Може ли вештачка интелигенција предвидети берзу?

Увод

Предвиђање кретања на берзи дуго је био финансијски „свети грал“ који траже и институционални и мали инвеститори широм света. Са недавним напретком у вештачкој интелигенцији (ВИ) и машинском учењу (МУ) , многи се питају да ли су ове технологије коначно откриле тајну предвиђања цена акција. Може ли ВИ предвидети берзу? Ова бела књига испитује то питање из глобалне перспективе, описујући како модели вођени ВИ покушавају да предвиде кретања на тржишту, теоријске основе које стоје иза ових модела и веома стварна ограничења са којима се суочавају. Представљамо непристрасну анализу, засновану на истраживању, а не на претеривању, о томе шта ВИ може а шта не може да уради у контексту предвиђања финансијског тржишта.

У финансијској теорији, изазов предвиђања је наглашен хипотезом ефикасног тржишта (ХЕТ) . ХЕТ (посебно у свом „јаком“ облику) тврди да цене акција у потпуности одражавају све доступне информације у било ком тренутку, што значи да ниједан инвеститор (чак ни инсајдери) не може константно надмашити тржиште тргујући на основу доступних информација ( Модели прогнозирања акција засновани на подацима и неуронским мрежама: Преглед ). Једноставно речено, ако су тржишта веома ефикасна и цене се крећу случајним ходом , онда би прецизно предвиђање будућих цена требало да буде готово немогуће. Упркос овој теорији, привлачност да се победи тржиште подстакла је опсежна истраживања напредних метода предвиђања. Вештачка интелигенција и машинско учење постали су централни у овој потрази, захваљујући својој способности да обрађују огромне количине података и идентификују суптилне обрасце које људи могу пропустити ( Коришћење машинског учења за предвиђање берзе... | FMP ).

Ова бела књига пружа свеобухватан преглед техника вештачке интелигенције које се користе за предвиђање кретања на берзи и процењује њихову ефикасност. Удубићемо се у теоријске основе популарних модела (од традиционалних метода временских серија до дубоких неуронских мрежа и учења са појачањем), размотрићемо податке и процес обуке за ове моделе и истаћи кључна ограничења и изазове са којима се такви системи суочавају, као што су ефикасност тржишта, шум података и непредвидиви спољни догађаји. Студије и примери из стварног света су укључени да би се илустровали до сада добијени помешани резултати. На крају, закључујемо са реалним очекивањима за инвеститоре и стручњаке из праксе: признајући импресивне могућности вештачке интелигенције, уз истовремено признавање да финансијска тржишта задржавају ниво непредвидивости који ниједан алгоритам не може у потпуности елиминисати.

Теоријске основе вештачке интелигенције у предвиђању кретања на берзи

Модерно предвиђање акција засновано на вештачкој интелигенцији надовезује се на деценије истраживања у статистици, финансијама и рачунарству. Корисно је разумети спектар приступа, од традиционалних модела до најсавременије вештачке интелигенције:

• Традиционални модели временских серија: Рано предвиђање акција ослањало се на статистичке моделе који претпостављају да обрасци у прошлим ценама могу пројектовати будућност. Модели попут ARIMA (ауторегресивни интегрисани покретни просек) и ARCH/GARCH фокусирају се на хватање линеарних трендова и груписања волатилности у временским серијама података ( Модели предвиђања акција вођени подацима засновани на неуронским мрежама: преглед ). Ови модели пружају основу за предвиђање моделирањем историјских низова цена под претпоставкама стационарности и линеарности. Иако корисни, традиционални модели се често боре са сложеним, нелинеарним обрасцима реалних тржишта, што доводи до ограничене тачности предвиђања у пракси ( Модели предвиђања акција вођени подацима засновани на неуронским мрежама: преглед ).

• Алгоритми машинског учења: Методе машинског учења иду даље од унапред дефинисаних статистичких формула учећи обрасце директно из података . Алгоритми као што су машине вектора подршке (SVM) , случајне шуме и градијентно појачавање примењени су за предвиђање акција. Они могу да укључују широк спектар улазних карактеристика – од техничких индикатора (нпр. покретни просеци, обим трговања) до фундаменталних индикатора (нпр. зарада, макроекономски подаци) – и да проналазе нелинеарне везе међу њима. На пример, модел случајне шуме или градијентног појачавања може истовремено да узме у обзир десетине фактора, хватајући интеракције које би једноставан линеарни модел могао да пропусти. Ови модели машинског учења су показали способност да умерено побољшају тачност предвиђања откривањем сложених сигнала у подацима ( Коришћење машинског учења за предвиђање берзе... | FMP ). Међутим, они захтевају пажљиво подешавање и обилне податке како би се избегло прекомерно прилагођавање (шум учења, а не сигнал).

• Дубоко учење (неуронске мреже): Дубоке неуронске мреже , инспирисане структуром људског мозга, постале су популарне за предвиђање кретања на берзи последњих година. Међу њима, рекурентне неуронске мреже (RNN) и њихове варијанте са дугорочном краткорочном меморијом (LSTM) су посебно дизајниране за секвенцијалне податке попут временских серија цена акција. LSTM могу да задрже меморију прошлих информација и да ухвате временске зависности, што их чини погодним за моделирање трендова, циклуса или других временски зависних образаца у тржишним подацима. Истраживања показују да LSTM и други модели дубоког учења могу да ухвате сложене, нелинеарне односе у финансијским подацима које једноставнији модели пропуштају. Други приступи дубоком учењу укључују конволуционе неуронске мреже (CNN) (понекад се користе на „сликама“ техничких индикатора или кодираним секвенцама), трансформаторе (који користе механизме пажње да би проценили важност различитих временских корака или извора података), па чак и графичке неуронске мреже (GNN) (за моделирање односа између акција на тржишном графикону). Ове напредне неуронске мреже могу да уносе не само податке о ценама већ и алтернативне изворе података као што су вести, расположење на друштвеним мрежама и још много тога, учећи апстрактне карактеристике које могу бити предиктивне за кретање на тржишту ( Коришћење машинског учења за предвиђање кретања на берзи... | FMP ). Флексибилност дубоког учења долази са ценом: оне су гладне података, рачунарски интензивне и често функционишу као „црне кутије“ са мањом могућношћу интерпретације.

• Учење са појачањем: Још једна граница у предвиђању акција помоћу вештачке интелигенције је учење са појачањем (УИ) , где циљ није само предвиђање цена, већ учење оптималне стратегије трговања. У оквиру УИ, агент (модел ВИ) интерагује са окружењем (тржиштем) предузимајући акције (куповина, продаја, држање) и примајући награде (профит или губитак). Временом, агент учи политику која максимизира кумулативну награду. Дубоко учење са појачањем (ДУУ) комбинује неуронске мреже са учењем са појачањем како би се носило са великим простором стања тржишта. Привлачност УИ у финансијама је његова способност да размотри редослед одлука и директно оптимизује повраћај инвестиције, уместо да предвиђа цене изоловано. На пример, агент са УИ би могао да научи када да уђе или изађе из позиција на основу ценовних сигнала, па чак и да се прилагоди како се тржишни услови мењају. Приметно је да се УИ користи за обучавање модела ВИ који се такмиче у квантитативним трговинским такмичењима и у неким власничким трговинским системима. Међутим, методе учења са појачањем (RL) се такође суочавају са значајним изазовима: захтевају опсежну обуку (симулирање година трговања), могу патити од нестабилности или дивергентног понашања ако се пажљиво не подесе, а њихове перформансе су веома осетљиве на претпостављено тржишно окружење. Истраживачи су приметили проблеме попут високих трошкова рачунарства и проблема стабилности приликом примене учења са појачањем на сложена тржишта акција. Упркос овим изазовима, RL представља обећавајући приступ, посебно када се комбинује са другим техникама (нпр. коришћењем модела предвиђања цена плус стратегије алокације засноване на RL) да би се формирао хибридни систем доношења одлука ( Предвиђање тржишта акција коришћењем дубоког учења са појачањем ).

Извори података и процес обуке

Без обзира на тип модела, подаци су окосница предвиђања берзе помоћу вештачке интелигенције. Модели се обично тренирају на историјским подацима о тржишту и другим повезаним скуповима података како би се открили обрасци. Уобичајени извори података и функције укључују:

• Историјске цене и технички индикатори: Скоро сви модели користе прошле цене акција (отварање, највише, најниже, затварање) и обим трговања. Из њих, аналитичари често изводе техничке индикаторе (покретне просеке, индекс релативне снаге, MACD итд.) као улазне податке. Ови индикатори могу помоћи у истицању трендова или замаха које модел може искористити. На пример, модел може узети као улазне податке цене и обим у последњих 10 дана, плус индикаторе попут 10-дневног покретног просека или мера волатилности, да би предвидео кретање цена следећег дана.

• Тржишни индекси и економски подаци: Многи модели укључују шире тржишне информације, као што су нивои индекса, каматне стопе, инфлација, раст БДП-а или други економски индикатори. Ове макро карактеристике пружају контекст (нпр. опште расположење на тржишту или економско здравље) који може утицати на перформансе појединачних акција.

• Подаци о вестима и расположењу: Све већи број система вештачке интелигенције уноси неструктуриране податке као што су новински чланци, фидови друштвених медија (Твитер, Стоктвитс) и финансијски извештаји. Технике обраде природног језика (НЛП), укључујући напредне моделе попут БЕРТ-а, користе се за процену расположења на тржишту или откривање релевантних догађаја. На пример, ако расположење у вестима изненада постане оштро негативно за компанију или сектор, модел вештачке интелигенције може предвидети пад цена акција. Обрађивањем вести у реалном времену и расположења на друштвеним медијима , вештачка интелигенција може брже реаговати на нове информације од људских трговаца.

• Алтернативни подаци: Неки софистицирани хеџ фондови и истраживачи вештачке интелигенције користе алтернативне изворе података – сателитске снимке (за саобраћај у продавницама или индустријску активност), податке о трансакцијама кредитним картицама, трендове веб претраге итд. – како би стекли предиктивне увиде. Ови нетрадиционални скупови података понекад могу послужити као водећи индикатори учинка акција, иако такође уносе сложеност у обуку модела.

Обука вештачке интелигенције модела за предвиђање кретања акција подразумева уношење ових историјских података и подешавање параметара модела како би се минимизирала грешка у предвиђању. Типично, подаци су подељени у скуп за обуку (нпр. старија историја за учење образаца) и скуп за тестирање/валидацију (новији подаци за процену учинка у невидљивим условима). С обзиром на секвенцијалну природу тржишних података, води се рачуна да се избегне „завиривање у будућност“ – на пример, модели се процењују на подацима из временских периода након периода обуке, како би се симулирало како би се понашали у стварном трговању. унакрсне валидације прилагођене временским серијама (као што је валидација „walk-forward“) користе се како би се осигурало да се модел добро генерализује и да није само прилагођен једном одређеном периоду.

Штавише, стручњаци из праксе морају да се позабаве питањима квалитета података и претходне обраде. Недостајући подаци, аутсајдери (нпр. изненадни скокови услед подела акција или једнократних догађаја) и промене режима на тржиштима могу утицати на обуку модела. Технике попут нормализације, детрендовања или десезонализације могу се применити на улазне податке. Неки напредни приступи разлажу ценовне серије на компоненте (трендове, циклусе, шум) и моделирају их одвојено (као што се види у истраживању које комбинује варијациону декомпозицију са неуронским мрежама ( Предвиђање берзе коришћењем учења са дубоким појачањем )).

Различити модели имају различите захтеве за обуку: моделима дубоког учења могу бити потребне стотине хиљада тачака података и имати користи од GPU убрзања, док једноставнији модели попут логистичке регресије могу учити из релативно мањих скупова података. Модели учења са појачањем захтевају симулатор или окружење за интеракцију; понекад се историјски подаци репродукују RL агенту или се користе симулатори тржишта за генерисање искустава.

Коначно, након што су обучени, ови модели дају предиктивну функцију – на пример, излаз који би могао бити предвиђена цена за сутра, вероватноћа да ће акција порасти или препоручена акција (куповина/продаја). Ова предвиђања се затим обично интегришу у стратегију трговања (са величином позиције, правилима управљања ризиком итд.) пре него што се стварни новац доведе у ризик.

Ограничења и изазови

Иако су модели вештачке интелигенције постали невероватно софистицирани, предвиђање кретања на берзи остаје инхерентно изазован задатак . Следе кључна ограничења и препреке које спречавају вештачку интелигенцију да буде гарантовани пророк на тржиштима:

• Ефикасност и случајност тржишта: Као што је раније поменуто, хипотеза ефикасног тржишта тврди да цене већ одражавају познате информације, тако да свака нова информација изазива тренутна прилагођавања. У практичном смислу, то значи да су промене цена углавном вођене неочекиваним вестима или случајним флуктуацијама. Заиста, деценије истраживања су откриле да краткорочна кретања цена акција подсећају на случајно шетање ( Модели прогнозирања акција вођени подацима засновани на неуронским мрежама: Преглед ) – јучерашња цена има мали утицај на сутрашњу, осим онога што би случајност предвидела. Ако су цене акција у суштини случајне или „ефикасне“, ниједан алгоритам не може доследно да их предвиди са великом тачношћу. Како је једна истраживачка студија сажето рекла, „хипотеза случајног шетања и хипотеза ефикасног тржишта у суштини наводе да није могуће систематски, поуздано предвидети будуће цене акција“ ( Прогнозирање релативних приноса за акције S&P 500 коришћењем машинског учења | Финансијске иновације | Цео текст ). То не значи да су предвиђања вештачке интелигенције увек бескорисна, али подвлачи фундаментално ограничење: велики део кретања тржишта може једноставно бити бука коју чак ни најбољи модел не може унапред предвидети.

• Бука и непредвидиви спољни фактори: На цене акција утиче мноштво фактора, од којих су многи егзогени и непредвидиви. Геополитички догађаји (ратови, избори, регулаторне промене), природне катастрофе, пандемије, изненадни корпоративни скандали, или чак виралне гласине на друштвеним мрежама могу неочекивано померити тржишта. То су догађаји за које модел не може имати претходне податке за обуку (јер су без преседана) или који се јављају као ретки шокови. На пример, ниједан модел вештачке интелигенције обучен на историјским подацима из периода 2010–2019. не би могао посебно да предвиди пад COVID-19 почетком 2020. или његов брзи опоравак. Финансијски модели вештачке интелигенције имају проблема када се режими мењају или када један догађај покреће цене. Као што један извор напомиње, фактори попут геополитичких догађаја или изненадног објављивања економских података могу учинити предвиђања застарелим готово тренутно ( Коришћење машинског учења за предвиђање берзе... | FMP ) ( Коришћење машинског учења за предвиђање берзе... | FMP ). Другим речима, непредвиђене вести увек могу да надјачају алгоритамска предвиђања , уносећи ниво неизвесности који је несводљив.

• Прекомерно прилагођавање и генерализација: Модели машинског учења су склони прекомерном прилагођавању – што значи да могу превише добро научити „шум“ или необичности у подацима за обуку, уместо основних општих образаца. Прекомерно прилагођени модел може бриљантно да функционише на историјским подацима (чак и показујући импресивне приносе тестиране уназад или високу тачност у узорку), али онда несрећно не успева на новим подацима. Ово је уобичајена замка у квантитативним финансијама. На пример, сложена неуронска мрежа може случајно да открије лажне корелације које су се у прошлости одржавале (као што је одређена комбинација укрштања индикатора која је претходила расту у последњих 5 година), али ти односи можда неће бити опстали у будућности. Практична илустрација: могао би се дизајнирати модел који предвиђа да ће прошлогодишњи добитници акција увек расти – можда ће одговарати одређеном периоду, али ако се тржишни режим промени, тај образац се прекида. Прекомерно прилагођавање доводи до лоших перформанси ван узорка , што значи да предвиђања модела у трговању уживо не могу бити ништа боље од случајних упркос томе што изгледају одлично у развоју. Избегавање прекомерног прилагођавања захтева технике попут регуларизације, контроле сложености модела и коришћења робусне валидације. Међутим, сама сложеност која даје моћ моделима вештачке интелигенције чини их такође рањивим на овај проблем.

• Квалитет и доступност података: Изрека „смеће унутра, смеће напоље“ се снажно примењује на вештачку интелигенцију у предвиђању кретања акција. Квалитет, количина и релевантност података значајно утичу на перформансе модела. Ако су историјски подаци недовољни (нпр. покушај тренирања дубоке мреже на само неколико година цена акција) или нерепрезентативни (нпр. коришћење података из углавном биковског периода за предвиђање медвеђег сценарија), модел се неће добро генерализовати. Подаци такође могу бити пристрасни или подложни опстанку (на пример, берзански индекси природно временом испуштају компаније са лошим учинком, тако да историјски подаци индекса могу бити пристрасни навише). Чишћење и курирање података није тривијалан задатак. Поред тога, алтернативни извори података могу бити скупи или тешко доступни, што може дати предност институционалним играчима, а истовремено оставити мале инвеститоре са мање свеобухватним подацима. Ту је и питање фреквенције : моделима трговања високе фреквенције потребни су подаци од тика по тика, који су огромни по обиму и захтевају посебну инфраструктуру, док модели ниже фреквенције могу користити дневне или недељне податке. Обезбеђивање да су подаци усклађени у времену (нпр. вести са одговарајућим подацима о ценама) и да нису пристрасни унапред је стални изазов.

• Транспарентност и интерпретабилност модела: Многи модели вештачке интелигенције, посебно они дубоког учења, функционишу као црне кутије . Могу да избаце предвиђање или сигнал за трговање без лако објашњивог разлога. Овај недостатак транспарентности може бити проблематичан за инвеститоре – посебно за институционалне који морају да оправдају одлуке заинтересованим странама или да се придржавају прописа. Ако модел вештачке интелигенције предвиђа пад акција и препоручује продају, менаџер портфолија може оклевати ако не разуме образложење. Непрозирност одлука вештачке интелигенције може смањити поверење и усвајање, без обзира на тачност модела. Овај изазов подстиче истраживање објашњиве вештачке интелигенције за финансије, али остаје истина да често постоји компромис између сложености/тачности модела и интерпретабилности.

• Адаптивна тржишта и конкуренција: Важно је напоменути да су финансијска тржишта адаптивна . Када се једном открије предиктивни образац (од стране вештачке интелигенције или било које методе) и користе га многи трговци, он може престати да функционише. На пример, ако модел вештачке интелигенције утврди да одређени сигнал често претходи порасту акција, трговци ће почети раније да делују на основу тог сигнала, чиме ће арбитрирати прилику. У суштини, тржишта се могу развијати тако да пониште познате стратегије . Данас многе трговачке фирме и фондови користе вештачку интелигенцију и машинско учење. Ова конкуренција значи да је свака предност често мала и краткотрајна. Резултат је да модели вештачке интелигенције могу захтевати сталну преобуку и ажурирање како би пратили променљиву динамику тржишта. На високо ликвидним и зрелим тржиштима (као што су акције великих америчких компанија), бројни софистицирани играчи траже исте сигнале, што изузетно отежава одржавање предности. Насупрот томе, на мање ефикасним тржиштима или нишним средствима, вештачка интелигенција може пронаћи привремене неефикасности – али како се та тржишта модернизују, јаз се може смањити. Ова динамична природа тржишта представља фундаментални изазов: „правила игре“ нису стационарна, тако да модел који је функционисао прошле године можда ће морати да се преради следеће године.

• Ограничења у стварном свету: Чак и ако би модел вештачке интелигенције могао да предвиди цене са пристојном тачношћу, претварање предвиђања у профит је још један изазов. Трговање подразумева трансакционе трошкове , као што су провизије, клизање и порези. Модел би могао тачно да предвиди многа мала кретања цена, али добици би могли бити избрисани накнадама и утицајем трговине на тржиште. Управљање ризицима је такође кључно – ниједно предвиђање није 100% сигурно, тако да свака стратегија вођена вештачком интелигенцијом мора да узме у обзир потенцијалне губитке (кроз налоге за заустављање губитака, диверзификацију портфолија итд.). Институције често интегришу предвиђања вештачке интелигенције у шири оквир ризика како би осигурале да вештачка интелигенција не клади све на предвиђање које би могло бити погрешно. Ова практична разматрања значе да теоретска предност вештачке интелигенције мора бити значајна да би била корисна након сукоба у стварном свету.

Укратко, вештачка интелигенција има импресивне могућности, али ова ограничења осигуравају да берза остаје делимично предвидљив, делимично непредвидив систем . Модели вештачке интелигенције могу преокренути шансе у корист инвеститора ефикаснијом анализом података и евентуалним откривањем суптилних предиктивних сигнала. Међутим, комбинација ефикасног одређивања цена, шумних података, непредвиђених догађаја и практичних ограничења значи да ће чак и најбоља вештачка интелигенција понекад погрешити – често непредвидиво.

Перформансе вештачке интелигенције: Шта говоре докази?

С обзиром на напредак и изазове о којима се расправљало, шта смо научили из истраживања и покушаја примене вештачке интелигенције у предвиђању кретања акција у стварном свету? Досадашњи резултати су помешани, истичући и обећавајуће успехе и забрињавајуће неуспехе :

• Примери надмашујуће вештачке интелигенције: Неколико студија је показало да модели вештачке интелигенције могу да победе насумично погађање под одређеним условима. На пример, студија из 2024. године применила је LSTM неуронску мрежу за предвиђање трендова на вијетнамском тржишту акција и известила је о високој тачности предвиђања – око 93% на тест подацима ( Примена алгоритама машинског учења за предвиђање тренда цена акција на тржишту акција – Случај Вијетнама | Комуникације у хуманистичким и друштвеним наукама ). Ово сугерише да је на том тржишту (економија у развоју) модел био у стању да ухвати конзистентне обрасце, вероватно зато што је тржиште имало неефикасности или јаке техничке трендове које је LSTM научио. Још једна студија из 2024. године попримила је шири обим: истраживачи су покушали да предвиде краткорочне приносе за све акције S&P 500 (много ефикасније тржиште) користећи ML моделе. Они су то представили као проблем класификације – предвиђање да ли ће акција надмашити индекс за 2% у наредних 10 дана – користећи алгоритме попут Random Forests, SVM и LSTM. Резултат: LSTM модел је надмашио и остале ML моделе и случајну основну вредност , са резултатима који су статистички довољно значајни да сугеришу да није у питању била само срећа ( Прогнозирање релативних приноса за акције S&P 500 коришћењем машинског учења | Финансијске иновације | Пун текст ). Аутори су чак закључили да је у овом специфичном подешавању вероватноћа да хипотеза о случајном шетању важи била „занемарљиво мала“, што указује да су њихови ML модели пронашли праве предиктивне сигнале. Ови примери показују да вештачка интелигенција заиста може да идентификује обрасце који дају предност (чак и ако је скромна) у предвиђању кретања акција, посебно када се тестира на великим скуповима података.

• Значајни случајеви употребе у индустрији: Ван академских студија, постоје извештаји о хеџ фондовима и финансијским институцијама које успешно користе вештачку интелигенцију у својим трговинским операцијама. Неке фирме за високофреквентно трговање користе вештачку интелигенцију да препознају и реагују на обрасце микроструктуре тржишта у делићу секунде. Велике банке имају моделе вештачке интелигенције за расподелу портфолија и прогнозирање ризика , који, иако се не односе увек на предвиђање цене појединачне акције, укључују предвиђање аспеката тржишта (као што су волатилност или корелације). Постоје и фондови вођени вештачком интелигенцијом (често названи „квантни фондови“) који користе машинско учење за доношење трговинских одлука – неки су надмашили тржиште током одређених периода, иако је то тешко приписати искључиво вештачкој интелигенцији јер често користе комбинацију људске и машинске интелигенције. Конкретна примена је употреба за анализу расположења : на пример, скенирање вести и Твитера да би се предвидело како ће се цене акција кретати као одговор. Такви модели можда нису 100% тачни, али могу дати трговцима малу предност у одређивању цена у вестима. Вреди напоменути да фирме обично пажљиво чувају детаље успешних стратегија вештачке интелигенције као интелектуалну својину, тако да докази у јавном власништву имају тенденцију да заостају или су анегдотски.

• Случајеви лошијег учинка и неуспеха: За сваку причу о успеху постоје опомене. Многе академске студије које су тврдиле високу тачност на једном тржишту или временском оквиру нису успеле да генерализују. Значајан експеримент покушао је да реплицира успешну студију предвиђања индијског тржишта акција (која је имала високу тачност користећи машинско учење на техничким индикаторима) на америчким акцијама. Репликација није пронашла значајну предиктивну моћ – заправо, наивна стратегија увек предвиђања да ће акција порасти следећег дана надмашила је сложене моделе машинског учења у тачности. Аутори су закључили да њихови резултати „подржавају теорију случајног ходања“ , што значи да су кретања акција била у суштини непредвидива и да модели машинског учења нису помогли. Ово наглашава да се резултати могу драматично разликовати у зависности од тржишта и периода. Слично томе, бројна Kaggle такмичења и такмичења у квантним истраживањима показала су да, иако модели често могу добро да се уклопе у прошле податке, њихов учинак у трговању уживо често се враћа ка 50% тачности (за предвиђање правца) када се суоче са новим условима. Случајеви попут слома квантних фондова 2007. године и потешкоћа са којима су се суочили фондови вођени вештачком интелигенцијом током пандемијског шока 2020. године илуструју да модели вештачке интелигенције могу изненада да посустану када се тржишни режим промени. Пристрасност преживљавања је такође фактор у перцепцијама – чешће чујемо о успесима вештачке интелигенције него о неуспесима, али иза кулиса, многи модели и фондови тихо пропадају и затварају се јер њихове стратегије престају да функционишу.

• Разлике између тржишта: Занимљиво запажање из студија је да ефикасност вештачке интелигенције може зависити од зрелости и ефикасности . На релативно мање ефикасним или тржиштима у развоју, може постојати више образаца који се могу искористити (због мање покривености аналитичара, ограничења ликвидности или бихејвиоралних предрасуда), што омогућава моделима вештачке интелигенције да постигну већу тачност. Студија LSTM на вијетнамском тржишту са тачношћу од 93% могла би бити пример за то. Насупрот томе, на високо ефикасним тржиштима попут САД, ти обрасци би могли брзо бити арбитражно отклоњени. Мешовити резултати између случаја Вијетнама и студије репликације у САД указују на ову неслагање. Глобално, то значи да вештачка интелигенција тренутно може дати боље предиктивне перформансе на одређеним нишним тржиштима или класама имовине (на пример, неки су применили вештачку интелигенцију за предвиђање цена робе или трендова криптовалута са различитим успехом). Временом, како се сва тржишта крећу ка већој ефикасности, прозор за лаке предиктивне победе се сужава.

• Тачност наспрам профитабилности: Такође је важно разликовати тачност предвиђања од профитабилности инвестиције . Модел може бити само, рецимо, 60% тачан у предвиђању дневног кретања акција навише или наниже – што не звучи баш високо – али ако се та предвиђања користе у паметној стратегији трговања, могу бити прилично профитабилна. С друге стране, модел се може похвалити са 90% тачности, али ако се 10% пута када је погрешан поклапа са огромним кретањима на тржишту (и самим тим великим губицима), може бити непрофитабилан. Многи напори вештачке интелигенције у предвиђању акција фокусирају се на усмерену тачност или минимизирање грешака, али инвеститори су заинтересовани за приносе прилагођене ризику. Стога, евалуације често укључују метрике попут Шарповог коефицијента, падова и доследности учинка, а не само стопу погодака. Неки модели вештачке интелигенције су интегрисани у системе алгоритамског трговања који аутоматски управљају позицијама и ризиком – њихов стварни учинак се мери у приносима трговања уживо, а не у самосталним статистикама предвиђања. До сада је потпуно аутономан „трговац са вештачком интелигенцијом“ који поуздано кује новац из године у годину више научна фантастика него стварност, али уже примене (као што је модел вештачке интелигенције који предвиђа краткорочну волатилност коју трговци могу користити за одређивање цена опција итд.) пронашле су место у финансијском алату.

Укупно гледано, докази указују на то да вештачка интелигенција може да предвиди одређене тржишне обрасце са тачношћу већом од случајне , и тиме може дати предност у трговању. Међутим, та предност је често мала и захтева софистицирано извршење да би се искористила. Када неко пита, може ли вештачка интелигенција да предвиди берзу?, најискренији одговор заснован на тренутним доказима је: вештачка интелигенција понекад може да предвиди аспекте берзе под одређеним условима, али то не може да чини доследно за све акције у сваком тренутку . Успеси су обично делимични и зависе од контекста.

Закључак: Реална очекивања за вештачку интелигенцију у предвиђању берзе

Вештачка интелигенција и машинско учење су несумњиво постали моћни алати у финансијама. Они су одлични у обради огромних скупова података, откривању скривених корелација, па чак и прилагођавању стратегија у ходу. У настојању да предвиди берзу, вештачка интелигенција је остварила опипљиве, али ограничене победе. Инвеститори и институције могу реално очекивати да ће вештачка интелигенција помоћи у доношењу одлука – на пример, генерисањем предиктивних сигнала, оптимизацијом портфолија или управљањем ризиком – али не и да служи као кристална кугла која гарантује профит.

Шта вештачка интелигенција
може да уради: Вештачка интелигенција може побољшати аналитички процес у инвестирању. Може да прегледа године тржишних података, вести и финансијских извештаја за неколико секунди, откривајући суптилне обрасце или аномалије које би човек могао да превиди ( Коришћење машинског учења за предвиђање берзе... | FMP ). Може да комбинује стотине варијабли (техничких, фундаменталних, расположења итд.) у кохерентну прогнозу. У краткорочном трговању, алгоритми вештачке интелигенције могу предвидети са мало бољом од случајне тачности да ће једна акција надмашити другу или да ће тржиште ускоро доживети нагли пораст волатилности. Ове постепене предности, када се правилно искористе, могу се претворити у стварне финансијске добитке. Вештачка интелигенција такође може помоћи у управљању ризицима – идентификовању раних упозорења на падове или обавештавању инвеститора о нивоу поузданости предвиђања. Још једна практична улога вештачке интелигенције је у аутоматизацији стратегија : алгоритми могу да извршавају трговине великом брзином и учесталошћу, реагују на догађаје 24/7 и спроводе дисциплину (без емоционалног трговања), што може бити предност на нестабилним тржиштима.

Шта вештачка интелигенција
не може да уради: Упркос хајпи у неким медијима, вештачка интелигенција не може доследно и поуздано да предвиди берзу у холистичком смислу да увек надмаши тржиште или предвиди главне прекретнице. На тржишта утичу људско понашање, случајни догађаји и сложене повратне спреге које пркосе сваком статичком моделу. вештачка интелигенција не елиминише неизвесност; она се бави само вероватноћама. вештачка интелигенција може да укаже на 70% шансе да ће акција порасти сутра – што такође значи 30% шансе да неће. Губици у трговини и лоше одлуке су неизбежни. вештачка интелигенција не може да предвиди заиста нове догађаје (често називане „црним лабудовима“) који су ван домена њених података за обуку. Штавише, сваки успешан предиктивни модел позива на конкуренцију која може да уништи њену предност. У суштини, не постоји еквивалент кристалне кугле у вештачкој интелигенцији који гарантује предвиђање будућности тржишта. Инвеститори би требало да буду опрезни према свакоме ко тврди супротно.

Неутрална, реалистична перспектива:
Са неутралног становишта, вештачку интелигенцију је најбоље посматрати као унапређење, а не као замену за традиционалну анализу и људски увид. У пракси, многи институционални инвеститори користе моделе вештачке интелигенције уз доприносе људских аналитичара и портфолио менаџера. вештачка интелигенција може обрађивати бројеве и предвиђати резултате, али људи постављају циљеве, тумаче резултате и прилагођавају стратегије контексту (нпр. заобилазе модел током непредвиђене кризе). Малопродајни инвеститори који користе алате засноване на вештачкој интелигенцији или ботове за трговање треба да остану опрезни и да разумеју логику и ограничења алата. Слепо праћење препоруке вештачке интелигенције је ризично – требало би је користити као један од многих доприноса.

Приликом постављања реалних очекивања, могло би се закључити: Вештачка интелигенција може донекле предвидети берзу, али не са сигурношћу и не без грешке . Може повећати шансе за доношење тачне одлуке или побољшати ефикасност у анализи информација, што на конкурентним тржиштима може бити разлика између профита и губитка. Међутим, не може гарантовати успех или елиминисати инхерентну волатилност и ризик тржишта акција. Као што је једна публикација истакла, чак и са ефикасним алгоритмима, исходи на берзи могу бити „инхерентно непредвидиви“ због фактора који превазилазе моделиране информације ( Предвиђање берзе коришћењем дубоког учења са појачањем ).

Пут напред:
Гледајући у будућност, улога вештачке интелигенције у предвиђању кретања на берзи ће вероватно расти. Текућа истраживања баве се неким од ограничења (на пример, развојем модела који узимају у обзир промене режима или хибридних система који укључују анализу вођену и подацима и догађајима). Такође постоји интересовање за агенте за учење са појачањем који се континуирано прилагођавају новим тржишним подацима у реалном времену, што би потенцијално могло боље да се носи са променљивим окружењима од статички обучених модела. Штавише, комбиновање вештачке интелигенције са техникама из бихевиоралних финансија или анализе мрежа могло би дати богатије моделе тржишне динамике. Ипак, чак ће и најнапреднија будућа вештачка интелигенција функционисати у границама вероватноће и неизвесности.

Укратко, питање „Може ли вештачка интелигенција предвидети берзу?“ нема једноставан одговор са да или не. Најтачнији одговор је: вештачка интелигенција може помоћи у предвиђању кретања берзе, али није непогрешива. Она нуди моћне алате који, када се мудро користе, могу побољшати стратегије предвиђања и трговања, али не уклања фундаменталну непредвидивост тржишта. Инвеститори би требало да прихвате вештачку интелигенцију због њених предности – обраде података и препознавања образаца – док остају свесни њених слабости. На тај начин се може искористити најбоље из оба света: људско расуђивање и машинска интелигенција раде заједно. Берза можда никада неће бити 100% предвидљива, али уз реална очекивања и разумно коришћење вештачке интелигенције, учесници на тржишту могу тежити ка боље информисаним, дисциплинованијим инвестиционим одлукама у стално променљивом финансијском окружењу.

Беле књиге које бисте можда желели да прочитате након ове:

🔗 Послови које вештачка интелигенција не може да замени – и које ће послове вештачка интелигенција заменити?
Откријте које су каријере отпорне на будућност, а које су највише угрожене док вештачка интелигенција мења глобално запошљавање.

🔗 На шта се генеративна вештачка интелигенција може ослонити без људске интервенције?
Разумите тренутне границе и аутономне могућности генеративне вештачке интелигенције у практичним сценаријима.

🔗 Како се генеративна вештачка интелигенција може користити у сајбер безбедности?
Сазнајте како се вештачка интелигенција брани од претњи и побољшава сајбер отпорност помоћу предиктивних и аутономних алата.