Может ли ИИ предсказывать фондовый рынок?

Введение

Прогнозирование фондового рынка уже давно является финансовой «святой граалем», к которому стремятся как институциональные, так и розничные инвесторы по всему миру. С недавними достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) многие задаются вопросом, не раскрыли ли эти технологии наконец секрет прогнозирования цен акций. Может ли ИИ предсказывать фондовый рынок? В этой белой книге этот вопрос рассматривается с глобальной точки зрения, описывая, как модели на основе ИИ пытаются прогнозировать рыночные движения, теоретические основы этих моделей и реальные ограничения, с которыми они сталкиваются. Мы представляем беспристрастный анализ, основанный на исследованиях, а не на шумихе, того, что ИИ может и не может делать в контексте прогнозирования финансовых рынков.

В финансовой теории проблема прогнозирования подчеркивается гипотезой эффективного рынка (EMH) . EMH (особенно в ее «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 имеющейся информации ( Модели прогнозирования акций на основе данных, основанные на нейронных сетях: обзор ). Проще говоря, если рынки высокоэффективны и цены движутся случайным образом , то точное прогнозирование будущих цен должно быть практически невозможным. Несмотря на эту теорию, соблазн обойти рынок стимулировал обширные исследования 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 технической документации представлен всесторонний обзор методов ИИ, используемых для прогнозирования фондового рынка, и дана оценка их эффективности. Мы подробно рассмотрим теоретические основы популярных моделей (от традиционных методов временных рядов до глубоких нейронных сетей и обучения с подкреплением), обсудим данные и процесс обучения этих моделей, а также выделим ключевые ограничения и проблемы, с которыми сталкиваются такие системы, такие как эффективность рынка, шум данных и непредсказуемые внешние события. Для иллюстрации неоднозначных результатов, полученных к настоящему моменту, приведены исследования и примеры из реальной жизни. В заключение мы выражаем реалистичные ожидания для инвесторов и практиков: признаем впечатляющие возможности ИИ, но при этом признаем, что финансовые рынки сохраняют определенный уровень непредсказуемости, который ни один алгоритм не может полностью устранить.

Теоретические основы использования ИИ в прогнозировании фондового рынка

Современные прогнозы акций на основе ИИ основаны на многолетних исследованиях в области статистики, финансов и информатики. Полезно понимать спектр подходов — от традиционных моделей до передовых технологий ИИ:

• Традиционные модели временных рядов: Раннее прогнозирование акций основывалось на статистических моделях, предполагающих, что закономерности прошлых цен могут предсказывать будущее. Такие модели, как ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) и ARCH/GARCH, фокусируются на учете линейных трендов и кластеризации волатильности во временных рядах ( Модели прогнозирования акций на основе нейронных сетей, основанные на данных: обзор ). Эти модели обеспечивают основу для прогнозирования, моделируя исторические ценовые последовательности в условиях стационарности и линейности. Несмотря на свою полезность, традиционные модели часто не справляются со сложными нелинейными закономерностями реальных рынков, что приводит к ограниченной точности прогнозов на практике ( Модели прогнозирования акций на основе нейронных сетей, основанные на данных: обзор ).

• Алгоритмы машинного обучения: Методы машинного обучения выходят за рамки предопределенных статистических формул, изучая закономерности непосредственно из данных . Такие алгоритмы, как опорные векторные машины (SVM) , случайные леса и градиентный бустинг, применяются для прогнозирования акций. Они могут включать широкий спектр входных признаков — от технических индикаторов (например, скользящие средние, объем торговли) до фундаментальных индикаторов (например, прибыль, макроэкономические данные) — и находить нелинейные зависимости между ними. Например, модель случайного леса или градиентного бустинга может учитывать десятки факторов одновременно, улавливая взаимодействия, которые простая линейная модель может упустить. Эти модели машинного обучения показали способность умеренно повышать точность прогнозирования за счет 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 с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) , специально разработанные 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 трендов, циклов или других зависящих от времени закономерностей в рыночных данных. Исследования показывают, что LSTM и другие модели глубокого обучения могут фиксировать сложные нелинейные взаимосвязи в финансовых данных, которые пропускают более простые модели. Другие подходы к глубокому обучению включают сверточные нейронные сети (CNN) (иногда используемые на «изображениях» технических индикаторов или закодированных последовательностях), трансформаторы (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 рыночном графике). Эти продвинутые нейронные сети могут обрабатывать не только данные о ценах, но и данные из альтернативных источников, таких как новостные тексты, настроения в социальных сетях и многое другое, изучая абстрактные признаки, которые могут предсказывать рыночные движения ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ). Гибкость глубокого обучения имеет свою цену: они требуют больших объёмов данных, больших вычислительных мощностей и часто работают как «чёрные ящики», что затрудняет интерпретацию.

• Обучение с подкреплением: Еще одним направлением в прогнозировании акций с помощью ИИ является обучение с подкреплением (RL) , где целью является не просто прогнозирование цен, а изучение оптимальной торговой стратегии. В рамках RL агент (модель ИИ) взаимодействует с окружающей средой (рынком), совершая действия (покупать, продавать, удерживать) и получая вознаграждение (прибыль или убыток). Со временем агент обучается политике, которая максимизирует кумулятивное вознаграждение. Глубокое обучение с подкреплением (DRL) объединяет нейронные сети с обучением с подкреплением для обработки большого пространства состояний рынков. Привлекательность RL в финансах заключается в его способности учитывать последовательность решений и напрямую оптимизировать доходность инвестиций, а не прогнозировать цены изолированно. Например, агент RL может учиться входить или выходить из позиций, основываясь на ценовых сигналах, и даже адаптироваться к изменению рыночных условий. В частности, RL использовался для обучения моделей ИИ, которые соревнуются в количественных торговых соревнованиях и в некоторых фирменных торговых системах. Однако методы обучения с подкреплением (RL) также сталкиваются со значительными трудностями: они требуют обширного обучения (имитации многолетних торгов), могут страдать от нестабильности или отклонений в поведении при отсутствии тщательной настройки, а их эффективность крайне чувствительна к предполагаемой рыночной среде. Исследователи отмечают такие проблемы, как высокие вычислительные затраты и проблемы со стабильностью при применении обучения с подкреплением к сложным фондовым рынкам. Несмотря на эти трудности, RL представляет собой многообещающий подход, особенно в сочетании с другими методами (например, с использованием моделей прогнозирования цен и стратегии 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 являются основой прогнозирования фондового рынка с помощью ИИ. Модели обычно обучаются на исторических рыночных данных и других связанных наборах данных для выявления закономерностей. К распространённым источникам данных и функциям относятся:

• Исторические цены и технические индикаторы: Почти все модели используют прошлые цены акций (цены открытия, максимума, минимума, закрытия) и объёмы торгов. На их основе аналитики часто используют технические индикаторы (скользящие средние, индекс относительной силы, MACD и т. д.) в качестве входных данных. Эти индикаторы могут помочь выявить тренды или импульсы, которые может использовать модель. Например, модель может использовать в качестве входных данных цены и объёмы 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 в себя более общую рыночную информацию, такую ​​как уровни индексов, процентные ставки, инфляция, рост ВВП и другие экономические показатели. Эти макроэкономические характеристики предоставляют контекст (например, общие рыночные настроения или экономическое состояние), который может влиять на динамику отдельных акций.

• Данные о новостях и настроениях: Всё больше систем ИИ обрабатывают неструктурированные данные, такие как новостные статьи, ленты социальных сетей (Twitter, Stocktwits) и финансовые отчёты. Методы обработки естественного языка (NLP), включая продвинутые модели, такие как BERT, используются для оценки рыночных настроений или обнаружения значимых событий. Например, если новостные настроения внезапно становятся резко негативными для компании или сектора, модель ИИ может предсказать падение цен на соответствующие акции. Обрабатывая новости и настроения в социальных сетях в режиме реального времени , ИИ может реагировать на новую информацию быстрее, чем трейдеры-люди.

• Альтернативные данные: Некоторые опытные хедж-фонды и исследователи искусственного интеллекта используют альтернативные источники данных — спутниковые снимки (для отслеживания движения магазинов или промышленной активности), данные о транзакциях по кредитным картам, тенденции веб-поиска и т. д. — для получения прогнозной информации. Эти нетрадиционные наборы данных иногда могут служить опережающими индикаторами динамики акций, хотя они также усложняют обучение моделей.

Обучение модели ИИ для прогнозирования акций включает в себя передачу ей исторических данных и корректировку параметров модели для минимизации ошибки прогнозирования. Как правило, данные делятся на обучающий набор (например, более старые данные для изучения закономерностей) и тестовый/валидационный набор (более свежие данные для оценки эффективности в непредвиденных условиях). Учитывая последовательный характер рыночных данных, принимаются меры предосторожности, чтобы избежать «заглядывания в будущее» — например, модели оцениваются на данных за периоды после периода обучения, чтобы смоделировать их поведение в реальной торговле. перекрёстной проверки, адаптированные для временных рядов (например, форвардная валидация), используются для обеспечения хорошей обобщаемости модели и её соответствия одному конкретному периоду.

Более того, специалистам необходимо учитывать проблемы качества данных и предварительной обработки. Пропущенные данные, выбросы (например, резкие скачки цен, вызванные дроблением акций или разовыми событиями) и изменения рыночного режима могут повлиять на обучение модели. К входным данным могут применяться такие методы, как нормализация, детрендирование или десезонализация. Некоторые продвинутые подходы разлагают ценовой ряд на компоненты (тренды, циклы, шум) и моделируют их отдельно (как показано в исследованиях, сочетающих вариационную модовую декомпозицию с нейронными сетями ( Прогнозирование фондового рынка с использованием глубокого обучения с подкреплением )).

Разные модели предъявляют разные требования к обучению: модели глубокого обучения могут нуждаться в сотнях тысяч точек данных и использовать ускорение на графических процессорах, в то время как более простые модели, такие как логистическая регрессия, могут обучаться на относительно небольших наборах данных. Модели обучения с подкреплением требуют взаимодействия с симулятором или средой; иногда исторические данные воспроизводятся в агенте с подкреплением, или для создания опыта используются рыночные симуляторы.

Наконец, после обучения эти модели выдают предсказательную функцию – например, результат, который может быть прогнозируемой ценой на завтра, вероятностью роста акций или рекомендуемым действием (купить/продать). Эти прогнозы затем обычно интегрируются в торговую стратегию (включая определение размера позиции, правила управления рисками и т. д.), прежде чем рисковать реальными деньгами.

Ограничения и проблемы

Несмотря на то, что модели ИИ стали невероятно сложными, прогнозирование фондового рынка остаётся по своей сути сложной задачей . Ниже перечислены основные ограничения и препятствия, которые не позволяют ИИ гарантированно предсказывать будущее 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 неожиданными новостями или случайными колебаниями. Действительно, десятилетия исследований показали, что краткосрочные движения цен акций напоминают случайное блуждание ( Модели прогнозирования акций на основе нейронных сетей, основанные на данных: обзор ) — вчерашняя цена мало влияет на завтрашнюю, за пределами того, что может предсказать случайность. Если цены акций по сути случайны или «эффективны», ни один алгоритм не может последовательно предсказывать их с высокой точностью. Как кратко сформулировано в одном исследовании, «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 оказаться просто шумом, который даже самая лучшая модель не может предсказать заранее.

• Шум и непредсказуемые внешние факторы: на цены акций влияет множество 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 — все это может неожиданно сдвинуть рынки. Это события, для которых модель не может иметь предшествующих данных обучения (потому что они беспрецедентны) или которые происходят как редкие шоки. 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 меняются режимы или когда цены движет единичное событие. Как отмечает один источник, такие факторы, как геополитические события или внезапные публикации экономических данных, могут сделать прогнозы устаревшими практически мгновенно ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ) ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ). Другими словами, непредвиденные новости всегда могут переопределить алгоритмические предсказания , внедрив уровень неопределенности, который невозможно снизить.

• Переобучение и обобщение: Модели машинного обучения склонны к переобучению , то есть они могут слишком хорошо запоминать «шум» или особенности обучающих данных, а не лежащие в их основе общие закономерности. Переобучение может блестяще работать на исторических данных (даже демонстрируя впечатляющую доходность при бэктестинге или высокую точность внутри выборки), но затем с треском проваливаться на новых данных. Это распространённая ошибка в количественных финансах. Например, сложная нейронная сеть может улавливать ложные корреляции, которые сохранялись в прошлом по совпадению (например, определённая комбинация пересечений индикаторов, предшествовавшая росту в последние 5 лет), но эти взаимосвязи могут не сохраняться в будущем. Практический пример: можно разработать модель, которая предсказывает, что акции, ставшие лидерами в прошлом, всегда будут расти — она может соответствовать определённому периоду, но если рыночный режим изменится, эта закономерность нарушится. Переобучение приводит к плохим результатам вне выборки , а это означает, что прогнозы модели в реальной торговле могут быть не лучше случайных, несмотря на то, что в процессе разработки они выглядели великолепно. Для предотвращения переобучения требуются такие методы, как регуляризация, контроль сложности модели и использование надёжной валидации. Однако именно сложность, которая обеспечивает мощь моделей ИИ, делает их уязвимыми к этой проблеме.

• Качество и доступность данных: Поговорка «мусор на входе — мусор на выходе» в полной мере применима к ИИ в прогнозировании акций. Качество, количество и релевантность данных существенно влияют на эффективность модели. Если исторических данных недостаточно (например, если глубокая сеть пытается обучиться на данных всего за несколько лет) или они нерепрезентативны (например, если данные за преимущественно бычий период используются для прогнозирования медвежьего сценария), модель не сможет эффективно обобщать данные. Данные также могут быть предвзятыми или подвержены эффекту выживаемости (например, фондовые индексы естественным образом со временем снижают акции неэффективных компаний, поэтому исторические данные индексов могут быть смещены в сторону повышения). Очистка и отбор данных — нетривиальная задача. Кроме того, альтернативные источники данных могут быть дорогими или труднодоступными, что может дать институциональным игрокам преимущество, в то время как розничные инвесторы будут получать менее полные данные. Существует также проблема частоты : высокочастотные торговые модели требуют потиковых данных, которые имеют огромный объем и требуют специальной инфраструктуры, в то время как низкочастотные модели могут использовать ежедневные или еженедельные данные. Обеспечение согласованности данных по времени (например, новостей с соответствующими ценовыми данными) и отсутствие предвзятости при прогнозировании является постоянной проблемой.

• Прозрачность и интерпретируемость модели: Многие модели ИИ, особенно модели глубокого обучения, работают как черные ящики . Они могут выдавать прогнозы или торговые сигналы без легко объяснимой причины. Такое отсутствие прозрачности может быть проблематичным для инвесторов, особенно институциональных, которым необходимо обосновывать свои решения перед заинтересованными сторонами или соблюдать нормативные требования. Если модель ИИ предсказывает падение акций и рекомендует продавать, управляющий портфелем может колебаться, если 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 адаптивны . Как только прогностическая модель обнаружена (с помощью ИИ или любого метода) и используется многими трейдерами, она может перестать работать. Например, если модель ИИ обнаружит, что определенный сигнал часто предшествует росту акций, трейдеры начнут действовать в соответствии с этим сигналом раньше, тем самым упуская возможность арбитража. По сути, рынки могут развиваться, сводя на нет известные стратегии . Сегодня многие торговые компании и фонды используют ИИ и МО. Эта конкуренция означает, что любое преимущество часто невелико и кратковременно. В результате модели ИИ могут нуждаться в постоянной переподготовке и обновлении, чтобы успевать за меняющейся динамикой рынка. На высоколиквидных и зрелых рынках (например, на рынках акций компаний с большой капитализацией в США) множество опытных игроков охотятся за 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 динамичная природа рынков представляет собой фундаментальную проблему: «правила игры» не являются неизменными, поэтому модель, которая работала в прошлом году, может потребовать переосмысления в следующем году.

• Ограничения реального мира: даже если модель ИИ может предсказывать цены с приличной точностью, превращение прогнозов в прибыль является еще одной проблемой. Торговля влечет за собой транзакционные издержки , такие как комиссии, проскальзывание и налоги. Модель может правильно предсказывать множество небольших движений цен, но прибыль может быть сведена на нет комиссиями и рыночным влиянием сделок. Управление рисками также имеет решающее значение — ни один прогноз не является на 100% точным, поэтому любая стратегия, основанная на ИИ, должна учитывать потенциальные потери (с помощью стоп-ордеров, диверсификации портфеля и т. д.). Учреждения часто интегрируют прогнозы ИИ в более широкую структуру риска, чтобы гарантировать, что ИИ не поставит все на карту ради прогноза, 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 остаётся частично предсказуемой, частично непредсказуемой системой . Модели ИИ могут склонить чашу весов в пользу инвестора, анализируя данные более эффективно и, возможно, выявляя едва заметные предсказательные сигналы. Однако сочетание эффективного ценообразования, зашумлённых данных, непредвиденных событий и практических ограничений означает, что даже лучший ИИ иногда будет ошибаться, часто непредсказуемо.

Эффективность моделей ИИ: что говорят факты?

Учитывая как обсуждаемые достижения, так и проблемы, чему мы научились в ходе исследований и реальных попыток применения ИИ для прогнозирования акций? Результаты пока неоднозначны и свидетельствуют как об обнадеживающих успехах , так и об отрезвляющих неудачах :

• Примеры превосходства ИИ над случайными предположениями: несколько исследований продемонстрировали, что модели ИИ могут превосходить случайные догадки при определенных условиях. Например, исследование 2024 года применяло нейронную сеть LSTM для прогнозирования тенденций на вьетнамском фондовом рынке и сообщило о высокой точности прогноза — около 93% на тестовых данных ( Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования тенденции цен акций на фондовом рынке — случай Вьетнама | Коммуникации в области гуманитарных и социальных наук ). Это говорит о том, что на этом рынке (развивающейся экономике) модель смогла уловить последовательные закономерности, возможно, потому, что рынок имел неэффективность или сильные технические тренды, которые изучила LSTM. Другое исследование 2024 года приняло более широкий охват: исследователи попытались спрогнозировать краткосрочную доходность всех акций S&P 500 (гораздо более эффективный рынок) с помощью моделей МО. Они сформулировали это как задачу классификации — предсказать, превзойдет ли акция индекс на 2% в течение следующих 10 дней — с помощью таких алгоритмов, как случайные леса, опорные векторы и LSTM. Результат: модель LSTM превзошла как другие модели машинного обучения, так и случайную базовую модель , причём результаты оказались достаточно статистически значимыми, чтобы предположить, что дело было не просто в удаче ( Прогнозирование относительной доходности акций S&P 500 с использованием машинного обучения | Финансовые инновации | Полный текст ). Авторы даже пришли к выводу, что в данной конкретной ситуации вероятность того, что гипотеза случайного блуждания верна, была «пренебрежимо мала», что указывает на то, что их модели машинного обучения действительно обнаружили реальные предсказательные сигналы. Эти примеры показывают, что ИИ действительно может выявлять закономерности, дающие преимущество (пусть и небольшое) в прогнозировании движения акций, особенно при тестировании на больших наборах данных.

• Известные примеры использования в промышленности: Помимо академических исследований, существуют сообщения об успешном использовании ИИ в торговых операциях хедж-фондами и финансовыми учреждениями. Некоторые компании, занимающиеся высокочастотной торговлей, применяют ИИ для распознавания и реагирования на микроструктурные модели рынка за доли секунды. У крупных банков есть модели ИИ для распределения портфелей и прогнозирования рисков , которые, хотя и не всегда связаны с прогнозированием цены отдельной акции, включают прогнозирование рыночных аспектов (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 превосходили рынок в определенные периоды, хотя сложно приписать это исключительно ИИ, поскольку они часто используют комбинацию человеческого и машинного интеллекта. Конкретным применением является использование для анализа настроений : например, сканирование новостей и Twitter для прогнозирования того, как цены акций будут реагировать. Такие модели могут быть не на 100% точными, но они могут дать трейдерам небольшое преимущество в ценообразовании на новостях. Стоит отметить, что компании обычно тщательно охраняют детали успешных стратегий ИИ как интеллектуальную собственность, поэтому доказательства в открытом доступе, как правило, появляются с опозданием или являются отрывочными.

• Случаи неудовлетворительной работы и неудач: на каждую историю успеха есть предостерегающие истории. Многие академические исследования, претендовавшие на высокую точность на одном рынке или в одном таймфрейме, не смогли сделать обобщений. В ходе известного эксперимента была предпринята попытка воспроизвести успешное исследование прогнозирования индийского фондового рынка (которое показало высокую точность при использовании МО на технических индикаторах) на американских акциях. Воспроизведение не выявило значительной предсказательной силы — по сути, наивная стратегия постоянного прогнозирования роста акций на следующий день превзошла по точности сложные модели МО. Авторы пришли к выводу, что их результаты «подтверждают теорию случайных блужданий» , то есть движение акций было по сути непредсказуемым, и модели МО не помогли. Это подчеркивает, что результаты могут существенно различаться в зависимости от рынка и периода. Аналогичным образом, многочисленные конкурсы Kaggle и конкурсы количественных исследований показали, что, хотя модели часто хорошо соответствуют прошлым данным, их точность в реальной торговле часто снижается до 50% (для прогнозирования направления) при столкновении с новыми условиями. Такие примеры, как крах квантовых фондов 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 влияет на восприятие: 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 зрелости и эффективности . На относительно менее эффективных или развивающихся рынках может быть больше эксплуатируемых шаблонов (из-за меньшего охвата аналитиками, ограничений ликвидности или поведенческих предубеждений), что позволяет моделям ИИ достигать более высокой точности. Примером этого может служить исследование рынка LSTM во Вьетнаме с точностью 93%. Напротив, на высокоэффективных рынках, таких как США, эти шаблоны могут быть быстро арбитражированы. Неоднозначные результаты между случаем Вьетнама и исследованием репликации в США намекают на это несоответствие. В глобальном масштабе это означает, что ИИ в настоящее время может демонстрировать лучшую предсказательную эффективность на определенных нишевых рынках или классах активов (например, некоторые применяли ИИ для прогнозирования цен на сырьевые товары или трендов криптовалют с разным успехом). Со временем, по мере того как все рынки движутся к большей эффективности, окно для легких предсказательных побед сужается.

• Точность против прибыльности: также важно различать точность прогнозирования и прибыльность инвестиций . Модель может быть точной, скажем, только на 60% при 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 убытками), она может быть убыточной. Многие усилия ИИ по прогнозированию акций сосредоточены на точности направления или минимизации ошибок, но инвесторов волнует доходность с поправкой на риск. Таким образом, оценки часто включают в себя такие метрики, 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 эффективность измеряется в реальной торговой доходности, а не в отдельной статистике прогнозов. До сих пор полностью автономный «трейдер на основе ИИ», который надежно зарабатывает деньги год за годом, является скорее научной фантастикой, чем реальностью, но более узкие приложения (например, модель ИИ, прогнозирующая краткосрочную волатильность , которую трейдеры могут использовать для оценки опционов и т. д.) нашли свое место в финансовом инструментарии.

В совокупности данные свидетельствуют о том, что ИИ способен прогнозировать определенные рыночные тенденции с точностью, превышающей случайную , и тем самым обеспечивать торговое преимущество. Однако это преимущество часто невелико и требует сложных решений для его реализации. На вопрос « Может ли ИИ предсказывать 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 любой момент времени . Успехи, как правило, частичные и зависят от контекста.

Заключение: Реалистичные ожидания от ИИ в прогнозировании фондового рынка

ИИ и машинное обучение, несомненно, стали мощными инструментами в сфере финансов. Они превосходно справляются с обработкой огромных массивов данных, выявлением скрытых корреляций и даже оперативной адаптацией стратегий. В стремлении предсказывать фондовый рынок ИИ добился ощутимых, но ограниченных успехов. Инвесторы и институты могут обоснованно ожидать, что ИИ поможет им в принятии решений, например, генерируя прогнозные сигналы, оптимизируя портфели или управляя рисками, но не станет хрустальным шаром, гарантирующим прибыль.

Что
может : ИИ может улучшить аналитический процесс в инвестировании. Он может просеивать годы рыночных данных, новостных лент и финансовых отчетов за считанные секунды, обнаруживая тонкие закономерности или аномалии, которые человек может упустить из виду ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ). Он может объединять сотни переменных (технических, фундаментальных, настроений и т. д.) в связный прогноз. В краткосрочной торговле алгоритмы ИИ могут предсказывать с точностью, немного лучшей, чем случайная, что одна акция превзойдет другую или что рынок вот-вот испытает всплеск волатильности. Эти дополнительные преимущества, при правильном использовании, могут трансформироваться в реальную финансовую прибыль. ИИ также может помочь в управлении рисками — выявляя ранние предупреждения о спадах или информируя инвесторов об уровне уверенности в прогнозе. Другая практическая роль ИИ заключается в автоматизации стратегий : алгоритмы могут совершать сделки с высокой скоростью и частотой, реагировать на события 24/7 и обеспечивать дисциплину (отсутствие эмоциональной торговли), что может быть выгодно на волатильных рынках.

Чего ИИ
не может : Несмотря на шумиху в некоторых СМИ, ИИ не может последовательно и надежно прогнозировать фондовый рынок в целостном смысле, всегда опережая рынок или предвидя важные поворотные моменты. На рынки влияют человеческое поведение, случайные события и сложные циклы обратной связи, которые не поддаются никаким статическим моделям. ИИ не устраняет неопределенность; он работает только с вероятностями. ИИ может предсказать 70% вероятность того, что акции завтра вырастут, что также означает 30% вероятность того, что этого не произойдет. Убыточные сделки и плохие колл-опционы неизбежны. ИИ не может предвидеть действительно новые события (часто называемые «черными лебедями»), которые находятся за пределами его тренировочных данных. Более того, любая успешная прогностическая модель привлекает конкуренцию, которая может подорвать ее преимущество. По сути, не существует аналога хрустального шара , гарантирующего предвидение будущего рынка, в среде ИИ. Инвесторам следует с осторожностью относиться к тем, кто утверждает обратное.

Нейтральный, реалистичный взгляд:
С нейтральной точки зрения, ИИ лучше всего рассматривать как дополнение, а не как замену традиционного анализа и человеческого понимания. На практике многие институциональные инвесторы используют модели ИИ наряду с данными, полученными от аналитиков-людей и управляющих портфелями. ИИ может обрабатывать цифры и выдавать прогнозы, но люди устанавливают цели, интерпретируют результаты и корректируют стратегии с учетом контекста (например, переопределяя модель в случае непредвиденного кризиса). Розничным инвесторам, использующим инструменты на основе ИИ или торговых ботов, следует сохранять бдительность и понимать логику и ограничения этих инструментов. Слепое следование рекомендациям ИИ рискованно — их следует использовать как один из многих входных данных.

Устанавливая реалистичные ожидания, можно сделать вывод: ИИ может предсказывать фондовый рынок до определённой степени, но не с уверенностью и не без ошибок . Он может увеличить шансы на принятие верного решения или повысить эффективность анализа информации, что на конкурентных рынках может быть разницей между прибылью и убытком. Однако он не может гарантировать успех или устранить присущую фондовым рынкам волатильность и риск. Как указывалось в одной публикации, даже при использовании эффективных алгоритмов результаты на фондовом рынке могут быть «изначально непредсказуемыми» из-за факторов, выходящих за рамки смоделированной информации ( Прогнозирование фондового рынка с использованием глубокого обучения с подкреплением ).

Перспективы:
В перспективе роль ИИ в прогнозировании фондового рынка, вероятно, будет расти. Текущие исследования направлены на устранение некоторых ограничений (например, разработка моделей, учитывающих изменения режима, или гибридных систем, включающих как анализ, управляемый данными, так и анализ, управляемый событиями). Также существует интерес к агентам обучения с подкреплением , которые непрерывно адаптируются к новым рыночным данным в режиме реального времени и потенциально способны лучше справляться с изменяющимися условиями, чем статически обученные модели. Более того, сочетание ИИ с методами поведенческих финансов или сетевого анализа может привести к созданию более содержательных моделей рыночной динамики. Тем не менее, даже самые продвинутые будущие ИИ будут действовать в рамках вероятностей и неопределенностей.

Подводя итог, можно сказать, что вопрос «Может ли ИИ предсказывать фондовый рынок?» не имеет однозначного ответа «да» или «нет». Наиболее точный ответ таков: ИИ может помочь в прогнозировании фондового рынка, но он не безошибочен. Он предлагает мощные инструменты, которые при разумном использовании могут улучшить прогнозирование и торговые стратегии, но не устраняют фундаментальную непредсказуемость рынков. Инвесторам следует использовать ИИ за его сильные стороны — обработку данных и распознавание образов, — но при этом помнить о его слабых сторонах. Таким образом, можно использовать лучшее из обоих миров: человеческое суждение и машинный интеллект, работающие вместе. Фондовый рынок, возможно, никогда не будет на 100% предсказуемым, но при реалистичных ожиданиях и разумном использовании ИИ участники рынка могут стремиться к принятию более обоснованных и дисциплинированных инвестиционных решений в постоянно меняющемся финансовом ландшафте.

Технические документы, которые вам может быть интересно прочитать после этого:

🔗 Профессии, которые ИИ не сможет заменить, и какие профессии заменит ИИ?
Узнайте, какие профессии имеют будущее, а какие находятся под наибольшим риском, поскольку ИИ меняет глобальную занятость.

🔗 На что может рассчитывать генеративный ИИ без вмешательства человека?
Узнайте о текущих ограничениях и автономных возможностях генеративного ИИ в практических сценариях.

🔗 Как генеративный ИИ может быть использован в кибербезопасности?
Узнайте, как ИИ защищает от угроз и повышает киберустойчивость с помощью предиктивных и автономных инструментов.