Использование ИИ для анализа инвестиций

Технологии искусственного интеллекта находят свое применение в инвестиционной деятельности, помогая определить потенциальные направления движения рынка.

Алгоритмы машинного обучения обрабатывают прошлые данные о рынке, выявляя тенденции, которые могут дать представление о будующих изменениях.

Это, в свою очередь, дает инвесторам возможность принимать взвешенные инвестиционные решения, опираясь на прогнозируемые сценарии рынка и снижая тем самым степень инвестиционного риска.

Программы на основе ИИ способны проводить глубокий анализ угроз для инвестиционных сбережений. Они эффективно предсказывают возможные проблемы и разрабатывают методы их минимизации. Используя современные технологии, такие системы анализируют рыночные показатели в режиме онлайн, что позволяет своевременно адаптировать инвестиционные стратегии под текущие экономические тенденции.

Изменения в трейдинге благодаря Искусственному Интеллекту

Использование интеллектуальных систем для автоматизации сделок на финансовых рынках вносит революцию в способы ведения торговли. Эти программы работают с невероятной скоростью, осуществляя операции на основе заранее установленных параметров.

Они способны обрабатывать и анализировать массивные потоки информации, включая текущие рыночные тенденции, новости и исторические данные, чтобы выполнять операции более эффективно, чем это было бы возможно для человека-оператора.

Адаптивные стратегии инвестирования с помощью ИИ

Используя искусственный интеллект, финтех-стартапы разрабатывают уникальные инвестиционные планы, соответствующие уровню комфорта с риском и целям клиента. Алгоритмы, лежащие в основе робо-консультантов, предоставляют советы, основанные на индивидуальных данных пользователя, организуя его инвестиционный портфель таким образом, чтобы он был оптимизирован под текущие рыночные условия и мог корректироваться в соответствии с изменениями в режиме онлайн.

Недавнее исследование от Invesco Global отмечает, что ИИ становится неотъемлемой частью для примерно 50% инвесторов, работающих с количественными методами, при этом 10% применяют его на более широкой основе. Квантовые инвестиции заключаются в отборе ценных бумаг на основе конкретных критериев, таких как показатели рынка, и часто опираются на математические модели и аналитику предсказаний.

Использование ИИ в инвестиционной деятельности

Исследование, проведенное компанией Deloitte, выявило интересный факт: большая часть управляющих инвестициями, применяющих искусственный интеллект, отметили его эффективность в создании превосходства над рынком, или «альфы». Этот показатель используется для оценки результативности инвестиций в акции на бирже. Положительная альфа свидетельствует о том, что прибыльность инвестиций превышает среднерыночную, отрицательная указывает на обратное, а нейтральное значение (альфа равна нулю) говорит о соответствии среднерыночной доходности. Так, инвестор, следующий за индексом и не стремящийся к превышению его результатов, обычно имеет альфу, равную нулю.

Обзор сервиса Stock Rover для анализа акций

Stock Rover предлагает уникальный инструмент для анализа ценных бумаг, основываясь на следующих критериях:

• Ростовые перспективы оцениваются через анализ прошлых показателей за пять лет и сопоставление их с прогнозами EBITDA.
• Качественный анализ заключается в изучении эффективности компании и здоровья её финансового отчёта.
• Ценовые метрики включают в себя анализ соотношения цены акций к прибыли (P/E) и стабильность дохода на акцию (EPS).

Применение ChatGPT в инвестиционной стратегии

Эксперимент, проведённый преподавателями Бизнес-школы из Чикаго показал высокую эффективность использования искусственного интеллекта, в частности ChatGPT, для анализа финансовой отчётности компаний США.

ИИ был задействован для предсказания доходности компаний и создания на этой основе портфеля инвестиций. Результаты эксперимента указывают на то, что компьютерные алгоритмы могут быть более успешными в подборе высокодоходных акций по сравнению с профессиональными аналитиками.

В статье об использовании Больших Языковых Моделей (БЯМ) для исследования финансовых данных, обнаружилось, что при незначительной помощи эти системы способны создавать прогнозы по доходам. Эти прогнозы оказались точнее, чем аналогичные прогнозы специалистов. Кроме того, на базе данных прогнозов были построены инвестиционные портфели, которые в ходе исторического моделирования показали существенный рост прибыли.

Языковые модели большого масштаба, известные как БЯМ, усовершенствованы благодаря обучению на обширном наборе данных. Эти системы, построенные на принципах машинного обучения, обладают способностью к анализу и пониманию человеческой речи, а также других видов сложной информации.

В ходе одного из научных экспериментов, ChatGPT подвергли тестированию на материале из тысяч финансовых документов предприятий, включая их балансы и данные о доходах и расходах. Эти материалы были извлечены из обширной базы данных, хранящей финансовую информацию свыше 15 тысяч компаний за период с 1968 по 2021 годы.

Исследователи использовали двухгодичные финансовые данные без указания на компанию для анализа. Модель анализировала изменения в показателях за год, рассчитывала показатель ликвидности и определяла объем валовой прибыли. Затем модель формулировала экономические обзоры, интерпретируя аналитические данные. В завершение, модель оценивала перспективы прибыльности компаний на следующий год, прогнозируя динамику прибыли (незначительное, умеренное или значительное изменение) и указывала степень уверенности в своих предположениях.

При анализе исторических данных было установлено, что человек предсказывал исходы с точностью около 57%. В то время как до получения конкретного запроса на прогнозирование, ChatGPT показывал менее впечатляющие результаты. Однако после запроса его производительность улучшилась до 60%. Это дает основания считать, что в способности прогнозировать финансовые тренды GPT превосходит обычного аналитика.

Искусственный интеллект в анализе финансов

Искусственный интеллект вроде ChatGPT еще не может полностью заменить аналитические инструменты. Как отмечается в статье Financial Times, даже если ИИ обгонит по эффективности обычного аналитика или трейдера, это не обязательно что-то изменит.

Простота и доступность индексных фондов с низкими комиссиями, таких как Vanguard, уже давно доказали ограниченность вклада среднестатистического спекулянта на рынке. Ключевым станет соперничество мощных языковых моделей с лучшими из лучших аналитиков, которые уже используют значительные вычислительные ресурсы для своей работы.

Ограничения использования искусственного интеллекта в инвестиционной сфере

Искусственный интеллект может сталкиваться с трудностями при работе с инвестициями из-за нескольких причин. Одна из ключевых — это слабое соотношение между полезной информацией и «шумом» в финансовых данных.

Например, изменение стоимости акций может не отражать реальную картину — даже высокие доходы компании не гарантируют рост акций, если они оказались не такими высокими, как ожидалось, или в случае повышения процентной ставки. Это затрудняет выявление релевантных закономерностей, которые в других отраслях обнаруживаются гораздо проще.

В кинематографе. Люди обычно находят удовольствие в фильмах одной категории, что приводит к тому, что они ищут похожие ленты. Именно поэтому алгоритмы рекомендаций так актуальны для онлайн-кинотеатров.

На бирже. С другой стороны, на рынке ценных бумаг дефицит открытых данных. Объем информации по акциям за месяц значительно меньше, чем, например, в соцсетях.

В реальных условиях эксплуатации оказалось, что базовый алгоритм, тренированный на обширном массиве данных, демонстрирует лучшие результаты, чем его более сложный аналог, обученный на меньшем объеме информации.

Недостаточный объем данных является серьезным барьером для внедрения искусственного интеллекта в сферу инвестиций. Из-за непостоянства финансовых рынков, которые постоянно меняются, модели ИИ не успевают адаптироваться к новым тенденциям и уникальным изменениям, влияющим на исходы. Проблему усугубляет непредсказуемость человеческого поведения, играющего ключевую роль в динамике рынка.

По словам создателя инвестиционной платформы Boring Money, Холли Маккей, ключевым барьером на пути принятия инноваций является доверие. Большинство клиентов предпочитают, чтобы за финансовыми решениями стоял реальный человек, а не алгоритм.