираната информация ( Прогнозиране на фондовия пазар с помощта на дълбоко обучение с подсилване ).

Пътят напред:
С поглед към бъдещето, ролята на ИИ в прогнозирането на фондовия пазар вероятно ще нарасне. Текущите изследвания са насочени към някои от ограниченията (например, разработване на модели, които отчитат промените в режима, или хибридни системи, които включват както анализ, базиран на данни, така и анализ, базиран на събития). Съществува и интерес към агенти за обучение с подсилване , които непрекъснато се адаптират към нови пазарни данни в реално време, което би могло да се справи по-добре с променящите се среди от статично обучените модели. Освен това, комбинирането на ИИ с техники от поведенческите финанси или мрежовия анализ може да доведе до по-богати модели на пазарната динамика. Въпреки това, дори най-модерният бъдещ ИИ ще работи в границите на вероятността и несигурността.

В обобщение, въпросът „Може ли изкуственият интелект да предскаже фондовия пазар?“ няма прост отговор „да“ или „не“. Най-точният отговор е: изкуственият интелект може да помогне за прогнозирането на фондовия пазар, но не е безпогрешен. Той предлага мощни инструменти, които, когато се използват разумно, могат да подобрят стратегиите за прогнозиране и търговия, но не премахва фундаменталната непредсказуемост на пазарите. Инвеститорите трябва да приемат изкуствения интелект заради неговите силни страни – обработка на данни и разпознаване на модели – като същевременно са наясно с неговите слабости. По този начин човек може да използва най-доброто от двата свята: човешката преценка и машинният интелект, работещи заедно. Фондовият пазар може никога да не бъде 100% предсказуем, но с реалистични очаквания и разумно използване на изкуствения интелект, участниците на пазара могат да се стремят към по-информирани, по-дисциплинирани инвестиционни решения в един постоянно променящ се финансов пейзаж.

Технически документи, които може да искате да прочетете след този:

🔗 Професии, които изкуственият интелект не може да замени – и кои професии ще замени изкуственият интелект?
Открийте кои кариери са ориентирани към бъдещето и кои са най-застрашени, тъй като изкуственият интелект променя глобалната заетост.

🔗 На какво може да се разчита генеративният изкуствен интелект без човешка намеса?
Разберете настоящите граници и автономните възможности на генеративния изкуствен интелект в практически сценарии.

🔗 Как може да се използва генеративният изкуствен интелект в киберсигурността?
Научете как изкуственият интелект защитава от заплахи и повишава киберустойчивостта с помощта на предсказуеми и автономни инструменти.