Чи може ШІ передбачити фондовий ринок?

Вступ

Прогнозування фондового ринку вже давно є фінансовим «святим Граалем», якого прагнуть як інституційні, так і роздрібні інвестори в усьому світі. З огляду на останні досягнення в галузі штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) , багато хто задається питанням, чи не розкрили ці технології нарешті секрет прогнозування цін на акції. Чи може ШІ передбачати фондовий ринок? Цей документ розглядає це питання з глобальної точки зору, окреслюючи, як моделі на основі ШІ намагаються прогнозувати рух ринку, теоретичні основи цих моделей та реальні обмеження, з якими вони стикаються. Ми представляємо неупереджений аналіз, заснований на дослідженнях, а не на рекламі, того, що ШІ може і не може робити в контексті прогнозування фінансового ринку.

У фінансовій теорії виклик прогнозування підкреслюється гіпотезою ефективного ринку (ГЕР) . ГЕР (особливо у своїй «сильній» формі) постулює, що ціни на акції повністю відображають всю доступну інформацію в будь-який момент часу, а це означає, що жоден інвестор (навіть інсайдери) не може послідовно перевершувати ринок, торгуючи на основі доступної інформації ( Моделі прогнозування акцій на основі даних, засновані на нейронних мережах: огляд ). Простіше кажучи, якщо ринки є високоефективними, а ціни рухаються випадковим блуканням , то точне прогнозування майбутніх цін має бути майже неможливим. Незважаючи на цю теорію, спокуса обіграти ринок стимулювала широкі дослідження передових методів прогнозування. Штучний інтелект та машинне навчання стали центральними в цьому прагненні завдяки їхній здатності обробляти величезні обсяги даних та виявляти тонкі закономірності, які люди можуть пропустити ( Використання машинного навчання для прогнозування фондового ринку... | FMP ).

Цей документ містить вичерпний огляд методів штучного інтелекту, що використовуються для прогнозування фондового ринку, та оцінює їхню ефективність. Ми заглибимося в теоретичні основи популярних моделей (від традиційних методів часових рядів до глибоких нейронних мереж та навчання з підкріпленням), обговоримо дані та процес навчання для цих моделей, а також виділимо ключові обмеження та проблеми, стикаються такі системи, такі як ефективність ринку, шум даних та непередбачувані зовнішні події. Дослідження та приклади з реального світу включені для ілюстрації неоднозначних результатів, отриманих на сьогодні. Насамкінець, ми робимо висновок про реалістичні очікування для інвесторів та практиків: визнаючи вражаючі можливості штучного інтелекту, водночас визнаючи, що фінансові ринки зберігають рівень непередбачуваності, який жоден алгоритм не може повністю усунути.

Теоретичні основи штучного інтелекту в прогнозуванні фондового ринку

Сучасне прогнозування акцій на основі штучного інтелекту базується на десятиліттях досліджень у галузі статистики, фінансів та інформатики. Корисно розуміти спектр підходів від традиційних моделей до передового штучного інтелекту:

• Традиційні моделі часових рядів: Раннє прогнозування акцій, що спиралося на статистичні моделі, які припускають закономірності минулих цін, може прогнозувати майбутнє. Такі моделі, як ARIMA (авторегресивна інтегрована ковзна середня) та ARCH/GARCH, зосереджуються на фіксації лінійних тенденцій та кластеризації волатильності в даних часових рядів ( Моделі прогнозування акцій на основі даних, засновані на нейронних мережах: огляд ). Ці моделі забезпечують базову основу для прогнозування, моделюючи історичні цінові послідовності за припущень стаціонарності та лінійності. Хоча традиційні моделі корисні, вони часто мають труднощі зі складними, нелінійними закономірностями реальних ринків, що призводить до обмеженої точності прогнозування на практиці ( Моделі прогнозування акцій на основі даних, засновані на нейронних мережах: огляд ).

• Алгоритми машинного навчання: Методи машинного навчання виходять за рамки попередньо визначених статистичних формул, навчаючись шаблонів безпосередньо з даних . Такі алгоритми, як метод опорних векторів (SVM) , випадкові ліси та градієнтне бустинг, застосовувалися для прогнозування акцій. Вони можуть враховувати широкий спектр вхідних характеристик – від технічних індикаторів (наприклад, ковзних середніх, обсягу торгів) до фундаментальних індикаторів (наприклад, прибутків, макроекономічних даних) – та знаходити нелінійні зв'язки між ними. Наприклад, модель випадкового лісу або градієнтного бустингу може враховувати десятки факторів одночасно, фіксуючи взаємодії, які проста лінійна модель може пропустити. Ці моделі машинного навчання продемонстрували здатність незначно покращувати точність прогнозування шляхом виявлення складних сигналів у даних ( Використання машинного навчання для прогнозування фондового ринку... | FMP ). Однак вони вимагають ретельного налаштування та достатньої кількості даних, щоб уникнути перенавчання (навчання шуму, а не сигналу).

• Глибоке навчання (нейронні мережі): Глибокі нейронні мережі , натхненні структурою людського мозку, стали популярними для прогнозування фондового ринку в останні роки. Серед них рекурентні нейронні мережі (RNN) та їх варіанти з довгостроковою пам'яттю (LSTM) спеціально розроблені для послідовних даних, таких як часові ряди цін на акції. LSTM можуть зберігати пам'ять про минулу інформацію та фіксувати часові залежності, що робить їх добре придатними для моделювання тенденцій, циклів або інших залежних від часу закономірностей у ринкових даних. Дослідження показують, що LSTM та інші моделі глибокого навчання можуть фіксувати складні, нелінійні зв'язки у фінансових даних, які пропускають простіші моделі. Інші підходи до глибокого навчання включають згорткові нейронні мережі (CNN) (іноді використовуються на «зображеннях» технічних індикаторів або закодованих послідовностях), трансформатори (які використовують механізми уваги для зважування важливості різних часових кроків або джерел даних) і навіть графові нейронні мережі (GNN) (для моделювання зв'язків між акціями на графіку ринку). Ці вдосконалені нейронні мережі можуть отримувати не лише дані про ціни, але й альтернативні джерела даних, такі як новини, настрої в соціальних мережах тощо, вивчаючи абстрактні ознаки, які можуть передбачати рух ринку ( Використання машинного навчання для прогнозування фондового ринку... | FMP ). Гнучкість глибокого навчання має свою ціну: вони потребують багато даних, ресурсоємні в обчисленнях і часто функціонують як «чорні скриньки» з меншою інтерпретацією.

• Навчання з підкріпленням: Ще однією межею в прогнозуванні акцій за допомогою штучного інтелекту є навчання з підкріпленням (НП) , метою якого є не просто прогнозування цін, а вивчення оптимальної торгової стратегії. У рамках НП агент (модель НП) взаємодіє з середовищем (ринком), виконуючи дії (купівля, продаж, утримання) та отримуючи винагороду (прибуток або збитки). З часом агент засвоює політику, яка максимізує кумулятивну винагороду. Глибоке навчання з підкріпленням (ГНП) поєднує нейронні мережі з навчанням з підкріпленням для обробки великого простору станів ринків. Привабливість НП у фінансах полягає в його здатності враховувати послідовність рішень та безпосередньо оптимізувати повернення інвестицій, а не передбачати ціни окремо. Наприклад, агент НП може навчитися, коли входити або виходити з позицій на основі цінових сигналів, і навіть адаптуватися до зміни ринкових умов. Зокрема, НП використовувалося для навчання моделей НП, які конкурують у кількісних торгових змаганнях та в деяких власних торгових системах. Однак, методи навчання з підкріпленням (RL) також стикаються зі значними труднощами: вони вимагають ретельного навчання (імітації багаторічних торгів), можуть страждати від нестабільності або дивергентної поведінки, якщо їх не налаштувати ретельно, а їхня продуктивність дуже чутлива до передбачуваного ринкового середовища. Дослідники відзначали такі проблеми, як високі обчислювальні витрати та проблеми стабільності при застосуванні навчання з підкріпленням до складних фондових ринків. Незважаючи на ці труднощі, RL є перспективним підходом, особливо в поєднанні з іншими методами (наприклад, використанням моделей прогнозування цін плюс стратегії розподілу на основі RL) для формування гібридної системи прийняття рішень ( Прогнозування фондового ринку з використанням глибокого навчання з підкріпленням ).

Джерела даних та процес навчання

Незалежно від типу моделі, дані є основою прогнозування фондового ринку штучним інтелектом. Моделі зазвичай навчаються на історичних ринкових даних та інших пов'язаних наборах даних для виявлення закономірностей. Загальні джерела даних та функції включають:

• Історичні ціни та технічні індикатори: Майже всі моделі використовують минулі ціни акцій (відкриття, максимум, мінімум, закриття) та обсяги торгів. З них аналітики часто отримують технічні індикатори (ковзні середні, індекс відносної сили, MACD тощо) як вхідні дані. Ці індикатори можуть допомогти виділити тенденції або імпульс, які модель може використовувати. Наприклад, модель може використовувати як вхідні дані ціни та обсяг за останні 10 днів, а також такі індикатори, як 10-денна ковзна середня або показники волатильності, для прогнозування руху ціни на наступний день.

• Ринкові індекси та економічні дані: Багато моделей включають ширшу ринкову інформацію, таку як рівні індексів, процентні ставки, інфляція, зростання ВВП або інші економічні показники. Ці макроекономічні характеристики забезпечують контекст (наприклад, загальні настрої на ринку або економічний стан), який може впливати на показники окремих акцій.

• Дані новин та настроїв: все більша кількість систем штучного інтелекту обробляє неструктуровані дані, такі як новини, стрічки соціальних мереж (Twitter, Stocktwits) та фінансові звіти. Методи обробки природної мови (NLP), включаючи передові моделі, такі як BERT, використовуються для оцінки настроїв ринку або виявлення відповідних подій. Наприклад, якщо настрої новин раптово стають різко негативними для компанії чи сектору, модель штучного інтелекту може передбачити падіння цін на відповідні акції. Обробляючи новини та настрої в соціальних мережах у режимі реального часу , штучний інтелект може реагувати на нову інформацію швидше, ніж люди-трейдери.

• Альтернативні дані: Деякі досвідчені хедж-фонди та дослідники штучного інтелекту використовують альтернативні джерела даних – супутникові знімки (для трафіку магазинів або промислової діяльності), дані про транзакції кредитних карток, тенденції веб-пошуку тощо – для отримання прогнозної інформації. Ці нетрадиційні набори даних іноді можуть служити провідними індикаторами ефективності акцій, хоча вони також ускладнюють навчання моделей.

Навчання моделі штучного інтелекту для прогнозування акцій включає передачу їй цих історичних даних та коригування параметрів моделі для мінімізації похибки прогнозування. Зазвичай дані поділяються на навчальний набір (наприклад, старіша історія для вивчення закономірностей) та тестовий/валідаційний набір (новіші дані для оцінки ефективності за невидимих ​​умов). Враховуючи послідовний характер ринкових даних, вживаються заходи, щоб уникнути «зазирнення в майбутнє» – наприклад, моделі оцінюються на даних з періодів часу після періоду навчання, щоб імітувати, як вони працюватимуть у реальній торгівлі. перехресної перевірки , адаптовані для часових рядів (наприклад, валідація вперед), використовуються для забезпечення хорошого узагальнення моделі та її не лише для одного конкретного періоду.

Більше того, фахівці повинні вирішувати питання якості даних та їх попередньої обробки. Відсутність даних, викиди (наприклад, раптові сплески через поділ акцій або одноразові події) та зміни режиму на ринках можуть впливати на навчання моделі. До вхідних даних можна застосовувати такі методи, як нормалізація, детрендування або десезоналізація. Деякі передові підходи розкладають цінові ряди на компоненти (тренди, цикли, шум) та моделюють їх окремо (як це видно в дослідженнях, що поєднують варіаційну модну декомпозицію з нейронними мережами ( Прогнозування фондового ринку з використанням глибокого навчання з підкріпленням )).

Різні моделі мають різні вимоги до навчання: моделі глибокого навчання можуть потребувати сотень тисяч точок даних і отримувати переваги від прискорення GPU, тоді як простіші моделі, такі як логістична регресія, можуть навчатися на відносно менших наборах даних. Моделі навчання з підкріпленням вимагають симулятора або середовища для взаємодії; іноді історичні дані відтворюються агенту RL, або для створення досвіду використовуються симулятори ринку.

Зрештою, після навчання ці моделі дають прогностичну функцію – наприклад, результат, який може бути прогнозованою ціною на завтра, ймовірністю зростання акцій або рекомендованою дією (купівля/продаж). Ці прогнози потім зазвичай інтегруються в торгову стратегію (з визначенням розміру позиції, правилами управління ризиками тощо), перш ніж фактичні гроші будуть поставлені під ризик.

Обмеження та виклики

Хоча моделі штучного інтелекту стали неймовірно складними, прогнозування фондового ринку залишається складним завданням за своєю суттю . Нижче наведено ключові обмеження та перешкоди, які заважають штучному інтелекту бути гарантованим віщуном на ринках:

• Ефективність ринку та випадковість: Як згадувалося раніше, гіпотеза ефективного ринку стверджує, що ціни вже відображають відому інформацію, тому будь-яка нова інформація викликає негайні корективи. На практиці це означає, що зміни цін значною мірою зумовлені неочікуваними новинами або випадковими коливаннями. Дійсно, десятиліття досліджень показали, що короткострокові рухи цін на акції нагадують випадкове блукання ( Моделі прогнозування акцій на основі даних, засновані на нейронних мережах: огляд ) – вчорашня ціна мало впливає на завтрашню, окрім того, що передбачав би випадок. Якщо ціни на акції по суті випадкові або «ефективні», жоден алгоритм не може послідовно передбачати їх з високою точністю. Як лаконічно сказано в одному дослідженні, «гіпотеза випадкового блукання та гіпотеза ефективного ринку по суті стверджують, що неможливо систематично та надійно передбачити майбутні ціни на акції» ( Прогнозування відносної прибутковості акцій S&P 500 за допомогою машинного навчання | Фінансові інновації | Повний текст ). Це не означає, що прогнози ШІ завжди марні, але це підкреслює фундаментальне обмеження: значна частина руху ринку може бути просто шумом, який навіть найкраща модель не може передбачити заздалегідь.

• Шум та непередбачувані зовнішні фактори: На ціни акцій впливає безліч факторів, багато з яких є екзогенними та непередбачуваними. Геополітичні події (війни, вибори, зміни в регулюванні), стихійні лиха, пандемії, раптові корпоративні скандали або навіть вірусні чутки в соціальних мережах можуть несподівано зрушити ринки. Це події, для яких модель не може мати попередніх навчальних даних (оскільки вони є безпрецедентними) або які трапляються як рідкісні шоки. Наприклад, жодна модель ШІ, навчена на історичних даних за 2010–2019 роки, не могла б спеціально передбачити крах COVID-19 на початку 2020 року або його швидке відновлення. Фінансові моделі ШІ зазнають труднощів, коли змінюються режими або коли окрема подія впливає на ціни. Як зазначає одне джерело, такі фактори, як геополітичні події або раптові публікації економічних даних, можуть майже миттєво зробити прогнози застарілими ( Використання машинного навчання для прогнозування фондового ринку... | FMP ) ( Використання машинного навчання для прогнозування фондового ринку... | FMP ). Іншими словами, непередбачені новини завжди можуть переважати алгоритмічні прогнози , створюючи рівень невизначеності, який неможливо зменшити.

• Перенавчання та узагальнення: Моделі машинного навчання схильні до перенавчання , тобто вони можуть занадто добре вивчати «шум» або особливості навчальних даних, а не основні загальні закономірності. Перенавчальна модель може блискуче працювати на історичних даних (навіть демонструючи вражаючі результати тестування на минулих даних або високу точність у вибірці), але потім жахливо провалюватися на нових даних. Це поширена пастка в кількісних фінансах. Наприклад, складна нейронна мережа може виявляти хибні кореляції, які існували в минулому за збігом обставин (наприклад, певна комбінація перетинів індикаторів, що передувала зростанню за останні 5 років), але ці зв'язки можуть не зберігатися в майбутньому. Практична ілюстрація: можна розробити модель, яка передбачає, що акції, що досягли переможців минулого року, завжди зростатимуть – вона може відповідати певному періоду, але якщо ринковий режим зміниться, ця закономірність порушиться. Перенавчання призводить до поганої продуктивності поза вибіркою , тобто прогнози моделі в реальній торгівлі можуть бути не кращими за випадкові, незважаючи на те, що вони чудово виглядають у розробці. Щоб уникнути перенавчання, потрібні такі методи, як регуляризація, контроль складності моделі та використання надійної валідації. Однак, сама складність, яка надає моделям ШІ потужності, також робить їх вразливими до цієї проблеми.

• Якість та доступність даних: Прислів'я «сміття на вході — сміття на виході» повністю застосовується до ШІ в прогнозуванні акцій. Якість, кількість та релевантність даних суттєво впливають на продуктивність моделі. Якщо історичних даних недостатньо (наприклад, спроба навчити глибоку мережу лише на кількох роках цін на акції) або нерепрезентативних (наприклад, використання даних з переважно бичачого періоду для прогнозування ведмежого сценарію), модель не буде добре узагальнювати. Дані також можуть бути упередженими або схильними до переживання (наприклад, фондові індекси з часом природно знижують показники компаній з низькими показниками, тому історичні дані індексів можуть бути зміщені вгору). Очищення та курування даних — це нетривіальне завдання. Крім того, альтернативні джерела даних можуть бути дорогими або важкодоступними, що може дати перевагу інституційним гравцям, залишаючи роздрібних інвесторів менш вичерпними даними. Існує також питання частоти : високочастотні торгові моделі потребують потік-за-тіковими даними, які мають величезний обсяг і потребують спеціальної інфраструктури, тоді як низькочастотні моделі можуть використовувати щоденні або щотижневі дані. Забезпечення узгодженості даних у часі (наприклад, новини з відповідними ціновими даними) та відсутності упередженості є постійним викликом.

• Прозорість та інтерпретованість моделі: Багато моделей ШІ, особливо ті, що використовують глибоке навчання, працюють як чорні скриньки . Вони можуть видавати прогноз або торговий сигнал без легко пояснимої причини. Ця відсутність прозорості може бути проблематичною для інвесторів, особливо інституційних, яким потрібно обґрунтовувати свої рішення перед зацікавленими сторонами або дотримуватися правил. Якщо модель ШІ передбачає падіння акцій та рекомендує продаж, менеджер портфеля може вагатися, якщо не розуміє обґрунтування. Непрозорість рішень ШІ може знизити довіру та впровадження, незалежно від точності моделі. Ця проблема стимулює дослідження пояснимого ШІ для фінансів, але залишається правдою, що часто існує компроміс між складністю/точністю моделі та інтерпретованістю.

• Адаптивні ринки та конкуренція: Важливо зазначити, що фінансові ринки є адаптивними . Щойно прогностична закономірність виявлена ​​(за допомогою штучного інтелекту або будь-якого іншого методу) та використана багатьма трейдерами, вона може перестати працювати. Наприклад, якщо модель ШІ виявить, що певний сигнал часто передує зростанню акцій, трейдери почнуть діяти на основі цього сигналу раніше, таким чином втрачаючи можливість. По суті, ринки можуть еволюціонувати, щоб звести нанівець відомі стратегії . Сьогодні багато торгових фірм та фондів використовують ШІ та машинне навчання. Ця конкуренція означає, що будь-яка перевага часто невелика та короткочасна. В результаті моделі ШІ можуть потребувати постійного перенавчання та оновлення, щоб встигати за зміною динаміки ринку. На високоліквідних та зрілих ринках (таких як акції компаній з великою капіталізацією в США) численні досвідчені гравці полюють за тими ж сигналами, що надзвичайно ускладнює підтримку переваги. Натомість, на менш ефективних ринках або нішевих активах ШІ може виявити тимчасову неефективність, але в міру модернізації цих ринків розрив може скоротитися. Така динамічна природа ринків є фундаментальним викликом: «правила гри» не є стаціонарними, тому модель, яка працювала минулого року, може потребувати переробки наступного року.

• Обмеження реального світу: Навіть якби модель ШІ могла передбачати ціни з пристойною точністю, перетворення прогнозів на прибуток є ще однією проблемою. Торгівля несе транзакційні витрати , такі як комісії, прослизання та податки. Модель може правильно передбачити багато невеликих цінових коливань, але прибутки можуть бути зведені нанівець комісіями та впливом торгів на ринок. Управління ризиками також є важливим – жоден прогноз не є на 100% впевненим, тому будь-яка стратегія на основі ШІ повинна враховувати потенційні збитки (через стоп-лосс-ордери, диверсифікацію портфеля тощо). Установи часто інтегрують прогнози ШІ в ширшу систему ризиків, щоб гарантувати, що ШІ не зробить ставку на прогноз, який може бути помилковим. Ці практичні міркування означають, що теоретична перевага ШІ повинна бути значною, щоб бути корисним після реальних тертя.

Підсумовуючи, ШІ має вражаючі можливості, але ці обмеження гарантують, що фондовий ринок залишається частково передбачуваною, частково непередбачуваною системою . Моделі ШІ можуть схилити шанси на користь інвестора, ефективніше аналізуючи дані та, можливо, виявляючи ледь помітні прогностичні сигнали. Однак поєднання ефективного ціноутворення, шумних даних, непередбачених подій та практичних обмежень означає, що навіть найкращий ШІ іноді помилятиметься – часто непередбачувано.

Продуктивність моделей штучного інтелекту: що говорять докази?

З огляду на обговорені досягнення та виклики, чого ми навчилися з досліджень та реальних спроб застосування штучного інтелекту для прогнозування акцій? Результати поки що неоднозначні, що підкреслює як багатообіцяючі успіхи , так і тривожні невдачі :

• Випадки перевершування ШІ за випадковістю: Кілька досліджень продемонстрували, що моделі ШІ можуть перевершити випадкові вгадування за певних умов. Наприклад, у дослідженні 2024 року було застосовано нейронну мережу LSTM для прогнозування тенденцій на в'єтнамському фондовому ринку та повідомлено про високу точність прогнозування – близько 93% на тестових даних ( Застосування алгоритмів машинного навчання для прогнозування тенденції цін на акції на фондовому ринку – Випадок В'єтнаму | Комунікації в гуманітарних та соціальних науках ). Це свідчить про те, що на цьому ринку (країна, що розвивається) модель змогла фіксувати послідовні закономірності, можливо тому, що ринок мав неефективність або сильні технічні тенденції, які вивчила LSTM. Інше дослідження 2024 року мало ширший масштаб: дослідники спробували передбачити короткострокову прибутковість для всіх акцій S&P 500 (набагато ефективніший ринок) за допомогою моделей машинного навчання. Вони сформулювали це як проблему класифікації – прогнозування того, чи перевершить акції індекс на 2% протягом наступних 10 днів – за допомогою таких алгоритмів, як Random Forests, SVM та LSTM. Результат: модель LSTM перевершила як інші моделі машинного навчання, так і випадкову базову лінію , з результатами, достатньо статистично значущими, щоб припустити, що це не була просто удача ( Прогнозування відносної прибутковості акцій S&P 500 за допомогою машинного навчання | Фінансові інновації | Повний текст ). Автори навіть дійшли висновку, що в цій конкретній конфігурації ймовірність того, що гіпотеза випадкового блукання справджується, була «незначно малою», що вказує на те, що їхні моделі машинного навчання знайшли реальні прогностичні сигнали. Ці приклади показують, що ШІ справді може ідентифікувати закономірності, які дають перевагу (навіть якщо вона скромна) у прогнозуванні руху акцій, особливо при тестуванні на великих наборах даних.

• Помітні випадки використання в промисловості: Окрім академічних досліджень, є повідомлення про хедж-фонди та фінансові установи, які успішно використовують ШІ у своїх торгових операціях. Деякі фірми високочастотної торгівлі використовують ШІ для розпізнавання та реагування на закономірності мікроструктури ринку за частки секунди. Великі банки мають моделі ШІ для розподілу портфелів та прогнозування ризиків , які, хоча й не завжди пов'язані з прогнозуванням ціни окремої акції, включають прогнозування аспектів ринку (таких як волатильність або кореляції). Існують також фонди на основі ШІ (часто їх називають «квантовими фондами»), які використовують машинне навчання для прийняття торгових рішень – деякі з них перевершували ринок протягом певних періодів, хоча важко віднести це виключно до ШІ, оскільки вони часто використовують комбінацію людського та машинного інтелекту. Конкретним застосуванням є використання для аналізу настроїв : наприклад, сканування новин та Twitter для прогнозування того, як рухатимуться ціни на акції у відповідь. Такі моделі можуть бути не на 100% точними, але вони можуть дати трейдерам невелику фору в ціноутворенні новин. Варто зазначити, що фірми зазвичай ретельно охороняють деталі успішних стратегій штучного інтелекту як інтелектуальну власність, тому докази у відкритому доступі, як правило, запізнюються або є анекдотичними.

• Випадки неефективності та невдач: Для кожної історії успіху є повчальні історії. Багато академічних досліджень, які стверджували про високу точність на одному ринку або в одному часовому проміжку, не узагальнювали. Помітний експеримент спробував відтворити успішне дослідження прогнозування індійського фондового ринку (яке мало високу точність з використанням машинного навчання на технічних індикаторах) на акціях США. Відтворення не виявило значної прогностичної сили – насправді, наївна стратегія завжди прогнозувати, що акції зростуть наступного дня, перевершила складні моделі машинного навчання за точністю. Автори дійшли висновку, що їхні результати «підтримують теорію випадкового блукання» , тобто рух акцій був по суті непередбачуваним, і моделі машинного навчання не допомогли. Це підкреслює, що результати можуть різко відрізнятися залежно від ринку та періоду. Аналогічно, численні змагання Kaggle та конкурси квантових досліджень показали, що хоча моделі часто добре відповідають минулим даним, їхня продуктивність у реальній торгівлі часто регресує до 50% точності (для прогнозування напрямку) після зіткнення з новими умовами. Такі випадки, як крах квантових фондів у 2007 році та труднощі, з якими зіткнулися фонди, керовані штучним інтелектом, під час пандемічного шоку 2020 року, ілюструють, що моделі ШІ можуть раптово дати збій, коли змінюється ринковий режим. Упередження виживання також є фактором сприйняття – ми частіше чуємо про успіхи ШІ, ніж про невдачі, але за лаштунками багато моделей і фондів непомітно зазнають невдачі та закриваються, оскільки їхні стратегії перестають працювати.

• Відмінності між ринками: Цікавим спостереженням з досліджень є те, що ефективність ШІ може залежати від зрілості та ефективності . На відносно менш ефективних або ринках, що розвиваються, може бути більше шаблонів, які можна використовувати (через менший охоплення аналітиками, обмеження ліквідності або поведінкові упередження), що дозволяє моделям ШІ досягати вищої точності. Дослідження LSTM на ринку В'єтнаму з точністю 93% може бути прикладом цього. Натомість, на високоефективних ринках, таких як США, ці шаблони можуть бути швидко зникнуті арбітражем. Змішані результати між випадком у В'єтнамі та дослідженням реплікації в США натякають на цю розбіжність. У глобальному масштабі це означає, що ШІ наразі може давати кращі прогнозні результати на певних нішевих ринках або класах активів (наприклад, деякі застосовували ШІ для прогнозування цін на сировинні товари або тенденцій криптовалют з різним успіхом). З часом, оскільки всі ринки рухаються до більшої ефективності, вікно для легких прогнозних перемог звужується.

• Точність проти прибутковості: Також важливо розрізняти точність прогнозування від прибутковості інвестицій . Модель може мати лише, скажімо, 60% точності у прогнозуванні щоденного руху акцій вгору або вниз – що звучить не дуже високо – але якщо ці прогнози використовуються в розумній торговельній стратегії, вони можуть бути досить прибутковими. І навпаки, модель може похвалитися 90% точністю, але якщо 10% випадків, коли вона помиляється, збігаються з величезними рухами ринку (і, отже, великими збитками), вона може бути збитковою. Багато зусиль ШІ щодо прогнозування акцій зосереджені на спрямованій точності або мінімізації помилок, але інвесторів цікавить скоригована на ризик прибутковість. Таким чином, оцінки часто включають такі показники, як коефіцієнт Шарпа, просідання та стабільність продуктивності, а не лише рівень влучень. Деякі моделі ШІ були інтегровані в алгоритмічні торгові системи, які автоматично керують позиціями та ризиками – їхня реальна продуктивність вимірюється в реальних торгових прибутках, а не в окремих статистичних даних прогнозів. Поки що повністю автономний «трейдер на базі штучного інтелекту», який надійно генерує гроші рік за роком, є радше науковою фантастикою, ніж реальністю, але вужчі застосування (наприклад, модель штучного інтелекту, яка прогнозує короткострокову волатильність , яку трейдери можуть використовувати для ціноутворення опціонів тощо) знайшли місце у фінансовому інструментарії.

Загалом, дані свідчать про те, що ШІ може прогнозувати певні ринкові тенденції з точністю, що перевищує випадковість , і таким чином може надавати торговельну перевагу. Однак ця перевага часто невелика і вимагає складного виконання, щоб скористатися нею. Коли хтось запитує, чи може ШІ передбачити фондовий ринок?, найчесніша відповідь, заснована на наявних даних, така: ШІ іноді може передбачати аспекти фондового ринку за певних умов, але він не може робити це послідовно для всіх акцій у будь-який час . Успіхи, як правило, є частковими та залежать від контексту.

Висновок: Реалістичні очікування щодо ШІ в прогнозуванні фондового ринку

Штучний інтелект та машинне навчання, безсумнівно, стали потужними інструментами у фінансах. Вони чудово справляються з обробкою величезних наборів даних, виявленням прихованих кореляцій і навіть адаптацією стратегій на ходу. У прагненні прогнозувати фондовий ринок ШІ досяг відчутних, але обмежених перемог. Інвестори та установи можуть реально очікувати, що ШІ допомагатиме у прийнятті рішень – наприклад, генеруючи прогнозні сигнали, оптимізуючи портфелі або керуючи ризиками – але не служитиме кришталевою кулею, яка гарантує прибуток.

Що
може зробити ШІ: ШІ може покращити аналітичний процес в інвестуванні. Він може за лічені секунди просіювати багаторічні ринкові дані, стрічки новин та фінансові звіти, виявляючи ледь помітні закономірності або аномалії, які людина може пропустити ( Використання машинного навчання для прогнозування фондового ринку... | FMP ). Він може поєднувати сотні змінних (технічних, фундаментальних, настроїв тощо) у цілісний прогноз. У короткостроковій торгівлі алгоритми ШІ можуть передбачати з трохи кращою, ніж випадкова, точністю, що одна акція перевершить іншу, або що ринок ось-ось зазнає сплеску волатильності. Ці додаткові переваги, за умови правильного використання, можуть перетворитися на реальні фінансові прибутки. ШІ також може допомогти в управлінні ризиками – виявляючи ранні попередження про спади або інформуючи інвесторів про рівень достовірності прогнозу. Ще одна практична роль ШІ полягає в автоматизації стратегій : алгоритми можуть виконувати угоди з високою швидкістю та частотою, реагувати на події цілодобово та забезпечувати дисципліну (без емоційної торгівлі), що може бути вигідним на волатильних ринках.

Чого ШІ
не може зробити (поки що): Незважаючи на ажіотаж у деяких ЗМІ, ШІ не може послідовно та надійно передбачати фондовий ринок у цілісному сенсі завжди перевершувати ринок або передбачати важливі поворотні моменти. На ринки впливає людська поведінка, випадкові події та складні петлі зворотного зв'язку, які не піддаються жодній статичній моделі. ШІ не усуває невизначеність; він має справу лише з ймовірностями. ШІ може вказувати на 70% ймовірність зростання акцій завтра, що також означає 30% ймовірність того, що цього не станеться. Програшні угоди та невдалі рішення неминучі. ШІ не може передбачити справді нові події (які часто називають «чорними лебедями»), що знаходяться поза межами його навчальних даних. Більше того, будь-яка успішна прогностична модель запрошує конкуренцію, яка може підірвати його перевагу. По суті, не існує еквівалента кришталевої кулі на рівні ШІ , який гарантує передбачення майбутнього ринку. Інвесторам слід остерігатися будь-кого, хто стверджує протилежне.

Нейтральна, реалістична перспектива:
З нейтральної точки зору, ШІ найкраще розглядати як покращення, а не як заміну традиційного аналізу та людського розуміння. На практиці багато інституційних інвесторів використовують моделі ШІ разом із даними аналітиків-людей та портфельних менеджерів. ШІ може обробляти цифри та прогнозувати результати, але люди встановлюють цілі, інтерпретують результати та коригують стратегії відповідно до контексту (наприклад, замінюють модель під час непередбаченої кризи). Роздрібні інвестори, які використовують інструменти на базі ШІ або торгових ботів, повинні залишатися пильними та розуміти логіку та обмеження інструменту. Сліпо дотримуватися рекомендацій ШІ ризиковано – слід використовувати їх як один з багатьох вхідних даних.

Встановлюючи реалістичні очікування, можна зробити висновок: ШІ може певною мірою передбачати фондовий ринок, але не з упевненістю і не без помилок . Він може збільшити ймовірність правильного рішення або підвищити ефективність аналізу інформації, що на конкурентних ринках може бути вирішальним фактором між прибутком і збитком. Однак він не може гарантувати успіх або усунути властиву волатильність і ризик фондових ринків. Як зазначалося в одній публікації, навіть за наявності ефективних алгоритмів результати на фондовому ринку можуть бути «непередбачуваними за своєю суттю» через фактори, що виходять за межі змодельованої інформації ( Прогнозування фондового ринку з використанням глибокого навчання з підкріпленням ).

Шлях уперед:
Заглядаючи в майбутнє, роль ШІ в прогнозуванні фондового ринку, ймовірно, зростатиме. Поточні дослідження спрямовані на вирішення деяких обмежень (наприклад, розробка моделей, що враховують зміни режимів, або гібридних систем, що включають аналіз як на основі даних, так і на основі подій). Також існує інтерес до агентів навчання з підкріпленням , які постійно адаптуються до нових ринкових даних у режимі реального часу, що потенційно може краще справлятися зі змінами середовища, ніж статичні навчені моделі. Крім того, поєднання ШІ з методами поведінкових фінансів або мережевого аналізу може призвести до створення багатших моделей ринкової динаміки. Тим не менш, навіть найдосконаліший майбутній ШІ працюватиме в межах ймовірності та невизначеності.

Підсумовуючи, питання «Чи може ШІ передбачити фондовий ринок?» не має простої відповіді «так» чи «ні». Найточніша відповідь така: ШІ може допомогти передбачити фондовий ринок, але він не є безпомилковим. Він пропонує потужні інструменти, які за умови розумного використання можуть покращити стратегії прогнозування та торгівлі, але не усуває фундаментальної непередбачуваності ринків. Інвесторам слід сприймати ШІ за його сильні сторони – обробку даних та розпізнавання образів – водночас усвідомлюючи його слабкі сторони. Роблячи це, можна використати найкраще з обох світів: людське судження та машинний інтелект, що працюють разом. Фондовий ринок може ніколи не бути на 100% передбачуваним, але з реалістичними очікуваннями та обачним використанням ШІ учасники ринку можуть прагнути до більш обґрунтованих, більш дисциплінованих інвестиційних рішень у постійно мінливому фінансовому ландшафті.

Технічні документи, які вам можуть сподобатися після цього:

🔗 Професії, які ШІ не може замінити – і які професії замінить ШІ?
Дізнайтеся, які професії є перспективними, а які найбільше ризикують, оскільки ШІ змінює глобальну зайнятість.

🔗 На що може покластися генеративний ШІ без втручання людини?
Зрозумійте поточні межі та автономні можливості генеративного ШІ в практичних сценаріях.

🔗 Як генеративний штучний інтелект можна використовувати в кібербезпеці?
Дізнайтеся, як штучний інтелект захищається від загроз і підвищує кіберстійкість за допомогою прогнозних та автономних інструментів.