Может ли искусственный интеллект предсказывать фондовый рынок?

Введение

Прогнозирование фондового рынка долгое время считалось финансовым «святым Граалем», к которому стремились как институциональные, так и розничные инвесторы по всему миру. В свете последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) многие задаются вопросом, наконец ли эти технологии раскрыли секрет прогнозирования цен на акции. Может ли ИИ прогнозировать фондовый рынок? В этом документе рассматривается этот вопрос с глобальной точки зрения, описывается, как модели на основе ИИ пытаются прогнозировать движения рынка, теоретические основы этих моделей и реальные ограничения, с которыми они сталкиваются. Мы представляем непредвзятый анализ, основанный на исследованиях, а не на шумихе, того, что ИИ может и чего не может делать в контексте прогнозирования финансовых рынков.

В финансовой теории сложность прогнозирования подчеркивается гипотезой эффективного рынка (ГЭР) . ГЭР (особенно в ее «сильной» форме) утверждает, что цены акций полностью отражают всю доступную информацию в любой момент времени, а это означает, что ни один инвестор (даже инсайдеры) не может постоянно превосходить рынок, торгуя на основе имеющейся информации ( Модели прогнозирования акций на основе данных с использованием нейронных сетей: обзор ). Проще говоря, если рынки высокоэффективны, а цены движутся случайным образом , то точное прогнозирование будущих цен должно быть практически невозможным. Несмотря на эту теорию, стремление превзойти рынок стимулировало обширные исследования в области передовых методов прогнозирования. Искусственный интеллект и машинное обучение стали центральными в этом стремлении благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных и выявлять тонкие закономерности, которые люди могут упустить ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ).

В этом документе представлен всесторонний обзор методов искусственного интеллекта, используемых для прогнозирования фондового рынка, и дана оценка их эффективности. Мы углубимся в теоретические основы популярных моделей (от традиционных методов анализа временных рядов до глубоких нейронных сетей и обучения с подкреплением), обсудим данные и процесс обучения для 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 полученных на данный момент неоднозначных результатов приводятся примеры из реальной жизни. В заключение мы предлагаем реалистичные ожидания для инвесторов и практиков: признавая впечатляющие возможности ИИ, мы понимаем, что финансовые рынки сохраняют определенный уровень непредсказуемости, который ни один алгоритм не может полностью устранить.

Теоретические основы применения ИИ в прогнозировании фондового рынка

Современные методы прогнозирования цен на акции на основе искусственного интеллекта опираются на десятилетия исследований в области статистики, финансов и информатики. Полезно понимать спектр подходов — от традиционных моделей до передовых технологий ИИ:

• Традиционные модели временных рядов: Ранние модели прогнозирования цен на акции основывались на статистических моделях, предполагающих, что закономерности в прошлых ценах могут предсказывать будущее. Такие модели, как ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) и ARCH/GARCH, фокусируются на выявлении линейных трендов и кластеризации волатильности в данных временных рядов ( Модели прогнозирования цен на акции на основе нейронных сетей: обзор ). Эти модели обеспечивают базовый уровень прогнозирования, моделируя исторические последовательности цен при предположениях о стационарности и линейности. Хотя традиционные модели полезны, они часто испытывают трудности с обработкой сложных нелинейных закономерностей реальных рынков, что приводит к ограниченной точности прогнозирования на практике ( Модели прогнозирования цен на акции на основе нейронных сетей: обзор ).

• Алгоритмы машинного обучения: Методы машинного обучения выходят за рамки предопределенных статистических формул, изучая закономерности непосредственно из данных . Такие алгоритмы, как машины опорных векторов (SVM) , случайные леса и градиентный бустинг, применялись для прогнозирования цен на акции. Они могут учитывать широкий спектр входных характеристик — от технических индикаторов (например, скользящие средние, объем торгов) до фундаментальных индикаторов (например, прибыль, макроэкономические данные) — и находить нелинейные взаимосвязи между ними. Например, модель случайного леса или градиентного бустинга может одновременно учитывать десятки факторов, улавливая взаимодействия, которые может упустить простая линейная модель. Эти модели машинного обучения продемонстрировали способность незначительно 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 объема данных, чтобы избежать переобучения (обучения шума, а не сигнала).

• Глубокое обучение (нейронные сети): Глубокие нейронные сети , вдохновленные структурой человеческого мозга, в последние годы стали популярны для прогнозирования фондового рынка. Среди них рекуррентные нейронные сети (RNN) и их вариант с долговременной кратковременной памятью (LSTM) — специально разработаны для последовательных данных, таких как временные ряды цен акций. LSTM способны сохранять память о прошлой информации и улавливать 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 улавливать сложные нелинейные взаимосвязи в финансовых данных, которые упускают более простые модели. Другие подходы к глубокому обучению включают сверточные нейронные сети (CNN) (иногда используемые для обработки технических индикаторов в виде «изображений» или закодированных последовательностей), трансформеры (которые используют механизмы внимания для взвешивания важности различных временных шагов или источников данных) и даже графовые нейронные сети (GNN) (для моделирования взаимосвязей между акциями на рыночном графе). Эти продвинутые нейронные сети могут обрабатывать не только данные о ценах, но и альтернативные источники данных, такие как новостные тексты, 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 большого объема данных, ресурсоемко с точки зрения вычислений и часто работает как «черный ящик» с меньшей интерпретируемостью.

• Обучение с подкреплением: Еще одним направлением в прогнозировании акций с помощью ИИ является обучение с подкреплением (RL) , где цель состоит не только в прогнозировании цен, но и в изучении оптимальной торговой стратегии. В рамках RL агент (модель ИИ) взаимодействует с окружающей средой (рынком), совершая действия (покупка, продажа, удержание) и получая вознаграждение (прибыль или убытки). Со временем агент изучает стратегию, которая максимизирует совокупное вознаграждение. Глубокое обучение с подкреплением (DRL) сочетает 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 инвестиционную доходность, а не прогнозировать цены изолированно. Например, агент RL может научиться определять, когда открывать или закрывать позиции на основе ценовых сигналов, и даже адаптироваться к изменению рыночных условий. Примечательно, что RL использовался для обучения моделей ИИ, участвующих в количественных торговых соревнованиях, а также в некоторых собственных торговых системах. Однако методы обучения с подкреплением также сталкиваются со значительными проблемами: они требуют длительного обучения (имитируя многолетние сделки), могут страдать от нестабильности или расходящегося поведения, если их не настроить должным образом, а их производительность очень чувствительна к предполагаемой рыночной среде. Исследователи отмечают такие проблемы, как высокая вычислительная стоимость и проблемы со стабильностью при применении обучения с подкреплением к сложным фондовым рынкам. Несмотря на эти проблемы, обучение с подкреплением представляет собой многообещающий подход, особенно в сочетании с другими методами (например, с использованием моделей прогнозирования цен плюс стратегия распределения на основе обучения с подкреплением) 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 данных рынка и других связанных наборах данных для выявления закономерностей. К распространенным источникам данных и характеристикам относятся:

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

• Рыночные индексы и экономические данные: Многие модели учитывают более широкую рыночную информацию, такую ​​как уровни индексов, процентные ставки, инфляция, рост ВВП или другие экономические показатели. Эти макроэкономические характеристики обеспечивают контекст (например, общее рыночное настроение или состояние экономики), который может влиять на динамику отдельных акций.

• Данные о новостях и настроениях: все больше систем искусственного интеллекта обрабатывают неструктурированные данные, такие как новостные статьи, ленты социальных сетей (Twitter, Stocktwits) и финансовые отчеты. Методы обработки естественного языка (NLP), включая передовые модели, такие как BERT, используются для оценки рыночных настроений или выявления соответствующих событий. Например, если новостные настроения внезапно резко меняются в худшую сторону 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 в области искусственного интеллекта используют альтернативные источники данных — спутниковые снимки (для анализа посещаемости магазинов или промышленной активности), данные о транзакциях по кредитным картам, тенденции веб-поиска и т. д. — для получения прогнозных данных. Эти нетрадиционные наборы данных иногда могут служить опережающими индикаторами динамики акций, хотя они также усложняют процесс обучения модели.

Обучение модели ИИ для прогнозирования цен на акции включает в себя предоставление ей исторических данных и корректировку параметров модели для минимизации ошибки прогнозирования. Как правило, данные делятся на обучающий набор (например, более ранние исторические данные для выявления закономерностей) и тестовый/валидационный набор (более свежие данные для оценки производительности в условиях, ранее не встречавшихся в модели). Учитывая последовательный характер рыночных данных, следует избегать «заглядывания в будущее» — например, модели оцениваются на данных за периоды времени после обучающего периода, чтобы имитировать их работу в реальных условиях торговли. Для обеспечения хорошей обобщающей способности модели и ее соответствия конкретному периоду используются методы перекрестной проверки,

Кроме того, специалистам необходимо учитывать вопросы качества данных и их предварительной обработки. Пропущенные данные, выбросы (например, внезапные скачки из-за дробления акций или разовых событий) и изменения рыночного режима могут повлиять на обучение модели. К входным данным могут применяться такие методы, как нормализация, удаление тренда или сезонности. Некоторые передовые подходы разлагают ценовые ряды на компоненты (тренды, циклы, шум) и моделируют их отдельно (как это показано в исследованиях, сочетающих вариационное разложение на моды с нейронными сетями ( прогнозирование фондового рынка с использованием глубокого обучения с подкреплением )).

Разные модели имеют разные требования к обучению: моделям глубокого обучения могут потребоваться сотни тысяч точек данных, и они выигрывают от ускорения на графическом процессоре, в то время 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 для агента обучения с подкреплением, или для генерации опыта используются рыночные симуляторы.

Наконец, после обучения эти модели выдают функцию прогнозирования – например, прогнозируемую цену на завтра, вероятность роста цены акций или рекомендуемое действие (покупка/продажа). Затем эти прогнозы, как правило, интегрируются в торговую стратегию (с определением размера позиции, правилами управления рисками и т. д.) до того, как будут фактически вложены деньги.

Ограничения и проблемы

Несмотря на то, что модели искусственного интеллекта стали невероятно сложными, прогнозирование фондового рынка по-прежнему остается сложной задачей . Ниже перечислены ключевые ограничения и препятствия, которые мешают ИИ стать гарантированным 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 неожиданными новостями или случайными колебаниями. Действительно, десятилетия исследований показали, что краткосрочные движения цен акций напоминают случайное блуждание ( Модели прогнозирования цен акций на основе нейронных сетей: обзор ) – вчерашняя цена мало влияет на завтрашнюю, за исключением того, что можно было бы предсказать случайно. Если цены акций по сути случайны или «эффективны», ни один алгоритм не может последовательно предсказывать их с высокой точностью. Как кратко сформулировалось 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 подчеркивает фундаментальное ограничение: большая часть движений рынка может быть 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 законодательстве), стихийные бедствия, пандемии, внезапные корпоративные скандалы или даже вирусные слухи в социальных сетях могут неожиданно повлиять на рынки. Это события, для которых у модели не может быть предварительных обучающих данных (поскольку 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 обвал COVID-19 в начале 2020 года или его быстрое восстановление. Финансовые модели ИИ испытывают трудности, когда меняются режимы или когда цены определяются одним событием. Как отмечает один источник, такие факторы, как геополитические события или внезапные публикации экономических данных, могут практически мгновенно сделать прогнозы устаревшими ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ) ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ). Иными словами, неожиданные новости всегда могут перевесить алгоритмические прогнозы , внося неизбежный уровень неопределенности.

• Переобучение и обобщение: Модели машинного обучения склонны к переобучению – это означает, что они могут слишком хорошо «изучать шум» или особенности обучающих данных, а не лежащие в их основе общие закономерности. Переобученная модель может блестяще работать на исторических данных (даже демонстрируя впечатляющую доходность при ретроспективном тестировании или высокую точность на выборке), но затем потерпеть сокрушительное поражение на новых данных. Это распространенная ошибка в количественных финансах. Например, сложная нейронная сеть может выявлять ложные корреляции, которые существовали в прошлом случайно (например, определенная комбинация пересечений индикаторов, которая предшествовала ралли за последние 5 лет), но эти взаимосвязи могут не сохраняться в будущем. Практический пример: можно разработать модель, которая предсказывает, что акции-лидеры прошлого года всегда будут расти – она может подходить для определенного периода, но если рыночный режим изменится, эта закономерность нарушится. Переобучение приводит к плохой производительности вне выборки , то есть прогнозы модели в реальных торгах могут быть не лучше случайных, несмотря на то, что на этапе разработки они выглядят многообещающе. Для предотвращения переобучения необходимы такие методы, как регуляризация, контроль сложности модели и использование надежной валидации. Однако именно сложность, которая придает моделям ИИ силу, делает их уязвимыми для этой проблемы.

• Качество и доступность данных: Поговорка «мусор на входе — мусор на выходе» очень актуальна для ИИ в прогнозировании цен на акции. Качество, количество и релевантность данных существенно влияют на производительность модели. Если исторических данных недостаточно (например, попытка обучить глубокую нейронную сеть на данных о ценах акций всего за несколько лет) или они нерепрезентативны (например, использование данных за период преимущественно бычьего рынка для прогнозирования медвежьего сценария), модель не сможет хорошо обобщать данные. Данные также могут быть предвзятыми или подвержены эффекту выживаемости (например, фондовые индексы естественным образом снижают показатели компаний с низкой доходностью с течением времени, поэтому исторические данные индексов могут быть завышены). Очистка и обработка данных — задача нетривиальная. Кроме того, альтернативные источники данных могут быть дорогими или труднодоступными, что может дать институциональным игрокам преимущество, оставив розничных инвесторов с менее полными данными. Существует также проблема частоты : высокочастотным торговым моделям необходимы данные по каждому тику, которые имеют огромный объем и требуют специальной инфраструктуры, в то время как модели с более низкой частотой могут использовать ежедневные или еженедельные данные. Обеспечение согласованности данных по времени (например, новости с соответствующими данными о ценах) и отсутствие предвзятости, связанной с прогнозированием, остается актуальной задачей.

• Прозрачность и интерпретируемость моделей: Многие модели ИИ, особенно модели глубокого обучения, работают как «черные ящики» . Они могут выдавать прогнозы или торговые сигналы без легко объяснимой причины. Эта непрозрачность может быть проблематичной для инвесторов, особенно для институциональных, которым необходимо обосновывать свои решения перед заинтересованными сторонами или соблюдать нормативные требования. Если модель ИИ прогнозирует падение акций и рекомендует их продажу, управляющий портфелем может засомневаться, если не понимает обоснования. Непрозрачность решений ИИ может снизить доверие и внедрение, независимо от точности модели. Эта проблема стимулирует исследования в области объяснимого ИИ для финансов, но остается верным утверждение, что часто существует компромисс между сложностью/точностью модели и ее интерпретируемостью.

• Адаптивные рынки и конкуренция: Важно отметить, что финансовые рынки являются адаптивными . Как только определенная закономерность прогнозирования (с помощью ИИ или любого другого метода) обнаруживается и используется многими трейдерами, она может перестать работать. Например, если модель ИИ обнаруживает, что определенный сигнал часто предшествует росту акций, трейдеры начнут действовать на основе этого сигнала раньше, тем самым упуская возможность арбитража. По сути, рынки могут эволюционировать таким образом, чтобы нейтрализовать известные стратегии . Сегодня многие торговые фирмы и фонды используют ИИ и машинное обучение. Эта конкуренция означает, что любое преимущество часто бывает небольшим и кратковременным. В результате моделям ИИ может потребоваться постоянное переобучение и обновление, чтобы идти в ногу с меняющейся динамикой рынка. На высоколиквидных и зрелых рынках (таких как акции крупных американских компаний) множество опытных игроков ищут одни и те же сигналы, что делает чрезвычайно сложным поддержание преимущества. В отличие от этого, на менее эффективных рынках или нишевых активах ИИ может обнаруживать временные неэффективности, но по мере модернизации этих рынков разрыв может сократиться. Динамичный характер рынков представляет собой фундаментальную проблему: «правила игры» не являются статичными, поэтому модель, которая работала в прошлом году, может потребовать доработки в следующем году.

• Ограничения реального мира: Даже если модель ИИ может прогнозировать цены с приемлемой точностью, превращение прогнозов в прибыль — это еще одна проблема. Торговля влечет за собой транзакционные издержки , такие как комиссии, проскальзывание и налоги. Модель может правильно предсказать множество небольших колебаний 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 на 100% достоверным, поэтому любая стратегия, основанная на ИИ, должна учитывать потенциальные потери (с помощью стоп-лосс ордеров, диверсификации портфеля и т. д.). Институциональные инвесторы часто интегрируют прогнозы ИИ в более широкую систему управления рисками, чтобы гарантировать, что ИИ не поставит все на карту, основываясь на прогнозе, который может оказаться неверным. Эти практические соображения означают, что теоретическое преимущество ИИ должно быть существенным, чтобы быть полезным после реальных трудностей.

Вкратце, ИИ обладает впечатляющими возможностями, но эти ограничения гарантируют, что фондовый рынок останется частично предсказуемой, частично непредсказуемой системой . Модели ИИ могут склонить чашу весов в пользу инвестора, более эффективно анализируя данные и, возможно, выявляя тонкие прогностические сигналы. Однако сочетание эффективного ценообразования, зашумленных данных, непредвиденных событий и практических ограничений означает, что даже лучший ИИ иногда будет ошибаться – зачастую непредсказуемо.

Эффективность моделей ИИ: что говорят данные?

Учитывая как достижения, так и обсуждаемые проблемы, что мы узнали из исследований и реальных попыток применения ИИ в прогнозировании цен на акции? Результаты пока неоднозначны, в них видны как многообещающие успехи , так и печальные неудачи :

• Примеры превосходства ИИ над случайностью: Несколько исследований продемонстрировали, что модели ИИ могут превзойти случайное угадывание при определенных условиях. Например, в исследовании 2024 года нейронная сеть LSTM была применена для прогнозирования тенденций на вьетнамском фондовом рынке, и была достигнута высокая точность прогнозирования — около 93% на тестовых данных ( Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования тенденций цен акций на фондовом рынке — пример Вьетнама | Humanities and Social Sciences Communications ). Это говорит о том, что на этом рынке (развивающейся экономике) модель смогла выявить устойчивые закономерности, возможно, потому что рынок имел неэффективность или сильные технические тренды, которые LSTM изучила. Другое исследование 2024 года имело более широкий охват: исследователи попытались предсказать краткосрочную доходность всех акций S&P 500 (гораздо более эффективный рынок) с использованием моделей машинного обучения. Они сформулировали это как задачу классификации — прогнозирование того, превзойдет ли акция индекс на 2% в течение следующих 10 дней — используя такие алгоритмы, как случайные леса, SVM и LSTM. Результат: модель LSTM превзошла как другие модели машинного обучения, так и случайную базовую модель , причем результаты оказались статистически достаточно значимыми, 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 данной конкретной ситуации вероятность гипотезы случайного блуждания «пренебрежимо мала», что указывает на то, что их модели машинного обучения действительно обнаружили реальные прогностические сигналы. Эти примеры показывают, что ИИ действительно может выявлять закономерности, которые дают преимущество (пусть и небольшое) в прогнозировании движения цен акций, особенно при тестировании на больших массивах данных.

• Примечательные примеры применения в промышленности: Помимо академических исследований, существуют сообщения об успешном использовании ИИ хедж-фондами и финансовыми учреждениями в своих торговых операциях. Некоторые фирмы, занимающиеся высокочастотной торговлей, используют ИИ для распознавания и реагирования на микроструктурные закономерности рынка за доли секунды. Крупные банки используют модели ИИ для распределения портфеля и прогнозирования рисков , которые, хотя и не всегда направлены на прогнозирование цены отдельной акции, включают прогнозирование аспектов рынка (таких как волатильность или корреляции). Существуют также фонды, управляемые ИИ (часто называемые «количественными фондами»), которые используют машинное обучение для принятия торговых решений — некоторые из них превосходили рынок в определенные периоды, хотя трудно однозначно отнести это к ИИ, поскольку они часто используют сочетание человеческого и машинного интеллекта. Конкретным примером применения является использование для анализа настроений : например, сканирование новостей и Twitter для прогнозирования того, как будут двигаться цены акций в ответ на них. Такие модели могут быть не на 100% точными, но они могут дать трейдерам небольшое преимущество при оценке цен на новостях. Стоит отметить, что компании, как правило, тщательно оберегают детали успешных стратегий в области ИИ, рассматривая их как интеллектуальную собственность, поэтому общедоступные данные обычно появляются с задержкой или носят характер отдельных примеров.

• Случаи низкой эффективности и неудач: на каждую историю успеха приходится поучительная история. Многие академические исследования, утверждавшие о высокой точности на одном рынке или в одном временном интервале, не смогли получить широкое распространение. Один из примечательных экспериментов попытался воспроизвести успешное исследование прогнозирования индийского фондового рынка (показавшее высокую точность с использованием машинного обучения на основе технических индикаторов) на американских акциях. Воспроизведение не выявило значительной прогностической способности – фактически, наивная стратегия, всегда предсказывающая рост акций на следующий день, превзошла сложные модели машинного обучения по точности. Авторы пришли к выводу, что их результаты «подтверждают теорию случайного блуждания» , то есть движения акций были по сути непредсказуемыми, и модели машинного обучения не помогли. Это подчеркивает, что результаты могут значительно различаться в зависимости от рынка и периода. Аналогично, многочисленные соревнования на 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 количественных фондов в 2007 году и трудности, с которыми столкнулись фонды, использующие ИИ, во время пандемического шока 2020 года, показывают, что модели ИИ могут внезапно дать сбой при изменении рыночного режима. Смещение, вызванное эффектом 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 между рынками: 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 уязвимых закономерностей (из-за меньшего аналитического охвата, ограничений ликвидности или поведенческих предубеждений), что позволяет моделям ИИ достигать более высокой точности. Примером может служить исследование рынка Вьетнама с использованием LSTM, показавшее точность 93%. В отличие от этого, на высокоэффективных рынках, таких как США, эти закономерности могут быть быстро устранены арбитражем. Смешанные результаты исследования во Вьетнаме и аналогичного исследования в США указывают на это расхождение. В глобальном масштабе это означает, что в настоящее время ИИ может демонстрировать 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 и успешных прогнозов сужается.

• Точность против прибыльности: также важно различать точность прогнозов и прибыльность инвестиций . Модель может быть, скажем, на 60% точна в прогнозировании ежедневного движения цены акций — это звучит не очень много, — но если эти прогнозы используются в грамотной торговой стратегии, они могут быть весьма прибыльными. И наоборот, модель может похвастаться 90% точностью, но если 10% случаев ошибки совпадают с резкими колебаниями рынка (и, следовательно, большими убытками), она может оказаться нерентабельной. Многие попытки прогнозирования акций с помощью ИИ сосредоточены на точности направления или минимизации ошибок, но инвесторов интересует доходность с поправкой на риск. Таким образом, оценки часто включают такие показатели, как коэффициент Шарпа, просадки и стабильность результатов, а не только чистую частоту попаданий. Некоторые модели ИИ интегрированы в алгоритмические торговые системы, которые автоматически управляют позициями и рисками — их реальная эффективность измеряется в реальной торговой прибыли, а не в статистике прогнозов. Пока что полностью автономный «трейдер на основе ИИ», который стабильно зарабатывает деньги год за годом, — это скорее научная фантастика, чем реальность, но более узкие области применения (например, модель ИИ, прогнозирующая краткосрочную волатильность , которую трейдеры могут использовать для оценки опционов и т. д.) нашли свое место в арсенале финансовых инструментов.

В целом, имеющиеся данные свидетельствуют о том, что ИИ может прогнозировать определенные рыночные тенденции с точностью выше случайной , и тем самым может обеспечить торговое преимущество. Однако это преимущество часто незначительно и требует сложной стратегии исполнения для его использования. Когда кто-то спрашивает: может ли ИИ предсказывать фондовый рынок?, наиболее честный ответ, основанный на имеющихся данных, звучит так: ИИ может иногда предсказывать отдельные аспекты фондового рынка при определенных условиях, но он не может делать это последовательно для всех акций и всегда . Успехи, как правило, частичные и зависят от контекста.

Заключение: Реалистичные ожидания от ИИ в прогнозировании фондового рынка

Искусственный интеллект и машинное обучение, несомненно, стали мощными инструментами в финансовой сфере. Они превосходно справляются с обработкой огромных массивов данных, выявлением скрытых корреляций и даже адаптацией стратегий на ходу. В стремлении предсказывать фондовый рынок ИИ принес ощутимые, но ограниченные результаты. Инвесторы и институциональные инвесторы могут реально ожидать, что ИИ поможет в принятии решений — например, генерируя прогнозные сигналы, оптимизируя портфели или управляя рисками, — но не станет хрустальным шаром, гарантирующим прибыль.

Что
может сделать ИИ: ИИ может улучшить аналитический процесс в инвестировании. Он может за считанные секунды обрабатывать многолетние рыночные данные, новостные ленты и финансовые отчеты, выявляя тонкие закономерности или аномалии, которые человек может упустить из виду ( Использование машинного обучения для прогнозирования фондового рынка... | FMP ). Он может объединять сотни переменных (технические, фундаментальные, настроения и т. д.) в целостный прогноз. В краткосрочной торговле алгоритмы ИИ могут предсказывать с точностью чуть выше случайной, что одна акция превзойдет другую или что рынок вот-вот испытает всплеск волатильности. Эти дополнительные преимущества, при правильном использовании, могут привести к реальной финансовой выгоде. ИИ также может помочь в управлении рисками — выявляя ранние предупреждения о спаде или информируя инвесторов об уровне уверенности в прогнозе. Еще одна практическая роль ИИ — автоматизация стратегий : алгоритмы могут совершать сделки с высокой скоростью и частотой, реагировать на события круглосуточно и обеспечивать дисциплину (отсутствие эмоциональной торговли), что может быть выгодно на волатильных рынках.

Чего ИИ
не может делать: Несмотря на ажиотаж 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 поведение человека, случайные события и сложные петли обратной связи, которые не поддаются анализу с помощью статической модели. ИИ не устраняет неопределенность; он оперирует только вероятностями. ИИ может указать на 70% вероятность того, что акции вырастут завтра, что также означает 30% вероятность того, что этого не произойдет. Убыточные сделки и неудачные прогнозы неизбежны. ИИ не может предвидеть действительно новые события (часто называемые «черными лебедями»), которые выходят за рамки его обучающих данных. Более того, любая успешная прогностическая модель порождает конкуренцию, которая может подорвать ее преимущество. По сути, не существует аналога хрустального шара для ИИ , гарантирующего предсказание будущего рынка. Инвесторам следует с осторожностью относиться к тем, кто утверждает обратное.

Нейтральная, реалистичная точка зрения:
С нейтральной позиции ИИ лучше всего рассматривать как дополнение, а не замену традиционному анализу и человеческому опыту. На практике многие институциональные инвесторы используют модели ИИ наряду с данными, полученными от аналитиков и управляющих портфелями. ИИ может обрабатывать данные и выдавать прогнозы, но люди устанавливают цели, интерпретируют результаты и корректируют стратегии в зависимости от контекста (например, отменяют 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 – их следует использовать лишь как один из многих вариантов.

Сформулировав реалистичные ожидания, можно сделать вывод: ИИ может в определенной степени предсказывать фондовый рынок, но не с уверенностью и не без ошибок . Он может повысить вероятность правильного прогноза или улучшить эффективность анализа информации, что на конкурентных рынках может стать решающим фактором между прибылью и убытком. Однако он не может гарантировать успех или устранить присущую фондовым рынкам волатильность и риск. Как отмечалось в одной публикации, даже при наличии эффективных алгоритмов результаты на фондовом рынке могут быть «по своей природе непредсказуемыми» из-за факторов, выходящих за рамки смоделированной информации ( Прогнозирование фондового рынка с использованием глубокого обучения с подкреплением ).

Перспективы на будущее:
В перспективе роль ИИ в прогнозировании фондового рынка, вероятно, будет расти. Продолжающиеся исследования направлены на устранение некоторых ограничений (например, разработка моделей, учитывающих изменения режима, или гибридных систем, сочетающих анализ на основе данных и анализ на основе событий). Также существует интерес к агентам обучения с подкреплением , которые постоянно адаптируются к новым рыночным данным в режиме реального времени, что потенциально может лучше справляться с меняющейся обстановкой, чем статически обученные модели. Кроме того, сочетание ИИ с методами поведенческой экономики или сетевого анализа может привести к созданию более совершенных моделей динамики рынка. Тем не менее, даже самые передовые будущие системы ИИ будут работать в рамках вероятности и неопределенности.

Вкратце, на вопрос «Может ли ИИ предсказывать фондовый рынок?» нет простого ответа «да» или «нет». Наиболее точный ответ таков: ИИ может помочь предсказать фондовый рынок, но он не является непогрешимым. Он предлагает мощные инструменты, которые при разумном использовании могут улучшить стратегии прогнозирования и торговли, но не устраняет фундаментальную непредсказуемость рынков. Инвесторам следует использовать ИИ, учитывая его сильные стороны — обработку данных и распознавание образов, — но при этом помнить о его недостатках. 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 более обоснованным и дисциплинированным инвестиционным решениям в постоянно меняющемся финансовом ландшафте.

После этого вы можете ознакомиться с другими аналитическими отчетами:

🔗 Профессии, которые ИИ не сможет заменить, и какие профессии ИИ заменит?
Узнайте, какие профессии устойчивы к изменениям в будущем, а какие находятся под наибольшей угрозой, поскольку ИИ меняет глобальную занятость.

🔗 На что можно полагаться в генеративном ИИ без вмешательства человека?
Понимание текущих ограничений и автономных возможностей генеративного ИИ в практических сценариях.

🔗 Как можно использовать генеративный ИИ в кибербезопасности?
Узнайте, как ИИ защищает от угроз и повышает киберустойчивость с помощью прогнозных и автономных инструментов.