شككت دراسة حديثة أجرتها معهد بومونا في أداء الذكاء الاصطناعي في استثمار سوق الأسهم. قام الباحثون بتحليل الصناديق المتداولة في البورصة (ETFs) التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لقرارات الاستثمار ووجد أن أدائهم العام لم يكن مثاليًا ، حتى أسوأ من أداء S&P 500. دفعت هذه الدراسة إلى إعادة التفكير في تطبيق أفراد الذكاء الاصطناعى في المجال المالي ، كما تكشف عن قيود تقنية الذكاء الاصطناعى في التطبيقات العملية. ستقوم هذه المقالة بتحليل نتائج البحث بالتفصيل واستكشاف التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات الاستثمارية.
في الآونة الأخيرة ، أثارت دراسة أجراها أستاذ الاقتصاد غاري إن سميث في كلية بومونا والطالب سام وايت أفكارًا عميقة حول أداء الذكاء الاصطناعي في سوق الأوراق المالية. على الرغم من أن الضجيج من الذكاء الاصطناعي كان يقود سوق الأوراق المالية ، إلا أن الحقيقة هي أن العديد من الصناديق المتداولة في البورصة (ETFs) التي تعتمد على اختيار أسهم الذكاء الاصطناعي لم تحقق نتائج مثالية.
ذكر سميث وويت في مقال علمي أمريكي أنه قاموا بتحليل جميع أنظمة الذكاء الاصطناعى لاتخاذ قرارات الاستثمار منذ أكتوبر 2017. تظهر النتائج أن معظم هذه الأموال كانت أسوأ من مؤشر S&P 500 ، والذي يمثل أكبر 500 شركة في سوق الأوراق المالية في الولايات المتحدة. تظهر الأبحاث أنه من بين الأموال الـ 43 التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، كان أداء 10 فقط أفضل من S&P 500 ، مما يعني أن الذكاء الاصطناعى لديه مشاكل خطيرة في اختيار الأسهم.
لمنح الجميع فهمًا أفضل لأداء هذه الأموال ، لخصها سميث وويت. الأموال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعى لها متوسط عائد سنوي بنسبة 5 ٪ أقل من S&P 500 من 12.4 ٪. الأموال التي تعتمد بالكامل على الذكاء الاصطناعى وليس لها تدخل بشري تؤدي بشكل فشري ، مع 11 صندوقًا متخلفًا عن مؤشر S&P 500 ، وفقد 6 منهم أموالًا عندما تحسن السوق عمومًا. بشكل عام ، بلغ متوسط الخسارة السنوية لهذه الصناديق الـ 11 التي تحركها الذكاء الاصطناعي بنسبة 1.8 ٪.
يشير الباحثون إلى أن الذكاء الاصطناعى لا مثيل له من حيث أهمية البيانات ، لكنه لا يفهم المعنى الكامن وراء هذه البيانات. وذكروا: "الضعف المميت لأنظمة الذكاء الاصطناعى هو أنه على الرغم من أنها يمكن أن تجد أنماطًا إحصائية ، إلا أنهم لا يستطيعون معرفة ما إذا كانت هذه الأنماط معقولة أو لا معنى لها. فقط عندما يمكن لخوارزميات AI فهم معنى الكلمات وعلاقتها بالعالم الحقيقي" ، فهو قالوا.
النقاط الرئيسية:
معظم الصناديق المتداولة في البورصة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي هي أداء S&P 500.
الأموال التي تعتمد بالكامل على الذكاء الاصطناعى لديها متوسط خسارة سنوية قدرها 1.8 ٪ ، وفشل في تحقيق ربح عندما يتحسن سوق الأوراق المالية بشكل عام.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجد أنماط البيانات ، إلا أنه لم يفهم بعد المعنى الفعلي وراء البيانات.
باختصار ، تظهر نتائج البحث أنه على الرغم من أن تقنية الذكاء الاصطناعى لها مزايا في تحليل البيانات ، لا تزال هناك مخاطر كبيرة في الاعتماد فقط على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات الاستثمار في الأسواق المالية المعقدة. تحتاج الأبحاث المستقبلية إلى استكشاف كيفية الجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعى بشكل أفضل مع الخبرة البشرية والحكم من أجل تحقيق نتائج أفضل في مجال الاستثمار.