Оё AI метавонад бозори саҳмияҳоро пешгӯӣ кунад?

Муқаддима

Пешгӯии бозори саҳҳомӣ муддати тӯлонӣ як "грали муқаддас"-и молиявӣ буд, ки сармоягузорони институтсионалӣ ва чакана дар саросари ҷаҳон ҷустуҷӯ мекунанд. Бо пешрафтҳои охирин дар соҳаи зеҳни сунъӣ (AI) ва омӯзиши мошинҳо (ML) бисёриҳо ҳайрон мешаванд, ки оё ин технологияҳо ниҳоят сирри пешгӯии нархҳои саҳмияҳоро кушодаанд. Оё AI метавонад бозори саҳмияҳоро пешгӯӣ кунад? Ин коғази сафед ин саволро аз нуқтаи назари ҷаҳонӣ баррасӣ намуда, нишон медиҳад, ки чӣ гуна моделҳои ба AI асосёфта кӯшиш мекунанд, ки ҳаракатҳои бозорро пешгӯӣ кунанд, асосҳои назариявии паси ин моделҳо ва маҳдудиятҳои воқеии онҳо рӯ ба рӯ мешаванд. Мо таҳлили беғаразонаеро пешниҳод менамоем, ки на ба пажӯҳиш асос ёфтааст, ки AI дар заминаи пешгӯии бозори молиявӣ кор карда метавонад ва наметавонад

Дар назарияи молиявӣ, мушкилоти пешгӯӣ аз ҷониби Гипотезаи Бозори Самаранок (EMH) . EMH (махсусан дар шакли "қавӣ"-и худ) бар он назар аст, ки нархҳои саҳҳомӣ ҳама маълумоти мавҷударо дар вақти дилхоҳ инъикос мекунанд, яъне ҳеҷ як сармоягузор (на ҳатто инсайдерҳо) наметавонад тавассути савдо аз рӯи маълумоти мавҷуда пайваста аз бозор бартарӣ диҳад ( Моделҳои пешгӯии саҳмияҳо дар асоси шабакаҳои нейрон: Барраси ). Ба ибораи оддӣ, агар бозорҳо хеле самаранок бошанд ва нархҳо дар як қадами тасодуфӣ , пас пешгӯии дақиқи нархҳои оянда бояд қариб ғайриимкон бошад. Сарфи назар аз ин назария, ҷалби латукӯб кардани бозор ба тадқиқоти васеъ оид ба усулҳои пешрафтаи пешгӯӣ мусоидат кард. Истифодаи омӯзиши мошинсозӣ барои пешгӯии бозори саҳҳомӣ... | FMP ) дар ин ҷустуҷӯ қарор гирифтанд

Ин коғази сафед шарҳи ҳамаҷонибаи усулҳои AI-ро, ки барои пешгӯии бозори саҳомӣ истифода мешаванд, пешниҳод мекунад ва самаранокии онҳоро арзёбӣ мекунад. асосҳои назариявии моделҳои маъмул (аз усулҳои анъанавии силсилаи вақт то шабакаҳои амиқи нейрон ва омӯзиши тақвият) омӯзем маълумот ва раванди таълимро барои ин моделҳо баррасӣ кунем ва маҳдудиятҳо ва мушкилоти чунин системаҳоро, аз қабили самаранокии бозор, садои додаҳо ва рӯйдодҳои ғайричашмдошти беруна таъкид кунем. Тадқиқотҳо ва мисолҳои воқеии ҷаҳон барои нишон додани натиҷаҳои омехтае, ки то ҳол ба даст оварда шудаанд, дохил карда шудаанд. Ниҳоят, мо бо интизориҳои воқеӣ барои сармоягузорон ва таҷрибаомӯзон хулоса мекунем: эътироф кардани қобилиятҳои таъсирбахши AI ва эътироф кардани он, ки бозорҳои молиявӣ сатҳи пешгӯинашавандаро нигоҳ медоранд, ки ҳеҷ як алгоритм онро пурра бартараф карда наметавонад.

Асосҳои назариявии AI дар пешгӯии бозори саҳҳомӣ

Пешгӯии муосири саҳҳомӣ дар асоси AI бар пажӯҳишҳои даҳсолаҳо дар омор, молия ва илми компютерӣ асос ёфтааст. Фаҳмидани спектри равишҳо аз моделҳои анъанавӣ то AI-и муосир муфид аст:

• Моделҳои анъанавии силсилаи вақт: Пешгӯии барвақти саҳмияҳо ба моделҳои оморӣ такя мекард, ки намунаҳои нархҳои гузаштаро пешбинӣ мекунанд, ки метавонанд ояндаро пешбинӣ кунанд. Моделҳо ба монанди ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) ва ARCH/GARCH ба гирифтани тамоюлҳои хатӣ ва кластерсозии ноустувории маълумот дар силсилаи вақт тамаркуз мекунанд ( Моделҳои пешгӯии саҳҳомӣ дар асоси шабакаҳои нейрон: Барраси ). Ин моделҳо барои пешгӯӣ тавассути моделсозии пайдарпайии таърихии нархҳо дар асоси фарзияҳои статсионарӣ ва хатӣ заминаи асосиро фароҳам меоранд. Гарчанде ки муфид бошад ҳам, моделҳои анъанавӣ аксар вақт бо шаклҳои мураккаб ва ғайрихаттии бозорҳои воқеӣ мубориза мебаранд, ки дар амал ба дақиқии маҳдуди пешгӯӣ оварда мерасонанд ( Моделҳои пешгӯии саҳҳомӣ дар асоси шабакаҳои нейронӣ: Барраси ).

• Алгоритмҳои омӯзиши мошинҳо: омӯхтани намунаҳо мустақиман аз додаҳо берун меоянд . алгоритмҳо ба монанди мошинҳои вектории дастгирӣ (SVM) , ҷангалҳои тасодуфӣ ва баланд бардоштани градиент истифода шудаанд. Онҳо метавонанд доираи васеи хусусиятҳои вурудиро дар бар гиранд - аз нишондиҳандаҳои техникӣ (масалан, миёнаи ҳаракаткунанда, ҳаҷми савдо) то нишондиҳандаҳои асосӣ (масалан, даромадҳо, маълумоти макроиқтисодӣ) - ва дар байни онҳо робитаҳои ғайрихаттӣ пайдо кунанд. Масалан, як модели тасодуфии ҷангал ё градиенти афзоишёбанда метавонад ҳамзамон даҳҳо омилҳоро ба назар гирифта, таъсироти мутақобилаеро, ки модели оддии хаттӣ аз даст дода метавонад, сабт кунад. Ин моделҳои ML қобилияти ба таври хоксорона беҳтар кардани дақиқии пешгӯиро тавассути ошкор кардани сигналҳои мураккаб дар маълумот нишон доданд ( Истифодаи омӯзиши мошинсозӣ барои пешгӯии бозори саҳҳомӣ... | FMP ). Аммо, онҳо танзими бодиққат ва маълумоти фаровонро талаб мекунанд, то аз ҳад зиёд фишурда шаванд (садои омӯзиш, на сигнал).

• Омӯзиши амиқ (шабакаҳои нейрон): Шабакаҳои амиқи нейрон , ки аз сохтори майнаи инсон илҳом гирифта шудаанд, дар солҳои охир барои пешгӯии бозори саҳомӣ маъмул гаштанд. Дар байни инҳо, Шабакаҳои нейронҳои такрорӣ (RNNs) ва шабакаҳои варианти хотираи кӯтоҳмуддати дароз (LSTM) барои маълумоти пайдарпай ба монанди силсилаи вақти саҳмияҳо тарҳрезӣ шудаанд. LSTMҳо метавонанд хотираи маълумоти гузаштаро нигоҳ доранд ва вобастагии муваққатиро ба даст оранд, ки онҳоро барои моделсозии тамоюлҳо, давраҳо ё дигар шаклҳои вобаста ба вақт дар додаҳои бозор мувофиқ созанд. Тадқиқот нишон медиҳад, ки LSTMs ва дигар моделҳои омӯзиши амиқ метавонанд муносибатҳои мураккаб ва ғайрихаттиро дар маълумоти молиявӣ, ки моделҳои соддатар аз даст медиҳанд, ба даст оранд. Дигар равишҳои омӯзиши амиқ иборатанд аз Шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ (CNNs) (баъзан дар нишондиҳандаи техникӣ "тасвирҳо" ё пайдарпаии рамзгузорӣ истифода мешаванд), Трансформаторҳо (ки барои барраси кардани аҳамияти қадамҳои гуногуни вақт ё манбаъҳои маълумот механизмҳои таваҷҷӯҳро истифода мебаранд) ва ҳатто Шабакаҳои Neural Graph (GNNs) (барои моделсозии муносибатҳои байни саҳмияҳо дар графики бозор). Ин шабакаҳои нейронҳои пешрафта метавонанд на танҳо маълумоти нархҳо, балки манбаъҳои алтернативии маълумотро, аз қабили матни ахбор, эҳсоси васоити ахбори иҷтимоӣ ва ғайра, омӯхтани хусусиятҳои абстрактӣ, ки метавонанд пешгӯии ҳаракатҳои бозор бошанд ( Истифодаи омӯзиши мошинсозӣ барои пешгӯии бозори саҳҳомӣ... | FMP ). Муваффақияти омӯзиши амиқ бо хароҷот меояд: онҳо ба маълумот гуруснаанд, аз ҷиҳати ҳисоббарорӣ пуршиддат мебошанд ва аксар вақт ҳамчун "қуттиҳои сиёҳ" бо тафсири камтар кор мекунанд.

• Омӯзиши тақвият: Сарҳади дигар дар пешгӯии саҳҳомии AI омӯзиши тақвият (RL) , ки ҳадаф на танҳо пешгӯии нархҳо, балки омӯхтани стратегияи оптималии савдо мебошад. Дар чаҳорчӯбаи RL, агент (модели AI) бо муҳит (бозор) тавассути андешидани амалҳо (харидан, фурӯш, нигоҳ доштан) ва гирифтани мукофотҳо (фоида ё зиён) ҳамкорӣ мекунад. Бо гузашти вақт, агент сиёсатеро меомӯзад, ки мукофоти ҷамъшударо ба ҳадди аксар мерасонад. Омӯзиши Deep Reinforcement (DRL) шабакаҳои нейронро бо омӯзиши мустаҳкам барои идора кардани фазои бузурги бозорҳо муттаҳид мекунад. Ҷолибияти RL дар соҳаи молия қобилияти он дар баррасии пайдарпайии қарорҳо ва оптимизатсияи мустақими бозгашти сармоягузорӣ аст, на пешгӯии нархҳо дар алоҳидагӣ. Масалан, агенти RL метавонад фаҳмад, ки кай ба мавқеъҳо дар асоси сигналҳои нархҳо дохил шудан ё баромадан лозим аст ва ҳатто бо тағирёбии шароити бозор мутобиқ мешавад. Қобили зикр аст, ки RL барои омӯзонидани моделҳои AI, ки дар рақобатҳои савдои миқдорӣ ва дар баъзе системаҳои тиҷорати хусусӣ рақобат мекунанд, истифода шудааст. Бо вуҷуди ин, усулҳои RL инчунин бо мушкилоти ҷиддӣ рӯ ба рӯ мешаванд: онҳо омӯзиши васеъро талаб мекунанд (тақлид кардани солҳои тиҷорат), метавонанд аз ноустуворӣ ё рафтори дивергентӣ азоб кашанд, агар бодиққат танзим карда нашаванд ва иҷрои онҳо ба муҳити тахминии бозор ҳассос аст. арзиши баланди ҳисоббарорӣ ва мушкилоти устуворӣ дар татбиқи омӯзиши тақвият дар бозорҳои мураккаби саҳҳомӣ қайд карданд Сарфи назар аз ин мушкилот, RL як равиши умедбахшро муаррифӣ мекунад, хусусан вақте ки бо усулҳои дигар якҷоя карда мешавад (масалан, бо истифода аз моделҳои пешгӯии нархҳо ва инчунин стратегияи тақсимот дар асоси RL) барои ташаккул додани системаи гибридии қабули қарор ( Пешгӯии бозори саҳҳомӣ бо истифода аз омӯзиши амиқ ).

Сарчашмаҳои маълумот ва раванди таълим

Новобаста аз намуди модел, маълумот асоси пешгӯии бозори саҳомии AI мебошад. Моделҳо одатан дар бораи маълумотҳои таърихии бозор ва дигар маҷмӯаҳои додаҳои марбут барои ошкор кардани намунаҳо омӯзонида мешаванд. Сарчашмаҳо ва хусусиятҳои умумии маълумот инҳоро дар бар мегиранд:

• Нархҳои таърихӣ ва нишондиҳандаҳои техникӣ: Қариб ҳама моделҳо нархҳои гузаштаи саҳмияҳо (кушода, баланд, паст, пӯшида) ва ҳаҷми савдоро истифода мебаранд. Аз инҳо, таҳлилгарон аксар вақт нишондиҳандаҳои техникӣ (миёнаҳои ҳаракаткунанда, индекси қувваи нисбӣ, MACD ва ғайра) ҳамчун саҳм мегиранд. Ин нишондиҳандаҳо метавонанд ба нишон додани тамоюлҳо ё импулсҳое, ки модел метавонад истифода барад, кӯмак расонад. Масалан, модел метавонад барои пешгӯии ҳаракати нархи рӯзи оянда дар 10 рӯзи охирини нархҳо ва ҳаҷм, инчунин нишондиҳандаҳо, ба монанди ченакҳои миёнаи ҳаракати 10-рӯза ё ноустувориро истифода барад.

• Индексҳои бозор ва маълумоти иқтисодӣ: Бисёр моделҳо маълумоти васеътари бозорро дар бар мегиранд, аз қабили сатҳҳои индекс, меъёрҳои фоизӣ, таваррум, афзоиши ММД ё дигар нишондиҳандаҳои иқтисодӣ. Ин хусусиятҳои макрос контекстро таъмин мекунанд (масалан, эҳсоси умумии бозор ё саломатии иқтисодӣ), ки метавонанд ба нишондиҳандаҳои инфиродӣ таъсир расонанд.

• Маълумоти ахбор ва эҳсосот: Шумораи афзояндаи системаҳои AI маълумоти сохторнашударо, аз қабили мақолаҳои ахбор, каналҳои васоити ахбори иҷтимоӣ (Twitter, Stocktwits) ва ҳисоботи молиявиро мегиранд. Усулҳои коркарди забони табиӣ (NLP), аз ҷумла моделҳои пешрафта ба монанди BERT, барои муайян кардани ҳисси бозор ё ошкор кардани рӯйдодҳои дахлдор истифода мешаванд. Масалан, агар эҳсоси ахбор ногаҳон барои ширкат ё бахш якбора манфӣ шавад, модели AI метавонад коҳиши нархи саҳмияҳои марбутаро пешгӯӣ кунад. Бо коркарди хабарҳои воқеӣ ва эҳсосоти васоити ахбори иҷтимоӣ , AI метавонад нисбат ба тоҷирони инсонӣ ба маълумоти нав зудтар вокуниш нишон диҳад.

• Маълумоти алтернативӣ: Баъзе фондҳои мураккаби чархуште ва муҳаққиқони AI сарчашмаҳои алтернативии маълумотро истифода мебаранд - тасвирҳои моҳвораӣ (барои трафики мағоза ё фаъолияти саноатӣ), маълумоти муомилоти корти кредитӣ, тамоюлҳои ҷустуҷӯи веб ва ғайра - барои ба даст овардани фаҳмиши пешгӯӣ. Ин маҷмӯаҳои додаҳои ғайрианъанавӣ баъзан метавонанд ҳамчун нишондиҳандаҳои пешбар барои иҷрои саҳҳомӣ хидмат кунанд, гарчанде ки онҳо инчунин дар омӯзиши модел мураккабиро ба вуҷуд меоранд.

Омӯзиши модели AI барои пешгӯии саҳҳомӣ ба он додани ин маълумоти таърихӣ ва танзими параметрҳои модел барои кам кардани хатогии пешгӯиро дар бар мегирад. маҷмӯи омӯзишӣ (масалан, таърихи кӯҳна барои омӯхтани намунаҳо) ва маҷмӯи санҷиш/тасдиқ (маълумоти навтарин барои арзёбии фаъолият дар шароити ноаён) тақсим карда мешавад Бо дарназардошти хусусияти пайдарпайии маълумоти бозор, барои пешгирӣ кардани "нигоҳ кардан ба оянда" ғамхорӣ карда мешавад - масалан, моделҳо аз рӯи маълумот аз давраҳои пас аз давраи омӯзиш арзёбӣ карда мешаванд, то ки онҳо дар савдои воқеӣ чӣ гуна кор кунанд. тасдиқи салоҳиятдор, ки барои силсилаи вақтҳо мутобиқ карда шудаанд (ба монанди тасдиқи пешравӣ) барои таъмин кардани умумӣ будани модел истифода мешаванд ва на танҳо ба як давраи мушаххас мувофиқат мекунанд.

Ғайр аз он, таҷрибаомӯзон бояд масъалаҳои сифати маълумот ва коркарди пешакиро ҳал кунанд. Маълумоти гумшуда, нишондиҳандаҳои ногаҳонӣ (масалан, афзоиши ногаҳонӣ аз сабаби тақсими саҳмияҳо ё рӯйдодҳои якдафъаина) ва тағирёбии режим дар бозорҳо ҳама метавонанд ба омӯзиши модел таъсир расонанд. Ба маълумоти воридотӣ усулҳои ба монанди нормализатсия, барҳамдиҳӣ ё барҳамдиҳии мавсимӣ метавонанд татбиқ карда шаванд. Баъзе равишҳои пешрафта силсилаи нархҳоро ба ҷузъҳо (тамоюлҳо, давраҳо, садо) тақсим мекунанд ва онҳоро алоҳида модел мекунанд (чунон ки дар тадқиқоти омезиши таҷзияи ҳолати вариантӣ бо шабакаҳои нейронӣ дида мешавад ( Пешгӯии бозори саҳҳомӣ бо истифода аз омӯзиши амиқ )).

Моделҳои гуногун талаботҳои гуногуни омӯзиш доранд: моделҳои омӯзиши амиқ метавонанд ба садҳо ҳазор нуқтаи додаҳо ниёз дошта бошанд ва аз суръатбахшии GPU баҳра баранд, дар ҳоле ки моделҳои соддатар ба монанди регрессияи логистикӣ метавонанд аз маҷмӯаҳои нисбатан хурдтар омӯхта шаванд. Моделҳои омӯзиши тақвиятдиҳанда барои ҳамкорӣ бо симулятор ё муҳити атроф талаб мекунанд; баъзан маълумоти таърихӣ ба агенти RL такрор карда мешавад ё симуляторҳои бозор барои тавлиди таҷриба истифода мешаванд.

Ниҳоят, вақте ки омӯзонида шуданд, ин моделҳо вазифаи пешгӯишаванда медиҳанд - масалан, натиҷае, ки метавонад нархи пешбинишуда барои фардо бошад, эҳтимолияти боло рафтани саҳмияҳо ё амали тавсияшаванда (харидан/фурӯш). Пас аз он, ин пешгӯиҳо одатан ба стратегияи тиҷоратӣ (бо андозагирии мавқеъ, қоидаҳои идоракунии хавфҳо ва ғайра) пеш аз он ки пули ҳақиқӣ зери хатар гузошта шаванд, ворид карда мешаванд.

Маҳдудиятҳо ва мушкилот

Гарчанде ки моделҳои AI бениҳоят мураккаб шудаанд, пешгӯии бозори саҳҳомӣ вазифаи хеле душвор боқӣ мемонад . Инҳо маҳдудиятҳо ва монеаҳои калидӣ мебошанд, ки АИ-ро аз фолбини кафолатнок дар бозорҳо бозмедоранд:

• Самаранокии бозор ва тасодуфӣ: Тавре ки қаблан зикр гардид, Гипотезаи Бозори Босамар баҳс мекунад, ки нархҳо аллакай маълумоти маълумро инъикос мекунанд, аз ин рӯ ҳар як иттилооти нав боиси ислоҳи фаврӣ мегардад. Аз нуқтаи назари амалӣ, ин маънои онро дорад, ки тағйироти нархҳо асосан аз ҷониби ғайричашмдошт ё тағирёбии тасодуфӣ ба амал меоянд. Воқеан, даҳсолаҳои тадқиқот муайян карданд, ки ҳаракатҳои кӯтоҳмуддати нархи саҳмияҳо ба як қадами тасодуфӣ монанданд ( Моделҳои пешгӯии саҳмияҳо дар асоси шабакаҳои нейрон: Барраси ) – нархи дирӯз ба фардо чандон таъсир намерасонад, ба истиснои он ки имкони пешгӯии он. Агар нархҳои саҳмияҳо аслан тасодуфӣ ё “самаранок” бошанд, ҳеҷ як алгоритм наметавонад онҳоро бо дақиқии баланд пешгӯӣ кунад. Тавре ки як таҳқиқоти тадқиқотӣ ба таври мухтасар гуфта шудааст, "гипотезаи тасодуфӣ ва гипотезаи самараноки бозор аслан изҳор мекунад, ки ба таври мунтазам ва боэътимод пешгӯии нархҳои саҳмияҳои оянда ғайриимкон аст" ( Пешгӯии бозгашти нисбӣ барои саҳмияҳои S&P 500 бо истифода аз омӯзиши мошинҳо | Инноватсияҳои молиявӣ | Матни пурра ). Ин маънои онро надорад, ки пешгӯиҳои AI ҳамеша бефоидаанд, аммо он як маҳдудияти асосиро таъкид мекунад: қисми зиёди ҳаракати бозор метавонад садое бошад, ки ҳатто модели беҳтарин пешгӯӣ карда наметавонад.

• Садо ва омилҳои берунии пешгӯинашаванда: Ба нархи саҳмияҳо омилҳои зиёде таъсир мерасонанд, ки аксари онҳо экзогенӣ ва пешгӯинашавандаанд. Ҳодисаҳои геополитикӣ (ҷангҳо, интихоботҳо, тағиротҳои танзимкунанда), офатҳои табиӣ, пандемия, ҷанҷолҳои ногаҳонии корпоративӣ ё ҳатто овозаҳои вирусии васоити ахбори иҷтимоӣ метавонанд ҳама бозорҳоро ба таври ғайричашмдошт ҳаракат кунанд. Инҳо ҳодисаҳое мебошанд, ки модел барои онҳо маълумоти қаблии омӯзишӣ дошта наметавонад (зеро онҳо бесобиқаанд) ё ҳамчун зарбаҳои нодир рух медиҳанд. Масалан, ягон модели AI, ки дар бораи маълумотҳои таърихии солҳои 2010-2019 омӯзонида шудааст, махсусан суқути COVID-19-ро дар аввали соли 2020 ё бозгашти босуръати онро пешбинӣ карда натавонист. Моделҳои молиявии AI ҳангоми тағир додани режимҳо ё вақте ки як ҳодисаи алоҳида нархҳоро ба вуҷуд меорад, мубориза мебаранд. Тавре ки як манбаъ қайд мекунад, омилҳо ба монанди рӯйдодҳои геополитикӣ ё интишори маълумоти ногаҳонии иқтисодӣ метавонанд пешгӯиро қариб ба таври фаврӣ кӯҳна кунанд ( Истифодаи омӯзиши мошинсозӣ барои пешгӯии бозори саҳҳомӣ... | FMP ) ( Истифодаи омӯзиши мошинсозӣ барои пешгӯии бозори саҳомӣ... | FMP ). Ба ибораи дигар, хабарҳои ғайричашмдошт ҳамеша метавонанд пешгӯиҳои алгоритмиро бекор кунанд ва сатҳи номуайяниро, ки коҳишнопазир аст, ворид кунанд.

• Аз ҳад зиёд мувофиқсозӣ ва умумӣсозӣ: аз ҳад зиёд мувофиқат кардан майл доранд - ин маънои онро дорад, ки онҳо "садо" ё нофаҳмиҳо дар маълумоти омӯзишро хеле хуб омӯхта метавонанд, на намунаҳои асосии умумӣ. Модели аз ҳад зиёд муҷаҳҳазшуда метавонад дар бораи маълумоти таърихӣ ба таври аъло кор кунад (ҳатто баргардонидани таъсирбахши пас аз санҷиш ё дақиқии баланди намуна нишон медиҳад), аммо пас аз он дар маълумоти нав ноком мешавад. Ин як доми маъмул дар молияи миқдорӣ аст. Масалан, як шабакаи мураккаби нейрон метавонад коррелятсияҳои бардурӯғеро, ки дар гузашта тасодуфан баргузор мешуданд, ба даст орад (ба монанди маҷмӯи муайяни кроссоверҳои индикатор, ки пеш аз митингҳо дар 5 соли охир рух дода буданд), аммо ин муносибатҳо метавонанд дар оянда идома наёбанд. Намунаи амалӣ: метавон моделеро тарҳрезӣ кард, ки пешгӯӣ мекунад, ки ғолибони саҳмияҳои соли гузашта ҳамеша боло хоҳанд рафт - он метавонад ба як давраи муайян мувофиқат кунад, аммо агар режими бозор тағир ёбад, ин намуна вайрон мешавад. Аз ҳад зиёд мувофиқат кардан ба иҷрои ночизи берун аз намуна оварда мерасонад , ки маънои пешгӯиҳои модел дар савдои зинда, сарфи назар аз он ки дар рушди олӣ ба назар мерасад, аз тасодуфӣ беҳтар нест. Пешгирӣ аз изофанависӣ усулҳоеро ба монанди танзим, нигоҳ доштани мураккабии модел ва истифодаи тасдиқи мустаҳкам талаб мекунад. Аммо, хеле мураккабие, ки ба моделҳои AI қудрат медиҳад, онҳоро низ ба ин масъала осебпазир мекунад.

• Сифат ва дастрасии маълумот: Мақоли "ахлот дар дохил, партов берун" ба AI дар пешгӯии саҳҳомӣ сахт тааллуқ дорад. Сифат, миқдор ва мувофиқати маълумот ба кори модел таъсир мерасонад. Агар маълумоти таърихӣ нокифоя бошад (масалан, кӯшиши омӯзиши як шабакаи амиқ дар чанд соли нархҳои саҳҳомӣ) ё нонамоёнӣ (масалан, бо истифода аз маълумот аз давраи хеле баланд барои пешгӯии сенарияи паст), модел хуб умумӣ нахоҳад шуд. Маълумот инчунин метавонад ғаразнок ё бояд наҷот ёбад (масалан, индексатсияҳои саҳҳомӣ бо мурури замон табиист, ки ширкатҳои пастсифатро коҳиш медиҳанд, аз ин рӯ маълумоти шохиси таърихӣ метавонанд ба боло ғаразнок бошанд). Тозакунӣ ва коркарди маълумот кори ғайриоддӣ аст. Илова бар ин, алтернативии маълумот метавонанд гарон ё душвор бошанд, ки метавонанд ба бозигарони институтсионалӣ бартарӣ дода, сармоягузорони чаканаро бо маълумоти камтар фарогир гузоранд. Масъалаи басомад : моделҳои савдои басомади баланд ба маълумоти ҳаррӯза ниёз доранд, ки ҳаҷмашон калон аст ва ба инфрасохтори махсус ниёз дорад, дар ҳоле ки моделҳои басомади пасттар метавонанд маълумоти ҳаррӯза ё ҳафтаинаро истифода баранд. Таъмини сари вақт мувофиқ кардани маълумот (масалан, ахбор бо маълумоти мувофиқи нарх) ва бидуни ғарази пешакӣ як мушкили доимист.

• Шаффофият ва тафсирпазирии модел: Бисёре аз моделҳои AI, бахусус моделҳои амиқ, ҳамчун қуттиҳои сиёҳ . Онҳо метавонанд як пешгӯӣ ё сигнали савдоро бе сабаби ба осонӣ фаҳмондашуда барканор кунанд. Ин набудани шаффофият метавонад барои сармоягузорон, махсусан барои сармоягузорони институтсионалӣ, ки бояд қарорҳои худро ба ҷонибҳои манфиатдор асоснок кунанд ё ба муқаррарот риоя кунанд, мушкил гардад. Агар модели AI пешгӯӣ кунад, ки саҳмияҳо коҳиш меёбанд ва фурӯшро тавсия медиҳанд, менеҷери портфел метавонад дудила кунад, агар онҳо асосро нафаҳманд. Шаффофияти қарорҳои AI метавонад новобаста аз дурустии модел эътимод ва қабулро коҳиш диҳад. Ин мушкилот ба таҳқиқот дар бораи AI-и фаҳмошаванда барои молия мусоидат мекунад, аммо дуруст аст, ки аксар вақт байни мураккабӣ/дақиқӣ ва тафсирпазирии модел ихтилоф вуҷуд дорад.

• Бозорҳои мутобиқшавӣ ва рақобат: Бояд қайд кард, ки бозорҳои молиявӣ мутобиқшавӣ . Пас аз он ки намунаи пешгӯӣ кашф карда мешавад (бо AI ё ягон усул) ва аз ҷониби бисёре аз тоҷирон истифода мешавад, он метавонад корро қатъ кунад. Масалан, агар модели AI муайян кунад, ки сигнали муайян аксар вақт пеш аз болоравии саҳмияҳост, тоҷирон барвақттар аз рӯи ин сигнал амал мекунанд ва аз ин рӯ, имконро аз байн мебаранд. Аслан, бозорҳо метавонанд барои беэътибор кардани стратегияҳои маълум таҳаввул кунанд . Имрӯз, бисёр ширкатҳо ва фондҳои савдо AI ва ML-ро истифода мебаранд. Ин рақобат маънои онро дорад, ки ҳама гуна канор аксар вақт хурд ва кӯтоҳмуддат аст. Натиҷа ин аст, ки моделҳои AI метавонад ба бозомӯзӣ ва навсозии доимӣ ниёз дошта бошанд, то бо тағирёбии динамикаи бозор мувофиқ бошанд. Дар бозорҳои хеле моеъ ва баркамол (ба монанди саҳмияҳои калонҳаҷми ИМА), бозигарони сершумори мураккаб барои ҳамон сигналҳо шикор мекунанд, ки нигоҳ доштани бартариятро хеле душвор мегардонад. Баръакс, дар бозорҳои камсамар ё дороиҳои чароғдонӣ, AI метавонад бесамарии муваққатиро пайдо кунад - аммо вақте ки ин бозорҳо навсозӣ мешаванд, фарқият метавонад пӯшида шавад. Ин табиати динамикии бозорҳо як мушкилоти асосӣ аст: "қоидаҳои бозӣ" доимӣ нестанд, аз ин рӯ моделе, ки соли гузашта кор мекард, шояд соли оянда бояд аз нав истифода шавад.

• Маҳдудиятҳои воқеии ҷаҳон: Ҳатто агар модели AI метавонад нархҳоро бо дақиқии муносиб пешгӯӣ кунад, табдил додани пешгӯиҳо ба фоида як мушкили дигар аст. Савдо хароҷоти муомилотро ба мисли комиссияҳо, лағжиш ва андозҳо ба бор меорад. Модели метавонад бисёр ҳаракатҳои хурди нархҳоро дуруст пешгӯӣ кунад, аммо фоидаҳо метавонанд тавассути пардохтҳо ва таъсири бозорҳои савдо нобуд карда шаванд. Идоракунии хатарҳо низ муҳим аст - ҳеҷ гуна пешгӯӣ 100% итминон нест, аз ин рӯ ҳар як стратегияи ба AI асосёфта бояд талафоти эҳтимолиро ҳисоб кунад (тавассути фармоишҳои қатъи талафот, диверсификатсияи портфел ва ғайра). Муассисаҳо аксар вақт пешгӯиҳои AI-ро ба як чаҳорчӯбаи васеътари хатар муттаҳид мекунанд, то боварӣ ҳосил кунанд, ки AI хоҷагиро ба пешгӯии нодурусте, ки метавонад нодуруст бошад, шартгузорӣ намекунад. Ин мулоҳизаҳои амалӣ маънои онро доранд, ки канори назариявии AI бояд муҳим бошад, то пас аз фриксияҳои воқеӣ муфид бошад.

Хулоса, AI дорои қобилиятҳои бузург аст, аммо ин маҳдудиятҳо кафолат медиҳанд, ки бозори саҳҳомӣ як системаи қисман пешбинишаванда ва қисман пешгӯинашаванда боқӣ мемонад . Моделҳои AI метавонанд тавассути таҳлили маълумот самараноктар ва эҳтимолан ошкор кардани сигналҳои пешгӯии нозук эҳтимолиятро ба фоидаи сармоягузор коҳиш диҳанд. Аммо, омезиши нархгузории муассир, маълумоти пурғавғо, рӯйдодҳои ғайричашмдошт ва маҳдудиятҳои амалӣ маънои онро дорад, ки ҳатто беҳтарин AI баъзан хато хоҳад буд - аксар вақт ғайричашмдошт.

Иҷрои моделҳои AI: Далелҳо чӣ мегӯянд?

Бо дарназардошти ҳам пешрафтҳо ва ҳам мушкилоти баррасишуда, мо аз тадқиқот ва кӯшишҳои воқеии истифодаи AI дар пешгӯии саҳҳомӣ чӣ омӯхтаем? Натиҷаҳо то ҳол омехтаанд, ки ҳам муваффақиятҳои умедбахш ва нокомиҳои ҳаяҷоноварро :

• Ҳолатҳои эҳтимолияти бартарии AI: Якчанд тадқиқотҳо нишон доданд, ки моделҳои AI дар шароити муайян метавонанд тахминҳои тасодуфиро мағлуб кунанд. Масалан, тадқиқоти соли 2024 як шабакаи нейронии LSTM-ро барои пешгӯии тамоюли дар бозори саҳҳомии Ветнам истифода бурд ва дақиқии баланди пешгӯиро гузориш дод - тақрибан 93% дар маълумоти санҷиш ( Истифодаи алгоритмҳои омӯзиши мошин барои пешгӯии тамоюли нархи саҳҳом дар бозори саҳҳомӣ - Мисоли Ветнам | Илмҳои гуманитарӣ ва иҷтимоӣ ). Ин аз он шаҳодат медиҳад, ки дар он бозор (иқтисоди рушдёбанда) модел қодир буд, ки намунаҳои пайвастаро ба даст орад, эҳтимол аз он ки бозор бесамарӣ ё тамоюлҳои қавии техникӣ дошт, ки LSTM омӯхтааст. Таҳқиқоти дигар дар соли 2024 доираи васеътарро гирифт: муҳаққиқон кӯшиш карданд, ки даромади кӯтоҳмуддати ҳама саҳмияҳои S&P 500 (бозори хеле самараноктар) бо истифода аз моделҳои ML пешгӯӣ кунанд. Онҳо онро ҳамчун як мушкилоти таснифот муайян карданд - пешгӯӣ карданд, ки оё саҳмияҳо дар тӯли 10 рӯзи оянда аз индекс 2% бартарӣ доранд - бо истифода аз алгоритмҳо ба монанди Random Forests, SVM ва LSTM. Натижа: модели LSTM ҳам аз дигар моделҳои ML ва ҳам заминаи тасодуфӣ бартарӣ дошт ва натиҷаҳо аз ҷиҳати оморӣ ба қадри кофӣ муҳим буданд, ки нишон медиҳанд, ки он на танҳо бахт буд ( Пешгӯии бозгашти нисбӣ барои саҳмияҳои S&P 500 бо истифода аз омӯзиши мошин | Инноватсияи молиявӣ | Матни пурра ). Муаллифон ҳатто ба хулосае омаданд, ки дар ин танзимоти мушаххас, эҳтимолияти гипотезаи тасодуфии роҳ рафтан "ночиз ночиз" буд, ки нишон медиҳад, ки моделҳои ML-и онҳо сигналҳои воқеии пешгӯиро пайдо кардаанд. Ин мисолҳо нишон медиҳанд, ки AI воқеан метавонад намунаҳоеро муайян кунад, ки дар пешгӯии ҳаракати саҳмияҳо бартарӣ медиҳанд (ҳатто агар хоксор бошад), хусусан ҳангоми санҷидашуда дар маҷмӯи бузурги додаҳо.

• Ҳолатҳои назарраси истифода дар саноат: Ғайр аз таҳқиқоти илмӣ, гузоришҳо дар бораи фондҳои чархуште ва муассисаҳои молиявӣ дар амалиёти тиҷоратии худ бомуваффақияти AI-ро истифода мебаранд. Баъзе ширкатҳои савдои басомади баланд AI-ро барои шинохтан ва вокуниш ба намунаҳои микро-сохтори бозор дар як сония истифода мебаранд. тақсимоти портфел ва пешгӯии хавф доранд , ки ҳарчанд на ҳамеша дар бораи пешгӯии нархи як саҳмия, пешгӯии ҷанбаҳои бозорро дар бар мегиранд (ба монанди ноустуворӣ ё таносуб). Инчунин маблағҳое мавҷуданд, ки ба AI асосёфта (аксар вақт "фондҳои миқдорӣ" номида мешаванд), ки омӯзиши мошинро барои қабули қарорҳои тиҷоратӣ истифода мебаранд - баъзеҳо дар тӯли давраҳои муайян аз бозор бартарӣ доранд, гарчанде ки онро ба таври қатъӣ ба AI мансуб кардан душвор аст, зеро онҳо аксар вақт омезиши зеҳни инсон ва мошинро истифода мебаранд. Як барномаи мушаххас истифодаи таҳлили эҳсосоти AI мебошад: масалан, скан кардани ахбор ва Twitter барои пешгӯӣ кардани чӣ гуна нархҳои саҳмияҳо дар посух. Чунин моделҳо шояд 100% дақиқ набошанд, аммо онҳо метавонанд ба тоҷирон дар нархгузорӣ дар ахбор каме оғоз кунанд. Бояд қайд кард, ки ширкатҳо маъмулан тафсилоти стратегияҳои муваффақи AI-ро ҳамчун моликияти зеҳнӣ аз наздик нигоҳ медоранд, аз ин рӯ далелҳо дар домени ҷамъиятӣ ақибмонӣ ё латифа мебошанд.

• Ҳодисаҳои нокомӣ ва нокомиҳо: Барои ҳар як таърихи муваффақият афсонаҳои огоҳкунанда мавҷуданд. Бисёре аз таҳқиқоти академӣ, ки дар як бозор ё мӯҳлат дақиқии баландро изҳор карда буданд, натавонистанд умумӣ кунанд. Таҷрибаи назаррас кӯшиш кард, ки тадқиқоти бомуваффақияти пешгӯии бозори саҳомии Ҳиндустонро (ки бо истифодаи ML оид ба нишондиҳандаҳои техникӣ дақиқии баланд дошт) дар саҳмияҳои ИМА такрор кунад. Репликатсия қудрати назарраси пешгӯиро дарёфт накард - дар асл, стратегияи соддалавҳонае, ки ҳамеша пешгӯии саҳмияҳо рӯзи дигар боло меравад, аз моделҳои мураккаби ML дақиқтар буд. Муаллифон ба хулосае омаданд, ки натиҷаҳои онҳо "назарияи рафтори тасодуфиро дастгирӣ мекунанд" , яъне ҳаракати саҳҳомӣ аслан пешгӯинашаванда буд ва моделҳои ML кӯмак накарданд. Ин таъкид мекунад, ки натиҷаҳо метавонанд вобаста ба бозор ва давра ба таври назаррас фарқ кунанд. Ба ҳамин монанд, мусобиқаҳои сершумори Kaggle ва озмунҳои тадқиқотии миқдорӣ нишон доданд, ки гарчанде ки моделҳо аксар вақт ба маълумоти гузашта мувофиқат карда метавонанд, иҷрои онҳо дар савдои зинда аксар вақт ба 50% дақиқӣ (барои пешгӯии самт) пас аз дучор шудан бо шароити нав коҳиш меёбад. Ҳолатҳое ба монанди обшавии фонди миқдории соли 2007 ва мушкилоте, ки маблағҳои аз ҷониби AI асосёфта ҳангоми зарбаи пандемияи соли 2020 дучор омада буданд, нишон медиҳанд, ки моделҳои AI ҳангоми тағир додани режими бозор метавонанд ногаҳон суст шаванд. Ғарази наҷотбахшӣ низ омили даркҳост - мо дар бораи муваффақиятҳои AI назар ба нокомиҳо бештар мешунавем, аммо дар паси парда бисёр моделҳо ва маблағҳо оромона ноком мешаванд ва баста мешаванд, зеро стратегияҳои онҳо кор намекунад.

• Тафовут дар байни бозорҳо: Мушоҳидаи ҷолиб аз таҳқиқот ин аст, ки самаранокии AI метавонад аз камолот ва самаранокии . Дар бозорҳои нисбатан камсамар ё дар ҳоли рушд, метавонанд намунаҳои бештар истифодашаванда (бо сабаби фарогирии камтари таҳлилгарон, маҳдудиятҳои пардохтпазирӣ ё ғаразҳои рафтор) вуҷуд дошта бошанд, ки ба моделҳои AI имкон медиҳанд, ки дақиқии баландтар ба даст оранд. Тадқиқоти бозори LSTM дар Ветнам бо дақиқии 93% метавонад мисоли ин бошад. Баръакси ин, дар бозорҳои хеле самаранок ба монанди ИМА, ин намунаҳо метавонанд ба зудӣ аз байн бурда шаванд. Натиҷаҳои омехта байни парвандаи Ветнам ва таҳқиқоти такрории ИМА ба ин ихтилофот ишора мекунанд. Дар саросари ҷаҳон, ин маънои онро дорад, ки AI метавонад дар айни замон дар бозорҳои муайян ё синфҳои дороиҳо иҷрои беҳтари пешгӯиро ба даст орад (масалан, баъзеҳо AI-ро барои пешгӯии нархҳои мол ё тамоюлҳои cryptocurrency бо муваффақияти гуногун истифода кардаанд). Бо мурури замон, вақте ки ҳама бозорҳо ба самти самаранокии бештар ҳаракат мекунанд, равзанаи бурди пешгӯии осон танг мешавад.

• Дақиқӣ ва даромаднокӣ: дақиқии пешгӯӣ аз даромаднокии сармоягузорӣ низ муҳим аст . Модел метавонад танҳо, масалан, 60% дар пешгӯии ҳаракати ҳаррӯзаи боло ё поёни саҳмияҳо дуруст бошад, ки он хеле баланд садо намедиҳад - аммо агар ин пешгӯиҳо дар стратегияи тиҷорати оқилона истифода шаванд, онҳо метавонанд хеле фоидаовар бошанд. Баръакс, модел метавонад бо 90% дақиқӣ фахр кунад, аммо агар 10% хатогӣ бо ҳаракатҳои бузурги бозор (ва аз ин рӯ талафоти калон) мувофиқат кунад, он метавонад зиёновар бошад. Бисёре аз талошҳои пешгӯии саҳҳомии AI ба дақиқии самт ё кам кардани хатогӣ тамаркуз мекунанд, аммо сармоягузорон дар бораи баргардонидани бо таваккал танзимшуда ғамхорӣ мекунанд. Ҳамин тариқ, баҳодиҳӣ аксар вақт ченакҳоро ба монанди таносуби Шарп, коҳишҳо ва мувофиқати корҳоро дар бар мегирад, на танҳо суръати зарбаи хом. Баъзе моделҳои AI ба системаҳои савдои алгоритмӣ муттаҳид карда шудаанд, ки мавқеъҳоро ба таври худкор идора мекунанд ва таваккал мекунанд - иҷрои воқеии онҳо на аз омори пешгӯии мустақил дар даромади савдои зинда чен карда мешавад. ноустувории кӯтоҳмуддати бозорро пешгӯӣ мекунад, ки тоҷирон метавонанд барои интихоби нархҳо истифода баранд ва ғайра) дар маҷмӯаи молиявӣ ҷой пайдо карданд.

Дар маҷмӯъ, далелҳо нишон медиҳанд, ки AI метавонад намунаҳои муайяни бозорро бо дақиқии бештар аз эҳтимол дур пешгӯӣ кунад ва дар ин сурат метавонад бартарии тиҷорат фароҳам оварад. Аммо, ин канор аксар вақт хурд аст ва барои истифода бурдани он иҷрои мураккабро талаб мекунад. Вақте ки касе мепурсад, AI метавонад бозори саҳмияҳоро пешгӯӣ кунад? , ҷавоби дақиқтарин дар асоси далелҳои ҷорӣ ин аст: AI баъзан метавонад ҷанбаҳои бозори саҳмияҳоро дар шароити мушаххас пешгӯӣ кунад, аммо он наметавонад ин корро барои ҳама саҳмияҳо ҳамеша иҷро кунад . Муваффақиятҳо одатан қисман ва аз контекст вобастаанд.

Хулоса: Интизориҳои воқеӣ барои AI дар пешгӯии бозори саҳомӣ

AI ва омӯзиши мошинҳо бешубҳа ба абзори пурқувват дар молия табдил ёфтанд. Онҳо дар коркарди маҷмӯаҳои азими додаҳо, ошкор кардани робитаҳои пинҳонӣ ва ҳатто мутобиқ кардани стратегияҳо дар парвоз бартарӣ доранд. Дар ҷустуҷӯи пешгӯии бозори саҳҳомӣ, AI моддӣ, вале маҳдуд . Сармоягузорон ва муассисаҳо метавонанд воқеан интизор шаванд, ки AI дар қабули қарорҳо кӯмак кунад - масалан, тавассути тавлиди сигналҳои пешгӯӣ, оптимизатсияи портфелҳо ё идоракунии хавф - аммо на ҳамчун тӯби булӯр, ки фоидаро кафолат медиҳад.

AI чӣ
метавонад : AI метавонад раванди таҳлилиро дар сармоягузорӣ беҳтар кунад. Он метавонад дар тӯли чанд сония маълумотҳои бозорӣ, наворҳои хабарӣ ва ҳисоботҳои молиявиро аз байн барад, намунаҳои нозук ё аномалияҳоеро, ки инсон нодида гирифта метавонад ( Истифодаи омӯзиши мошинсозӣ барои пешгӯии бозори саҳҳомӣ... | FMP ). Он метавонад садҳо тағирёбандаҳоро (техникӣ, бунёдӣ, эҳсосот ва ғ.) ба пешгӯии муттаҳид муттаҳид созад. Дар савдои кӯтоҳмуддат, алгоритмҳои AI метавонанд бо дақиқии тасодуфӣ каме беҳтартар пешгӯӣ кунанд, ки як саҳмия аз дигараш бартарӣ дорад ё дар бозор афзоиши ноустувориро эҳсос мекунад. Ин кунҷҳои афзоянда, вақте ки дуруст истифода мешаванд, метавонанд ба фоидаи воқеии молиявӣ табдил ёбанд. AI инчунин метавонад дар идоракунии хавфҳо - муайян кардани огоҳиҳои барвақт дар бораи таназзул ё огоҳ кардани сармоягузорон дар бораи сатҳи эътимоди пешгӯӣ кӯмак кунад. Нақши дигари амалии AI дар автоматизатсияи стратегия : алгоритмҳо метавонанд савдоро бо суръат ва басомади баланд иҷро кунанд, ба рӯйдодҳои 24/7 вокуниш нишон диҳанд ва интизомро риоя кунанд (бе савдои эмотсионалӣ), ки метавонанд дар бозорҳои ноустувор муфид бошанд.

Чизе, ки AI
наметавонад анҷом диҳад (ҳанӯз): Сарфи назар аз сару садоҳо дар баъзе васоити ахбори омма, AI наметавонад бозори саҳҳомро ба маънои ҳамаҷониба ҳамеша пешгӯии бозор ё пешгӯии нуқтаҳои гардиши асосӣ пешгӯӣ кунад. Ба бозорҳо аз рафтори инсонӣ, рӯйдодҳои тасодуфӣ ва ҳалқаҳои бозгашти мураккаб, ки ба ҳама модели статикӣ муқобилат мекунанд, таъсир мерасонанд. AI номуайяниро бартараф намекунад; он танҳо ба эҳтимолиятҳо сарукор дорад. Як AI метавонад 70% эҳтимолияти фардо болоравии саҳмияҳоро нишон диҳад - ин маънои онро дорад, ки 30% эҳтимолияти он афзоиш нахоҳад ёфт. Аз даст додани савдо ва зангҳои бад ногузиранд. AI рӯйдодҳои воқеан навро пешгӯӣ карда наметавонад (аксар вақт “қувҳои сиёҳ” номида мешавад), ки берун аз доираи маълумоти таълимии он ҳастанд. Ғайр аз он, ҳама гуна модели пешгӯии муваффақ рақобатро даъват мекунад, ки метавонад бартарии онро вайрон кунад. Аслан, ҳеҷ гуна муодили AI ба як тӯби булӯр вуҷуд надорад , ки дурандеширо ба ояндаи бозор кафолат диҳад. Сармоягузорон бояд аз ҳар касе, ки ба таври дигар даъво мекунанд, эҳтиёт бошанд.

Дурнамои бетараф, реалистӣ:
Аз нуқтаи назари бетараф, AI беҳтар ҳамчун такмилдиҳӣ дида мешавад, на ивазкунандаи таҳлили анъанавӣ ва фаҳмиши инсон. Дар амал, бисёре аз сармоягузорони институтсионалӣ моделҳои AI-ро дар баробари пешниҳоди таҳлилгарони инсонӣ ва менеҷерони портфел истифода мебаранд. AI метавонад рақамҳо ва пешгӯиҳои натиҷаро вайрон кунад, аммо одамон ҳадафҳоро муқаррар мекунанд, натиҷаҳоро шарҳ медиҳанд ва стратегияҳоро барои контекст танзим мекунанд (масалан, бартарӣ додани модел дар вақти бӯҳрони ғайричашмдошт). Сармоягузорони чакана бо истифода аз абзорҳои AI ё ботҳои тиҷоратӣ бояд ҳушёр бошанд ва мантиқ ва маҳдудиятҳои асбобро дарк кунанд. Кӯрона риоя кардани тавсияи AI хатарнок аст - бояд онро ҳамчун як вуруд дар байни бисёриҳо истифода барад.

Ҳангоми муқаррар кардани интизориҳои воқеӣ метавон хулоса кард: AI метавонад бозори саҳмияро то дараҷае пешгӯӣ кунад, аммо на бо итминон ва на бе хато . Он метавонад эҳтимолияти занги дурустро афзоиш диҳад ё самаранокии таҳлили иттилоотро беҳтар созад, ки дар бозорҳои рақобатпазир метавонад фарқияти фоида ва зиён бошад. Бо вуҷуди ин, он наметавонад муваффақиятро кафолат диҳад ё ноустувории хос ва хатари бозорҳои саҳҳомро бартараф кунад. Тавре ки як нашрия қайд кард, ҳатто бо алгоритмҳои муассир, натиҷаҳо дар бозори саҳҳомӣ аз сабаби омилҳои берун аз маълумоти моделшуда ( Пешгӯии бозори саҳҳомӣ бо истифода аз омӯзиши амиқи таҳкими омӯзиш "моҳан пешгӯинашаванда" .

Роҳи пеш:
Ба пеш нигоҳ карда, нақши AI дар пешгӯии бозори саҳомӣ афзоиш хоҳад ёфт. Тадқиқоти давомдор баъзе маҳдудиятҳоро ҳал мекунад (масалан, таҳияи моделҳое, ки тағироти режимро ҳисоб мекунанд ё системаҳои гибридӣ, ки ҳам таҳлили ба маълумот асосёфта ва ҳам ба рӯйдодҳо асосёфтаро дар бар мегиранд). агентҳои омӯзишии тақвиятдиҳанда вуҷуд дорад , ки пайваста ба маълумоти нави бозор дар вақти воқеӣ мутобиқ мешаванд, ки эҳтимолан муҳитҳои тағирёбандаро нисбат ба моделҳои статикӣ беҳтар идора мекунанд. Ғайр аз он, омезиши AI бо усулҳои молияи рафтор ё таҳлили шабака метавонад моделҳои ғании динамикаи бозорро ба даст орад. Бо вуҷуди ин, ҳатто пешрафтатарин AI дар доираи эҳтимолият ва номуайянӣ кор хоҳад кард.

Хулоса, саволи "Оё AI метавонад бозори саҳмияҳоро пешгӯӣ кунад?" ҷавоби оддии ҳа ё не надорад. Ҷавоби дақиқтарин ин аст: AI метавонад дар пешгӯии бозори саҳҳомӣ кӯмак кунад, аммо он беасос нест. Он асбобҳои пурқувватеро пешниҳод мекунад, ки ҳангоми истифодаи оқилона метавонанд стратегияҳои пешгӯӣ ва савдоро такмил диҳанд, аммо он пешгӯинашавандаи асосии бозорҳоро бартараф намекунад. Сармоягузорон бояд AI-ро барои ҷиҳатҳои қавӣ - коркарди маълумот ва шинохти намуна - дар ҳоле ки аз заъфҳои он огоҳ бошанд, қабул кунанд. Дар ин кор, кас метавонад беҳтарини ҳарду ҷаҳонро истифода барад: доварии инсон ва зеҳни мошин, ки якҷоя кор мекунанд. Бозори саҳомӣ ҳеҷ гоҳ 100% пешгӯишаванда буда наметавонад, аммо бо интизориҳои воқеӣ ва истифодаи оқилонаи AI, иштирокчиёни бозор метавонанд барои қабули қарорҳои беҳтари огоҳона ва боинтизомии сармоягузорӣ дар манзараи доимо инкишофёбанда кӯшиш кунанд.

Варақаҳои сафед, ки шумо метавонед пас аз ин хондан мехоҳед:

🔗 Ҷойҳое, ки сунъии сунъиро иваз карда наметавонад - Ва кадом корҳоро AI иваз мекунад?
Кашф кунед, ки кадом касбҳо барои оянда пешбинӣ шудаанд ва кадоме аз онҳо бештар дар хатар ҳастанд, зеро AI шуғли ҷаҳониро тағир медиҳад.

🔗 Бе дахолати инсон ба чӣ гуна сунъии тавлидшуда такя кардан мумкин аст?
Сарҳадҳои кунунӣ ва қобилиятҳои мустақили AI-и тавлидкунандаро дар сенарияҳои амалӣ фаҳмед.

🔗 Чӣ тавр AI-и тавлидиро дар киберамният истифода бурдан мумкин аст?
Бифаҳмед, ки чӣ гуна AI аз таҳдидҳо муҳофизат мекунад ва устувории кибериро бо абзорҳои пешгӯишаванда ва мустақил беҳтар мекунад.