შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს საფონდო ბირჟის პროგნოზირება?

შესავალი

საფონდო ბირჟის პროგნოზირება დიდი ხანია ფინანსური „წმინდა გრაალია“, რომელსაც მთელი მსოფლიოს მასშტაბით როგორც ინსტიტუციური, ასევე საცალო ინვესტორები ეძებენ. ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მანქანური სწავლების (ML) , ბევრს აინტერესებს, საბოლოოდ თუ არა ამ ტექნოლოგიებმა გახსნა აქციების ფასების პროგნოზირების საიდუმლო. შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს საფონდო ბირჟის პროგნოზირება? ეს დოკუმენტი ამ კითხვას გლობალური პერსპექტივიდან იკვლევს და ასახავს, ​​თუ როგორ ცდილობენ ხელოვნური ინტელექტით მართული მოდელები ბაზრის მოძრაობების პროგნოზირებას, ამ მოდელების თეორიულ საფუძვლებს და იმ რეალურ შეზღუდვებს, რომლებსაც ისინი აწყდებიან. ჩვენ წარმოგიდგენთ მიუკერძოებელ ანალიზს, რომელიც დაფუძნებულია კვლევაზე და არა აჟიოტაჟზე, იმის შესახებ, თუ რა შეუძლია და რა არ შეუძლია ფინანსური ბაზრის პროგნოზირების კონტექსტში.

ფინანსურ თეორიაში, პროგნოზირების გამოწვევას ხაზს უსვამს ეფექტური ბაზრის ჰიპოთეზა (EMH) . EMH (განსაკუთრებით მისი „ძლიერი“ ფორმით) ამტკიცებს, რომ აქციების ფასები სრულად ასახავს ყველა ხელმისაწვდომ ინფორმაციას ნებისმიერ დროს, რაც იმას ნიშნავს, რომ არცერთ ინვესტორს (მათ შორის ინსაიდერებსაც კი) არ შეუძლია მუდმივად აჯობოს ბაზარს არსებული ინფორმაციით ვაჭრობით ( მონაცემებზე დაფუძნებული აქციების პროგნოზირების მოდელები, რომლებიც დაფუძნებულია ნეირონულ ქსელებზე: მიმოხილვა ). მარტივად რომ ვთქვათ, თუ ბაზრები მაღალეფექტურია და ფასები შემთხვევითი სვლით , მაშინ მომავალი ფასების ზუსტად პროგნოზირება თითქმის შეუძლებელი უნდა იყოს. ამ თეორიის მიუხედავად, ბაზარზე გამარჯვების ცდუნებამ გამოიწვია ფართომასშტაბიანი კვლევა მოწინავე პროგნოზირების მეთოდების შემუშავებაში. ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლება ამ მისწრაფების ცენტრალურ ადგილად იქცა, მათი უნარის წყალობით, დაამუშაონ უზარმაზარი რაოდენობით მონაცემები და გამოავლინონ დახვეწილი ნიმუშები, რომლებიც ადამიანებს შეიძლება გამორჩათ ( მანქანური სწავლების გამოყენება საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის... | FMP ).

ეს დოკუმენტი წარმოადგენს საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის გამოყენებული ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკის ყოვლისმომცველ მიმოხილვას და აფასებს მათ ეფექტურობას. ჩვენ ჩავუღრმავდებით პოპულარული მოდელების თეორიულ საფუძვლებს ამ მოდელების მონაცემებსა და ტრენინგის პროცესს შეზღუდვებსა და გამოწვევებს, რომელთა წინაშეც დგანან ასეთი სისტემები, როგორიცაა ბაზრის ეფექტურობა, მონაცემთა ხმაური და გაუთვალისწინებელი გარე მოვლენები. რეალურ სამყაროში ჩატარებული კვლევები და მაგალითები წარმოდგენილია აქამდე მიღებული შერეული შედეგების საილუსტრაციოდ. და ბოლოს, ჩვენ ვასრულებთ ინვესტორებისა და პრაქტიკოსების რეალისტური მოლოდინებით: ვაღიარებთ ხელოვნური ინტელექტის შთამბეჭდავ შესაძლებლობებს და ამავდროულად ვაღიარებთ, რომ ფინანსური ბაზრები ინარჩუნებენ არაპროგნოზირებადობის ისეთ დონეს, რომლის სრულად აღმოფხვრასაც ვერცერთი ალგორითმი ვერ შეძლებს.

ხელოვნური ინტელექტის თეორიული საფუძვლები საფონდო ბირჟის პროგნოზირებაში

ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული თანამედროვე აქციების პროგნოზირება სტატისტიკის, ფინანსებისა და კომპიუტერული მეცნიერების ათწლეულების განმავლობაში ჩატარებულ კვლევებს ეფუძნება. სასარგებლოა ტრადიციული მოდელებიდან დაწყებული უახლესი ხელოვნური ინტელექტით დამთავრებული მიდგომების სპექტრის გაგება:

• ტრადიციული დროითი სერიების მოდელები: აქციების ადრეული პროგნოზირება ეყრდნობოდა სტატისტიკურ მოდელებს, რომლებიც ვარაუდობენ, რომ წარსული ფასების ნიმუშებს შეუძლიათ მომავლის პროგნოზირება. ისეთი მოდელები, როგორიცაა ARIMA (ავტორეგრესიული ინტეგრირებული მოძრავი საშუალო) და ARCH/GARCH, ფოკუსირებულია დროითი სერიების მონაცემებში წრფივი ტენდენციებისა და არასტაბილურობის კლასტერიზაციის აღბეჭდვაზე ( მონაცემებზე დაფუძნებული აქციების პროგნოზირების მოდელები, რომლებიც დაფუძნებულია ნეირონულ ქსელებზე: მიმოხილვა ). ეს მოდელები უზრუნველყოფენ საბაზისო საფუძველს პროგნოზირებისთვის ისტორიული ფასების თანმიმდევრობის მოდელირებით სტაციონარობისა და წრფივობის ვარაუდების გათვალისწინებით. სასარგებლოობის მიუხედავად, ტრადიციული მოდელები ხშირად ებრძვიან რეალური ბაზრების რთულ, არაწრფივ ნიმუშებს, რაც პრაქტიკაში იწვევს პროგნოზირების შეზღუდულ სიზუსტეს ( მონაცემებზე დაფუძნებული აქციების პროგნოზირების მოდელები, რომლებიც დაფუძნებულია ნეირონულ ქსელებზე: მიმოხილვა ).

• მანქანური სწავლების ალგორითმები: მანქანური სწავლების მეთოდები სცილდება წინასწარ განსაზღვრულ სტატისტიკურ ფორმულებს და პირდაპირ მონაცემებიდან სწავლობს ნიმუშებს . აქციების პროგნოზირებისთვის გამოიყენება ისეთი ალგორითმები, როგორიცაა დამხმარე ვექტორული მანქანები (SVM) , შემთხვევითი ტყეები და გრადიენტის გაძლიერება . მათ შეუძლიათ შეყვანის ფართო სპექტრის მახასიათებლების ჩართვა - ტექნიკური ინდიკატორებიდან (მაგ., მოძრავი საშუალოები, ვაჭრობის მოცულობა) ფუნდამენტურ ინდიკატორებამდე (მაგ., მოგება, მაკროეკონომიკური მონაცემები) - და მათ შორის არაწრფივი ურთიერთობების პოვნა. მაგალითად, შემთხვევითი ტყის ან გრადიენტის გამაძლიერებელი მოდელი ერთდროულად განიხილავს ათობით ფაქტორს, აღბეჭდავს ისეთ ურთიერთქმედებებს, რომლებიც მარტივ წრფივ მოდელს შეიძლება გამორჩეს. ამ მანქანური სწავლების მოდელებმა აჩვენეს პროგნოზირების სიზუსტის მოკრძალებული გაუმჯობესების უნარი მონაცემებში რთული სიგნალების გამოვლენით ( მანქანური სწავლების გამოყენება საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის... | FMP ). თუმცა, ისინი საჭიროებენ ფრთხილად მორგებას და უამრავ მონაცემებს, რათა თავიდან იქნას აცილებული ზედმეტი მორგება (სწავლის ხმაური სიგნალის ნაცვლად).

• ღრმა სწავლება (ნეირონული ქსელები): ადამიანის ტვინის სტრუქტურით შთაგონებული ღრმა ნეირონული ქსელები რეკურენტული ნეირონული ქსელები (RNN) და მათი ვარიანტული გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების (LSTM) ქსელები სპეციალურად შექმნილია თანმიმდევრობის მონაცემებისთვის, როგორიცაა აქციების ფასების დროის სერიები. LSTM-ებს შეუძლიათ წარსული ინფორმაციის მეხსიერების შენარჩუნება და დროითი დამოკიდებულებების აღბეჭდვა, რაც მათ კარგად შეეფერება ბაზრის მონაცემებში ტენდენციების, ციკლების ან სხვა დროზე დამოკიდებული ნიმუშების მოდელირებისთვის. კვლევები მიუთითებს, რომ LSTM-ებს და სხვა ღრმა სწავლების მოდელებს შეუძლიათ ფინანსურ მონაცემებში რთული, არაწრფივი ურთიერთობების კონვოლუციური ნეირონული ქსელები (CNN) (ზოგჯერ გამოიყენება ტექნიკური ინდიკატორის „სურათებზე“ ან კოდირებულ თანმიმდევრობებზე), ტრანსფორმატორები (რომლებიც იყენებენ ყურადღების მექანიზმებს სხვადასხვა დროის ნაბიჯების ან მონაცემთა წყაროების მნიშვნელობის შესაფასებლად) და თუნდაც გრაფიკული ნეირონული ქსელები (GNN) (საბაზრო გრაფიკში აქციებს შორის ურთიერთობების მოდელირებისთვის). ამ მოწინავე ნეირონულ ქსელებს შეუძლიათ არა მხოლოდ ფასების მონაცემების, არამედ ალტერნატიული მონაცემთა წყაროების შთანთქმაც, როგორიცაა სიახლეების ტექსტი, სოციალური მედიის განწყობა და სხვა, აბსტრაქტული მახასიათებლების შესწავლა, რომლებიც შეიძლება ბაზრის მოძრაობების პროგნოზირებადი იყოს ( მანქანური სწავლების გამოყენება საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის... | FMP ). ღრმა სწავლების მოქნილობას თავისი ფასი აქვს: ისინი მონაცემებზეა დამოკიდებული, გამოთვლებით ინტენსიურია და ხშირად მოქმედებენ როგორც „შავი ყუთები“ ნაკლები ინტერპრეტაციის უნარით.

• გაძლიერებული სწავლება: ხელოვნური ინტელექტის აქციების პროგნოზირების კიდევ ერთი ფრონტი არის გაძლიერებული სწავლება (RL) , სადაც მიზანი არა მხოლოდ ფასების პროგნოზირებაა, არამედ ოპტიმალური სავაჭრო სტრატეგიის შესწავლა. RL ჩარჩოში, აგენტი (AI მოდელი) ურთიერთქმედებს გარემოსთან (ბაზართან) ქმედებების განხორციელებით (ყიდვა, გაყიდვა, შენარჩუნება) და ჯილდოების (მოგება ან ზარალი) მიღებით. დროთა განმავლობაში, აგენტი სწავლობს პოლიტიკას, რომელიც მაქსიმალურად ზრდის კუმულაციურ ჯილდოს. ღრმა გაძლიერებული სწავლება (DRL) აერთიანებს ნეირონულ ქსელებს გაძლიერებულ სწავლებასთან, რათა გაუმკლავდეს ბაზრების დიდ მდგომარეობათა სივრცეს. ფინანსებში RL-ის მიმზიდველობა მდგომარეობს მის უნარში, გაითვალისწინოს გადაწყვეტილებების თანმიმდევრობა და პირდაპირ ოპტიმიზაცია გაუწიოს ინვესტიციის შემოსავალს, ფასების იზოლირებულად პროგნოზირების ნაცვლად. მაგალითად, RL აგენტს შეუძლია ისწავლოს პოზიციებზე შესვლა ან გამოსვლა ფასების სიგნალების საფუძველზე და ადაპტირებაც კი მოახდინოს ბაზრის პირობების ცვლილებასთან ერთად. აღსანიშნავია, რომ RL გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მოსამზადებლად, რომლებიც კონკურენციას უწევენ რაოდენობრივ სავაჭრო შეჯიბრებებსა და ზოგიერთ საკუთრების სავაჭრო სისტემაში. თუმცა, RL მეთოდები ასევე მნიშვნელოვან გამოწვევებს აწყდებიან: ისინი საჭიროებენ ინტენსიურ ტრენინგს (ტრანზაქციების წლების სიმულირებას), შეიძლება განიცდიან არასტაბილურობას ან დივერგენტულ ქცევას, თუ ისინი ფრთხილად არ იქნება მორგებული და მათი მუშაობა ძალიან მგრძნობიარეა საბაზრო გარემოს მიმართ. მკვლევარებმა აღნიშნეს ისეთი საკითხები, როგორიცაა მაღალი გამოთვლითი ღირებულება და სტაბილურობის პრობლემები რთულ საფონდო ბაზრებზე გაძლიერებული სწავლების გამოყენებისას. ამ გამოწვევების მიუხედავად, RL წარმოადგენს პერსპექტიულ მიდგომას, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც ის სხვა ტექნიკასთან არის შერწყმული (მაგ., ფასების პროგნოზირების მოდელების გამოყენება პლუს RL-ზე დაფუძნებული განაწილების სტრატეგია) ჰიბრიდული გადაწყვეტილების მიღების სისტემის შესაქმნელად ( საფონდო ბაზრის პროგნოზირება ღრმა გაძლიერებული სწავლების გამოყენებით ).

მონაცემთა წყაროები და ტრენინგის პროცესი

მოდელის ტიპის მიუხედავად, მონაცემები ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით საფონდო ბირჟის პროგნოზირების ხერხემალს წარმოადგენს . მოდელები, როგორც წესი, ისტორიულ საბაზრო მონაცემებსა და სხვა დაკავშირებულ მონაცემთა ნაკრებებზეა გაწვრთნილი შაბლონების აღმოსაჩენად. მონაცემთა საერთო წყაროები და მახასიათებლები მოიცავს:

• ისტორიული ფასები და ტექნიკური ინდიკატორები: თითქმის ყველა მოდელი იყენებს წარსული აქციების ფასებს (გახსნის, მაქსიმალური, მინიმალური, დახურვის) და ვაჭრობის მოცულობებს. ამ მონაცემების საფუძველზე ანალიტიკოსები ხშირად იღებენ ტექნიკურ ინდიკატორებს (მოძრავი საშუალოები, ფარდობითი სიძლიერის ინდექსი, MACD და ა.შ.), როგორც შემავალ მონაცემებს. ეს ინდიკატორები ხელს უწყობს ტენდენციების ან იმპულსის გამოკვეთას, რომელთა გამოყენებაც მოდელს შეუძლია. მაგალითად, მოდელმა შეიძლება შემავალ მონაცემებად მიიღოს ბოლო 10 დღის ფასები და მოცულობა, პლუს ინდიკატორები, როგორიცაა 10-დღიანი მოძრავი საშუალო ან არასტაბილურობის საზომები, მომდევნო დღის ფასის მოძრაობის პროგნოზირებისთვის.

• საბაზრო ინდექსები და ეკონომიკური მონაცემები: ბევრი მოდელი მოიცავს უფრო ფართო საბაზრო ინფორმაციას, როგორიცაა ინდექსის დონეები, საპროცენტო განაკვეთები, ინფლაცია, მშპ-ს ზრდა ან სხვა ეკონომიკური ინდიკატორები. ეს მაკრო მახასიათებლები იძლევა კონტექსტს (მაგ., ბაზრის საერთო განწყობა ან ეკონომიკური ჯანმრთელობა), რომელსაც შეუძლია გავლენა მოახდინოს ცალკეული აქციების მაჩვენებლებზე.

• სიახლეებისა და განწყობის მონაცემები: ხელოვნური ინტელექტის სისტემების მზარდი რაოდენობა არასტრუქტურირებულ მონაცემებს შთანთქავს, როგორიცაა სიახლეების სტატიები, სოციალური მედიის არხები (Twitter, Stocktwits) და ფინანსური ანგარიშები. ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ტექნიკა, მათ შორის მოწინავე მოდელები, როგორიცაა BERT, გამოიყენება ბაზრის განწყობის შესაფასებლად ან შესაბამისი მოვლენების გამოსავლენად. მაგალითად, თუ სიახლეების განწყობა მოულოდნელად მკვეთრად ნეგატიური ხდება კომპანიის ან სექტორისთვის, ხელოვნური ინტელექტის მოდელმა შეიძლება იწინასწარმეტყველოს შესაბამისი აქციების ფასების ვარდნა. რეალურ დროში სიახლეებისა და სოციალური მედიის განწყობის , ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ახალ ინფორმაციაზე უფრო სწრაფად რეაგირება, ვიდრე ადამიან ტრეიდერებს.

• ალტერნატიული მონაცემები: ზოგიერთი დახვეწილი ჰეჯ-ფონდი და ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარი იყენებს ალტერნატიულ მონაცემთა წყაროებს - თანამგზავრულ სურათებს (მაღაზიის ტრაფიკის ან სამრეწველო საქმიანობისთვის), საკრედიტო ბარათით ტრანზაქციების მონაცემებს, ვებ ძიების ტენდენციებს და ა.შ. - პროგნოზირებადი ინფორმაციის მისაღებად. ეს არატრადიციული მონაცემთა ნაკრებები ზოგჯერ შეიძლება წარმოადგენდეს აქციების ეფექტურობის წამყვან ინდიკატორებს, თუმცა ისინი ასევე ართულებენ მოდელის ტრენინგს.

ხელოვნური ინტელექტის მოდელის აქციების პროგნოზირებისთვის მომზადება გულისხმობს ამ ისტორიული მონაცემების მიწოდებას და მოდელის პარამეტრების კორექტირებას პროგნოზირების შეცდომის მინიმიზაციის მიზნით. როგორც წესი, მონაცემები იყოფა ტრენინგის ნაკრებად (მაგ., ძველი ისტორია ნიმუშების შესასწავლად) და ტესტირების/ვალიდაციის ნაკრებად (უფრო ახალი მონაცემები უხილავ პირობებში მუშაობის შესაფასებლად). საბაზრო მონაცემების თანმიმდევრული ბუნების გათვალისწინებით, ყურადღება ექცევა „მომავალში ჩახედვის“ თავიდან აცილებას - მაგალითად, მოდელები ფასდება ტრენინგის პერიოდის შემდგომი დროის პერიოდების მონაცემებზე, რათა სიმულირდეს, თუ როგორ იმუშავებენ ისინი რეალურ ვაჭრობაში. ჯვარედინი ვალიდაციის ტექნიკა (მაგალითად, წინსვლის ვალიდაცია) გამოიყენება იმის უზრუნველსაყოფად, რომ მოდელი კარგად განზოგადდეს და არ იყოს მხოლოდ ერთ კონკრეტულ პერიოდზე მორგებული.

გარდა ამისა, პრაქტიკოსებმა უნდა გადაჭრან მონაცემთა ხარისხისა და წინასწარი დამუშავების საკითხები. დაკარგული მონაცემები, გამონაკლისები (მაგ., აქციების გაყოფის ან ერთჯერადი მოვლენების გამო უეცარი პიკები) და ბაზრებზე რეჟიმის ცვლილებები - ყველაფერი ეს შეიძლება გავლენა იქონიოს მოდელის მომზადებაზე. შეყვანის მონაცემებზე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა ნორმალიზაცია, ტენდენციების შემცირება ან სეზონების შეცვლა. ზოგიერთი მოწინავე მიდგომა ფასების სერიებს კომპონენტებად (ტენდენციები, ციკლები, ხმაური) ყოფს და მათ ცალ-ცალკე მოდელირებას ახდენს (როგორც ეს ჩანს კვლევაში, რომელიც აერთიანებს ვარიაციული რეჟიმის დაშლას ნეირონულ ქსელებთან ( საფონდო ბირჟის პროგნოზირება ღრმა გაძლიერების სწავლების გამოყენებით )).

სხვადასხვა მოდელს განსხვავებული ტრენინგის მოთხოვნები აქვს: ღრმა სწავლების მოდელებს შეიძლება დასჭირდეთ ასობით ათასი მონაცემი და ისარგებლონ GPU აჩქარებით, მაშინ როდესაც უფრო მარტივ მოდელებს, როგორიცაა ლოგისტიკური რეგრესია, შეუძლიათ სწავლა შედარებით მცირე მონაცემთა ნაკრებებიდან. გაძლიერებული სწავლების მოდელებს ურთიერთქმედებისთვის სჭირდებათ სიმულატორი ან გარემო; ზოგჯერ ისტორიული მონაცემები ხელახლა გადაეცემა RL აგენტს, ან ბაზრის სიმულატორები გამოიყენება გამოცდილების გენერირებისთვის.

და ბოლოს, ტრენინგის შემდეგ, ეს მოდელები იძლევა პროგნოზირებად ფუნქციას - მაგალითად, გამომავალს, რომელიც შეიძლება იყოს ხვალინდელი დღის პროგნოზირებული ფასი, აქციების ფასის გაზრდის ალბათობა ან რეკომენდებული მოქმედება (ყიდვა/გაყიდვა). ეს პროგნოზები შემდეგ, როგორც წესი, ინტეგრირდება სავაჭრო სტრატეგიაში (პოზიციის ზომის, რისკის მართვის წესების და ა.შ. ჩათვლით), სანამ რეალური ფული რისკის ქვეშ აღმოჩნდება.

შეზღუდვები და გამოწვევები

მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები წარმოუდგენლად დახვეწილი გახდა, საფონდო ბირჟის პროგნოზირება თავისთავად რთულ ამოცანად რჩება . ქვემოთ მოცემულია ძირითადი შეზღუდვები და დაბრკოლებები, რომლებიც ხელს უშლის ხელოვნურ ინტელექტს, იყოს გარანტირებული მკითხავი ბაზრებზე:

• ბაზრის ეფექტურობა და შემთხვევითობა: როგორც ადრე აღვნიშნეთ, ეფექტური ბაზრის ჰიპოთეზა ამტკიცებს, რომ ფასები უკვე ასახავს ცნობილ ინფორმაციას, ამიტომ ნებისმიერი ახალი ინფორმაცია იწვევს დაუყოვნებლივ კორექტირებას. პრაქტიკული თვალსაზრისით, ეს ნიშნავს, რომ ფასების ცვლილებები ძირითადად გამოწვეულია მოულოდნელი ამბებით ან შემთხვევითი რყევებით. მართლაც, ათწლეულების განმავლობაში ჩატარებულმა კვლევებმა აჩვენა, რომ აქციების ფასების მოკლევადიანი მოძრაობები შემთხვევით სვლას ჰგავს ( მონაცემებზე დაფუძნებული აქციების პროგნოზირების მოდელები, რომლებიც დაფუძნებულია ნეირონულ ქსელებზე: მიმოხილვა ) - გუშინდელ ფასს მცირე გავლენა აქვს ხვალინდელ ფასზე, იმის მიღმა, რასაც შემთხვევითობა იწინასწარმეტყველებდა. თუ აქციების ფასები არსებითად შემთხვევითი ან „ეფექტურია“, ვერცერთი ალგორითმი ვერ შეძლებს მათ თანმიმდევრულად მაღალი სიზუსტით პროგნოზირებას. როგორც ერთ-ერთმა კვლევამ ლაკონურად თქვა, „შემთხვევითი სვლის ჰიპოთეზა და ეფექტური ბაზრის ჰიპოთეზა არსებითად აცხადებს, რომ შეუძლებელია აქციების მომავალი ფასების სისტემატურად და საიმედოდ პროგნოზირება“ ( S&P 500 აქციების ფარდობითი შემოსავლების პროგნოზირება მანქანური სწავლების გამოყენებით | ფინანსური ინოვაცია | სრული ტექსტი ). ეს არ ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზები ყოველთვის უსარგებლოა, მაგრამ ის ხაზს უსვამს ფუნდამენტურ ზღვარს: ბაზრის მოძრაობის დიდი ნაწილი შეიძლება უბრალოდ ხმაური იყოს, რომლის წინასწარ პროგნოზირებაც კი საუკეთესო მოდელს არ შეუძლია.

• ხმაური და არაპროგნოზირებადი გარე ფაქტორები: აქციების ფასებზე გავლენას ახდენს მრავალი ფაქტორი, რომელთაგან ბევრი ეგზოგენური და არაპროგნოზირებადია. გეოპოლიტიკურმა მოვლენებმა (ომები, არჩევნები, მარეგულირებელი ცვლილებები), სტიქიურმა უბედურებებმა, პანდემიებმა, უეცარმა კორპორატიულმა სკანდალებმა ან თუნდაც ვირუსულმა სოციალურ მედიაში გავრცელებულმა ჭორებმა შეიძლება ბაზრები მოულოდნელად შეცვალოს. ეს არის მოვლენები, რომელთათვისაც მოდელს არ შეუძლია წინასწარი ტრენინგის მონაცემები (რადგან ისინი უპრეცედენტოა) ან რომლებიც იშვიათი შოკების სახით ხდება. მაგალითად, 2010–2019 წლების ისტორიულ მონაცემებზე გაწვრთნილი არცერთი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ვერ შეძლებდა კონკრეტულად ეწინასწარმეტყველა COVID-19-ის კრახი 2020 წლის დასაწყისში ან მისი სწრაფი აღდგენა. ფინანსური ხელოვნური ინტელექტის მოდელები სირთულეებს განიცდიან, როდესაც რეჟიმები იცვლება ან როდესაც ერთი მოვლენა გავლენას ახდენს ფასებზე. როგორც ერთი წყარო აღნიშნავს, ისეთ ფაქტორებს, როგორიცაა გეოპოლიტიკური მოვლენები ან ეკონომიკური მონაცემების უეცარი გამოქვეყნება, პროგნოზები თითქმის მყისიერად მოძველებულია ( მანქანური სწავლების გამოყენება საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის... | FMP ) ( მანქანური სწავლების გამოყენება საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის... | FMP ). სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მოულოდნელმა ამბებმა ყოველთვის შეიძლება გადალახოს ალგორითმული პროგნოზები , რაც გაურკვევლობის ისეთ დონეს ქმნის, რომლის შემცირება შეუძლებელია.

• ზედმეტად მორგება და განზოგადება: მანქანური სწავლების მოდელები მიდრეკილნი არიან ზედმეტად - რაც ნიშნავს, რომ მათ შეიძლება ძალიან კარგად ისწავლონ სასწავლო მონაცემებში არსებული „ხმაური“ ან უცნაურობები, ძირითადი ზოგადი ნიმუშების ნაცვლად. ზედმეტად მორგებულმა მოდელმა შეიძლება ბრწყინვალედ იმუშაოს ისტორიულ მონაცემებზე (მაშინაც კი, როდესაც აჩვენებს შთამბეჭდავ უკანა ტესტირების შემოსავლებს ან ნიმუშში მაღალ სიზუსტეს), მაგრამ შემდეგ სავალალოდ ჩავარდეს ახალ მონაცემებზე. ეს რაოდენობრივი ფინანსების გავრცელებული ნაკლია. მაგალითად, რთულმა ნეირონულმა ქსელმა შეიძლება აღმოაჩინოს ყალბი კორელაციები, რომლებიც წარსულში დამთხვევით არსებობდა (მაგალითად, ინდიკატორების გადაკვეთის გარკვეული კომბინაცია, რომელიც ბოლო 5 წლის განმავლობაში წინ უძღოდა ზრდას), მაგრამ ეს ურთიერთობები შეიძლება მომავალში არ შენარჩუნდეს. პრაქტიკული ილუსტრაცია: შეიძლება შეიქმნას მოდელი, რომელიც პროგნოზირებს, რომ გასული წლის გამარჯვებული აქციები ყოველთვის გაიზრდება - ის შეიძლება მოერგოს გარკვეულ პერიოდს, მაგრამ თუ ბაზრის რეჟიმი შეიცვლება, ეს ნიმუში ირღვევა. ზედმეტად მორგება იწვევს ნიმუშის გარეთ ცუდ შესრულებას , რაც ნიშნავს, რომ მოდელის პროგნოზები რეალურ ვაჭრობაში შეიძლება არ იყოს უკეთესი, ვიდრე შემთხვევითი, მიუხედავად იმისა, რომ შესანიშნავად გამოიყურება განვითარების პროცესში. ზედმეტად მორგების თავიდან აცილება მოითხოვს ტექნიკებს, როგორიცაა რეგულარიზაცია, მოდელის სირთულის კონტროლი და ძლიერი ვალიდაციის გამოყენება. თუმცა, სწორედ ის სირთულე, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ძალას ანიჭებს, მათ ამ პრობლემის მიმართ დაუცველს ხდის.

• მონაცემთა ხარისხი და ხელმისაწვდომობა: გამონათქვამი „ნაგავი შემოდის, ნაგავი გამოდის“ მკვეთრად ეხება აქციების პროგნოზირების ხელოვნურ ინტელექტს. მონაცემების ხარისხი, რაოდენობა და შესაბამისობა მნიშვნელოვნად მოქმედებს მოდელის მუშაობაზე. თუ ისტორიული მონაცემები არასაკმარისია (მაგ., აქციების ფასების მხოლოდ რამდენიმე წლიან მონაცემებზე დაყრდნობით ღრმა ქსელის მომზადების მცდელობა) ან არაწარმომადგენლობითი (მაგ., ძირითადად აღმავალი პერიოდის მონაცემების გამოყენება დაღმავალი სცენარის პროგნოზირებისთვის), მოდელი კარგად არ განზოგადებს. მონაცემები ასევე შეიძლება იყოს მიკერძოებული ან გადარჩენის პირას (მაგალითად, საფონდო ინდექსები დროთა განმავლობაში ბუნებრივად ეცემა ცუდი მაჩვენებლების მქონე კომპანიებს, ამიტომ ისტორიული ინდექსის მონაცემები შეიძლება ზემოთ იყოს მიკერძოებული). მონაცემების გაწმენდა და კურაცია არც თუ ისე ტრივიალური ამოცანაა. გარდა ამისა, ალტერნატიული მონაცემთა სიხშირის საკითხი : მაღალი სიხშირის სავაჭრო მოდელებს სჭირდებათ ეტაპობრივი მონაცემები, რომლებიც უზარმაზარი მოცულობითაა და საჭიროებს სპეციალურ ინფრასტრუქტურას, ხოლო დაბალი სიხშირის მოდელებს შეიძლება ჰქონდეთ ყოველდღიური ან ყოველკვირეული მონაცემები. მონაცემების დროში შესაბამისობის უზრუნველყოფა (მაგ., სიახლეები შესაბამის ფასების მონაცემებთან) და მომავალი მიკერძოებისგან თავისუფალი მუდმივი გამოწვევაა.

• მოდელის გამჭვირვალობა და ინტერპრეტაცია: შავი ყუთის ფუნქციას ასრულებს . მათ შეიძლება შექმნან პროგნოზი ან სავაჭრო სიგნალი ადვილად ახსნადი მიზეზის გარეშე. გამჭვირვალობის ეს ნაკლებობა შეიძლება პრობლემური იყოს ინვესტორებისთვის - განსაკუთრებით ინსტიტუციური კომპანიებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ გადაწყვეტილებების დაინტერესებული მხარეებისთვის დასაბუთება ან რეგულაციების დაცვა. თუ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი პროგნოზირებს აქციების ვარდნას და რეკომენდაციას უწევს გაყიდვას, პორტფელის მენეჯერმა შეიძლება დააყოვნოს, თუ მას არ ესმის დასაბუთება. ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების გაუმჭვირვალობამ შეიძლება შეამციროს ნდობა და გამოყენება, მოდელის სიზუსტის მიუხედავად. ეს გამოწვევა სტიმულს აძლევს კვლევას ფინანსებისთვის ახსნადი ხელოვნური ინტელექტის შემუშავებაზე, მაგრამ ფაქტია, რომ ხშირად არსებობს კომპრომისი მოდელის სირთულეს/სიზუსტესა და ინტერპრეტაციას შორის.

• ადაპტური ბაზრები და კონკურენცია: მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ფინანსური ბაზრები ადაპტურია . როგორც კი პროგნოზირებადი ნიმუში აღმოჩენილია (ხელოვნური ინტელექტით ან ნებისმიერი მეთოდით) და გამოყენებული იქნება მრავალი ტრეიდერის მიერ, მან შეიძლება შეწყვიტოს მუშაობა. მაგალითად, თუ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი აღმოაჩენს, რომ გარკვეული სიგნალი ხშირად წინ უსწრებს აქციების ზრდას, ტრეიდერები ამ სიგნალზე მოქმედებას უფრო ადრე დაიწყებენ, რითაც არბიტრაჟულად ისარგებლებენ შესაძლებლობით. არსებითად, ბაზრებს შეუძლიათ ევოლუცია ცნობილი სტრატეგიების გასაბათილებლად . დღეს ბევრი სავაჭრო ფირმა და ფონდი იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს და მანქანურ სწავლებას. ეს კონკურენცია ნიშნავს, რომ ნებისმიერი უპირატესობა ხშირად მცირე და ხანმოკლეა. შედეგად, ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს შეიძლება დასჭირდეთ მუდმივი გადამზადება და განახლება, რათა აუწყონ ფეხი ბაზრის ცვალებად დინამიკას. მაღალლიკვიდურ და მომწიფებულ ბაზრებზე (მაგალითად, აშშ-ის მსხვილი კაპიტალიზაციის აქციები), მრავალი დახვეწილი მოთამაშე ეძებს ერთსა და იმავე სიგნალებს, რაც უკიდურესად ართულებს უპირატესობის შენარჩუნებას. ამის საპირისპიროდ, ნაკლებად ეფექტურ ბაზრებზე ან ნიშურ აქტივებში, ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება აღმოაჩინოს დროებითი არაეფექტურობა - მაგრამ როდესაც ეს ბაზრები მოდერნიზებულია, შესაძლოა, ეს ხარვეზი შემცირდეს. ბაზრების ეს დინამიური ბუნება ფუნდამენტურ გამოწვევას წარმოადგენს: „თამაშის წესები“ სტაციონარული არ არის, ამიტომ გასულ წელს მოდელს, რომელიც მუშაობდა, შესაძლოა მომავალ წელს გადახედვა დასჭირდეს.

• რეალური სამყაროს შეზღუდვები: მაშინაც კი, თუ ხელოვნური ინტელექტის მოდელს შეეძლო ფასების პროგნოზირება საკმაოდ ზუსტი სიზუსტით, პროგნოზების მოგებად გარდაქმნა კიდევ ერთი გამოწვევაა. ვაჭრობა დაკავშირებულია ტრანზაქციულ ხარჯებთან , როგორიცაა საკომისიოები, სლიპეიჯი და გადასახადები. მოდელმა შეიძლება სწორად იწინასწარმეტყველოს ფასების მრავალი მცირე მოძრაობა, მაგრამ მოგება შეიძლება განადგურდეს საკომისიოებით და ვაჭრობის ბაზარზე გავლენით. რისკების მართვა ასევე გადამწყვეტია - არცერთი პროგნოზი არ არის 100%-ით დარწმუნებით, ამიტომ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ნებისმიერი სტრატეგია უნდა ითვალისწინებდეს პოტენციურ დანაკარგებს (stop-loss შეკვეთების, პორტფელის დივერსიფიკაციის და ა.შ. მეშვეობით). ინსტიტუტები ხშირად აერთიანებენ ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზებს უფრო ფართო რისკების ჩარჩოში, რათა უზრუნველყონ, რომ ხელოვნური ინტელექტი არ დადებს ფსონს ფერმაში პროგნოზზე, რომელიც შეიძლება არასწორი იყოს. ეს პრაქტიკული მოსაზრებები ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის თეორიული უპირატესობა მნიშვნელოვანი უნდა იყოს, რათა ის სასარგებლო იყოს რეალურ სამყაროში არსებული უთანხმოებების შემდეგ.

შეჯამებისთვის, ხელოვნურ ინტელექტს შთამბეჭდავი შესაძლებლობები აქვს, თუმცა ეს შეზღუდვები უზრუნველყოფს, რომ საფონდო ბირჟა ნაწილობრივ პროგნოზირებად და ნაწილობრივ არაპროგნოზირებად სისტემად დარჩეს . ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს შეუძლიათ შანსები ინვესტორის სასარგებლოდ შეცვალონ მონაცემების უფრო ეფექტურად ანალიზით და შესაძლოა დახვეწილი პროგნოზირების სიგნალების გამოვლენით. თუმცა, ეფექტური ფასწარმოქმნის, ხმაურიანი მონაცემების, გაუთვალისწინებელი მოვლენებისა და პრაქტიკული შეზღუდვების კომბინაცია ნიშნავს, რომ საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტიც კი ზოგჯერ ცდება - ხშირად არაპროგნოზირებადაც კი.

ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მუშაობა: რას ამბობს მტკიცებულებები?

განხილული მიღწევებისა და გამოწვევების გათვალისწინებით, რა ვისწავლეთ აქციების პროგნოზირებაში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების კვლევებიდან და რეალური მცდელობებიდან? ჯერჯერობით მიღებული შედეგები არაერთგვაროვანია, რაც ხაზს უსვამს როგორც იმედისმომცემ წარმატებებს , ასევე სერიოზულ წარუმატებლობებს :

• ხელოვნური ინტელექტის მიერ შანსის გადაჭარბების შემთხვევები: რამდენიმე კვლევამ აჩვენა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს გარკვეულ პირობებში შეუძლიათ შემთხვევითი გამოცნობის დაძლევა. მაგალითად, 2024 წელს ჩატარებულმა კვლევამ გამოიყენა LSTM ნეირონული ქსელი ვიეტნამის საფონდო ბირჟაზე აქციების ფასების ტენდენციების და აჩვენა მაღალი პროგნოზირების სიზუსტე - დაახლოებით 93% ტესტის მონაცემებზე დაყრდნობით ( მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენება საფონდო ბირჟაზე აქციების ფასების ტენდენციის პროგნოზირებისთვის - ვიეტნამის შემთხვევა | ჰუმანიტარული და სოციალური მეცნიერებების კომუნიკაციები ). ეს იმაზე მიუთითებს, რომ ამ ბაზარზე (ახალი ეკონომიკა) მოდელს შეეძლო თანმიმდევრული ნიმუშების დაფიქსირება, შესაძლოა იმიტომ, რომ ბაზარზე იყო არაეფექტურობა ან ძლიერი ტექნიკური ტენდენციები, რომლებიც LSTM-მა შეიტყო. 2024 წელს ჩატარებულმა კიდევ ერთმა კვლევამ უფრო ფართო მასშტაბი მიიღო: მკვლევარებმა სცადეს მოკლევადიანი შემოსავლების პროგნოზირება S&P 500-ის ყველა აქციისთვის (გაცილებით უფრო ეფექტური ბაზარი) ML მოდელების გამოყენებით. მათ ეს კლასიფიკაციის პრობლემად ჩამოაყალიბეს - იწინასწარმეტყველეს, გადააჭარბებს თუ არა აქცია ინდექსს 2%-ით მომდევნო 10 დღის განმავლობაში - ისეთი ალგორითმების გამოყენებით, როგორიცაა Random Forests, SVM და LSTM. შედეგი: LSTM მოდელმა აჯობა როგორც სხვა ML მოდელებს, ასევე შემთხვევით საბაზისო ხაზს , შედეგებით, რომლებიც სტატისტიკურად საკმარისად მნიშვნელოვანია იმის საფიქრებლად, რომ ეს მხოლოდ იღბალი არ იყო ( S&P 500 აქციების ფარდობითი შემოსავლების პროგნოზირება მანქანური სწავლების გამოყენებით | ფინანსური ინოვაცია | სრული ტექსტი შემთხვევითი სიარულის ჰიპოთეზის ალბათობა „უმნიშვნელოდ მცირე“ იყო, რაც მიუთითებს იმაზე, რომ მათ ML მოდელებმა იპოვეს რეალური პროგნოზირებადი სიგნალები. ეს მაგალითები აჩვენებს, რომ ხელოვნურ ინტელექტს მართლაც შეუძლია ამოიცნოს ისეთი ნიმუშები, რომლებიც უპირატესობას ანიჭებს (თუნდაც ზომიერს) აქციების მოძრაობის პროგნოზირებაში, განსაკუთრებით მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე ტესტირებისას.

• ინდუსტრიაში გამოყენების აღსანიშნავი შემთხვევები: აკადემიური კვლევების გარდა, არსებობს ცნობები ჰეჯ-ფონდებისა და ფინანსური ინსტიტუტების მიერ ხელოვნური ინტელექტის წარმატებით გამოყენების შესახებ სავაჭრო ოპერაციებში. ზოგიერთი მაღალი სიხშირის სავაჭრო ფირმა იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს ბაზრის მიკროსტრუქტურის ნიმუშების ამოსაცნობად და მათზე წამის მეასედებში რეაგირებისთვის. მსხვილ ბანკებს აქვთ ხელოვნური ინტელექტის მოდელები პორტფელის განაწილებისა და რისკების პროგნოზირებისთვის , რომლებიც, მიუხედავად იმისა, რომ ყოველთვის არ ეხება ერთი აქციის ფასის პროგნოზირებას, მოიცავს ბაზრის ასპექტების (როგორიცაა არასტაბილურობა ან კორელაციები) პროგნოზირებას. ასევე არსებობს ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ფონდები (ხშირად უწოდებენ „კვანტურ ფონდებს“), რომლებიც იყენებენ მანქანურ სწავლებას სავაჭრო გადაწყვეტილებების მისაღებად - ზოგიერთმა გარკვეული პერიოდის განმავლობაში აჯობა ბაზარს, თუმცა ძნელია ამის მკაცრად ხელოვნურ ინტელექტს მივაწეროთ, რადგან ისინი ხშირად იყენებენ ადამიანური და მანქანური ინტელექტის კომბინაციას. კონკრეტული გამოყენებაა განწყობის ანალიზის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება: მაგალითად, ახალი ამბების და Twitter-ის სკანირება იმის პროგნოზირებისთვის, თუ როგორ შეიცვლება აქციების ფასები საპასუხოდ. ასეთი მოდელები შეიძლება არ იყოს 100%-ით ზუსტი, მაგრამ მათ შეუძლიათ ტრეიდერებს მცირე უპირატესობა მისცენ ახალ ამბებში ფასებში. აღსანიშნავია, რომ ფირმები, როგორც წესი, წარმატებული ხელოვნური ინტელექტის სტრატეგიების დეტალებს ინტელექტუალური საკუთრების სახით მჭიდროდ იცავენ, ამიტომ საჯაროდ ხელმისაწვდომი მტკიცებულებები, როგორც წესი, ჩამორჩება ან ანეკდოტურია.

• არასაკმარისი შესრულებისა და წარუმატებლობის შემთხვევები: ყველა წარმატების ისტორიას აქვს გამაფრთხილებელი ისტორიები. ბევრმა აკადემიურმა კვლევამ, რომელიც ერთ ბაზარზე ან ვადებში მაღალ სიზუსტეს ამტკიცებდა, ვერ შეძლო განზოგადების მიღწევა. ერთმა ცნობილმა ექსპერიმენტმა სცადა აშშ-ს აქციებზე ინდოეთის საფონდო ბირჟის წარმატებული პროგნოზირების კვლევის (რომელსაც ტექნიკური ინდიკატორების ML-ის გამოყენებით მაღალი სიზუსტე ჰქონდა) გამეორება. რეპლიკაციამ ვერ აღმოაჩინა მნიშვნელოვანი პროგნოზირების უნარი - სინამდვილეში, აქციების მეორე დღეს ფასის მატების ყოველთვის გულუბრყვილო სტრატეგიამ სიზუსტით აჯობა რთულ ML მოდელებს. ავტორებმა დაასკვნეს, რომ მათი შედეგები „ადასტურებს შემთხვევითი სიარულის თეორიას“ , რაც ნიშნავს, რომ აქციების მოძრაობები არსებითად არაპროგნოზირებადი იყო და ML მოდელები არ დაეხმარა. ეს ხაზს უსვამს იმას, რომ შედეგები შეიძლება მკვეთრად განსხვავდებოდეს ბაზრისა და პერიოდის მიხედვით. ანალოგიურად, Kaggle-ის მრავალრიცხოვანმა კონკურსებმა და კვანტურმა კვლევის კონკურსებმა აჩვენა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ მოდელები ხშირად კარგად ერგებიან წარსულ მონაცემებს, მათი შესრულება რეალურ ვაჭრობაში ხშირად 50%-იან სიზუსტემდე უბრუნდება (მიმართულების პროგნოზირებისთვის) ახალი პირობების წინაშე დგომისას. ისეთი შემთხვევები, როგორიცაა 2007 წლის კვანტური ფონდების კრახი და 2020 წლის პანდემიის შოკის დროს ხელოვნური ინტელექტით მართული ფონდების მიერ შექმნილმა სირთულეებმა აჩვენა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს შეუძლიათ მოულოდნელად შეფერხება, როდესაც ბაზრის რეჟიმი იცვლება. გადარჩენის მიკერძოება აღქმაშიც მნიშვნელოვან როლს თამაშობს - ხელოვნური ინტელექტის წარმატებებზე უფრო ხშირად გვესმის, ვიდრე წარუმატებლობებზე, თუმცა კულისებში ბევრი მოდელი და ფონდი ჩუმად კრახდება და იხურება, რადგან მათი სტრატეგიები აღარ მუშაობს.

• განსხვავებები ბაზრებს შორის: კვლევებიდან საინტერესო დაკვირვებაა, რომ ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურობა შეიძლება დამოკიდებული იყოს ბაზრის სიმწიფესა და ეფექტურობაზე . შედარებით ნაკლებად ეფექტურ ან განვითარებად ბაზრებზე შეიძლება არსებობდეს უფრო ექსპლუატაციური ნიმუშები (ანალიტიკოსების დაბალი დაფარვის, ლიკვიდურობის შეზღუდვების ან ქცევითი მიკერძოებების გამო), რაც ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს საშუალებას აძლევს მიაღწიონ უფრო მაღალ სიზუსტეს. ამის მაგალითი შეიძლება იყოს ვიეტნამის ბაზრის LSTM კვლევა 93%-იანი სიზუსტით. ამის საპირისპიროდ, ისეთ მაღალეფექტურ ბაზრებზე, როგორიცაა აშშ, ეს ნიმუშები შეიძლება სწრაფად გაქრეს არბიტრაჟის გზით. ვიეტნამის შემთხვევასა და აშშ-ს რეპლიკაციის კვლევას შორის შერეული შედეგები ამ შეუსაბამობაზე მიუთითებს. გლობალურად, ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შესაძლოა ამჟამად უკეთესი პროგნოზირებადი შესრულება უზრუნველყოს გარკვეულ ნიშურ ბაზრებზე ან აქტივების კლასებში (მაგალითად, ზოგიერთმა გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტი სასაქონლო ფასების ან კრიპტოვალუტის ტენდენციების პროგნოზირებისთვის სხვადასხვა წარმატებით). დროთა განმავლობაში, როდესაც ყველა ბაზარი უფრო მაღალი ეფექტურობისკენ მიისწრაფვის, მარტივი პროგნოზირებადი გამარჯვებების ფანჯარა ვიწროვდება.

• სიზუსტე vs. მომგებიანობა: ასევე მნიშვნელოვანია პროგნოზირების სიზუსტისა და ინვესტიციების მომგებიანობის . მოდელი შეიძლება იყოს მხოლოდ 60%-იანი სიზუსტით აქციების ყოველდღიური აღმავალი ან დაღმავალი მოძრაობის პროგნოზირებაში - რაც არც ისე მაღალ დონეზე ჟღერს - მაგრამ თუ ეს პროგნოზები გამოიყენება ჭკვიან სავაჭრო სტრატეგიაში, ისინი შეიძლება საკმაოდ მომგებიანი იყოს. პირიქით, მოდელს შეიძლება ჰქონდეს 90%-იანი სიზუსტე, მაგრამ თუ მისი შეცდომის 10% ემთხვევა ბაზრის უზარმაზარ მოძრაობებს (და შესაბამისად, დიდ დანაკარგებს), ის შეიძლება წამგებიანი იყოს. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით აქციების პროგნოზირების მრავალი მცდელობა ფოკუსირებულია მიმართულების სიზუსტეზე ან შეცდომების მინიმიზაციაზე, მაგრამ ინვესტორები ზრუნავენ რისკზე კორექტირებულ შემოსავლებზე. ამრიგად, შეფასებები ხშირად მოიცავს ისეთ მეტრიკებს, როგორიცაა შარპის კოეფიციენტი, ვარდნა და შესრულების თანმიმდევრულობა, და არა მხოლოდ ნედლი ჰიტ-მაჩვენებელზე. ზოგიერთი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ინტეგრირებულია ალგორითმულ სავაჭრო სისტემებში, რომლებიც ავტომატურად მართავენ პოზიციებს და რისკებს - მათი რეალური შესრულება იზომება პირდაპირი ვაჭრობის შემოსავლებით და არა დამოუკიდებელი პროგნოზირების სტატისტიკით. ჯერჯერობით, სრულად ავტონომიური „ხელოვნური ინტელექტის მქონე ტრეიდერი“, რომელიც საიმედოდ ჭრის ფულს წლიდან წლამდე, უფრო სამეცნიერო ფანტასტიკას წარმოადგენს, ვიდრე რეალობას, თუმცა უფრო ვიწრო გამოყენებამ (მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელიც პროგნოზირებს ბაზრის მოკლევადიან ცვალებადობას , რომლის გამოყენებაც ტრეიდერებს შეუძლიათ ოფციონების ფასის დასადგენად და ა.შ.) ფინანსური ინსტრუმენტების ნაკრებში თავისი ადგილი იპოვა.

საერთო ჯამში, მტკიცებულებები მიუთითებს, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გარკვეული ბაზრის ნიმუშების პროგნოზირება შემთხვევითობაზე მეტი სიზუსტით და ამით მას შეუძლია სავაჭრო უპირატესობა მიანიჭოს. თუმცა, ეს უპირატესობა ხშირად მცირეა და მისი გამოყენებისთვის დახვეწილ შესრულებას მოითხოვს. როდესაც ვინმე კითხულობს, შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს საფონდო ბირჟის პროგნოზირება?, ამჟამინდელ მტკიცებულებებზე დაყრდნობით ყველაზე გულწრფელი პასუხია: ხელოვნურ ინტელექტს ზოგჯერ შეუძლია საფონდო ბირჟის ასპექტების პროგნოზირება კონკრეტულ პირობებში, მაგრამ მას არ შეუძლია ამის გაკეთება თანმიმდევრულად ყველა აქციისთვის ყოველთვის . წარმატებები, როგორც წესი, ნაწილობრივი და კონტექსტზეა დამოკიდებული.

დასკვნა: რეალისტური მოლოდინები ხელოვნური ინტელექტის მიმართ საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისას

ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლება უდავოდ ძლიერ ინსტრუმენტებად იქცა ფინანსებში. ისინი წარმატებით ამუშავებენ მასიურ მონაცემთა ნაკრებებს, ავლენენ ფარულ კორელაციებს და სტრატეგიების მომენტალურად ადაპტირებასაც კი ახერხებენ. საფონდო ბირჟის პროგნოზირების მცდელობისას ხელოვნურმა ინტელექტმა ხელშესახები, მაგრამ შეზღუდული გამარჯვებები მოიპოვა. ინვესტორებსა და ინსტიტუტებს რეალისტურად შეუძლიათ ელოდონ, რომ ხელოვნური ინტელექტი დაეხმარება გადაწყვეტილების მიღებაში - მაგალითად, პროგნოზირებადი სიგნალების გენერირებით, პორტფელების ოპტიმიზაციით ან რისკების მართვით - მაგრამ არა მოგების გარანტირებული ბროლის ბურთის როლში.

რა
შეუძლია : ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გააუმჯობესოს ინვესტირების ანალიტიკური პროცესი. მას შეუძლია წამებში გადახედოს წლების განმავლობაში შეგროვებულ საბაზრო მონაცემებს, სიახლეებს და ფინანსურ ანგარიშებს, აღმოაჩინოს ისეთი დახვეწილი ნიმუშები ან ანომალიები, რომლებიც ადამიანს შეიძლება უგულებელყოს ( მანქანური სწავლების გამოყენება საფონდო ბირჟის პროგნოზირებისთვის... | FMP ). მას შეუძლია ასობით ცვლადის (ტექნიკური, ფუნდამენტური, განწყობის და ა.შ.) გაერთიანება თანმიმდევრულ პროგნოზში. მოკლევადიანი ვაჭრობისას, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებმა შეიძლება შემთხვევითზე ოდნავ უკეთესი სიზუსტით იწინასწარმეტყველონ, რომ ერთი აქცია მეორეს გადააჭარბებს, ან რომ ბაზარი ცვალებადობის ზრდას განიცდის. სათანადოდ გამოყენების შემთხვევაში, ეს ინკრემენტული უპირატესობები შეიძლება რეალურ ფინანსურ მოგებად იქცეს. ხელოვნურ ინტელექტს ასევე შეუძლია დაეხმაროს რისკების მართვაში - ვარდნის ადრეული გაფრთხილებების იდენტიფიცირებაში ან ინვესტორებისთვის პროგნოზის ნდობის დონის შესახებ ინფორმირებაში. ხელოვნური ინტელექტის კიდევ ერთი პრაქტიკული როლი სტრატეგიის ავტომატიზაციაა : ალგორითმებს შეუძლიათ ვაჭრობის მაღალი სიჩქარითა და სიხშირით განხორციელება, მოვლენებზე რეაგირება 24/7 და დისციპლინის აღსრულება (ემოციური ვაჭრობის გარეშე), რაც შეიძლება ხელსაყრელი იყოს არასტაბილურ ბაზრებზე.

რა
არ შეუძლია (ჯერჯერობით): ზოგიერთ მედიაში ატეხილი აჟიოტაჟის მიუხედავად, ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია საფონდო ბირჟის თანმიმდევრულად და საიმედოდ პროგნოზირება ჰოლისტური გაგებით, ანუ ყოველთვის ბაზრის დამარცხებით ან მნიშვნელოვანი გარდამტეხი წერტილების განჭვრეტით. ბაზრებზე გავლენას ახდენს ადამიანის ქცევა, შემთხვევითი მოვლენები და რთული უკუკავშირის მარყუჟები, რომლებიც ეწინააღმდეგება ნებისმიერ სტატიკურ მოდელს. ხელოვნური ინტელექტი არ გამორიცხავს გაურკვევლობას; ის მხოლოდ ალბათობებს განიხილავს. ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება მიუთითოს 70%-იანი შანსი, რომ აქციები ხვალ გაიზრდება - რაც ასევე ნიშნავს 30%-იან ალბათობას, რომ ეს ასე არ მოხდება. წაგებული გარიგებები და ცუდი შეთავაზებები გარდაუვალია. ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია ჭეშმარიტად ახალი მოვლენების (ხშირად „შავ გედებს“ უწოდებენ) პროგნოზირება, რომლებიც მისი სასწავლო მონაცემების ფარგლებს გარეთაა. უფრო მეტიც, ნებისმიერი წარმატებული პროგნოზირებადი მოდელი იწვევს კონკურენციას, რამაც შეიძლება შეამციროს მისი უპირატესობა. არსებითად, არ არსებობს ბროლის ბურთის ხელოვნური ინტელექტის ეკვივალენტი , რომელიც გარანტიას იძლევა ბაზრის მომავლის პროგნოზირებაზე. ინვესტორები ფრთხილად უნდა იყვნენ ნებისმიერი საპირისპიროს მტკიცების მიმართ.

ნეიტრალური, რეალისტური პერსპექტივა:
ნეიტრალური თვალსაზრისით, ხელოვნური ინტელექტი საუკეთესოდ განიხილება, როგორც ტრადიციული ანალიზისა და ადამიანური ხედვის გაუმჯობესება და არა მისი ჩანაცვლება. პრაქტიკაში, ბევრი ინსტიტუციური ინვესტორი იყენებს ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ადამიანი ანალიტიკოსებისა და პორტფელის მენეჯერების მონაცემებთან ერთად. ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება დაამუშაოს ციფრები და გამოსცეს პროგნოზები, მაგრამ ადამიანები ადგენენ მიზნებს, განმარტავენ შედეგებს და ცვლიან სტრატეგიებს კონტექსტის შესაბამისად (მაგ., მოდელის უგულებელყოფა გაუთვალისწინებელი კრიზისის დროს). საცალო ინვესტორები, რომლებიც იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ინსტრუმენტებს ან სავაჭრო ბოტებს, უნდა იყვნენ ფხიზლად და გაიგონ ინსტრუმენტის ლოგიკა და შეზღუდვები. ხელოვნური ინტელექტის რეკომენდაციის ბრმად შესრულება სარისკოა - ის უნდა იქნას გამოყენებული, როგორც ერთ-ერთი შეყვანა მრავალს შორის.

რეალისტური მოლოდინების დადგენისას შეიძლება დავასკვნათ: ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია საფონდო ბირჟის პროგნოზირება გარკვეულწილად, მაგრამ არა დარწმუნებით და არა შეცდომების გარეშე . მას შეუძლია სწორი გადაწყვეტილების მიღების შანსები ეფექტურობა , რაც კონკურენტულ ბაზრებზე შეიძლება იყოს მოგებასა და ზარალს შორის განსხვავება. თუმცა, მას არ შეუძლია წარმატების გარანტია ან საფონდო ბაზრების თანდაყოლილი არასტაბილურობისა და რისკის აღმოფხვრა. როგორც ერთ-ერთ პუბლიკაციაში აღინიშნა, ეფექტური ალგორითმების არსებობის შემთხვევაშიც კი, საფონდო ბირჟის შედეგები შეიძლება იყოს „თანდაყოლილი არაპროგნოზირებადი“ მოდელირებული ინფორმაციის მიღმა არსებული ფაქტორების გამო ( საფონდო ბირჟის პროგნოზირება ღრმა გაძლიერების სწავლების გამოყენებით ).

მომავლის გზა:
მომავალში, ხელოვნური ინტელექტის როლი საფონდო ბირჟის პროგნოზირებაში, სავარაუდოდ, გაიზრდება. მიმდინარე კვლევები ზოგიერთ შეზღუდვას ეხება (მაგალითად, მოდელების შემუშავება, რომლებიც ითვალისწინებენ რეჟიმის ცვლილებებს, ან ჰიბრიდული სისტემების შემუშავება, რომლებიც მოიცავს როგორც მონაცემებზე დაფუძნებულ, ასევე მოვლენებზე დაფუძნებულ ანალიზს). ასევე არსებობს ინტერესი გაძლიერებული სწავლების აგენტების , რომლებიც მუდმივად ადაპტირდებიან ახალ საბაზრო მონაცემებთან რეალურ დროში და რომლებსაც პოტენციურად შეუძლიათ უკეთ გაუმკლავდნენ ცვალებად გარემოს, ვიდრე სტატიკურად გაწვრთნილი მოდელები. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტის ქცევითი ფინანსების ან ქსელური ანალიზის ტექნიკებთან გაერთიანებამ შესაძლოა ბაზრის დინამიკის უფრო მდიდარი მოდელები მოგვცეს. მიუხედავად ამისა, მომავლის ყველაზე მოწინავე ხელოვნური ინტელექტიც კი იმუშავებს ალბათობისა და გაურკვევლობის ფარგლებში.

შეჯამებისთვის, კითხვაზე „შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს საფონდო ბირჟის პროგნოზირება?“ მარტივი პასუხი არ არსებობს. ყველაზე ზუსტი პასუხია: ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია საფონდო ბირჟის პროგნოზირებაში დახმარება, მაგრამ ის უტყუარი არ არის. ის გვთავაზობს ძლიერ ინსტრუმენტებს, რომლებიც გონივრულად გამოყენების შემთხვევაში, პროგნოზირებისა და სავაჭრო სტრატეგიების გაუმჯობესებას უწყობს ხელს, მაგრამ არ გამორიცხავს ბაზრების ფუნდამენტურ არაპროგნოზირებადობას. ინვესტორებმა ხელოვნური ინტელექტი უნდა გამოიყენონ მისი ძლიერი მხარეების - მონაცემთა დამუშავებისა და ნიმუშების ამოცნობის - გამო, ამავდროულად, მისი სუსტი მხარეების გაცნობიერების პარალელურად. ამით შესაძლებელია ორივე სამყაროს საუკეთესო მხარეების გამოყენება: ადამიანური განსჯა და მანქანური ინტელექტი ერთად მუშაობა. საფონდო ბირჟა შეიძლება არასოდეს იყოს 100%-ით პროგნოზირებადი, მაგრამ რეალისტური მოლოდინებითა და ხელოვნური ინტელექტის გონივრული გამოყენებით, ბაზრის მონაწილეებს შეუძლიათ ისწრაფვოდნენ უკეთ ინფორმირებული, უფრო დისციპლინირებული საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მიღებისკენ მუდმივად ცვალებად ფინანსურ ლანდშაფტში.

თეთრი ფურცლები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგინდეთ ამის შემდეგ:

🔗 სამუშაოები, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი ვერ ჩაანაცვლებს – და რომელ სამუშაო ადგილებს ჩაანაცვლებს ხელოვნური ინტელექტი?
აღმოაჩინეთ, რომელი კარიერაა მომავლისთვის მზად და რომელია ყველაზე მეტად რისკის ქვეშ, რადგან ხელოვნური ინტელექტი გლობალურ დასაქმებას ცვლის.

🔗 რაში შეიძლება დაეყრდნოს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანის ჩარევის გარეშე?
გაიგეთ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ამჟამინდელი საზღვრები და ავტონომიური შესაძლებლობები პრაქტიკულ სცენარებში.

🔗 როგორ შეიძლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება კიბერუსაფრთხოებაში?
გაიგეთ, როგორ იცავს ხელოვნური ინტელექტი საფრთხეებისგან და როგორ ზრდის კიბერმდგრადობას პროგნოზირებადი და ავტონომიური ინსტრუმენტების გამოყენებით.