In einer kürzlich durchgeführten Studie des Pomona Institute wurde die Leistung künstlicher Intelligenz in den Börseninvestitionen in Frage gestellt. Die Forscher analysierten die Börse gehandelten Fonds (ETFs), die auf KI für Investitionsentscheidungen angewiesen sind, und stellten fest, dass ihre Gesamtleistung nicht ideal war, noch schlechter als die des S & P 500. Diese Studie hat das Überdenken der KI im Finanzbereich durch die Menschen ausgelöst und zeigt auch die Einschränkungen der KI -Technologie in praktischen Anwendungen. In diesem Artikel werden die Forschungsergebnisse ausführlich analysiert und die Herausforderungen der KI bei der Entscheidungsfindung in Anlage untersucht.
Kürzlich hat eine Studie, die der Wirtschaftsprofessor Gary N. Smith am Pomona College und den Studenten Sam Wyatt durchgeführt hat, tiefe Gedanken zur Aufführung künstlicher Intelligenz am Aktienmarkt ausgelöst. Obwohl der KI-Hype den Aktienmarkt erhöht hat, ist die Tatsache, dass viele Börsenfonds (ETFs), die auf KI-Aktienauswahl angewiesen sind, keine idealen Ergebnisse erzielt haben.
Smith und Wyatt erwähnten in einem wissenschaftlichen amerikanischen Artikel, dass sie alle öffentlich auf KI -Systeme analysierten, um seit Oktober 2017 Investitionsentscheidungen zu treffen. Die Ergebnisse zeigen, dass die meisten dieser Fonds schlechter abschnitten als der S & P 500 -Index, der die 500 größten Unternehmen am US -Aktienmarkt darstellt. Untersuchungen zeigen, dass unter den 43 Fonds, die auf KI angewiesen sind, nur 10 besser als der S & P 500 abschnitten, was bedeutet, dass KI schwerwiegende Probleme bei der Aktienauswahl aufweist.
Smith und Wyatt fassten es allen ein besseres Verständnis für die Leistung dieser Fonds. Fonds, die auf KI angewiesen sind, haben eine durchschnittliche jährliche Rendite von 5% niedriger als die 12,4% des S & P 500. Fonds, die ausschließlich auf KI beruhen und keine menschliche Intervention noch kläglicher erfolgen, wobei 11 Fonds hinter dem S & P 500 zurückbleiben, und 6 von ihnen verloren Geld, als sich der Markt im Allgemeinen verbesserte. Insgesamt belief sich der durchschnittliche jährliche Verlust dieser 11 vollständig kI-gesteuerten Fonds um 1,8%.
Die Forscher weisen darauf hin, dass die KI in Bezug auf die Datenrelevanz beispiellos ist, die Bedeutung dieser Daten jedoch nicht versteht. Sie erwähnten: "Die tödliche Schwäche von KI -Systemen ist, dass sie zwar statistische Muster finden können, aber nicht sagen können, ob diese Muster vernünftig oder bedeutungslos sind. Nur wenn AI -Algorithmen die Bedeutung von Wörtern und ihre Beziehung zur realen Welt verstehen können" sagte.
Schlüsselpunkte:
Die meisten von Börsen gehandelten Fonds, die auf KI angewiesen sind, vermitteln den S & P 500.
Fonds, die ausschließlich auf KI angewiesen sind, haben einen durchschnittlichen jährlichen Verlust von 1,8%und verbessert sich im Allgemeinen keinen Gewinn, wenn sich die Börse im Allgemeinen verbessert.
Obwohl KI Datenmuster finden kann, hat sie die tatsächliche Bedeutung der Daten noch nicht verstanden.
Kurz gesagt, diese Forschungsergebnisse zeigen, dass die KI -Technologie zwar Vorteile bei der Datenanalyse hat, es jedoch immer noch ein großes Risiko gibt, sich ausschließlich auf KI zu verlassen, um Investitionsentscheidungen in komplexen Finanzmärkten zu treffen. Zukünftige Forschung muss untersuchen, wie die KI -Technologie besser mit menschlicher Erfahrung und Beurteilung kombiniert werden kann, um bessere Ergebnisse im Investitionsbereich zu erzielen.