Can AI Predict the Stock Market?

Может ли ИИ предсказать фондовый рынок?

Введение

Прогнозирование фондового рынка уже давно является финансовым «святым Граалем», к которому стремятся как институциональные, так и розничные инвесторы по всему миру. С учетом последних достижений в Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), многие задаются вопросом, раскрыли ли эти технологии наконец секрет прогнозирования цен на акции. Может ли ИИ предсказывать фондовый рынок? В этой белой книге этот вопрос рассматривается с глобальной точки зрения, описывая, как модели, управляемые ИИ, пытаются прогнозировать движения рынка, теоретические основы, лежащие в основе этих моделей, и вполне реальные ограничения, с которыми они сталкиваются. Мы представляем беспристрастный анализ, основанный на исследованиях, а не на шумихе, того, что такое ИИ может и не может делать в контексте прогнозирования финансового рынка.

В финансовой теории проблема прогнозирования подчеркивается Гипотеза эффективного рынка (EMH). EMH (особенно в его «сильной» форме) утверждает, что цены на акции полностью отражают всю доступную информацию в любой момент времени, а это означает, что ни один инвестор (даже инсайдер) не может постоянно превосходить рынок, торгуя на основе доступной информации (Модели прогнозирования акций на основе данных, основанные на нейронных сетях: обзор). Проще говоря, если рынки высокоэффективны и цены движутся в случайное блуждание, то точное предсказание будущих цен должно быть практически невозможным. Несмотря на эту теорию, соблазн переиграть рынок подстегнул обширные исследования в области передовых методов прогнозирования. ИИ и машинное обучение стали центральными в этом стремлении благодаря их способности обрабатывать огромные объемы данных и выявлять тонкие закономерности, которые люди могут пропустить (Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP).

В этой белой книге представлен всесторонний обзор методов ИИ, используемых для прогнозирования фондового рынка, и дана оценка их эффективности. Мы углубимся в теоретические основы популярных моделей (от традиционных методов временных рядов до глубоких нейронных сетей и обучения с подкреплением), обсудите данные и процесс обучения для этих моделей и выделите ключевые ограничения и проблемы Такие системы сталкиваются с такими проблемами, как эффективность рынка, шум данных и непредсказуемые внешние события. Реальные исследования и примеры включены для иллюстрации смешанных результатов, полученных до сих пор. Наконец, мы завершаем реалистичными ожиданиями для инвесторов и практиков: признавая впечатляющие возможности ИИ, признавая при этом, что финансовые рынки сохраняют уровень непредсказуемости, который ни один алгоритм не может полностью устранить.

Теоретические основы ИИ в прогнозировании фондового рынка

Современное прогнозирование акций на основе ИИ основывается на десятилетиях исследований в области статистики, финансов и компьютерных наук. Полезно понимать спектр подходов от традиционных моделей до передового ИИ:

  • Традиционные модели временных рядов: Раннее прогнозирование акций основывалось на статистических моделях, которые предполагали, что закономерности прошлых цен могут предсказывать будущее. Такие модели, как ARIMA (Авторегрессивная интегрированная скользящая средняя) и АРХ/ГАРХ сосредоточиться на захвате линейных тенденций и кластеризации волатильности в данных временных рядов (Модели прогнозирования акций на основе данных, основанные на нейронных сетях: обзор). Эти модели обеспечивают основу для прогнозирования путем моделирования исторических последовательностей цен при допущениях стационарности и линейности. Хотя традиционные модели полезны, они часто сталкиваются со сложными нелинейными моделями реальных рынков, что приводит к ограниченной точности прогнозирования на практике (Модели прогнозирования акций на основе данных, основанные на нейронных сетях: обзор).

  • Алгоритмы машинного обучения: Методы машинного обучения выходят за рамки предопределенных статистических формул. изучение закономерностей непосредственно из данных. Такие алгоритмы, как Метод опорных векторов (SVM), случайные леса, и усиление градиента были применены к прогнозированию акций. Они могут включать широкий спектр входных признаков — от технических индикаторов (например, скользящие средние, объем торговли) до фундаментальных индикаторов (например, доходы, макроэкономические данные) — и находить нелинейные связи между ними. Например, случайный лес или градиентная модель усиления могут учитывать десятки факторов одновременно, фиксируя взаимодействия, которые простая линейная модель может упустить. Эти модели МО продемонстрировали способность скромно повышать точность прогнозирования путем обнаружения сложных сигналов в данных (Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP). Однако они требуют тщательной настройки и достаточного количества данных, чтобы избежать переобучения (обучение шуму, а не сигналу).

  • Глубокое обучение (нейронные сети): Глубокие нейронные сети, вдохновленные структурой человеческого мозга, стали популярными для прогнозирования фондового рынка в последние годы. Среди них, Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их вариант Долговременная кратковременная память (LSTM) Сети специально разработаны для последовательных данных, таких как временные ряды цен акций. LSTM могут сохранять память о прошлой информации и фиксировать временные зависимости, что делает их хорошо подходящими для моделирования тенденций, циклов или других зависящих от времени закономерностей в рыночных данных. Исследования показывают, что LSTM и другие модели глубокого обучения могут фиксировать сложные, нелинейные отношения в финансовых данных, которые более простые модели пропускают. Другие подходы к глубокому обучению включают Свёрточные нейронные сети (CNN) (иногда используется в технических индикаторных «изображениях» или закодированных последовательностях), Трансформеры (которые используют механизмы внимания для оценки важности различных временных шагов или источников данных) и даже Графовые нейронные сети (GNN) (для моделирования взаимосвязей между акциями на графике рынка). Эти передовые нейронные сети могут поглощать не только данные о ценах, но и альтернативные источники данных, такие как текст новостей, настроения в социальных сетях и многое другое, изучая абстрактные признаки, которые могут предсказывать движения рынка (Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP). Гибкость глубокого обучения имеет свою цену: оно требует больших объемов данных, больших вычислительных затрат и часто работает как «черные ящики» с меньшей интерпретируемостью.

  • Обучение с подкреплением: Еще одним рубежом в прогнозировании акций с помощью ИИ является обучение с подкреплением (RL), где цель не просто предсказать цены, а изучить оптимальную торговую стратегию. В RL-фреймворке агент (модель ИИ) взаимодействует с окружающей средой (рынком), совершая действия (покупать, продавать, удерживать) и получая вознаграждения (прибыли или убытки). Со временем агент изучает политику, которая максимизирует кумулятивное вознаграждение. Глубокое обучение с подкреплением (DRL) объединяет нейронные сети с подкрепленным обучением для обработки большого пространства состояний рынков. Привлекательность RL в финансах заключается в его способности учитывать последовательность решений и напрямую оптимизировать для возврата инвестиций, а не прогнозировать цены изолированно. Например, агент RL может узнать, когда входить или выходить из позиций, основываясь на ценовых сигналах, и даже адаптироваться по мере изменения рыночных условий. В частности, RL использовался для обучения моделей ИИ, которые соревнуются в количественных торговых соревнованиях и в некоторых фирменных торговых системах.Однако методы RL также сталкиваются со значительными проблемами: они требуют обширного обучения (имитации многолетних торгов), могут страдать от нестабильности или отклоняющегося поведения, если не настроены тщательно, и их производительность очень чувствительна к предполагаемой рыночной среде. Исследователи отметили такие проблемы, как высокие вычислительные затраты и проблемы со стабильностью в применении обучения с подкреплением к сложным фондовым рынкам. Несмотря на эти проблемы, RL представляет собой многообещающий подход, особенно в сочетании с другими методами (например, с использованием моделей прогнозирования цен плюс стратегия распределения на основе RL) для формирования гибридной системы принятия решений (Прогнозирование фондового рынка с использованием глубокого обучения с подкреплением).

Источники данных и процесс обучения

Независимо от типа модели, данные - это основа прогнозирования фондового рынка с помощью ИИ. Модели обычно обучаются на исторических рыночных данных и других связанных наборах данных для обнаружения закономерностей. Распространенные источники данных и функции включают:

  • Исторические цены и технические индикаторы: Почти все модели используют прошлые цены акций (открытие, максимум, минимум, закрытие) и объемы торгов. Из них аналитики часто выводят технические индикаторы (скользящие средние, индекс относительной силы, MACD и т. д.) в качестве входных данных. Эти индикаторы могут помочь выделить тенденции или импульс, которые может использовать модель. Например, модель может принимать в качестве входных данных цены и объем за последние 10 дней, а также такие индикаторы, как 10-дневная скользящая средняя или показатели волатильности, чтобы предсказать движение цены на следующий день.

  • Рыночные индексы и экономические данные: Многие модели включают более широкую рыночную информацию, такую ​​как уровни индексов, процентные ставки, инфляция, рост ВВП или другие экономические показатели. Эти макрохарактеристики предоставляют контекст (например, общее настроение рынка или экономическое здоровье), который может влиять на индивидуальную эффективность акций.

  • Данные о новостях и настроениях: Все большее число систем ИИ поглощают неструктурированные данные, такие как новостные статьи, ленты социальных сетей (Twitter, Stocktwits) и финансовые отчеты. Методы обработки естественного языка (NLP), включая продвинутые модели, такие как BERT, используются для оценки настроений рынка или обнаружения соответствующих событий. Например, если новостные настроения внезапно становятся резко негативными для компании или сектора, модель ИИ может предсказать падение цен на соответствующие акции. Обрабатывая новости в реальном времени и настроения в социальных сетяхИИ может реагировать на новую информацию быстрее, чем люди-трейдеры.

  • Альтернативные данные: Некоторые опытные хедж-фонды и исследователи ИИ используют альтернативные источники данных — спутниковые снимки (для трафика магазинов или промышленной активности), данные о транзакциях по кредитным картам, тенденции веб-поиска и т. д. — для получения прогностических идей. Эти нетрадиционные наборы данных иногда могут служить опережающими индикаторами для эффективности акций, хотя они также вносят сложность в обучение модели.

Обучение модели ИИ для прогнозирования акций включает в себя подачу этих исторических данных и корректировку параметров модели для минимизации ошибки прогнозирования. Обычно данные делятся на тренировочный набор (например, более старая история для изучения закономерностей) и набор для тестирования/проверки (более свежие данные для оценки производительности в невиданных условиях). Учитывая последовательный характер рыночных данных, принимаются меры предосторожности, чтобы избежать «заглядывания в будущее» — например, модели оцениваются на данных за периоды времени после периода обучения, чтобы имитировать, как они будут работать в реальной торговле. Перекрестная проверка Чтобы гарантировать, что модель хорошо обобщается и не соответствует одному конкретному периоду, используются методы, адаптированные для временных рядов (например, прямая проверка).

Более того, специалистам приходится решать вопросы качества данных и предварительной обработки.Отсутствующие данные, выбросы (например, внезапные скачки из-за дробления акций или разовых событий) и изменения режима на рынках могут повлиять на обучение модели. К входным данным могут применяться такие методы, как нормализация, детрендирование или десезонализация. Некоторые продвинутые подходы разлагают ценовые ряды на компоненты (тренды, циклы, шум) и моделируют их отдельно (как показано в исследовании, объединяющем вариационную модовую декомпозицию с нейронными сетями (Прогнозирование фондового рынка с использованием глубокого обучения с подкреплением)).

Различные модели имеют разные требования к обучению: модели глубокого обучения могут нуждаться в сотнях тысяч точек данных и выигрывать от ускорения GPU, тогда как более простые модели, такие как логистическая регрессия, могут обучаться на относительно меньших наборах данных. Модели обучения с подкреплением требуют симулятора или среды для взаимодействия; иногда исторические данные воспроизводятся в агенте RL, или рыночные симуляторы используются для генерации опыта.

Наконец, после обучения эти модели выдают предсказательную функцию – например, выход, который может быть прогнозируемой ценой на завтра, вероятностью того, что акции вырастут, или рекомендуемым действием (купить/продать). Эти прогнозы затем обычно интегрируются в торговую стратегию (с размером позиции, правилами управления рисками и т. д.) до того, как реальные деньги будут поставлены под угрозу.

Ограничения и проблемы

Хотя модели ИИ стали невероятно сложными, Прогнозирование фондового рынка остается изначально сложной задачей. Ниже приведены основные ограничения и препятствия, которые не позволяют ИИ гарантированно стать предсказателем на рынках:

  • Эффективность рынка и случайность: Как упоминалось ранее, гипотеза эффективного рынка утверждает, что цены уже отражают известную информацию, поэтому любая новая информация вызывает немедленные корректировки. На практике это означает, что изменения цен в значительной степени обусловлены непредвиденный новости или случайные колебания. Действительно, десятилетия исследований показали, что краткосрочные движения цен на акции напоминают случайное блуждание (Модели прогнозирования акций на основе данных, основанные на нейронных сетях: обзор) – вчерашняя цена не имеет большого влияния на завтрашнюю, за исключением того, что может предсказать случай. Если цены на акции по сути случайны или «эффективны», ни один алгоритм не может последовательно предсказывать их с высокой точностью. Как лаконично выразился один исследовательский проект, «гипотеза случайного блуждания и гипотеза эффективного рынка по сути утверждают, что невозможно систематически и надежно предсказывать будущие цены акций» (Прогнозирование относительной доходности акций S&P 500 с использованием машинного обучения | Финансовые инновации | Полный текст). Это не означает, что прогнозы ИИ всегда бесполезны, но это подчеркивает фундаментальное ограничение: большая часть движения рынка может быть просто шумом, который даже самая лучшая модель не может предсказать заранее.

  • Шум и непредсказуемые внешние факторы: Цены на акции зависят от множества факторов, многие из которых являются экзогенными и непредсказуемыми. Геополитические события (войны, выборы, изменения в регулировании), стихийные бедствия, пандемии, внезапные корпоративные скандалы или даже вирусные слухи в социальных сетях могут неожиданно двигать рынки. Это события, для которых модель не может иметь данные о предыдущем обучении (потому что они беспрецедентны) или которые происходят как редкие потрясения. Например, ни одна модель ИИ, обученная на исторических данных за 2010–2019 годы, не могла бы конкретно предсказать крах COVID-19 в начале 2020 года или его быстрый отскок. Финансовые модели ИИ испытывают трудности, когда режимы меняются или когда единичное событие движет ценами. Как отмечает один источник, такие факторы, как геополитические события или внезапные публикации экономических данных, могут сделать прогнозы устаревшими почти мгновенно (Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка...| ФМП) (Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP). Другими словами, Неожиданные новости всегда могут переопределить алгоритмические предсказания, что вносит уровень неопределенности, который невозможно снизить.

  • Переобучение и обобщение: Модели машинного обучения склонны переобучение – то есть они могут слишком хорошо усвоить «шум» или странности в обучающих данных, а не базовые общие закономерности. Переобученная модель может блестяще работать на исторических данных (даже показывая впечатляющую доходность при бэктестинге или высокую точность в выборке), но затем с треском провалиться на новых данных. Это распространенная ловушка в количественных финансах. Например, сложная нейронная сеть может улавливать ложные корреляции, которые сохранялись в прошлом по совпадению (например, определенная комбинация пересечений индикаторов, которые предшествовали ралли за последние 5 лет), но эти взаимосвязи могут не сохраняться в будущем. Практическая иллюстрация: можно разработать модель, которая предсказывает, что победители прошлого года всегда будут расти – она может соответствовать определенному периоду, но если режим рынка изменится, эта закономерность сломается. Переобучение приводит к ухудшению результатов вне выборки, что означает, что предсказания модели в реальной торговле могут быть не лучше случайных, несмотря на то, что они отлично выглядят в разработке. Чтобы избежать переобучения, требуются такие методы, как регуляризация, контроль сложности модели и использование надежной проверки. Однако та самая сложность, которая дает моделям ИИ силу, также делает их уязвимыми для этой проблемы.

  • Качество и доступность данных: Поговорка «мусор на входе — мусор на выходе» в значительной степени применима к ИИ в прогнозировании акций. Качество, количество и релевантность данных существенно влияют на производительность модели. Если исторических данных недостаточно (например, попытка обучить глубокую сеть всего на нескольких годах цен на акции) или они нерепрезентативны (например, использование данных из в основном бычьего периода для прогнозирования медвежьего сценария), модель не будет хорошо обобщать. Данные также могут быть пристрастный или при условии выживания (например, фондовые индексы естественным образом с течением времени снижают показатели плохо работающих компаний, поэтому исторические данные индекса могут быть смещены вверх). Очистка и курирование данных — нетривиальная задача. Кроме того, альтернативные данные Источники могут быть дорогими или их трудно получить, что может дать институциональным игрокам преимущество, оставляя розничных инвесторов с менее полными данными. Существует также проблема частота: высокочастотные торговые модели нуждаются в тиковых данных, которые имеют огромный объем и требуют специальной инфраструктуры, тогда как низкочастотные модели могут использовать ежедневные или еженедельные данные. Обеспечение согласованности данных по времени (например, новости с соответствующими ценовыми данными) и отсутствие предвзятости при просмотре вперед является постоянной проблемой.

  • Прозрачность и интерпретируемость модели: Многие модели ИИ, особенно глубокого обучения, работают как черные ящики. Они могут выдавать прогноз или торговый сигнал без легко объяснимой причины. Такое отсутствие прозрачности может быть проблематичным для инвесторов, особенно институциональных, которым необходимо обосновывать решения перед заинтересованными сторонами или соблюдать правила. Если модель ИИ предсказывает падение акций и рекомендует продавать, управляющий портфелем может колебаться, если он не понимает обоснования. Непрозрачность решений ИИ может снизить доверие и принятие, независимо от точности модели. Эта проблема стимулирует исследования в области объяснимого ИИ для финансов, но остается верным, что часто существует компромисс между сложностью/точностью модели и интерпретируемостью.

  • Адаптивные рынки и конкуренция: Важно отметить, что финансовые рынки адаптивный.После того, как предиктивная модель обнаружена (с помощью ИИ или любого метода) и используется многими трейдерами, она может перестать работать. Например, если модель ИИ обнаруживает, что определенный сигнал часто предшествует росту акций, трейдеры начнут действовать по этому сигналу раньше, таким образом упуская возможность арбитража. По сути, рынки могут развиваться так, что сведут на нет известные стратегии. Сегодня многие торговые фирмы и фонды используют ИИ и МО. Эта конкуренция означает, что любое преимущество часто бывает небольшим и недолговечным. В результате модели ИИ могут нуждаться в постоянной переподготовке и обновлении, чтобы идти в ногу с меняющейся динамикой рынка. На высоколиквидных и зрелых рынках (например, на рынках акций крупных компаний США) многочисленные опытные игроки охотятся за одними и теми же сигналами, что делает сохранение преимущества чрезвычайно сложным. Напротив, на менее эффективных рынках или нишевых активах ИИ может обнаружить временную неэффективность, но по мере модернизации этих рынков разрыв может сократиться. Такая динамическая природа рынков является фундаментальной проблемой: «правила игры» не являются стационарными, поэтому модель, которая работала в прошлом году, может нуждаться в переоснащении в следующем году.

  • Реальные ограничения: Даже если модель ИИ может предсказывать цены с достаточной точностью, превращение прогнозов в прибыль — это еще одна проблема. Торговля несет транзакционные издержки, такие как комиссии, проскальзывание и налоги. Модель может правильно предсказать множество небольших движений цен, но прибыль может быть сведена на нет комиссиями и влиянием сделок на рынок. Управление рисками также имеет решающее значение — ни один прогноз не является 100%-ным, поэтому любая стратегия, основанная на ИИ, должна учитывать потенциальные убытки (через стоп-лосс, диверсификацию портфеля и т. д.). Учреждения часто интегрируют прогнозы ИИ в более широкую структуру рисков, чтобы гарантировать, что ИИ не поставит все на кон на прогноз, который может оказаться неверным. Эти практические соображения означают, что теоретическое преимущество ИИ должно быть существенным, чтобы быть полезным после реальных трений.

Подводя итог, можно сказать, что ИИ обладает огромными возможностями, но эти ограничения гарантируют, что фондовый рынок остается частично предсказуемой, частично непредсказуемой системой. Модели ИИ могут склонить шансы в пользу инвестора, анализируя данные более эффективно и, возможно, обнаруживая тонкие предсказательные сигналы. Однако сочетание эффективного ценообразования, зашумленных данных, непредвиденных событий и практических ограничений означает, что даже лучший ИИ иногда будет ошибаться — часто непредсказуемо.

Эффективность моделей ИИ: о чем говорят факты?

Учитывая как обсуждаемые достижения, так и проблемы, чему мы научились из исследований и реальных попыток применения ИИ в прогнозировании акций? Результаты на данный момент неоднозначны, подчеркивая как многообещающие успехи и отрезвляющие неудачи:

  • Примеры превосходства ИИ над шансами: Несколько исследований продемонстрировали, что модели ИИ могут превзойти случайные предположения при определенных условиях. Например, исследование 2024 года применило нейронную сеть LSTM для прогнозирования цены акций тенденции на вьетнамском фондовом рынке и сообщили о высокой точности прогнозирования – около 93% на тестовых данных (Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования динамики цен акций на фондовом рынке – случай Вьетнама | Коммуникации в области гуманитарных и социальных наук). Это говорит о том, что на этом рынке (развивающаяся экономика) модель смогла уловить последовательные закономерности, возможно, потому, что рынок имел неэффективность или сильные технические тенденции, которые изучила LSTM. Другое исследование в 2024 году имело более широкий охват: исследователи попытались предсказать краткосрочную доходность для все акции S&P 500 (гораздо более эффективный рынок) с использованием моделей МО.Они сформулировали это как проблему классификации — предсказать, превзойдет ли акция индекс на 2% в течение следующих 10 дней — используя алгоритмы, такие как Random Forests, SVM и LSTM. Результат: Модель LSTM превзошла как другие модели ML, так и случайную базовую модель, и результаты статистически достаточно значимы, чтобы предположить, что это не просто удача (Прогнозирование относительной доходности акций S&P 500 с использованием машинного обучения | Финансовые инновации | Полный текст). Авторы даже пришли к выводу, что в этой конкретной ситуации вероятность того, что гипотеза случайного блуждания holds были «ничтожно малы», что указывает на то, что их модели ML действительно нашли реальные предсказательные сигналы. Эти примеры показывают, что ИИ действительно может определять закономерности, которые дают преимущество (пусть даже скромное) в прогнозировании движения акций, особенно при тестировании на больших наборах данных.

  • Известные примеры использования в промышленности: За пределами академических исследований имеются сообщения о том, что хедж-фонды и финансовые учреждения успешно используют ИИ в своих торговых операциях. Некоторые фирмы высокочастотной торговли используют ИИ для распознавания и реагирования на микроструктурные модели рынка за доли секунды. Крупные банки имеют модели ИИ для распределение портфеля и прогнозирование риска, которые, хотя и не всегда связаны с прогнозированием цены одной акции, включают прогнозирование аспектов рынка (таких как волатильность или корреляции). Существуют также фонды, управляемые ИИ (часто называемые «квантовыми фондами»), которые используют машинное обучение для принятия торговых решений — некоторые из них превзошли рынок в определенные периоды, хотя сложно приписать это исключительно ИИ, поскольку они часто используют комбинацию человеческого и машинного интеллекта. Конкретным применением является использование анализ настроений ИИ: например, сканирование новостей и Twitter для прогнозирования того, как цены акций будут двигаться в ответ. Такие модели могут быть не на 100% точными, но они могут дать трейдерам небольшое преимущество в ценообразовании в новостях. Стоит отметить, что компании обычно тщательно охраняют детали успешных стратегий ИИ как интеллектуальную собственность, поэтому доказательства в открытом доступе, как правило, запаздывают или являются анекдотичными.

  • Случаи неудовлетворительного выполнения и неудач: Для каждой истории успеха есть предостерегающие истории. Многие академические исследования, которые заявляли о высокой точности на одном рынке или в одном временном интервале, не смогли обобщить. Известный эксперимент пытался повторить успешное исследование прогнозирования индийского фондового рынка (которое имело высокую точность с использованием МО на технических индикаторах) на американских акциях. Повторение показало, нет значительной предсказательной силы – на самом деле, наивная стратегия всегда предсказывать, что акции вырастут на следующий день, превзошла сложные модели МО по точности. Авторы пришли к выводу, что их результаты «поддерживает теорию случайных блужданий», то есть движения акций были по сути непредсказуемыми, а модели МО не помогли. Это подчеркивает, что результаты могут существенно различаться в зависимости от рынка и периода. Аналогичным образом многочисленные соревнования Kaggle и конкурсы количественных исследований показали, что, хотя модели часто хорошо соответствуют прошлым данным, их эффективность в реальной торговле часто снижается до 50% точности (для прогнозирования направления) при столкновении с новыми условиями. Такие случаи, как крах квантового фонда в 2007 году и трудности, с которыми столкнулись фонды, управляемые ИИ, во время пандемического шока 2020 года, иллюстрируют, что модели ИИ могут внезапно давать сбои при изменении рыночного режима. Ошибка выжившего также является фактором восприятия — мы чаще слышим об успехах ИИ, чем о неудачах, но за кулисами многие модели и фонды тихо терпят неудачу и закрываются, потому что их стратегии перестают работать.

  • Различия на разных рынках: Интересное наблюдение из исследований заключается в том, что эффективность ИИ может зависеть от рынка. зрелость и эффективность.На относительно менее эффективных или развивающихся рынках могут быть более эксплуатируемые модели (из-за меньшего охвата аналитиками, ограничений ликвидности или поведенческих предубеждений), что позволяет моделям ИИ достигать более высокой точности. Исследование LSTM рынка Вьетнама с точностью 93% может быть примером этого. Напротив, на высокоэффективных рынках, таких как США, эти модели могут быть быстро арбитражированы. Смешанные результаты между случаем Вьетнама и исследованием репликации в США намек на это несоответствие. В глобальном масштабе это означает, что ИИ в настоящее время может давать лучшие результаты прогнозирования на определенных нишевых рынках или в определенных классах активов (например, некоторые применяли ИИ для прогнозирования цен на сырьевые товары или тенденций криптовалют с переменным успехом). Со временем, по мере того как все рынки движутся к большей эффективности, окно для легких предсказательных побед сужается.

  • Точность против рентабельности: Также важно различать точность прогноза от инвестиционная рентабельность. Модель может быть только, скажем, на 60% точной в прогнозировании ежедневного движения акций вверх или вниз — что звучит не очень много — но если эти прогнозы используются в умной торговой стратегии, они могут быть довольно прибыльными. И наоборот, модель может похвастаться 90% точностью, но если 10% случаев, когда она неверна, совпадают с огромными рыночными движениями (и, следовательно, большими потерями), она может быть убыточной. Многие усилия ИИ по прогнозированию акций сосредоточены на точности направления или минимизации ошибок, но инвесторы заботятся о доходности с поправкой на риск. Таким образом, оценки часто включают такие показатели, как коэффициент Шарпа, просадки и постоянство производительности, а не только чистый процент попаданий. Некоторые модели ИИ были интегрированы в алгоритмические торговые системы, которые автоматически управляют позициями и рисками — их реальная производительность измеряется в доходности реальных торгов, а не в статистике автономных прогнозов. До сих пор полностью автономный «ИИ-трейдер», который надежно зарабатывает деньги год за годом, является скорее научной фантастикой, чем реальностью, но более узкими приложениями (например, модель ИИ, которая предсказывает краткосрочные рыночные волатильность которые трейдеры могут использовать для оценки опционов и т. д.) нашли свое место в финансовом инструментарии.

В совокупности данные свидетельствуют о том, что ИИ может прогнозировать определенные рыночные тенденции с точностью, превышающей случайную, и при этом может дать торговое преимущество. Однако это преимущество часто невелико и требует сложного исполнения, чтобы извлечь из него выгоду. Когда кто-то спрашивает, может ли ИИ предсказать фондовый рынок?, наиболее честный ответ, основанный на имеющихся данных, таков: ИИ иногда может предсказывать аспекты фондового рынка при определенных условиях, но он не может делать это последовательно для всех акций в любое время.. Успехи, как правило, частичные и зависят от контекста.

Заключение: Реалистичные ожидания относительно ИИ в прогнозировании фондового рынка

ИИ и машинное обучение, несомненно, стали мощными инструментами в финансах. Они преуспевают в обработке больших наборов данных, раскрытии скрытых корреляций и даже адаптации стратегий на лету. В стремлении предсказать фондовый рынок ИИ доставил ощутимо, но ограничено победы. Инвесторы и учреждения могут реалистично ожидать, что ИИ поможет им в принятии решений, например, путем генерации прогностических сигналов, оптимизации портфелей или управления рисками, но не будет служить хрустальным шаром, гарантирующим прибыль.

Что такое ИИ Может Делать:
ИИ может улучшить аналитический процесс инвестирования. Он может просеивать годы рыночных данных, новостные ленты и финансовые отчеты за считанные секунды, обнаруживая тонкие закономерности или аномалии, которые человек может пропустить (Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP). Он может объединять сотни переменных (технических, фундаментальных, настроений и т. д.) в единый прогноз.В краткосрочной торговле алгоритмы ИИ могут предсказывать с точностью, немного лучшей случайной, что одна акция превзойдет другую или что рынок собирается испытать всплеск волатильности. Эти дополнительные преимущества, если их правильно использовать, могут трансформироваться в реальную финансовую прибыль. ИИ также может помочь в управление рисками – выявление ранних предупреждений о спаде или информирование инвесторов об уровне достоверности прогноза. Другая практическая роль ИИ заключается в автоматизация стратегии: алгоритмы могут совершать сделки с высокой скоростью и частотой, реагировать на события круглосуточно и обеспечивать дисциплину (отсутствие эмоциональной торговли), что может быть выгодно на нестабильных рынках.

Что такое ИИ Не могу Делать (пока):
Несмотря на шумиху в некоторых СМИ, ИИ не может последовательно и надежно прогнозировать фондовый рынок в целостном смысле всегда побеждать рынок или предвидеть основные поворотные моменты. Рынки подвержены влиянию человеческого поведения, случайных событий и сложных циклов обратной связи, которые бросают вызов любой статической модели. ИИ не устраняет неопределенность; он имеет дело только с вероятностями. ИИ может указать 70% вероятность того, что завтра акции вырастут, что также означает 30% вероятность того, что этого не произойдет. Убыточные сделки и плохие звонки неизбежны. ИИ не может предвидеть действительно новые события (часто называемые «черными лебедями»), которые находятся за пределами области его обучающих данных. Более того, любая успешная прогностическая модель приглашает конкуренцию, которая может подорвать ее преимущество. По сути, не существует искусственного интеллекта, эквивалентного хрустальному шару что гарантирует предвидение будущего рынка. Инвесторы должны быть осторожны с теми, кто утверждает обратное.

Нейтральная, реалистичная точка зрения:
С нейтральной точки зрения ИИ лучше всего рассматривать как улучшение, а не замену традиционного анализа и человеческого понимания. На практике многие институциональные инвесторы используют модели ИИ наряду с данными от аналитиков-людей и управляющих портфелями. ИИ может обрабатывать цифры и выдавать прогнозы, но люди устанавливают цели, интерпретируют результаты и корректируют стратегии в зависимости от контекста (например, переопределяя модель во время непредвиденного кризиса). Розничные инвесторы, использующие инструменты на основе ИИ или торговых ботов, должны сохранять бдительность и понимать логику и ограничения инструмента. Слепое следование рекомендациям ИИ рискованно — следует использовать их как один из многих входных данных.

Устанавливая реалистичные ожидания, можно сделать вывод: ИИ может в определенной степени предсказывать фондовый рынок, но не с уверенностью и не без ошибок. Он может увеличить шансы сделать правильный звонок или улучшить эффективность при анализе информации, которая на конкурентных рынках может быть разницей между прибылью и убытком. Однако это не могу гарантировать успех или устранить присущую волатильность и риск фондовых рынков. Как было отмечено в одной публикации, даже при наличии эффективных алгоритмов результаты на фондовом рынке могут быть «непредсказуемый по своей сути» из-за факторов, выходящих за рамки смоделированной информации (Прогнозирование фондового рынка с использованием глубокого обучения с подкреплением).

Дорога вперед:
Заглядывая вперед, можно сказать, что роль ИИ в прогнозировании фондового рынка, скорее всего, будет расти. Текущие исследования направлены на устранение некоторых ограничений (например, разработка моделей, учитывающих изменения режима, или гибридных систем, включающих как анализ, основанный на данных, так и на событиях). Также есть интерес к агенты обучения с подкреплением которые постоянно адаптируются к новым рыночным данным в режиме реального времени, что потенциально может лучше справляться с изменяющимися условиями, чем статически обученные модели. Более того, объединение ИИ с методами поведенческих финансов или сетевого анализа может дать более богатые модели динамики рынка. Тем не менее, даже самый продвинутый будущий ИИ будет работать в рамках вероятности и неопределенности.

Подводя итог, вопрос «Может ли ИИ предсказать фондовый рынок?» не имеет простого ответа "да" или "нет". Самый точный ответ: ИИ может помочь спрогнозировать фондовый рынок, но он не непогрешим. Он предлагает мощные инструменты, которые при разумном использовании могут улучшить прогнозирование и торговые стратегии, но не устраняют фундаментальную непредсказуемость рынков. Инвесторам следует принять ИИ за его сильные стороны — обработку данных и распознавание образов — и при этом помнить о его слабостях. При этом можно использовать лучшее из обоих миров: человеческое суждение и машинный интеллект, работающие вместе. Фондовый рынок, возможно, никогда не будет на 100% предсказуемым, но с реалистичными ожиданиями и разумным использованием ИИ участники рынка могут стремиться к более информированным, более дисциплинированным инвестиционным решениям в постоянно меняющемся финансовом ландшафте.

Вернуться в блог