Μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να προβλέψει την αγορά μετοχών;

Εισαγωγή

Η πρόβλεψη της χρηματιστηριακής αγοράς αποτελεί εδώ και καιρό ένα οικονομικό «άγιο δισκοπότηρο» που αναζητούν τόσο θεσμικοί όσο και ιδιώτες επενδυτές σε όλο τον κόσμο. Με τις πρόσφατες εξελίξεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) και τη μηχανική μάθηση (ΜΜ) , πολλοί αναρωτιούνται αν αυτές οι τεχνολογίες έχουν επιτέλους ξεκλειδώσει το μυστικό της πρόβλεψης των τιμών των μετοχών. Μπορεί η ΤΝ να προβλέψει την χρηματιστηριακή αγορά; Αυτή η λευκή βίβλος εξετάζει αυτό το ερώτημα από μια παγκόσμια οπτική γωνία, περιγράφοντας πώς τα μοντέλα που βασίζονται στην ΤΝ επιχειρούν να προβλέψουν τις κινήσεις της αγοράς, τα θεωρητικά θεμέλια πίσω από αυτά τα μοντέλα και τους πολύ πραγματικούς περιορισμούς που αντιμετωπίζουν. Παρουσιάζουμε μια αμερόληπτη ανάλυση, βασισμένη στην έρευνα και όχι στον υπερβολικό ενθουσιασμό, για το τι μπορεί και τι δεν μπορεί να κάνει η ΤΝ στο πλαίσιο της πρόβλεψης των χρηματοπιστωτικών αγορών.

Στη χρηματοοικονομική θεωρία, η πρόκληση της πρόβλεψης υπογραμμίζεται από την Υπόθεση της Αποδοτικής Αγοράς (ΥΑΑ) . Η ΥΑΑ (ειδικά στην «ισχυρή» της μορφή) υποστηρίζει ότι οι τιμές των μετοχών αντανακλούν πλήρως όλες τις διαθέσιμες πληροφορίες σε οποιαδήποτε δεδομένη στιγμή, πράγμα που σημαίνει ότι κανένας επενδυτής (ούτε καν οι εμπιστευτικοί) δεν μπορεί να ξεπεράσει σταθερά την αγορά κάνοντας συναλλαγές με τις διαθέσιμες πληροφορίες ( Μοντέλα πρόβλεψης μετοχών που βασίζονται σε δεδομένα και βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα: Μια ανασκόπηση ). Με απλά λόγια, εάν οι αγορές είναι εξαιρετικά αποτελεσματικές και οι τιμές κινούνται τυχαία , τότε η ακριβής πρόβλεψη των μελλοντικών τιμών θα πρέπει να είναι σχεδόν αδύνατη. Παρά τη θεωρία αυτή, η γοητεία της νίκης στην αγορά έχει ωθήσει εκτεταμένη έρευνα σε προηγμένες μεθόδους πρόβλεψης. Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν καταστεί κεντρικά σε αυτήν την επιδίωξη, χάρη στην ικανότητά τους να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να εντοπίζουν ανεπαίσθητα μοτίβα που οι άνθρωποι μπορεί να παραβλέψουν ( Χρήση της Μηχανικής Μάθησης για την Πρόβλεψη της Χρηματιστηριακής Αγοράς... | FMP ).

Αυτή η λευκή βίβλος παρέχει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση των τεχνικών Τεχνητής Νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη της χρηματιστηριακής αγοράς και αξιολογεί την αποτελεσματικότητά τους. Θα εμβαθύνουμε στα θεωρητικά θεμέλια δημοφιλών μοντέλων (από τις παραδοσιακές μεθόδους χρονοσειρών έως τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα και την ενισχυτική μάθηση), θα συζητήσουμε τα δεδομένα και τη διαδικασία εκπαίδευσης για αυτά τα μοντέλα και θα επισημάνουμε τους βασικούς περιορισμούς και προκλήσεις που αντιμετωπίζουν τέτοια συστήματα, όπως η αποτελεσματικότητα της αγοράς, ο θόρυβος δεδομένων και τα απρόβλεπτα εξωτερικά γεγονότα. Περιλαμβάνονται μελέτες και παραδείγματα πραγματικού κόσμου για να καταδείξουν τα ανάμεικτα αποτελέσματα που έχουν επιτευχθεί μέχρι στιγμής. Τέλος, ολοκληρώνουμε με ρεαλιστικές προσδοκίες για τους επενδυτές και τους επαγγελματίες: αναγνωρίζοντας τις εντυπωσιακές δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης, αναγνωρίζοντας παράλληλα ότι οι χρηματοπιστωτικές αγορές διατηρούν ένα επίπεδο απρόβλεπτης φύσης που κανένας αλγόριθμος δεν μπορεί να εξαλείψει πλήρως.

Θεωρητικά Βάση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Πρόβλεψη της Χρηματιστηριακής Αγοράς

Η σύγχρονη πρόβλεψη μετοχών που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη βασίζεται σε δεκαετίες έρευνας στους τομείς της στατιστικής, των χρηματοοικονομικών και της επιστήμης των υπολογιστών. Είναι χρήσιμο να κατανοήσουμε το φάσμα των προσεγγίσεων, από τα παραδοσιακά μοντέλα έως την πρωτοποριακή Τεχνητή Νοημοσύνη:

• Παραδοσιακά Μοντέλα Χρονοσειρών: Η πρώιμη πρόβλεψη μετοχών βασιζόταν σε στατιστικά μοντέλα που υποθέτουν μοτίβα σε προηγούμενες τιμές και μπορούν να προβλέψουν το μέλλον. Μοντέλα όπως το ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average - Αυτοπαλινδρομικός Ολοκληρωμένος Κινητός Μέσος Όρος) και το ARCH/GARCH επικεντρώνονται στην καταγραφή γραμμικών τάσεων και ομαδοποίησης μεταβλητότητας σε δεδομένα χρονοσειρών ( Μοντέλα πρόβλεψης μετοχών που βασίζονται σε δεδομένα και βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα: Μια ανασκόπηση ). Αυτά τα μοντέλα παρέχουν μια βάση για την πρόβλεψη μοντελοποιώντας ιστορικές ακολουθίες τιμών υπό υποθέσεις στασιμότητας και γραμμικότητας. Ενώ είναι χρήσιμα, τα παραδοσιακά μοντέλα συχνά δυσκολεύονται με τα πολύπλοκα, μη γραμμικά μοτίβα των πραγματικών αγορών, οδηγώντας σε περιορισμένη ακρίβεια πρόβλεψης στην πράξη ( Μοντέλα πρόβλεψης μετοχών που βασίζονται σε δεδομένα και βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα: Μια ανασκόπηση ).

• Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης: Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης υπερβαίνουν τους προκαθορισμένους στατιστικούς τύπους μαθαίνοντας μοτίβα απευθείας από δεδομένα . Αλγόριθμοι όπως οι μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης (SVM) , τα τυχαία δάση και η ενίσχυση κλίσης έχουν εφαρμοστεί στην πρόβλεψη μετοχών. Μπορούν να ενσωματώσουν ένα ευρύ φάσμα χαρακτηριστικών εισόδου - από τεχνικούς δείκτες (π.χ., κινητούς μέσους όρους, όγκο συναλλαγών) έως θεμελιώδεις δείκτες (π.χ., κέρδη, μακροοικονομικά δεδομένα) - και να βρουν μη γραμμικές σχέσεις μεταξύ τους. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο τυχαίου δάσους ή ενίσχυσης κλίσης μπορεί να λάβει υπόψη δεκάδες παράγοντες ταυτόχρονα, καταγράφοντας αλληλεπιδράσεις που ένα απλό γραμμικό μοντέλο μπορεί να μην εντοπίσει. Αυτά τα μοντέλα μηχανικής μάθησης έχουν δείξει την ικανότητα να βελτιώνουν σε μέτριο βαθμό την ακρίβεια πρόβλεψης ανιχνεύοντας σύνθετα σήματα στα δεδομένα ( Χρήση Μηχανικής Μάθησης για Πρόβλεψη Χρηματιστηρίου... | FMP ). Ωστόσο, απαιτούν προσεκτικό συντονισμό και άφθονα δεδομένα για να αποφευχθεί η υπερπροσαρμογή (θόρυβος μάθησης αντί για σήμα).

• Βαθιά Μάθηση (Νευρωνικά Δίκτυα): Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα , εμπνευσμένα από τη δομή του ανθρώπινου εγκεφάλου, έχουν γίνει δημοφιλή για την πρόβλεψη της χρηματιστηριακής αγοράς τα τελευταία χρόνια. Μεταξύ αυτών, τα Επαναλαμβανόμενα Νευρωνικά Δίκτυα (RNN) και τα παραλλαγμένα Μακράς Βραχυπρόθεσμης Μνήμης (LSTM) έχουν σχεδιαστεί ειδικά για δεδομένα ακολουθίας, όπως χρονοσειρές τιμών μετοχών. Τα LSTM μπορούν να διατηρούν τη μνήμη προηγούμενων πληροφοριών και να καταγράφουν χρονικές εξαρτήσεις, καθιστώντας τα κατάλληλα για τη μοντελοποίηση τάσεων, κύκλων ή άλλων χρονικά εξαρτώμενων μοτίβων σε δεδομένα αγοράς. Η έρευνα δείχνει ότι τα LSTM και άλλα μοντέλα βαθιάς μάθησης μπορούν να καταγράψουν σύνθετες, μη γραμμικές σχέσεις σε οικονομικά δεδομένα που τα απλούστερα μοντέλα παραβλέπουν. Άλλες προσεγγίσεις βαθιάς μάθησης περιλαμβάνουν τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (CNN) (που χρησιμοποιούνται μερικές φορές σε "εικόνες" τεχνικών δεικτών ή κωδικοποιημένες ακολουθίες), τους Μετασχηματιστές (οι οποίοι χρησιμοποιούν μηχανισμούς προσοχής για να σταθμίσουν τη σημασία διαφορετικών χρονικών βημάτων ή πηγών δεδομένων), ακόμη και τα Νευρωνικά Δίκτυα Γραφημάτων (GNN) (για τη μοντελοποίηση σχέσεων μεταξύ μετοχών σε ένα γράφημα αγοράς). Αυτά τα προηγμένα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να απορροφήσουν όχι μόνο δεδομένα τιμών αλλά και εναλλακτικές πηγές δεδομένων, όπως ειδησεογραφικά κείμενα, συναίσθημα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλα, μαθαίνοντας αφηρημένα χαρακτηριστικά που μπορεί να προβλέπουν τις κινήσεις της αγοράς ( Χρήση Μηχανικής Μάθησης για την Πρόβλεψη της Χρηματιστηριακής Αγοράς... | FMP ). Η ευελιξία της βαθιάς μάθησης συνοδεύεται από ένα κόστος: απαιτούν πολλά δεδομένα, είναι υπολογιστικά απαιτητικά και συχνά λειτουργούν ως «μαύρα κουτιά» με λιγότερη ερμηνευσιμότητα.

• Ενισχυτική Μάθηση: Ένα άλλο μέτωπο στην πρόβλεψη μετοχών μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η ενισχυτική μάθηση (RL) , όπου ο στόχος δεν είναι μόνο η πρόβλεψη τιμών, αλλά και η εκμάθηση μιας βέλτιστης στρατηγικής συναλλαγών. Σε ένα πλαίσιο RL, ένας πράκτορας (το μοντέλο AI) αλληλεπιδρά με ένα περιβάλλον (την αγορά) αναλαμβάνοντας ενέργειες (αγορά, πώληση, διακράτηση) και λαμβάνοντας ανταμοιβές (κέρδη ή ζημίες). Με την πάροδο του χρόνου, ο πράκτορας μαθαίνει μια πολιτική που μεγιστοποιεί τη σωρευτική ανταμοιβή. Η Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση (DRL) συνδυάζει νευρωνικά δίκτυα με ενισχυτική μάθηση για να χειριστεί τον μεγάλο χώρο καταστάσεων των αγορών. Η ελκυστικότητα της RL στα χρηματοοικονομικά έγκειται στην ικανότητά της να λαμβάνει υπόψη την ακολουθία των αποφάσεων και να βελτιστοποιεί άμεσα την απόδοση των επενδύσεων, αντί να προβλέπει τις τιμές μεμονωμένα. Για παράδειγμα, ένας πράκτορας RL θα μπορούσε να μάθει πότε να εισέρχεται ή να εξέρχεται από θέσεις με βάση τα σήματα τιμών και ακόμη και να προσαρμόζεται καθώς αλλάζουν οι συνθήκες της αγοράς. Αξίζει να σημειωθεί ότι η RL έχει χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση μοντέλων AI που ανταγωνίζονται σε ποσοτικούς διαγωνισμούς συναλλαγών και σε ορισμένα ιδιόκτητα συστήματα συναλλαγών. Ωστόσο, οι μέθοδοι RL αντιμετωπίζουν επίσης σημαντικές προκλήσεις: απαιτούν εκτεταμένη εκπαίδευση (προσομοίωση ετών συναλλαγών), μπορούν να υποφέρουν από αστάθεια ή αποκλίνουσα συμπεριφορά εάν δεν ρυθμιστούν προσεκτικά και η απόδοσή τους είναι ιδιαίτερα ευαίσθητη στο υποτιθέμενο περιβάλλον της αγοράς. Οι ερευνητές έχουν επισημάνει ζητήματα όπως το υψηλό υπολογιστικό κόστος και τα προβλήματα σταθερότητας κατά την εφαρμογή της ενισχυτικής μάθησης σε σύνθετες χρηματιστηριακές αγορές. Παρά τις προκλήσεις αυτές, η RL αντιπροσωπεύει μια πολλά υποσχόμενη προσέγγιση, ειδικά όταν συνδυάζεται με άλλες τεχνικές (π.χ., χρήση μοντέλων πρόβλεψης τιμών συν μια στρατηγική κατανομής που βασίζεται σε RL) για να σχηματίσει ένα υβριδικό σύστημα λήψης αποφάσεων ( Πρόβλεψη Χρηματιστηριακής Αγοράς με Χρήση Βαθιάς Ενισχυτικής Μάθησης ).

Πηγές Δεδομένων και Διαδικασία Εκπαίδευσης

Ανεξάρτητα από τον τύπο του μοντέλου, τα δεδομένα αποτελούν τη ραχοκοκαλιά της πρόβλεψης της χρηματιστηριακής αγοράς μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης. Τα μοντέλα συνήθως εκπαιδεύονται σε ιστορικά δεδομένα αγοράς και άλλα σχετικά σύνολα δεδομένων για την ανίχνευση μοτίβων. Κοινές πηγές δεδομένων και χαρακτηριστικά περιλαμβάνουν:

• Ιστορικές Τιμές και Τεχνικοί Δείκτες: Σχεδόν όλα τα μοντέλα χρησιμοποιούν προηγούμενες τιμές μετοχών (άνοιγμα, υψηλό, χαμηλό, κλείσιμο) και όγκους συναλλαγών. Από αυτούς, οι αναλυτές συχνά εξάγουν τεχνικούς δείκτες (κινητούς μέσους όρους, δείκτη σχετικής ισχύος, MACD κ.λπ.) ως δεδομένα εισόδου. Αυτοί οι δείκτες μπορούν να βοηθήσουν στην επισήμανση τάσεων ή momentum που μπορεί να εκμεταλλευτεί το μοντέλο. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο μπορεί να λάβει ως δεδομένα εισόδου τις τελευταίες 10 ημέρες τιμών και όγκου, καθώς και δείκτες όπως ο κινητός μέσος όρος 10 ημερών ή μέτρα μεταβλητότητας, για να προβλέψει την κίνηση των τιμών την επόμενη ημέρα.

• Δείκτες Αγοράς και Οικονομικά Δεδομένα: Πολλά μοντέλα ενσωματώνουν ευρύτερες πληροφορίες αγοράς, όπως επίπεδα δεικτών, επιτόκια, πληθωρισμό, αύξηση ΑΕΠ ή άλλους οικονομικούς δείκτες. Αυτά τα μακροοικονομικά χαρακτηριστικά παρέχουν ένα πλαίσιο (π.χ., το συνολικό κλίμα της αγοράς ή την οικονομική υγεία) που μπορεί να επηρεάσει την απόδοση μεμονωμένων μετοχών.

• Δεδομένα Ειδήσεων και Συναισθήματος: Ένας αυξανόμενος αριθμός συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) απορροφά μη δομημένα δεδομένα, όπως άρθρα ειδήσεων, ροές μέσων κοινωνικής δικτύωσης (Twitter, Stocktwits) και οικονομικές αναφορές. Οι τεχνικές Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP), συμπεριλαμβανομένων προηγμένων μοντέλων όπως το BERT, χρησιμοποιούνται για τη μέτρηση του κλίματος της αγοράς ή την ανίχνευση σχετικών γεγονότων. Για παράδειγμα, εάν το κλίμα ειδήσεων γίνει ξαφνικά έντονα αρνητικό για μια εταιρεία ή έναν τομέα, ένα μοντέλο ΤΝ μπορεί να προβλέψει μια πτώση στις σχετικές τιμές των μετοχών. Επεξεργαζόμενη ειδήσεις και κλίμα κοινωνικών μέσων σε πραγματικό χρόνο , η ΤΝ μπορεί να αντιδράσει ταχύτερα από τους ανθρώπους επενδυτές σε νέες πληροφορίες.

• Εναλλακτικά Δεδομένα: Ορισμένα εξελιγμένα hedge funds και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν εναλλακτικές πηγές δεδομένων – δορυφορικές εικόνες (για την επισκεψιμότητα των καταστημάτων ή τη βιομηχανική δραστηριότητα), δεδομένα συναλλαγών με πιστωτικές κάρτες, τάσεις αναζήτησης στο διαδίκτυο κ.λπ. – για να αποκτήσουν προγνωστικές πληροφορίες. Αυτά τα μη παραδοσιακά σύνολα δεδομένων μπορούν μερικές φορές να χρησιμεύσουν ως κύριοι δείκτες για την απόδοση των μετοχών, αν και εισάγουν επίσης πολυπλοκότητα στην εκπαίδευση μοντέλων.

Η εκπαίδευση ενός μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης για την πρόβλεψη μετοχών περιλαμβάνει την τροφοδοσία του με αυτά τα ιστορικά δεδομένα και την προσαρμογή των παραμέτρων του μοντέλου για την ελαχιστοποίηση του σφάλματος πρόβλεψης. Συνήθως, τα δεδομένα χωρίζονται σε ένα σύνολο εκπαίδευσης (π.χ., παλαιότερο ιστορικό για την εκμάθηση μοτίβων) και ένα σύνολο δοκιμής/επικύρωσης (πιο πρόσφατα δεδομένα για την αξιολόγηση της απόδοσης σε μη γνωστές συνθήκες). Δεδομένης της διαδοχικής φύσης των δεδομένων της αγοράς, λαμβάνεται μέριμνα ώστε να αποφεύγεται η «κρυφή ματιά στο μέλλον» - για παράδειγμα, τα μοντέλα αξιολογούνται σε δεδομένα από χρονικές περιόδους μετά την περίοδο εκπαίδευσης, για να προσομοιωθεί η απόδοσή τους σε πραγματικές συναλλαγές. διασταυρούμενης επικύρωσης προσαρμοσμένες για χρονοσειρές (όπως η επικύρωση walk-forward) χρησιμοποιούνται για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο γενικεύεται καλά και δεν προσαρμόζεται μόνο σε μία συγκεκριμένη περίοδο.

Επιπλέον, οι επαγγελματίες πρέπει να αντιμετωπίσουν ζητήματα ποιότητας δεδομένων και προεπεξεργασίας. Τα ελλείποντα δεδομένα, οι ακραίες τιμές (π.χ., ξαφνικές αυξήσεις λόγω διασπάσεων μετοχών ή μεμονωμένων γεγονότων) και οι αλλαγές καθεστώτος στις αγορές μπορούν να επηρεάσουν την εκπαίδευση μοντέλων. Τεχνικές όπως η ομαλοποίηση, η μείωση των τάσεων ή η αποεποχικοποίηση μπορούν να εφαρμοστούν στα δεδομένα εισόδου. Ορισμένες προηγμένες προσεγγίσεις αποσυνθέτουν τις σειρές τιμών σε στοιχεία (τάσεις, κύκλους, θόρυβο) και τις μοντελοποιούν ξεχωριστά (όπως φαίνεται στην έρευνα που συνδυάζει την αποσύνθεση της μεταβλητής λειτουργίας με νευρωνικά δίκτυα ( Πρόβλεψη Αγοράς Μετοχών Χρησιμοποιώντας Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση )).

Διαφορετικά μοντέλα έχουν διαφορετικές απαιτήσεις εκπαίδευσης: τα μοντέλα βαθιάς μάθησης μπορεί να χρειάζονται εκατοντάδες χιλιάδες σημεία δεδομένων και να επωφελούνται από την επιτάχυνση της GPU, ενώ τα απλούστερα μοντέλα, όπως η λογιστική παλινδρόμηση, μπορούν να μάθουν από σχετικά μικρότερα σύνολα δεδομένων. Τα μοντέλα ενισχυτικής μάθησης απαιτούν έναν προσομοιωτή ή ένα περιβάλλον για αλληλεπίδραση. Μερικές φορές, τα ιστορικά δεδομένα αναπαράγονται στον παράγοντα RL ή χρησιμοποιούνται προσομοιωτές αγοράς για τη δημιουργία εμπειριών.

Τέλος, αφού εκπαιδευτούν, αυτά τα μοντέλα αποδίδουν μια προγνωστική συνάρτηση - για παράδειγμα, μια έξοδο που θα μπορούσε να είναι μια προβλεπόμενη τιμή για αύριο, μια πιθανότητα ανόδου μιας μετοχής ή μια συνιστώμενη ενέργεια (αγορά/πώληση). Αυτές οι προβλέψεις συνήθως ενσωματώνονται σε μια στρατηγική συναλλαγών (με μέγεθος θέσης, κανόνες διαχείρισης κινδύνου κ.λπ.) πριν τεθούν σε κίνδυνο τα πραγματικά χρήματα.

Περιορισμοί και Προκλήσεις

Ενώ τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν γίνει απίστευτα εξελιγμένα, η πρόβλεψη της χρηματιστηριακής αγοράς παραμένει ένα εγγενώς δύσκολο έργο . Τα ακόλουθα είναι βασικοί περιορισμοί και εμπόδια που εμποδίζουν την Τεχνητή Νοημοσύνη να είναι εγγυημένη μάντισσα στις αγορές:

• Αποδοτικότητα και Τυχαιότητα της Αγοράς: Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, η Υπόθεση της Αποδοτικής Αγοράς υποστηρίζει ότι οι τιμές αντικατοπτρίζουν ήδη γνωστές πληροφορίες, επομένως κάθε νέα πληροφορία προκαλεί άμεσες προσαρμογές. Στην πράξη, αυτό σημαίνει ότι οι μεταβολές των τιμών καθοδηγούνται σε μεγάλο βαθμό από απροσδόκητα νέα ή τυχαίες διακυμάνσεις. Πράγματι, δεκαετίες έρευνας έχουν διαπιστώσει ότι οι βραχυπρόθεσμες κινήσεις των τιμών των μετοχών μοιάζουν με έναν τυχαίο περίπατο ( Μοντέλα πρόβλεψης μετοχών που βασίζονται σε δεδομένα και βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα: Μια ανασκόπηση ) - η χθεσινή τιμή έχει μικρή σχέση με την αυριανή, πέρα ​​από αυτό που θα προέβλεπε η τύχη. Εάν οι τιμές των μετοχών είναι ουσιαστικά τυχαίες ή «αποτελεσματικές», κανένας αλγόριθμος δεν μπορεί να τις προβλέψει με συνέπεια και υψηλή ακρίβεια. Όπως το έθεσε συνοπτικά μια ερευνητική μελέτη, «η υπόθεση του τυχαίου περιπάτου και η υπόθεση της αποτελεσματικής αγοράς ουσιαστικά δηλώνουν ότι δεν είναι δυνατόν να προβλεφθούν συστηματικά και αξιόπιστα οι μελλοντικές τιμές των μετοχών» ( Πρόβλεψη σχετικών αποδόσεων για μετοχές S&P 500 χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση | Χρηματοοικονομική Καινοτομία | Πλήρες Κείμενο ). Αυτό δεν σημαίνει ότι οι προβλέψεις της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι πάντα άχρηστες, αλλά υπογραμμίζει ένα θεμελιώδες όριο: μεγάλο μέρος της κίνησης της αγοράς μπορεί απλώς να είναι θόρυβος που ακόμη και το καλύτερο μοντέλο δεν μπορεί να προβλέψει εκ των προτέρων.

• Θόρυβος και Απρόβλεπτοι Εξωτερικοί Παράγοντες: Οι τιμές των μετοχών επηρεάζονται από μια πληθώρα παραγόντων, πολλοί από τους οποίους είναι εξωγενείς και απρόβλεπτοι. Γεωπολιτικά γεγονότα (πόλεμοι, εκλογές, κανονιστικές αλλαγές), φυσικές καταστροφές, πανδημίες, ξαφνικά εταιρικά σκάνδαλα ή ακόμη και φήμες που εξαπλώνονται ιούς στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μπορούν να επηρεάσουν τις αγορές απροσδόκητα. Πρόκειται για γεγονότα για τα οποία ένα μοντέλο δεν μπορεί να έχει προηγούμενα δεδομένα εκπαίδευσης (επειδή είναι πρωτοφανή) ή που εμφανίζονται ως σπάνια σοκ. Για παράδειγμα, κανένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης που έχει εκπαιδευτεί σε ιστορικά δεδομένα από το 2010 έως το 2019 δεν θα μπορούσε να προβλέψει συγκεκριμένα την κατάρρευση της COVID-19 στις αρχές του 2020 ή την ταχεία ανάκαμψή της. Τα χρηματοοικονομικά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης δυσκολεύονται όταν αλλάζουν καθεστώτα ή όταν ένα μεμονωμένο γεγονός οδηγεί τις τιμές. Όπως σημειώνει μια πηγή, παράγοντες όπως τα γεωπολιτικά γεγονότα ή οι αιφνίδιες δημοσιεύσεις οικονομικών δεδομένων μπορούν να καταστήσουν τις προβλέψεις παρωχημένες σχεδόν αμέσως ( Χρήση Μηχανικής Μάθησης για Πρόβλεψη Χρηματιστηρίου... | FMP ) ( Χρήση Μηχανικής Μάθησης για Πρόβλεψη Χρηματιστηρίου... | FMP ). Με άλλα λόγια, οι απρόβλεπτες ειδήσεις μπορούν πάντα να παρακάμψουν τις αλγοριθμικές προβλέψεις , εισάγοντας ένα επίπεδο αβεβαιότητας που είναι μη αναστρέψιμο.

• Υπερπροσαρμογή και Γενίκευση: Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης είναι επιρρεπή στην υπερπροσαρμογή - που σημαίνει ότι μπορεί να μαθαίνουν τον «θόρυβο» ή τις ιδιορρυθμίες στα δεδομένα εκπαίδευσης πολύ καλά, αντί για τα υποκείμενα γενικά μοτίβα. Ένα υπερπροσαρμοσμένο μοντέλο μπορεί να αποδίδει εξαιρετικά σε ιστορικά δεδομένα (ακόμα και να δείχνει εντυπωσιακές αποδόσεις με δοκιμασμένες εκ των υστέρων δοκιμές ή υψηλή ακρίβεια εντός δείγματος) αλλά στη συνέχεια να αποτυγχάνει παταγωδώς σε νέα δεδομένα. Αυτή είναι μια συνηθισμένη παγίδα στα ποσοτικά χρηματοοικονομικά. Για παράδειγμα, ένα σύνθετο νευρωνικό δίκτυο μπορεί να εντοπίσει ψευδείς συσχετίσεις που ίσχυαν στο παρελθόν συμπτωματικά (όπως ένας συγκεκριμένος συνδυασμός διασταυρώσεων δεικτών που έτυχε να προηγηθούν των ανοδικών καμπυλών τα τελευταία 5 χρόνια), αλλά αυτές οι σχέσεις μπορεί να μην ισχύουν στο μέλλον. Ένα πρακτικό παράδειγμα: κάποιος θα μπορούσε να σχεδιάσει ένα μοντέλο που προβλέπει ότι οι περσινές ανοδικές μετοχές θα ανεβαίνουν πάντα - μπορεί να ταιριάζει σε μια συγκεκριμένη περίοδο, αλλά αν αλλάξει το καθεστώς της αγοράς, αυτό το μοτίβο διακόπτεται. Η υπερπροσαρμογή οδηγεί σε κακή απόδοση εκτός δείγματος , που σημαίνει ότι οι προβλέψεις του μοντέλου σε ζωντανές συναλλαγές δεν μπορούν να είναι καλύτερες από τυχαίες, παρά το γεγονός ότι φαίνονται εξαιρετικές στην ανάπτυξη. Η αποφυγή της υπερπροσαρμογής απαιτεί τεχνικές όπως η κανονικοποίηση, ο έλεγχος της πολυπλοκότητας του μοντέλου και η χρήση ισχυρής επικύρωσης. Ωστόσο, η ίδια η πολυπλοκότητα που δίνει στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ισχύ τα καθιστά επίσης ευάλωτα σε αυτό το ζήτημα.

• Ποιότητα και Διαθεσιμότητα Δεδομένων: Η παροιμία «τα σκουπίδια μπαίνουν, τα σκουπίδια βγαίνουν» εφαρμόζεται έντονα στην Τεχνητή Νοημοσύνη στην πρόβλεψη μετοχών. Η ποιότητα, η ποσότητα και η συνάφεια των δεδομένων επηρεάζουν σημαντικά την απόδοση του μοντέλου. Εάν τα ιστορικά δεδομένα είναι ανεπαρκή (π.χ., προσπάθεια εκπαίδευσης ενός βαθέος δικτύου σε λίγα μόνο χρόνια τιμών μετοχών) ή μη αντιπροσωπευτικά (π.χ., χρήση δεδομένων από μια σε μεγάλο βαθμό ανοδική περίοδο για την πρόβλεψη ενός πτωτικού σεναρίου), το μοντέλο δεν θα γενικεύσει καλά. Τα δεδομένα μπορεί επίσης να είναι μεροληπτικά ή να υπόκεινται σε επιβίωση (για παράδειγμα, οι χρηματιστηριακοί δείκτες μειώνουν φυσικά τις εταιρείες με κακή απόδοση με την πάροδο του χρόνου, επομένως τα ιστορικά δεδομένα δεικτών μπορεί να είναι μεροληπτικά προς τα πάνω). Ο καθαρισμός και η επιμέλεια δεδομένων δεν είναι μια εύκολη υπόθεση. Επιπλέον, οι εναλλακτικές πηγές δεδομένων μπορεί να είναι ακριβές ή δύσκολο να αποκτηθούν, γεγονός που θα μπορούσε να δώσει στους θεσμικούς παράγοντες ένα πλεονέκτημα, ενώ παράλληλα θα άφηνε τους ιδιώτες επενδυτές με λιγότερο ολοκληρωμένα δεδομένα. Υπάρχει επίσης το ζήτημα της συχνότητας : τα μοντέλα συναλλαγών υψηλής συχνότητας χρειάζονται δεδομένα tick-by-tick, τα οποία είναι τεράστια σε όγκο και χρειάζονται ειδική υποδομή, ενώ τα μοντέλα χαμηλότερης συχνότητας μπορεί να χρησιμοποιούν ημερήσια ή εβδομαδιαία δεδομένα. Η διασφάλιση ότι τα δεδομένα είναι ευθυγραμμισμένα χρονικά (π.χ., ειδήσεις με αντίστοιχα δεδομένα τιμών) και απαλλαγμένα από μεροληψία πρόβλεψης αποτελεί μια συνεχή πρόκληση.

• Διαφάνεια και Ερμηνευσιμότητα Μοντέλων: Πολλά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, ιδιαίτερα αυτά βαθιάς μάθησης, λειτουργούν ως μαύρα κουτιά . Μπορεί να παράγουν μια πρόβλεψη ή ένα σήμα συναλλαγών χωρίς εύκολα εξηγήσιμο λόγο. Αυτή η έλλειψη διαφάνειας μπορεί να είναι προβληματική για τους επενδυτές - ειδικά για τους θεσμικούς επενδυτές που πρέπει να δικαιολογήσουν τις αποφάσεις τους στα ενδιαφερόμενα μέρη ή να συμμορφωθούν με τους κανονισμούς. Εάν ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης προβλέπει ότι μια μετοχή θα πέσει και προτείνει την πώλησή της, ένας διαχειριστής χαρτοφυλακίου μπορεί να διστάσει εάν δεν κατανοήσει τη λογική. Η αδιαφάνεια των αποφάσεων της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να μειώσει την εμπιστοσύνη και την υιοθέτηση, ανεξάρτητα από την ακρίβεια του μοντέλου. Αυτή η πρόκληση ωθεί την έρευνα για την εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη για τα χρηματοοικονομικά, αλλά παραμένει αλήθεια ότι συχνά υπάρχει μια αντιστάθμιση μεταξύ της πολυπλοκότητας/ακρίβειας του μοντέλου και της ερμηνευσιμότητας.

• Προσαρμοστικές Αγορές και Ανταγωνισμός: Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι οι χρηματοπιστωτικές αγορές είναι προσαρμοστικές . Μόλις ανακαλυφθεί ένα προγνωστικό μοτίβο (από μια Τεχνητή Νοημοσύνη ή οποιαδήποτε μέθοδο) και χρησιμοποιηθεί από πολλούς επενδυτές, μπορεί να σταματήσει να λειτουργεί. Για παράδειγμα, εάν ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης διαπιστώσει ότι ένα συγκεκριμένο σήμα συχνά προηγείται της ανόδου μιας μετοχής, οι επενδυτές θα αρχίσουν να ενεργούν με βάση αυτό το σήμα νωρίτερα, εκμεταλλευόμενοι έτσι την ευκαιρία. Στην ουσία, οι αγορές μπορούν να εξελιχθούν για να ακυρώσουν γνωστές στρατηγικές . Σήμερα, πολλές εταιρείες συναλλαγών και funds χρησιμοποιούν Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση (ML). Αυτός ο ανταγωνισμός σημαίνει ότι οποιοδήποτε πλεονέκτημα είναι συχνά μικρό και βραχύβιο. Το αποτέλεσμα είναι ότι τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης ενδέχεται να χρειάζονται συνεχή επανεκπαίδευση και ενημέρωση για να συμβαδίζουν με τις μεταβαλλόμενες δυναμικές της αγοράς. Σε αγορές υψηλής ρευστότητας και ώριμες αγορές (όπως οι αμερικανικές μετοχές μεγάλης κεφαλαιοποίησης), πολλοί εξελιγμένοι παίκτες αναζητούν τα ίδια σήματα, καθιστώντας εξαιρετικά δύσκολη τη διατήρηση ενός πλεονεκτήματος. Αντίθετα, σε λιγότερο αποτελεσματικές αγορές ή εξειδικευμένα περιουσιακά στοιχεία, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βρει προσωρινές ανεπάρκειες - αλλά καθώς αυτές οι αγορές εκσυγχρονίζονται, το χάσμα μπορεί να κλείσει. Αυτή η δυναμική φύση των αγορών αποτελεί μια θεμελιώδη πρόκληση: οι «κανόνες του παιχνιδιού» δεν είναι στάσιμοι, επομένως ένα μοντέλο που λειτούργησε πέρυσι ίσως χρειαστεί να αναδιαμορφωθεί του χρόνου.

• Περιορισμοί στον πραγματικό κόσμο: Ακόμα κι αν ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούσε να προβλέψει τις τιμές με αξιοπρεπή ακρίβεια, η μετατροπή των προβλέψεων σε κέρδος αποτελεί μια άλλη πρόκληση. Οι συναλλαγές συνεπάγονται κόστος συναλλαγών , όπως προμήθειες, slippage και φόρους. Ένα μοντέλο μπορεί να προβλέψει σωστά πολλές μικρές κινήσεις τιμών, αλλά τα κέρδη θα μπορούσαν να εξαλειφθούν από τις χρεώσεις και τον αντίκτυπο των συναλλαγών στην αγορά. Η διαχείριση κινδύνου είναι επίσης ζωτικής σημασίας - καμία πρόβλεψη δεν είναι 100% σίγουρη, επομένως οποιαδήποτε στρατηγική που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη πρέπει να λαμβάνει υπόψη τις πιθανές απώλειες (μέσω εντολών stop-loss, διαφοροποίησης χαρτοφυλακίου κ.λπ.). Τα ιδρύματα συχνά ενσωματώνουν τις προβλέψεις της Τεχνητής Νοημοσύνης σε ένα ευρύτερο πλαίσιο κινδύνου για να διασφαλίσουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν στοιχηματίζει σε μια πρόβλεψη που θα μπορούσε να είναι λανθασμένη. Αυτές οι πρακτικές σκέψεις σημαίνουν ότι το θεωρητικό πλεονέκτημα μιας Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να είναι ουσιαστικό για να είναι χρήσιμη μετά από τριβές στον πραγματικό κόσμο.

Συνοψίζοντας, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τεράστιες δυνατότητες, αλλά αυτοί οι περιορισμοί διασφαλίζουν ότι η χρηματιστηριακή αγορά παραμένει ένα μερικώς προβλέψιμο, μερικώς απρόβλεπτο σύστημα . Τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να γέρνουν τις πιθανότητες υπέρ ενός επενδυτή, αναλύοντας δεδομένα πιο αποτελεσματικά και ενδεχομένως αποκαλύπτοντας ανεπαίσθητα προγνωστικά σήματα. Ωστόσο, ο συνδυασμός αποτελεσματικής τιμολόγησης, θορυβωδών δεδομένων, απρόβλεπτων γεγονότων και πρακτικών περιορισμών σημαίνει ότι ακόμη και η καλύτερη Τεχνητή Νοημοσύνη θα κάνει μερικές φορές λάθος - συχνά απρόβλεπτα.

Απόδοση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης: Τι λένε τα στοιχεία;

Δεδομένων τόσο των εξελίξεων όσο και των προκλήσεων που συζητήθηκαν, τι έχουμε μάθει από την έρευνα και τις προσπάθειες στον πραγματικό κόσμο για την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στην πρόβλεψη μετοχών; Τα αποτελέσματα μέχρι στιγμής είναι ανάμεικτα, υπογραμμίζοντας τόσο πολλά υποσχόμενες επιτυχίες όσο και σοβαρές αποτυχίες :

• Περιπτώσεις Τεχνητής Νοημοσύνης που Υπερτερεί της Τύχης: Αρκετές μελέτες έχουν δείξει ότι τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να ξεπεράσουν τις τυχαίες εικασίες υπό ορισμένες συνθήκες. Για παράδειγμα, μια μελέτη του 2024 εφάρμοσε ένα νευρωνικό δίκτυο LSTM για να προβλέψει τις τάσεις στην χρηματιστηριακή αγορά του Βιετνάμ και ανέφερε υψηλή ακρίβεια πρόβλεψης - περίπου 93% σε δεδομένα δοκιμών ( Εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της τάσης των τιμών των μετοχών στην χρηματιστηριακή αγορά - Η περίπτωση του Βιετνάμ | Ανθρωπιστικές και Κοινωνικές Επιστήμες Επικοινωνίες ). Αυτό υποδηλώνει ότι σε αυτήν την αγορά (μια αναδυόμενη οικονομία), το μοντέλο ήταν σε θέση να καταγράψει συνεπή μοτίβα, πιθανώς επειδή η αγορά είχε ανεπάρκειες ή ισχυρές τεχνικές τάσεις που το LSTM έμαθε. Μια άλλη μελέτη το 2024 έλαβε ένα ευρύτερο πεδίο εφαρμογής: οι ερευνητές προσπάθησαν να προβλέψουν βραχυπρόθεσμες αποδόσεις για όλες τις μετοχές του S&P 500 (μια πολύ πιο αποτελεσματική αγορά) χρησιμοποιώντας μοντέλα Μηχανικής Μάθησης. Το διατύπωσαν ως πρόβλημα ταξινόμησης - προβλέποντας εάν μια μετοχή θα ξεπεράσει τον δείκτη κατά 2% τις επόμενες 10 ημέρες - χρησιμοποιώντας αλγόριθμους όπως Random Forests, SVM και LSTM. Το αποτέλεσμα: το μοντέλο LSTM ξεπέρασε τόσο τα άλλα μοντέλα ML όσο και μια τυχαία βασική γραμμή , με αποτελέσματα αρκετά στατιστικά σημαντικά ώστε να υποδηλώνουν ότι δεν ήταν απλώς τύχη ( Πρόβλεψη σχετικών αποδόσεων για μετοχές S&P 500 χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση | Χρηματοοικονομική Καινοτομία | Πλήρες Κείμενο ). Οι συγγραφείς κατέληξαν ακόμη και στο συμπέρασμα ότι σε αυτή τη συγκεκριμένη ρύθμιση, η πιθανότητα να ισχύει η υπόθεση του τυχαίου περιπάτου ήταν «αμελητέα μικρή», υποδεικνύοντας ότι τα μοντέλα ML τους βρήκαν πραγματικά προγνωστικά σήματα. Αυτά τα παραδείγματα δείχνουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί πράγματι να εντοπίσει μοτίβα που δίνουν ένα πλεονέκτημα (ακόμα και μέτριο) στην πρόβλεψη των κινήσεων των μετοχών, ειδικά όταν δοκιμάζονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.

• Αξιοσημείωτες Περιπτώσεις Χρήσης στον Κλάδο: Εκτός από τις ακαδημαϊκές μελέτες, υπάρχουν αναφορές για hedge funds και χρηματοπιστωτικά ιδρύματα που χρησιμοποιούν με επιτυχία την Τεχνητή Νοημοσύνη στις συναλλαγές τους. Ορισμένες εταιρείες συναλλαγών υψηλής συχνότητας χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να αναγνωρίζουν και να αντιδρούν σε πρότυπα μικροδομής της αγοράς σε κλάσματα του δευτερολέπτου. Οι μεγάλες τράπεζες διαθέτουν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την κατανομή χαρτοφυλακίου και την πρόβλεψη κινδύνου , τα οποία, αν και δεν αφορούν πάντα την πρόβλεψη της τιμής μιας μεμονωμένης μετοχής, περιλαμβάνουν την πρόβλεψη πτυχών της αγοράς (όπως η μεταβλητότητα ή οι συσχετίσεις). Υπάρχουν επίσης κεφάλαια που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη (συχνά ονομάζονται «quant funds») που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση για να λαμβάνουν αποφάσεις συναλλαγών - ορισμένα έχουν ξεπεράσει την αγορά για ορισμένες περιόδους, αν και είναι δύσκολο να το αποδώσουμε αυτό αυστηρά στην Τεχνητή Νοημοσύνη, καθώς συχνά χρησιμοποιούν έναν συνδυασμό ανθρώπινης και μηχανικής νοημοσύνης. Μια συγκεκριμένη εφαρμογή είναι η χρήση της ανάλυσης συναισθήματος στην Τεχνητή Νοημοσύνη: για παράδειγμα, η σάρωση ειδήσεων και του Twitter για την πρόβλεψη του τρόπου με τον οποίο θα κινηθούν οι τιμές των μετοχών ως απάντηση. Τέτοια μοντέλα μπορεί να μην είναι 100% ακριβή, αλλά μπορούν να δώσουν στους επενδυτές ένα μικρό προβάδισμα στην τιμολόγηση στις ειδήσεις. Αξίζει να σημειωθεί ότι οι εταιρείες συνήθως φυλάσσουν με προσοχή τις λεπτομέρειες των επιτυχημένων στρατηγικών Τεχνητής Νοημοσύνης ως πνευματική ιδιοκτησία, επομένως τα δημόσια στοιχεία τείνουν να υστερούν ή να είναι ανεπίσημα.

• Περιπτώσεις Υποαπόδοσης και Αποτυχιών: Για κάθε ιστορία επιτυχίας, υπάρχουν προειδοποιητικές ιστορίες. Πολλές ακαδημαϊκές μελέτες που ισχυρίζονταν υψηλή ακρίβεια σε μια αγορά ή χρονικό πλαίσιο απέτυχαν να γενικεύσουν. Ένα αξιοσημείωτο πείραμα προσπάθησε να αναπαράγει μια επιτυχημένη μελέτη πρόβλεψης της ινδικής χρηματιστηριακής αγοράς (η οποία είχε υψηλή ακρίβεια χρησιμοποιώντας Μηχανική Μάθηση (ML) σε τεχνικούς δείκτες) σε αμερικανικές μετοχές. Η αναπαράσταση δεν διαπίστωσε σημαντική προγνωστική ισχύ - στην πραγματικότητα, μια αφελής στρατηγική πρόβλεψης πάντα της μετοχής που θα ανέβαινε την επόμενη μέρα ξεπέρασε τα σύνθετα μοντέλα Μηχανικής Μάθησης (ML) σε ακρίβεια. Οι συγγραφείς κατέληξαν στο συμπέρασμα ότι τα αποτελέσματά τους «υποστηρίζουν τη θεωρία του τυχαίου περιπάτου» , που σημαίνει ότι οι κινήσεις των μετοχών ήταν ουσιαστικά απρόβλεπτες και τα μοντέλα Μηχανικής Μάθησης δεν βοήθησαν. Αυτό υπογραμμίζει ότι τα αποτελέσματα μπορούν να διαφέρουν δραματικά ανά αγορά και περίοδο. Ομοίως, πολυάριθμοι διαγωνισμοί Kaggle και διαγωνισμοί ποσοτικής έρευνας έχουν δείξει ότι ενώ τα μοντέλα μπορούν συχνά να ταιριάζουν καλά με τα δεδομένα του παρελθόντος, η απόδοσή τους στο ζωντανό εμπόριο συχνά υποχωρεί προς την ακρίβεια 50% (για την πρόβλεψη κατεύθυνσης) όταν αντιμετωπίζουν νέες συνθήκες. Περιπτώσεις όπως η κατάρρευση των ποσοτικών κεφαλαίων του 2007 και οι δυσκολίες που αντιμετώπισαν τα κεφάλαια που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη κατά τη διάρκεια του σοκ της πανδημίας του 2020 δείχνουν ότι τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να παραπαίουν ξαφνικά όταν αλλάζει το καθεστώς της αγοράς. Η προκατάληψη της επιβίωσης αποτελεί επίσης παράγοντα στις αντιλήψεις – ακούμε για τις επιτυχίες της Τεχνητής Νοημοσύνης πιο συχνά παρά για τις αποτυχίες, αλλά στο παρασκήνιο, πολλά μοντέλα και κεφάλαια αποτυγχάνουν σιωπηλά και κλείνουν επειδή οι στρατηγικές τους σταματούν να λειτουργούν.

• Διαφορές μεταξύ αγορών: Μια ενδιαφέρουσα παρατήρηση από μελέτες είναι ότι η αποτελεσματικότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να εξαρτάται από την ωριμότητα και την αποτελεσματικότητα . Σε σχετικά λιγότερο αποδοτικές ή αναδυόμενες αγορές, μπορεί να υπάρχουν περισσότερα εκμεταλλεύσιμα μοτίβα (λόγω χαμηλότερης κάλυψης αναλυτών, περιορισμών ρευστότητας ή συμπεριφορικών προκαταλήψεων), επιτρέποντας στα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης να επιτύχουν υψηλότερη ακρίβεια. Η μελέτη LSTM της αγοράς του Βιετνάμ με ακρίβεια 93% θα μπορούσε να είναι ένα παράδειγμα αυτού. Αντίθετα, σε αγορές υψηλής απόδοσης όπως οι ΗΠΑ, αυτά τα μοτίβα ενδέχεται να εξαλειφθούν γρήγορα. Τα ανάμεικτα αποτελέσματα μεταξύ της περίπτωσης του Βιετνάμ και της μελέτης επανάληψης των ΗΠΑ υποδηλώνουν αυτήν την απόκλιση. Σε παγκόσμιο επίπεδο, αυτό σημαίνει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί επί του παρόντος να αποφέρει καλύτερη προγνωστική απόδοση σε ορισμένες εξειδικευμένες αγορές ή κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων (για παράδειγμα, ορισμένες έχουν εφαρμόσει την Τεχνητή Νοημοσύνη για την πρόβλεψη τιμών εμπορευμάτων ή τάσεων κρυπτονομισμάτων με ποικίλη επιτυχία). Με την πάροδο του χρόνου, καθώς όλες οι αγορές κινούνται προς μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα, το παράθυρο για εύκολες προγνωστικές νίκες στενεύει.

• Ακρίβεια έναντι Κερδοφορίας: Είναι επίσης ζωτικής σημασίας να διακρίνουμε την ακρίβεια της πρόβλεψης από την κερδοφορία των επενδύσεων . Ένα μοντέλο θα μπορούσε να έχει μόνο, ας πούμε, 60% ακρίβεια στην πρόβλεψη της καθημερινής ανοδικής ή καθοδικής κίνησης μιας μετοχής - κάτι που δεν ακούγεται πολύ υψηλό - αλλά αν αυτές οι προβλέψεις χρησιμοποιηθούν σε μια έξυπνη στρατηγική συναλλαγών, θα μπορούσαν να είναι αρκετά κερδοφόρες. Αντίθετα, ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει ακρίβεια 90%, αλλά αν το 10% των περιπτώσεων που είναι λάθος συμπίπτει με τεράστιες κινήσεις της αγοράς (και επομένως μεγάλες απώλειες), θα μπορούσε να είναι ασύμφορο. Πολλές προσπάθειες πρόβλεψης μετοχών μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης επικεντρώνονται στην ακρίβεια κατεύθυνσης ή στην ελαχιστοποίηση σφαλμάτων, αλλά οι επενδυτές ενδιαφέρονται για τις αποδόσεις που είναι προσαρμοσμένες στον κίνδυνο. Έτσι, οι αξιολογήσεις συχνά περιλαμβάνουν μετρήσεις όπως ο λόγος Sharpe, οι μειώσεις και η συνέπεια της απόδοσης, όχι μόνο το ακατέργαστο ποσοστό επιτυχίας. Ορισμένα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν ενσωματωθεί σε αλγοριθμικά συστήματα συναλλαγών που διαχειρίζονται αυτόματα θέσεις και κίνδυνο - η πραγματική τους απόδοση μετριέται σε ζωντανές αποδόσεις συναλλαγών και όχι σε μεμονωμένα στατιστικά στοιχεία πρόβλεψης. Μέχρι στιγμής, ένας πλήρως αυτόνομος «trader AI» που κόβει αξιόπιστα χρήματα χρόνο με το χρόνο είναι περισσότερο επιστημονική φαντασία παρά πραγματικότητα, αλλά πιο περιορισμένες εφαρμογές (όπως ένα μοντέλο AI που προβλέπει τη βραχυπρόθεσμη μεταβλητότητα , το οποίο οι traders μπορούν να χρησιμοποιήσουν για την τιμολόγηση δικαιωμάτων προαίρεσης κ.λπ.) έχουν βρει μια θέση στο χρηματοοικονομικό σύνολο εργαλείων.

Συνολικά, τα στοιχεία υποδηλώνουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει ορισμένα πρότυπα της αγοράς με ακρίβεια μεγαλύτερη από την πιθανή , και με αυτόν τον τρόπο μπορεί να προσδώσει ένα πλεονέκτημα συναλλαγών. Ωστόσο, αυτό το πλεονέκτημα είναι συχνά μικρό και απαιτεί εξελιγμένη εκτέλεση για να αξιοποιηθεί. Όταν κάποιος ρωτάει, μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να προβλέψει την χρηματιστηριακή αγορά;, η πιο ειλικρινής απάντηση με βάση τα τρέχοντα στοιχεία είναι: Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί μερικές φορές να προβλέψει πτυχές της χρηματιστηριακής αγοράς υπό συγκεκριμένες συνθήκες, αλλά δεν μπορεί να το κάνει αυτό με συνέπεια για όλες τις μετοχές ανά πάσα στιγμή . Οι επιτυχίες τείνουν να είναι μερικές και εξαρτώνται από το πλαίσιο.

Συμπέρασμα: Ρεαλιστικές προσδοκίες για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην πρόβλεψη της χρηματιστηριακής αγοράς

Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν αναμφίβολα γίνει ισχυρά εργαλεία στον τομέα των χρηματοοικονομικών. Διαπρέπουν στην επεξεργασία τεράστιων συνόλων δεδομένων, στην αποκάλυψη κρυφών συσχετίσεων, ακόμη και στην προσαρμογή στρατηγικών εν κινήσει. Στην προσπάθεια πρόβλεψης της χρηματιστηριακής αγοράς, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει επιτύχει απτές αλλά περιορισμένες νίκες. Οι επενδυτές και τα ιδρύματα μπορούν ρεαλιστικά να περιμένουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη θα βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων - για παράδειγμα, δημιουργώντας προγνωστικά σήματα, βελτιστοποιώντας χαρτοφυλάκια ή διαχειριζόμενοι κινδύνους - αλλά όχι να χρησιμεύσει ως κρυστάλλινη σφαίρα που εγγυάται κέρδη.

Τι
Μπορεί να Κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη: Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την αναλυτική διαδικασία στις επενδύσεις. Μπορεί να εξετάσει χρόνια δεδομένων αγοράς, ροών ειδήσεων και οικονομικών αναφορών σε δευτερόλεπτα, ανιχνεύοντας ανεπαίσθητα μοτίβα ή ανωμαλίες που ένας άνθρωπος μπορεί να παραβλέψει ( Χρήση Μηχανικής Μάθησης για την Πρόβλεψη της Χρηματιστηριακής Αγοράς... | FMP ). Μπορεί να συνδυάσει εκατοντάδες μεταβλητές (τεχνικές, θεμελιώδεις, συναισθηματικού κλίματος κ.λπ.) σε μια συνεκτική πρόβλεψη. Στις βραχυπρόθεσμες συναλλαγές, οι αλγόριθμοι της Τεχνητής Νοημοσύνης θα μπορούσαν να προβλέψουν με ακρίβεια ελαφρώς καλύτερη από την τυχαία ότι μια μετοχή θα ξεπεράσει μια άλλη ή ότι μια αγορά πρόκειται να βιώσει μια απότομη αύξηση της μεταβλητότητας. Αυτά τα σταδιακά πλεονεκτήματα, όταν αξιοποιηθούν σωστά, μπορούν να μεταφραστούν σε πραγματικά οικονομικά κέρδη. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί επίσης να βοηθήσει στη διαχείριση κινδύνου - εντοπίζοντας έγκαιρες προειδοποιήσεις για ύφεση ή ενημερώνοντας τους επενδυτές για το επίπεδο εμπιστοσύνης μιας πρόβλεψης. Ένας άλλος πρακτικός ρόλος της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι στον αυτοματισμό στρατηγικής : οι αλγόριθμοι μπορούν να εκτελούν συναλλαγές με υψηλή ταχύτητα και συχνότητα, να αντιδρούν σε γεγονότα 24/7 και να επιβάλλουν πειθαρχία (χωρίς συναισθηματικό εμπόριο), κάτι που μπορεί να είναι πλεονεκτικό σε ασταθείς αγορές.

Τι
δεν μπορεί να κάνει η Τεχνητή Νοημοσύνη (ακόμα): Παρά τον ενθουσιασμό που υπάρχει σε ορισμένα μέσα ενημέρωσης, η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν μπορεί να προβλέψει με συνέπεια και αξιοπιστία την χρηματιστηριακή αγορά με την ολιστική έννοια, δηλαδή να υπερτερεί πάντα της αγοράς ή να προβλέπει σημαντικά σημεία καμπής. Οι αγορές επηρεάζονται από την ανθρώπινη συμπεριφορά, τυχαία γεγονότα και σύνθετους βρόχους ανατροφοδότησης που αψηφούν οποιοδήποτε στατικό μοντέλο. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν εξαλείφει την αβεβαιότητα. ασχολείται μόνο με πιθανότητες. Μια Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να υποδεικνύει 70% πιθανότητα μια μετοχή να ανέβει αύριο - πράγμα που σημαίνει επίσης 30% πιθανότητα να μην ανέβει. Οι χαμένες συναλλαγές και οι κακές κρίσεις είναι αναπόφευκτες. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν μπορεί να προβλέψει πραγματικά νέα γεγονότα (συχνά ονομαζόμενα «μαύροι κύκνοι») που βρίσκονται εκτός του πεδίου των δεδομένων εκπαίδευσής της. Επιπλέον, κάθε επιτυχημένο μοντέλο πρόβλεψης προσκαλεί ανταγωνισμό που μπορεί να διαβρώσει το πλεονέκτημά της. Στην ουσία, δεν υπάρχει ισοδύναμο Τεχνητής Νοημοσύνης με κρυστάλλινη σφαίρα που να εγγυάται πρόβλεψη για το μέλλον της αγοράς. Οι επενδυτές θα πρέπει να είναι επιφυλακτικοί με όποιον ισχυρίζεται το αντίθετο.

Ουδέτερη, Ρεαλιστική Προοπτική:
Από ουδέτερη σκοπιά, η Τεχνητή Νοημοσύνη θεωρείται καλύτερα ως βελτίωση, και όχι ως αντικατάσταση, της παραδοσιακής ανάλυσης και της ανθρώπινης διορατικότητας. Στην πράξη, πολλοί θεσμικοί επενδυτές χρησιμοποιούν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης παράλληλα με τη συμβολή ανθρώπων αναλυτών και διαχειριστών χαρτοφυλακίου. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να επεξεργάζεται αριθμούς και να παράγει προβλέψεις, αλλά οι άνθρωποι θέτουν τους στόχους, ερμηνεύουν τα αποτελέσματα και προσαρμόζουν τις στρατηγικές ανάλογα με το περιβάλλον (π.χ., παρακάμπτοντας ένα μοντέλο κατά τη διάρκεια μιας απρόβλεπτης κρίσης). Οι ιδιώτες επενδυτές που χρησιμοποιούν εργαλεία που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη ή bots συναλλαγών θα πρέπει να παραμένουν σε εγρήγορση και να κατανοούν τη λογική και τα όρια του εργαλείου. Η τυφλή τήρηση μιας σύστασης της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι επικίνδυνη - κάποιος θα πρέπει να τη χρησιμοποιεί ως μία εισροή μεταξύ πολλών.

Κατά τον καθορισμό ρεαλιστικών προσδοκιών, θα μπορούσε κανείς να συμπεράνει: Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει την χρηματιστηριακή αγορά σε κάποιο βαθμό, αλλά όχι με βεβαιότητα και όχι χωρίς σφάλματα . Μπορεί να αυξήσει τις πιθανότητες λήψης μιας σωστής απόφασης ή να βελτιώσει την αποτελεσματικότητα στην ανάλυση πληροφοριών, οι οποίες σε ανταγωνιστικές αγορές μπορεί να είναι η διαφορά μεταξύ κέρδους και ζημίας. Ωστόσο, δεν μπορεί να εγγυηθεί την επιτυχία ή να εξαλείψει την εγγενή μεταβλητότητα και τον κίνδυνο των χρηματιστηριακών αγορών. Όπως επεσήμανε μια δημοσίευση, ακόμη και με αποτελεσματικούς αλγόριθμους, τα αποτελέσματα στην χρηματιστηριακή αγορά μπορεί να είναι «εγγενώς απρόβλεπτα» λόγω παραγόντων πέρα ​​από τις μοντελοποιημένες πληροφορίες ( Πρόβλεψη Χρηματιστηριακής Αγοράς Χρησιμοποιώντας Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση ).

Ο Δρόμος Μέλλοντος:
Κοιτώντας μπροστά, ο ρόλος της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) στην πρόβλεψη της χρηματιστηριακής αγοράς πιθανότατα θα αυξηθεί. Η συνεχιζόμενη έρευνα αντιμετωπίζει ορισμένους από τους περιορισμούς (για παράδειγμα, την ανάπτυξη μοντέλων που λαμβάνουν υπόψη τις αλλαγές καθεστώτος ή υβριδικών συστημάτων που ενσωματώνουν ανάλυση που βασίζεται τόσο σε δεδομένα όσο και σε γεγονότα). Υπάρχει επίσης ενδιαφέρον για πράκτορες ενισχυτικής μάθησης που προσαρμόζονται συνεχώς σε νέα δεδομένα της αγοράς σε πραγματικό χρόνο, οι οποίοι θα μπορούσαν ενδεχομένως να χειριστούν τα μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα καλύτερα από τα στατικά εκπαιδευμένα μοντέλα. Επιπλέον, ο συνδυασμός της ΤΝ με τεχνικές από τη συμπεριφορική χρηματοδότηση ή την ανάλυση δικτύου θα μπορούσε να αποφέρει πλουσιότερα μοντέλα δυναμικής της αγοράς. Παρ 'όλα αυτά, ακόμη και η πιο προηγμένη μελλοντική ΤΝ θα λειτουργεί εντός των ορίων της πιθανότητας και της αβεβαιότητας.

Συνοπτικά, το ερώτημα «Μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να προβλέψει την χρηματιστηριακή αγορά;» δεν έχει μια απλή απάντηση με ναι ή όχι. Η πιο ακριβής απάντηση είναι: Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην πρόβλεψη της χρηματιστηριακής αγοράς, αλλά δεν είναι αλάνθαστη. Προσφέρει ισχυρά εργαλεία που, όταν χρησιμοποιούνται με σύνεση, μπορούν να βελτιώσουν τις στρατηγικές πρόβλεψης και συναλλαγών, αλλά δεν εξαλείφουν τη θεμελιώδη απρόβλεπτη φύση των αγορών. Οι επενδυτές θα πρέπει να αγκαλιάσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη για τα δυνατά της σημεία - την επεξεργασία δεδομένων και την αναγνώριση προτύπων - διατηρώντας παράλληλα επίγνωση των αδυναμιών της. Με αυτόν τον τρόπο, μπορεί κανείς να αξιοποιήσει τα καλύτερα και των δύο κόσμων: την ανθρώπινη κρίση και τη μηχανική νοημοσύνη που συνεργάζονται. Η χρηματιστηριακή αγορά μπορεί να μην είναι ποτέ 100% προβλέψιμη, αλλά με ρεαλιστικές προσδοκίες και συνετή χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης, οι συμμετέχοντες στην αγορά μπορούν να επιδιώξουν καλύτερα ενημερωμένες, πιο πειθαρχημένες επενδυτικές αποφάσεις σε ένα συνεχώς εξελισσόμενο χρηματοοικονομικό τοπίο.

Λευκές βίβλοι που ίσως θέλετε να διαβάσετε μετά από αυτό:

🔗 Θέσεις εργασίας που η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει – Και ποιες θέσεις εργασίας θα αντικαταστήσει η τεχνητή νοημοσύνη;
Ανακαλύψτε ποιες σταδιοδρομίες είναι ανθεκτικές στο μέλλον και ποιες διατρέχουν τον μεγαλύτερο κίνδυνο καθώς η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει την παγκόσμια απασχόληση.

🔗 Τι μπορεί να κάνει η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση;
Κατανοήστε τα τρέχοντα όρια και τις αυτόνομες δυνατότητες της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης σε πρακτικά σενάρια.

🔗 Πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη στην Κυβερνοασφάλεια;
Μάθετε πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη αμύνεται έναντι των απειλών και ενισχύει την ανθεκτικότητα στον κυβερνοχώρο με προγνωστικά και αυτόνομα εργαλεία.