هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بعوائد الأسهم؟


هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بعوائد الأسهم؟

لطالما كان الحماس للذكاء الاصطناعي مصحوبًا بقدر لا بأس به من القلق بشأن الوظائف. لا سمح الله أن تؤثر هذه الوظائف عليك. نأمل أن تكون مشكلة شخص آخر.

لكن بالنسبة للمحلل المالي المتواضع، أخشى أن هناك بعض المؤشرات السلبية. قد يكون الذكاء الاصطناعي أفضل من البشر في اختيار الأسهم.

في دراسة جديدة، قام الباحثون بتغذية البيانات المالية إلى GPT-4 ووجدوا أنه يتفوق على المحللين الماليين في التنبؤ بإشارة تغيرات الأرباح.

وقد تحقق ذلك على الرغم من تزويد نموذج اللغة الكبير (LLM) بالأرقام فقط، مع إغفال أي سياق نصي.

وكتب الباحثون: “حتى بدون أي معلومات سردية أو خاصة بالصناعة، يتفوق نموذج LLM على المحللين الماليين في قدرته على التنبؤ بتغيرات الأرباح”.

علاوة على ذلك، يبدو أن توقعات أرباح الذكاء الاصطناعي تحتوي على قوة تنبؤية لعوائد الأسهم المستقبلية.

“نقوم بتطوير سلسلة من الأفكار (CoT) التي “تعلم” النموذج بشكل فعال كيفية محاكاة المحلل المالي”، كما أوضح الباحثون أليكس كيم وماكسيميليان موهن وفاليري في. نيكولايف.

تسلط الدراسة التي أجراها الفريق في كلية بوث للأعمال بجامعة شيكاغو الضوء على الدور المحتمل الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في عالم الاستثمار.

يطرحون سؤالاً بسيطاً: هل يمكن لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) اتخاذ قرارات مالية مستنيرة أم أنها مجرد أداة دعم؟

يُنتج نموذج LLM “رؤى سردية مفيدة حول الأداء المستقبلي للشركة”، بينما تحقق استراتيجيات التداول القائمة على تنبؤات GPT نسبة شارب وألفا أعلى من الاستراتيجيات القائمة على نماذج أخرى.

“بشكل عام، يشير تحليلنا إلى أن GPT تُظهر كفاءة ملحوظة في تحليل البيانات المالية.”

نيل ويلسون

كبير محللي السوق في Finalto

جميع الآراء والأخبار والأبحاث والتحليلات والأسعار والمعلومات الأخرى تُقدَّم كتعليق عام على السوق، وليست نصيحة استثمارية، ولا يُضمن تحقيق جميع النتائج المحتملة المذكورة. قد تكون المعلومات مستقاة من مصادر متاحة للجمهور، أو تقارير الشركات، أو أبحاث شخصية، أو استطلاعات رأي. الأداء السابق لا يُشير إلى الأداء المستقبلي. ينطوي التداول على مخاطر خسارة رأس المال. الخدمة متاحة للعملاء المحترفين فقط.