Une étude récente du Pomona Institute a remis en question les performances de l'intelligence artificielle dans l'investissement en bourse. Les chercheurs ont analysé les fonds négociés en bourse (ETF) qui dépendent de l'IA pour les décisions d'investissement et ont constaté que leur performance globale n'était pas idéale, encore pire que celle du S&P 500. Cette étude a déclenché la repensation des gens de l'application de l'IA dans le domaine financier et révèle également les limites de la technologie de l'IA dans les applications pratiques. Cet article analysera les résultats de la recherche en détail et explorera les défis rencontrés par l'IA dans la prise de décision d'investissement.
Récemment, une étude menée par le professeur d'économie Gary N. Smith au Pomona College et l'étudiant Sam Wyatt ont déclenché de profondes réflexions sur la performance de l'intelligence artificielle en bourse. Bien que le battage médiatique d'IA ait fait monter le marché boursier, le fait est que de nombreux fonds négociés en bourse (ETF) qui reposent sur la sélection des actions d'IA n'ont pas obtenu des résultats idéaux.
Smith et Wyatt ont mentionné dans un article scientifique américain qu'ils ont analysé tous s'appuyaient publiquement sur les systèmes d'IA pour prendre des décisions d'investissement depuis octobre 2017. Les résultats montrent que la plupart de ces fonds ont permis de faire de moins en moins l'indice S&P 500, qui représente les 500 plus grandes sociétés du marché boursier américain. La recherche montre que parmi les 43 fonds qui reposent sur l'IA, seulement 10 ont mieux performé que le S&P 500, ce qui signifie que l'IA a de graves problèmes dans la sélection des actions.
Pour donner à chacun une meilleure compréhension de la performance de ces fonds, Smith et Wyatt l'ont résumé. Les fonds qui reposent sur l'IA ont un rendement annuel moyen de 5% inférieur aux 12,4% du S&P 500. Les fonds qui reposent entièrement sur l'IA et qui n'ont aucune intervention humaine ne fonctionnaient encore plus, avec 11 fonds à la traîne du S&P 500, et 6 d'entre eux ont perdu de l'argent lorsque le marché s'est généralement amélioré. Dans l'ensemble, la perte annuelle moyenne de ces 11 fonds entièrement axés sur l'IA a atteint 1,8%.
Les chercheurs soulignent que l'IA est inégalée en termes de pertinence des données, mais elle ne comprend pas le sens de ces données. Ils ont mentionné: "La faiblesse fatale des systèmes d'IA est que bien qu'ils puissent trouver des modèles statistiques, ils ne peuvent pas dire si ces modèles sont raisonnables ou dénués de sens. Seulement lorsque les algorithmes d'IA peuvent comprendre le sens des mots et leur relation avec le monde réel", il dit. Ils deviennent fiables dans des décisions importantes, y compris l'investissement. "
Points clés:
La plupart des fonds négociés en échange qui reposent sur l'IA sous-performent le S&P 500.
Les fonds qui dépendent entièrement de l'IA ont une perte annuelle moyenne de 1,8%, ne faisant pas de profit lorsque le marché boursier s'améliore généralement.
Bien que l'IA puisse trouver des modèles de données, il n'a pas encore compris le sens réel derrière les données.
En bref, ces résultats de recherche montrent que bien que la technologie de l'IA présente des avantages dans l'analyse des données, il existe toujours de grands risques à s'appuyer uniquement sur l'IA pour prendre des décisions d'investissement sur des marchés financiers complexes. Les recherches futures doivent explorer comment mieux combiner la technologie de l'IA avec l'expérience humaine et le jugement afin d'obtenir de meilleurs résultats dans le domaine de l'investissement.