האם AI יכול לחזות את שוק המניות?

מָבוֹא

חיזוי שוק המניות הוא כבר מזמן "גביע קדוש" פיננסי שמבוקש על ידי משקיעים מוסדיים וקמעונאים כאחד ברחבי העולם. עם ההתקדמות האחרונה בתחום בינה מלאכותית (AI) ו למידת מכונה (ML), רבים תוהים אם הטכנולוגיות הללו פתחו סוף סוף את סוד חיזוי מחירי המניות. האם AI יכול לחזות את שוק המניות? נייר לבן זה בוחן את השאלה הזו מנקודת מבט גלובלית, ומתאר כיצד מודלים מונעי בינה מלאכותית מנסים לחזות תנועות שוק, את היסודות התיאורטיים מאחורי המודלים הללו ואת המגבלות האמיתיות העומדות בפניהם. אנו מציגים ניתוח חסר פניות, מבוסס במחקר ולא בהייפ, של מה AI פַּחִית ו לא יכול לעשות בהקשר של חיזוי שוק פיננסי.

בתיאוריה הפיננסית, אתגר הניבוי מודגש על ידי ה השערת שוק יעיל (EMH). EMH (במיוחד בצורתה ה"חזקה") טוענת כי מחירי המניות משקפים באופן מלא את כל המידע הזמין בכל זמן נתון, כלומר אף משקיע (אפילו לא מקורבים) יכול להצליח בעקביות להתעלות על השוק על ידי מסחר במידע זמין (מודלים לחיזוי מניות מונעי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה). במילים פשוטות, אם השווקים יעילים מאוד והמחירים נעים ב-a הליכה אקראית, אז חיזוי מדויק של מחירים עתידיים אמור להיות כמעט בלתי אפשרי. למרות התיאוריה הזו, הפיתוי לנצח את השוק עורר מחקר מקיף על שיטות חיזוי מתקדמות. בינה מלאכותית ולמידת מכונה הפכו למרכזיים במרדף הזה, הודות ליכולתם לעבד כמויות אדירות של נתונים ולזהות דפוסים עדינים שבני אדם עלולים לפספס (שימוש בלמידה חישובית לחיזוי שוק המניות... | FMP).

נייר לבן זה מספק סקירה מקיפה של טכניקות AI המשמשות לחיזוי שוק המניות ומעריך את יעילותן. נעמיק ב יסודות תיאורטיים של מודלים פופולריים (משיטות מסורתיות של סדרות זמן ועד לרשתות עצביות עמוקות ולמידת חיזוק), דנים ב נתונים ותהליך הדרכה עבור דגמים אלה, והדגש את המקש מגבלות ואתגרים מערכות כאלה מתמודדות, כמו יעילות שוק, רעש נתונים ואירועים חיצוניים בלתי צפויים. מחקרים ודוגמאות מהעולם האמיתי כלולים כדי להמחיש את התוצאות המעורבות שהתקבלו עד כה. לבסוף, אנו מסכמים עם ציפיות ריאליות למשקיעים ולעוסקים בתחום: הכרה ביכולות המרשימות של AI תוך הכרה בכך שהשווקים הפיננסיים שומרים על רמה של אי-חיזוי שאף אלגוריתם לא יכול לבטל לחלוטין.

יסודות תיאורטיים של AI בחיזוי שוק המניות

חיזוי מניות מודרני מבוסס בינה מלאכותית מבוססת על עשרות שנים של מחקר בסטטיסטיקה, פיננסים ומדעי המחשב. כדאי להבין את ספקטרום הגישות ממודלים מסורתיים ועד AI חדשני:

• דגמי סדרת זמן מסורתיים: תחזיות מניות מוקדמות הסתמכו על מודלים סטטיסטיים המניחים שדפוסים במחירי העבר יכולים להקרין את העתיד. דוגמניות כמו ARIMA (ממוצע נע משולב אוטומטי רגרסיבי) ו ARCH/GARCH התמקדות בלכידת מגמות ליניאריות וציבור תנודתיות בנתוני סדרות זמן (מודלים לחיזוי מניות מונעי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה). מודלים אלה מספקים קו בסיס לחיזוי על-ידי מודלים של רצפי מחירים היסטוריים תחת הנחות של סטיונריות וליניאריות. למרות שימושי, מודלים מסורתיים נאבקים לעתים קרובות עם הדפוסים המורכבים, הלא ליניאריים של שווקים אמיתיים, מה שמוביל לדיוק חיזוי מוגבל בפועל (מודלים לחיזוי מניות מונעי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה).

• אלגוריתמים של למידת מכונה: שיטות למידת מכונה חורגות מנוסחאות סטטיסטיות מוגדרות מראש על ידי לימוד דפוסים ישירות מנתונים. אלגוריתמים כגון תמיכה במכונות וקטוריות (SVM), יערות אקראיים, ו הגברת שיפוע יושמו על חיזוי מניות. הם יכולים לשלב מגוון רחב של תכונות קלט - מאינדיקטורים טכניים (למשל, ממוצעים נעים, נפח מסחר) ועד אינדיקטורים בסיסיים (למשל, רווחים, נתונים מאקרו-כלכליים) - ולמצוא קשרים לא ליניאריים ביניהם. לדוגמה, מודל אקראי של יער או שיפוע יכול לשקול עשרות גורמים בו-זמנית, וללכוד אינטראקציות שמודל ליניארי פשוט עלול להחמיץ. מודלים אלה של ML הראו את היכולת לשפר באופן צנוע את דיוק הניבוי על ידי זיהוי אותות מורכבים בנתונים (שימוש בלמידה חישובית לחיזוי שוק המניות... | FMP). עם זאת, הם דורשים כוונון זהיר ונתונים רבים כדי למנוע התאמה יתר (למידת רעש ולא אות).

• למידה עמוקה (רשתות עצביות): רשתות עצביות עמוקות, בהשראת מבנה המוח האנושי, הפכו פופולריים עבור חיזוי שוק המניות בשנים האחרונות. בין אלה, רשתות עצביות חוזרות (RNNs) והגרסה שלהם זיכרון לטווח קצר (LSTM) רשתות תוכננו במיוחד עבור נתוני רצף כמו סדרות זמן של מחירי מניות. LSTMs יכולים לשמור זיכרון של מידע עבר ולתפוס תלות זמנית, מה שהופך אותם למתאימים היטב למגמות, מחזורים או דפוסים אחרים תלויי זמן בנתוני שוק. מחקרים מצביעים על כך ש-LSTMs ומודלים אחרים של למידה עמוקה יכולים ללכוד קשרים מורכבים ולא ליניאריים בנתונים פיננסיים שמודלים פשוטים יותר מפספסים. גישות למידה עמוקה אחרות כוללות רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) (לפעמים נעשה שימוש ב"תמונות" מחוון טכני או ברצפים מקודדים), רוֹבּוֹטרִיקִים (המשתמשים במנגנוני קשב כדי לשקול את החשיבות של שלבי זמן שונים או מקורות נתונים), ואפילו גרף רשתות עצביות (GNNs) (למודל קשרים בין מניות בגרף שוק). רשתות עצביות מתקדמות אלו יכולות להכיל לא רק נתוני מחיר אלא גם מקורות נתונים חלופיים כגון טקסט חדשותי, סנטימנט מדיה חברתית ועוד, למידה של תכונות מופשטות שעשויות לחזות את תנועות השוק (שימוש בלמידה חישובית לחיזוי שוק המניות... | FMP). הגמישות של למידה עמוקה כרוכה במחיר: הם זולים לנתונים, אינטנסיביים מבחינה חישובית, ולעיתים קרובות פועלים כ"קופסאות שחורות" עם פחות ניתנות לפירוש.

• למידת חיזוק: גבול נוסף בתחזית מניות AI הוא למידת חיזוק (RL), כאשר המטרה היא לא רק לחזות מחירים, אלא ללמוד אסטרטגיית מסחר אופטימלית. במסגרת RL, an סוֹכֵן (מודל AI) מקיים אינטראקציה עם סביבה (שוק) על ידי נקיטת פעולות (קנייה, מכירה, החזקה) וקבלת תגמולים (רווחים או הפסדים). עם הזמן, הסוכן לומד מדיניות שממקסמת את התגמול המצטבר. למידת חיזוק עמוק (DRL) משלב רשתות עצביות עם למידת חיזוק כדי להתמודד עם מרחב המצב הגדול של השווקים. הערעור של RL בפיננסים הוא יכולתו לשקול את רצף של החלטות ולבצע אופטימיזציה ישירה להחזר השקעה, במקום לחזות מחירים בנפרד. לדוגמה, סוכן RL יכול ללמוד מתי להיכנס או לצאת מפוזיציות בהתבסס על אותות מחיר ואפילו להסתגל כאשר תנאי השוק משתנים. יש לציין כי RL שימש להכשרת מודלים של AI שמתחרים בתחרויות מסחר כמותיות ובכמה מערכות מסחר קנייניות.עם זאת, שיטות RL מתמודדות גם עם אתגרים משמעותיים: הן דורשות הכשרה מקיפה (הדמיית שנים של עסקאות), עלולות לסבול מחוסר יציבות או התנהגות שונה אם אינן מכוונות בקפידה, והביצועים שלהן רגישים מאוד לסביבת השוק המשוערת. חוקרים ציינו בעיות כמו עלות חישובית גבוהה ובעיות יציבות ביישום למידת חיזוק על שוקי מניות מורכבים. למרות האתגרים הללו, RL מייצג גישה מבטיחה, במיוחד בשילוב עם טכניקות אחרות (למשל, שימוש במודלים של חיזוי מחירים בתוספת אסטרטגיית הקצאה מבוססת RL) ליצירת מערכת היברידית לקבלת החלטות (חיזוי שוק המניות באמצעות למידת חיזוק עמוק).

מקורות נתונים ותהליך הדרכה

ללא קשר לסוג הדגם, הנתונים הם עמוד השדרה של חיזוי שוק המניות של AI. מודלים מאומנים בדרך כלל על נתוני שוק היסטוריים ומערכי נתונים קשורים אחרים כדי לזהות דפוסים. מקורות נתונים ומאפיינים נפוצים כוללים:

• מחירים היסטוריים ואינדיקטורים טכניים: כמעט כל הדגמים משתמשים בשערי מניות בעבר (פתוח, גבוה, נמוך, סגור) ובנפחי מסחר. מאלה, אנליסטים גוזרים לעתים קרובות אינדיקטורים טכניים (ממוצעים נעים, מדד חוזק יחסי, MACD וכו') בתור תשומות. אינדיקטורים אלה יכולים לעזור להדגיש מגמות או מומנטום שהמודל עשוי לנצל. לדוגמה, מודל עשוי לקחת כקלט את 10 הימים האחרונים של מחירים ונפח, בתוספת אינדיקטורים כמו ממוצע נע של 10 ימים או מדדי תנודתיות, כדי לחזות את תנועת המחירים של היום הבא.

• מדדי שוק ונתונים כלכליים: מודלים רבים משלבים מידע שוק רחב יותר, כגון רמות מדד, שיעורי ריבית, אינפלציה, צמיחת תוצר או אינדיקטורים כלכליים אחרים. תכונות מאקרו אלו מספקות הקשר (למשל, סנטימנט כללי בשוק או בריאות כלכלית) שיכולים להשפיע על ביצועי מניות בודדות.

• חדשות ונתוני סנטימנט: מספר הולך וגדל של מערכות בינה מלאכותית קולטות נתונים לא מובנים כגון מאמרי חדשות, עדכוני מדיה חברתית (טוויטר, Stocktwits) ודוחות פיננסיים. טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP), כולל מודלים מתקדמים כמו BERT, משמשות לאמוד את סנטימנט השוק או לזהות אירועים רלוונטיים. לדוגמה, אם סנטימנט החדשות יהפוך לפתע לשלילי עבור חברה או מגזר, מודל AI עשוי לחזות ירידה במחירי המניות הקשורים. על ידי עיבוד חדשות בזמן אמת וסנטימנט מדיה חברתית, AI יכול להגיב מהר יותר מסוחרים אנושיים למידע חדש.

• נתונים חלופיים: כמה קרנות גידור מתוחכמות וחוקרי בינה מלאכותית משתמשים במקורות נתונים חלופיים - תמונות לוויין (לתנועה בחנות או פעילות תעשייתית), נתוני עסקאות בכרטיסי אשראי, מגמות חיפוש באינטרנט וכו' - כדי לקבל תובנות חזויות. מערכי נתונים לא מסורתיים אלה יכולים לפעמים לשמש כאינדיקטורים מובילים לביצועי מניות, אם כי הם גם מציגים מורכבות בהכשרת מודלים.

אימון מודל AI לחיזוי מניות כרוך בהזנה של הנתונים ההיסטוריים הללו והתאמת הפרמטרים של המודל כדי למזער את שגיאות החיזוי. בדרך כלל, הנתונים מחולקים ל-a סט אימונים (למשל, היסטוריה ישנה יותר כדי ללמוד דפוסים) וא ערכת בדיקה/אימות (נתונים עדכניים יותר להערכת ביצועים בתנאים בלתי נראים). בהתחשב באופי הרציף של נתוני השוק, יש להקפיד להימנע מ"הצצה לעתיד" - לדוגמה, מודלים מוערכים על פי נתונים מתקופות זמן לאחר תקופת ההכשרה, כדי לדמות את הביצועים שלהם במסחר אמיתי. אימות צולב נעשה שימוש בטכניקות המותאמות לסדרות זמן (כמו אימות הליכה קדימה) כדי להבטיח שהמודל מכליל היטב ואינו מותאם רק לתקופה מסוימת אחת.

יתרה מכך, העוסקים בתחום חייבים לטפל בבעיות של איכות נתונים ועיבוד מקדים.נתונים חסרים, חריגים (למשל, עליות פתאומיות עקב פיצול מניות או אירועים חד-פעמיים), ושינויי משטר בשווקים יכולים כולם להשפיע על הכשרת המודל. טכניקות כמו נורמליזציה, הרתעה או ביטול עונתיות עשויות להיות מיושמות על נתוני הקלט. כמה גישות מתקדמות מפרקות סדרות מחירים לרכיבים (מגמות, מחזוריות, רעש) ומדגמנות אותם בנפרד (כפי שניתן לראות במחקר המשלב פירוק מצבים וריאציות עם רשתות עצביות (חיזוי שוק המניות באמצעות למידת חיזוק עמוק)).

למודלים שונים דרישות הכשרה שונות: מודלים של למידה עמוקה עשויים להזדקק למאות אלפי נקודות נתונים ולהפיק תועלת מהאצת GPU, בעוד שמודלים פשוטים יותר כמו רגרסיה לוגיסטית יכולים ללמוד ממערכי נתונים קטנים יחסית. מודלים של למידה לתגבור דורשים סימולטור או סביבה ליצירת אינטראקציה איתם; לפעמים נתונים היסטוריים משוחזרים לסוכן RL, או סימולטורים של שוק משמשים ליצירת חוויות.

לבסוף, לאחר הכשרה, המודלים הללו מניבים פונקציית חיזוי - למשל, תפוקה שיכולה להיות מחיר חזוי למחר, הסתברות שמניה תעלה או פעולה מומלצת (קנייה/מכירה). תחזיות אלו משולבות בדרך כלל באסטרטגיית מסחר (עם גודל פוזיציות, כללי ניהול סיכונים וכו') לפני שהכסף האמיתי מונח בסיכון.

מגבלות ואתגרים

בעוד שדגמי AI הפכו מתוחכמים להפליא, תחזית שוק המניות נותרה משימה מאתגרת מטבעה. להלן מגבלות ומכשולים מרכזיים שמונעים מבינה מלאכותית להיות מגדת עתידות מובטחת בשווקים:

• יעילות שוק ואקראיות: כפי שהוזכר קודם לכן, השערת השוק היעיל טוענת שהמחירים כבר משקפים מידע ידוע, ולכן כל מידע חדש גורם להתאמות מיידיות. מבחינה מעשית, המשמעות היא ששינויים במחירים מונעים במידה רבה על ידי לֹא צָפוּי חדשות או תנודות אקראיות. ואכן, עשרות שנים של מחקר מצאו שתנועות מחירי המניות לטווח קצר דומות להליכה אקראית (מודלים לחיזוי מניות מונעי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה) – למחיר של אתמול יש השפעה קטנה על זה של מחר, מעבר למה שהסיכוי חוזה. אם מחירי המניות הם בעצם אקראיים או "יעילים", אף אלגוריתם לא יכול לחזות אותם באופן עקבי בדיוק גבוה. כפי שמחקר אחד הגדיר זאת בתמציתיות, "השערת ההליכה האקראית והשערת השוק היעיל קובעות בעצם שלא ניתן לחזות באופן שיטתי ומהימן את מחירי המניות העתידיים" (חיזוי תשואות יחסיות עבור מניות S&P 500 באמצעות למידת מכונה | חדשנות פיננסית | טקסט מלא). זה לא אומר שתחזיות AI תמיד חסרות תועלת, אבל זה מדגיש מגבלה מהותית: חלק גדול מהתנועה של השוק עשוי להיות פשוט רעש שאפילו הדגם הטוב ביותר לא יכול לחזות מראש.

• רעש וגורמים חיצוניים בלתי צפויים: מחירי המניות מושפעים ממספר רב של גורמים, שרבים מהם אקסוגניים ובלתי צפויים. אירועים גיאופוליטיים (מלחמות, בחירות, שינויים רגולטוריים), אסונות טבע, מגיפות, שערוריות תאגיד פתאומיות, או אפילו שמועות במדיה חברתית ויראלית, כולם יכולים להזיז שווקים באופן בלתי צפוי. אלו אירועים שעבורם מודל לא יכול לקבל נתוני הכשרה קודמים (כי הם חסרי תקדים) או שמתרחשים כהלם נדיר. לדוגמה, אף מודל בינה מלאכותית שאומן על נתונים היסטוריים מ-2010-2019 לא יכול היה לחזות ספציפית את התרסקות ה-COVID-19 בתחילת 2020 או את ההתאוששות המהירה שלה. מודלים של בינה מלאכותית פיננסית נאבקים כאשר משטרים משתנים או כאשר אירוע יחיד מוביל את המחירים. כפי שמציין מקור אחד, גורמים כמו אירועים גיאופוליטיים או פרסום נתונים כלכליים פתאומיים יכולים להפוך תחזיות למיושנות כמעט באופן מיידי (שימוש בלמידה חישובית לחיזוי שוק המניות...| FMP) (שימוש בלמידה חישובית לחיזוי שוק המניות... | FMP). במילים אחרות, חדשות בלתי צפויות יכולות תמיד לעקוף תחזיות אלגוריתמיות, הזרקת רמת אי ודאות שאינה ניתנת להפחתה.

• התאמת יתר והכללה: מודלים של למידת מכונה נוטים התאמת יתר - כלומר הם עלולים ללמוד טוב מדי את ה"רעש" או המוזרויות בנתוני האימון, ולא את הדפוסים הכלליים הבסיסיים. מודל מצויד יתר על המידה עשוי להופיע בצורה מבריקה בנתונים היסטוריים (אפילו להראות תשואות מרשימות בבדיקה חוזרת או דיוק גבוה בדגימה) אך לאחר מכן להיכשל באופן חרוץ בנתונים חדשים. זוהי מלכודת נפוצה במימון כמותי. לדוגמה, רשת עצבית מורכבת עשויה לקלוט מתאמים מזויפים שהתקיימו בעבר בצירוף מקרים (כמו שילוב מסוים של הצלבות אינדיקטורים שקדמו לעצרות ב-5 השנים האחרונות), אך ייתכן שהיחסים הללו לא יחזיקו בהמשך. המחשה מעשית: אפשר לעצב מודל שחוזה שהזוכים במניות בשנה שעברה תמיד יעלו - זה יכול להתאים לתקופה מסוימת, אבל אם משטר השוק ישתנה, הדפוס הזה נשבר. התאמה יתר מובילה לביצועים גרועים מחוץ לדגימה, כלומר תחזיות המודל במסחר חי לא יכולות להיות טובות יותר מאקראיות למרות שהן נראות נהדר בפיתוח. הימנעות מהתאמה יתר דורשת טכניקות כמו רגולציה, שמירה על מורכבות המודל ושימוש באימות חזק. עם זאת, עצם המורכבות שמעניקה למודלים של AI כוח הופכת אותם גם לפגיעים לנושא הזה.

• איכות נתונים וזמינות: הפתגם "זבל נכנס, זבל החוצה" חל מאוד על בינה מלאכותית בחיזוי מלאי. האיכות, הכמות והרלוונטיות של הנתונים משפיעות באופן משמעותי על ביצועי המודל. אם הנתונים ההיסטוריים אינם מספיקים (למשל, ניסיון להכשיר רשת עמוקה על רק כמה שנים של מחירי מניות) או לא מייצגים (למשל, שימוש בנתונים מתקופה שורית במידה רבה כדי לחזות תרחיש דובי), המודל לא יכלל היטב. נתונים יכולים להיות גם מְשׁוּחָד אוֹ נתון לשרידות (לדוגמה, מדדי מניות יורדים באופן טבעי חברות עם ביצועים גרועים לאורך זמן, כך שנתוני המדדים ההיסטוריים עשויים להיות מוטים כלפי מעלה). ניקוי ואצור נתונים הם משימה לא טריוויאלית. בְּנוֹסַף, נתונים חלופיים מקורות יכולים להיות יקרים או קשים להשגה, מה שעשוי לתת לשחקנים מוסדיים יתרון ובמקביל להשאיר למשקיעים הקמעונאיים נתונים פחות מקיפים. יש גם את הנושא של תֶדֶר: מודלים של מסחר בתדירות גבוהה זקוקים לנתוני טיק אחר טיק, שהם עצומים בנפחם וצריכים תשתית מיוחדת, בעוד שמודלים בתדירות נמוכה יותר עשויים להשתמש בנתונים יומיים או שבועיים. הבטחת הנתונים מיושרים בזמן (למשל, חדשות עם נתוני מחירים תואמים) וללא הטיית מבט קדימה היא אתגר מתמשך.

• שקיפות ופרשנות מודל: מודלים רבים של AI, במיוחד למידה עמוקה, פועלים כמו קופסאות שחורות. הם עשויים לפרסם תחזית או איתות מסחר ללא סיבה שניתן להסביר בקלות. חוסר השקיפות הזה יכול להיות בעייתי למשקיעים - במיוחד מוסדיים שצריכים להצדיק החלטות לבעלי עניין או לציית לתקנות. אם מודל בינה מלאכותית חוזה שמניה תרד וממליץ למכור, מנהל תיקים עשוי להסס אם הוא לא מבין את הרציונל. האטימות של החלטות AI יכולה להפחית את האמון והאימוץ, ללא קשר לדיוק המודל. האתגר הזה מדרבן מחקר על AI בר-הסבר למימון, אבל זה נשאר נכון שלעתים קרובות יש פשרה בין מורכבות/דיוק המודל לבין פרשנות.

• שווקים מסתגלים ותחרות: חשוב לציין שהשווקים הפיננסיים כן אדפטיבי.ברגע שדפוס חזוי מתגלה (על ידי AI או כל שיטה) וסוחרים רבים משתמשים בו, הוא עשוי להפסיק לעבוד. לדוגמה, אם מודל בינה מלאכותית מגלה שלעתים קרובות אות מסוים קודם לעליית מניה, סוחרים יתחילו לפעול לפי האות הזה מוקדם יותר, ובכך ירחקו את ההזדמנות. בעצם, השווקים יכולים להתפתח כדי לבטל אסטרטגיות ידועות. כיום, חברות מסחר וקרנות רבות מעסיקות AI ו-ML. התחרות הזו אומרת שכל יתרון הוא לרוב קטן וקצר מועד. התוצאה היא שדגמי בינה מלאכותית עשויים להזדקק להכשרה מחדש ולעדכון מתמידים כדי לעמוד בקצב הדינמיקה המשתנה של השוק. בשווקים נזילים ובוגרים מאוד (כמו מניות גדולות בארה"ב), שחקנים מתוחכמים רבים מחפשים את אותם אותות, מה שמקשה מאוד לשמור על יתרון. לעומת זאת, בשווקים פחות יעילים או בנכסי נישה, בינה מלאכותית עשויה למצוא חוסר יעילות זמני - אך ככל שהשווקים הללו מתחדשים, הפער עשוי להיסגר. האופי הדינמי הזה של השווקים הוא אתגר מהותי: "כללי המשחק" אינם נייחים, כך שמודל שעבד בשנה שעברה ייתכן שיהיה צורך לתקן מחדש בשנה הבאה.

• אילוצים בעולם האמיתי: גם אם מודל AI יכול לחזות מחירים בדיוק הגון, הפיכת התחזיות לרווח היא אתגר נוסף. המסחר מתרחש עלויות עסקה, כגון עמלות, החלקה ומיסים. מודל עשוי לחזות נכון תנועות מחיר קטנות רבות, אך הרווחים עלולים להימחק על ידי עמלות והשפעת עסקאות בשוק. ניהול סיכונים הוא גם חיוני - שום תחזית אינה בטוחה ב-100%, כך שכל אסטרטגיה מונעת בינה מלאכותית חייבת לקחת בחשבון הפסדים פוטנציאליים (דרך פקודות סטופ-לוס, פיזור תיקים וכו'). לעתים קרובות מוסדות משלבים תחזיות בינה מלאכותית בתוך מסגרת סיכון רחבה יותר כדי להבטיח שה-AI לא מהמר את החווה על תחזית שעלולה להיות שגויה. שיקולים מעשיים אלה פירושם שהיתרון התיאורטי של AI חייב להיות משמעותי כדי להיות שימושי לאחר חיכוכים בעולם האמיתי.

לסיכום, לבינה מלאכותית יש יכולות אדירות, אך המגבלות הללו מבטיחות זאת שוק המניות נשאר מערכת צפויה חלקית, חלקית בלתי צפויה. מודלים של AI יכולים להטות את הסיכויים לטובת המשקיע על ידי ניתוח נתונים בצורה יעילה יותר ואולי חשיפת אותות חיזוי עדינים. עם זאת, השילוב של תמחור יעיל, נתונים רועשים, אירועים בלתי צפויים ואילוצים מעשיים פירושו שאפילו הבינה המלאכותית הטובה ביותר תטעה לפעמים - לעתים קרובות באופן בלתי צפוי.

ביצועים של מודלים של AI: מה אומרות העדויות?

בהתחשב הן בהתקדמות והן באתגרים שנדונו, מה למדנו ממחקר ומניסיונות בעולם האמיתי ליישם בינה מלאכותית בחיזוי מניות? התוצאות עד כה מעורבות, ומדגישות את שתיהן מבטיח הצלחות ו כישלונות מפוכחים:

• מקרים של סיכויי ביצועים טובים יותר בינה מלאכותית: מספר מחקרים הוכיחו שמודלים של AI יכולים לנצח ניחוש אקראי בתנאים מסוימים. לדוגמה, מחקר משנת 2024 יישם רשת עצבית LSTM כדי לחזות את מחיר המניה מגמות בשוק המניות הווייטנאמי ודיווח על דיוק חיזוי גבוה - כ-93% על נתוני בדיקה (יישום אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות את מגמת מחירי המניות בשוק המניות - המקרה של וייטנאם | תקשורת במדעי הרוח והחברה). זה מצביע על כך שבשוק זה (כלכלה מתעוררת), המודל הצליח לתפוס דפוסים עקביים, אולי בגלל שלשוק היו חוסר יעילות או מגמות טכניות חזקות שה-LSTM למד. מחקר נוסף בשנת 2024 קיבל היקף רחב יותר: חוקרים ניסו לחזות תשואות לטווח קצר עבור כל מניות S&P 500 (שוק הרבה יותר יעיל) באמצעות מודלים של ML.הם הגדירו את זה כבעיית סיווג - חיזוי אם מניה תעלה על המדד ב-2% במהלך 10 הימים הבאים - באמצעות אלגוריתמים כמו Random Forests, SVM ו-LSTM. התוצאה: ה מודל LSTM עלה על שאר דגמי ה-ML וגם על קו בסיס אקראי, עם תוצאות מובהקות מספיק סטטיסטית כדי להצביע על כך שזה לא היה רק ​​מזל (חיזוי תשואות יחסיות עבור מניות S&P 500 באמצעות למידת מכונה | חדשנות פיננסית | טקסט מלא). המחברים אף הגיעו למסקנה כי במערך הספציפי הזה, ההסתברות שה- השערת הליכה אקראית holds היה "קטן באופן זניח", מה שמעיד על כך שדגמי ה-ML שלהם אכן מצאו אותות חיזוי אמיתיים. דוגמאות אלו מראות שבינה מלאכותית אכן יכולה לזהות דפוסים שנותנים יתרון (גם אם צנוע) בחיזוי מהלכי מניות, במיוחד כאשר נבדקים על קבוצות גדולות של נתונים.

• מקרי שימוש בולטים בתעשייה: מחוץ ללימודים אקדמיים, ישנם דיווחים על קרנות גידור ומוסדות פיננסיים שהשתמשו בהצלחה ב-AI בפעולות המסחר שלהם. כמה חברות מסחר בתדירות גבוהה משתמשות בבינה מלאכותית כדי לזהות ולהגיב לדפוסי מיקרו-מבנה בשוק בשברירי שנייה. לבנקים גדולים יש מודלים של AI עבור הקצאת תיקים ו חיזוי סיכונים, שאמנם לא תמיד עוסק בחיזוי מחיר של מניה בודדת, אך כרוך בחיזוי היבטים של השוק (כמו תנודתיות או מתאמים). ישנן גם קרנות מונעות בינה מלאכותית (המכוניות לעתים קרובות "קרנות כמותיות") המשתמשות בלמידת מכונה כדי לקבל החלטות מסחר - חלקן הצליחו להתעלות על השוק לתקופות מסוימות, אם כי קשה לייחס זאת אך ורק לבינה מלאכותית מכיוון שהן משתמשות לעתים קרובות בשילוב של אינטליגנציה אנושית ומכונה. יישום קונקרטי הוא השימוש ב ניתוח סנטימנטים AI: למשל, סריקת חדשות וטוויטר כדי לחזות כיצד מחירי המניות ינועו בתגובה. מודלים כאלה אולי לא יהיו מדויקים ב-100%, אבל הם יכולים לתת לסוחרים התחלה קלה בתמחור בחדשות. ראוי לציין שחברות בדרך כלל שומרים מקרוב על פרטים של אסטרטגיות AI מוצלחות כקניין רוחני, כך שהראיות ברשות הרבים נוטות לפגר או להיות אנקדוטיות.

• מקרים של ביצועים נמוכים וכישלונות: לכל סיפור הצלחה יש סיפורי אזהרה. מחקרים אקדמיים רבים שטענו לדיוק גבוה בשוק או בפרק זמן אחד לא הצליחו להכליל. ניסוי ראוי לציון ניסה לשחזר מחקר חיזוי מוצלח של שוק המניות ההודי (שהיה לו דיוק גבוה באמצעות ML על אינדיקטורים טכניים) על מניות בארה"ב. השכפול נמצא אין כוח חיזוי משמעותי - למעשה, אסטרטגיה נאיבית של חיזוי תמיד של המניה תעלה למחרת, עלתה על דגמי ה-ML המורכבים ברמת הדיוק. המחברים הגיעו למסקנה שהתוצאות שלהם "תמוך בתיאוריית ההליכה האקראית", כלומר תנועות המניה היו בלתי צפויות במהות והמודלים של ML לא עזרו. זה מדגיש שהתוצאות יכולות להשתנות באופן דרמטי לפי שוק ותקופה. באופן דומה, מספר רב של תחרויות Kaggle ותחרויות מחקר כמותי הראו כי בעוד שמודלים יכולים לעתים קרובות להתאים לנתוני העבר היטב, הביצועים שלהם במסחר חי יורדים לרוב לכיוון של 50% דיוק (לחיזוי כיוון) ברגע שהם מתמודדים עם תנאים חדשים. מקרים כמו התמוטטות הקרנות הכמותיות ב-2007 וקשיים איתם התמודדו קרנות מונעות בינה מלאכותית במהלך הלם המגיפה של 2020, ממחישים שמודלים של בינה מלאכותית עלולים לדעוך לפתע כאשר משטר השוק משתנה. הטיית הישרדות הוא גם גורם בתפיסות - אנחנו שומעים על הצלחות בינה מלאכותית לעתים קרובות יותר מאשר על הכישלונות, אבל מאחורי הקלעים, מודלים וקרנות רבות נכשלות בשקט ונסגרות כי האסטרטגיות שלהם מפסיקות לעבוד.

• הבדלים בשווקים: תצפית מעניינת ממחקרים היא שיעילות הבינה המלאכותית עשויה להיות תלויה בשוק בגרות ויעילות.בשווקים פחות יעילים או מתעוררים, עשויים להיות דפוסים ניתנים לניצול יותר (בשל כיסוי אנליסט נמוך יותר, מגבלות נזילות או הטיות התנהגותיות), המאפשרים למודלים של AI להשיג דיוק גבוה יותר. מחקר LSTM בשוק וייטנאם עם דיוק של 93%. יכול להיות דוגמה לכך. לעומת זאת, בשווקים יעילים מאוד כמו ארה"ב, דפוסים אלה עשויים להתבטל במהירות. התוצאות המעורבות בין מקרה וייטנאם לבין מחקר השכפול האמריקאי רמז על אי התאמה זו. באופן גלובלי, המשמעות היא ש-AI עשויה להניב כעת ביצועי חיזוי טובים יותר בשווקי נישה מסוימים או בסוגי נכסים מסוימים (לדוגמה, חלקם יישמו בינה מלאכותית כדי לחזות מחירי סחורות או מגמות של מטבעות קריפטוגרפיים בהצלחה משתנה). עם הזמן, ככל שכל השווקים נעים לקראת יעילות רבה יותר, החלון לניבוי קל מצטמצם.

• דיוק לעומת רווחיות: זה גם חיוני להבחין דיוק חיזוי מִן רווחיות השקעה. מודל יכול להיות מדויק, נניח, רק ב-60% בחיזוי התנועה היומית למעלה או למטה של ​​מניה – מה שלא נשמע גבוה במיוחד – אבל אם תחזיות אלו משמשות באסטרטגיית מסחר חכמה, הן עשויות להיות רווחיות למדי. לעומת זאת, מודל עשוי להתגאות בדיוק של 90%, אבל אם 10% מהפעמים שהוא שגוי חופפים למהלכי שוק עצומים (ולכן הפסדים גדולים), הוא עלול להיות לא רווחי. מאמצי חיזוי מניות בינה מלאכותית רבים מתמקדים בדיוק כיווני או במזעור שגיאות, אך למשקיעים אכפת מתשואות מותאמות לסיכון. לפיכך, הערכות כוללות לעתים קרובות מדדים כמו יחס Sharpe, משיכות ועקביות של ביצועים, לא רק שיעור פגיעה גולמי. כמה מודלים של AI שולבו במערכות מסחר אלגוריתמיות המנהלות פוזיציות וסיכונים באופן אוטומטי - הביצועים האמיתיים שלהם נמדדים בתשואות מסחר בזמן אמת ולא בסטטיסטיקה של חיזוי עצמאי. עד כה, "סוחר בינה מלאכותית" אוטונומי לחלוטין שטבע כסף באופן מהימן שנה אחר שנה הוא יותר מדע בדיוני מהמציאות, אבל יישומים צרים יותר (כמו מודל בינה מלאכותית שחוזה שוק לטווח קצר תנודתיות שסוחרים יכולים להשתמש בהם כדי לתמחר אופציות וכו') מצאו מקום בערכת הכלים הפיננסית.

במצטבר, הראיות מצביעות על כך AI יכול לחזות דפוסי שוק מסוימים עם דיוק טוב מהסיכוי, ובכך יכול להעניק יתרון מסחר. עם זאת, יתרון זה הוא לעתים קרובות קטן ודורש ביצוע מתוחכם כדי לנצל אותו. כשמישהו שואל, האם AI יכול לחזות את שוק המניות?, התשובה הכנה ביותר המבוססת על ראיות עדכניות היא: בינה מלאכותית יכולה לפעמים לחזות היבטים של שוק המניות בתנאים ספציפיים, אבל היא לא יכולה לעשות זאת באופן עקבי עבור כל המניות בכל עת. הצלחות נוטות להיות חלקיות ותלויות הקשר.

מסקנה: ציפיות ריאליות עבור AI בתחזית שוק המניות

AI ולמידת מכונה הפכו ללא ספק לכלים רבי עוצמה בתחום הפיננסים. הם מצטיינים בעיבוד מערכי נתונים מסיביים, חשיפת קורלציות נסתרות ואפילו התאמת אסטרטגיות תוך כדי תנועה. בחיפוש אחר לחזות את שוק המניות, AI סיפקה מוחשי אך מוגבל ניצחונות. משקיעים ומוסדות יכולים באופן מציאותי לצפות שבינה מלאכותית תסייע בקבלת החלטות - למשל, על ידי יצירת אותות חיזוי, אופטימיזציה של תיקים או ניהול סיכונים - אך לא תשמש ככדור בדולח שמבטיח רווחים.

איזה AI פַּחִית לַעֲשׂוֹת:
AI יכול לשפר את התהליך האנליטי בהשקעות. הוא יכול לסנן שנים של נתוני שוק, עדכוני חדשות ודוחות פיננסיים תוך שניות, לזהות דפוסים עדינים או חריגות שאדם עלול להתעלם מהם (שימוש בלמידה חישובית לחיזוי שוק המניות... | FMP). זה יכול לשלב מאות משתנים (טכניים, יסודיים, סנטימנטים וכו') לתחזית מגובשת.במסחר לטווח קצר, אלגוריתמי בינה מלאכותית עשויים לחזות בדיוק מעט טוב יותר מאשר באקראי, כי מניה אחת תעלה על מניה אחרת, או ששוק עומד לחוות עלייה בתנודתיות. הקצוות המצטברים הללו, כאשר הם מנוצלים כראוי, יכולים לתרגם לרווחים כספיים אמיתיים. AI יכול גם לעזור ניהול סיכונים - זיהוי אזהרות מוקדמות על ירידה או יידוע המשקיעים לגבי רמת האמון של תחזית. תפקיד מעשי נוסף של AI נמצא אוטומציה של אסטרטגיה: אלגוריתמים יכולים לבצע עסקאות במהירות ובתדירות גבוהה, להגיב לאירועים 24/7, ולאכוף משמעת (ללא מסחר רגשי), מה שיכול להיות יתרון בשווקים הפכפכים.

איזה AI לא יכול תעשה (עדיין):
למרות ההייפ במדיה מסויימת, AI לא יכול לחזות באופן עקבי ומהימן את שוק המניות במובן ההוליסטי של תמיד לנצח את השוק או לצפות בנקודות מפנה גדולות. השווקים מושפעים מהתנהגות אנושית, אירועים אקראיים ומלולאות משוב מורכבות שמתריסות בכל מודל סטטי. AI אינו מבטל אי ודאות; הוא עוסק רק בהסתברויות. AI עשוי להצביע על סיכוי של 70% שמניה תעלה מחר - מה שאומר גם סיכוי של 30% שלא. איבוד עסקאות ושיחות רעות הם בלתי נמנעים. בינה מלאכותית לא יכולה לצפות אירועים חדשים באמת (המכונים לעתים קרובות "ברבורים שחורים") שנמצאים מחוץ לתחום נתוני האימונים שלה. יתרה מכך, כל מודל חיזוי מוצלח מזמין תחרות שיכולה לשחוק את יתרונו. בעצם, אין מקבילה של AI לכדור בדולח המבטיח ראיית הנולד לעתיד השוק. המשקיעים צריכים להיזהר מכל מי שטוען אחרת.

פרספקטיבה ניטרלית וריאליסטית:
מנקודת מבט ניטרלית, AI נתפס בצורה הטובה ביותר כשיפור, לא תחליף לניתוח מסורתי ותובנה אנושית. בפועל, משקיעים מוסדיים רבים משתמשים במודלים של בינה מלאכותית לצד קלט של אנליסטים אנושיים ומנהלי תיקים. הבינה המלאכותית עשויה לחטוף מספרים ולתחזיות פלט, אבל בני אדם מגדירים את היעדים, מפרשים תוצאות ומתאים אסטרטגיות להקשר (למשל, ביטול מודל במהלך משבר בלתי צפוי). משקיעים קמעונאיים המשתמשים בכלים מונעי בינה מלאכותית או בוטים למסחר צריכים להישאר ערניים ולהבין את ההיגיון והגבולות של הכלי. מעקב עיוור אחר המלצת בינה מלאכותית הוא מסוכן - יש להשתמש בה כקלט אחד מבין רבים.

בהצבת ציפיות ריאליות, אפשר להסיק: בינה מלאכותית יכולה לחזות את שוק המניות במידה מסוימת, אבל לא בוודאות ולא בלי שגיאות. זה יכול להגדיל את הסיכויים של ביצוע שיחה נכונה או שיפור יְעִילוּת בניתוח מידע, שבשווקים תחרותיים יכול להיות ההבדל בין רווח להפסד. עם זאת, זה לא יכול להבטיח להצליח או לחסל את התנודתיות והסיכון הטבועים בשווקי המניות. כפי שציין פרסום אחד, אפילו עם אלגוריתמים יעילים, תוצאות בשוק המניות יכולות להיות "בלתי צפוי מטבעו" עקב גורמים מעבר למידע המודגם (חיזוי שוק המניות באמצעות למידת חיזוק עמוק).

הדרך קדימה:
במבט קדימה, תפקידה של AI בחיזוי שוק המניות ככל הנראה יגדל. מחקר מתמשך מטפל בחלק מהמגבלות (למשל, פיתוח מודלים המתייחסים לשינויי משטר, או מערכות היברידיות המשלבות ניתוח מונחי נתונים וניתוח מונעי אירועים). יש גם עניין סוכני למידת חיזוק שמסתגלים ללא הרף לנתוני שוק חדשים בזמן אמת, שיכולים להתמודד עם סביבות משתנות טוב יותר מאשר מודלים מאומנים סטטיים. יתר על כן, שילוב של AI עם טכניקות ממימון התנהגותי או ניתוח רשת עשוי להניב מודלים עשירים יותר של דינמיקה בשוק. אף על פי כן, אפילו הבינה המלאכותית העתידית המתקדמת ביותר תפעל בגבולות ההסתברות ואי הוודאות.

לסיכום, השאלה "האם AI יכול לחזות את שוק המניות?" אין תשובה פשוטה של ​​כן או לא. התשובה המדויקת ביותר היא: בינה מלאכותית יכולה לעזור לחזות את שוק המניות, אבל היא אינה ברת טעות. הוא מציע כלים רבי עוצמה שבשימוש מושכל יכולים לשפר את אסטרטגיות החיזוי והמסחר, אך הוא אינו מסיר את אי-החיזוי הבסיסי של השווקים. על המשקיעים לאמץ את הבינה המלאכותית על החוזקות שלה - עיבוד נתונים וזיהוי דפוסים - תוך שהם מודעים לחולשותיה. בכך, אפשר לרתום את הטוב משני העולמות: שיקול דעת אנושי ואינטליגנציה מכונה שפועלים יחד. שוק המניות אולי לעולם לא יהיה צפוי ב-100%, אבל עם ציפיות ריאליות ושימוש מושכל בבינה מלאכותית, משתתפי שוק יכולים לשאוף לקבלת החלטות השקעה מושכלות יותר וממושמעות יותר בנוף פיננסי שמתפתח ללא הרף.