Недавнее исследование, проведенное Институтом Помоны, ставило под сомнение эффективность искусственного интеллекта в инвестициях на фондовом рынке. Исследователи проанализировали биржевые фонды (ETF), которые полагаются на ИИ для инвестиционных решений и обнаружили, что их общая производительность не была идеальной, даже хуже, чем в S & P 500. Это исследование вызвало переосмысление людей применения ИИ в финансовой сфере, а также выявляет ограничения технологии ИИ в практических приложениях. В этой статье будут анализироваться результаты исследований в подробности и изучить проблемы, с которыми сталкивается ИИ в процессе принятия инвестиционных решений.
Недавно исследование, проведенное профессором экономики Гэри Н. Смитом в Pomona College, и студент -студент Сэм Уайетт вызвал глубокие мысли о производительности искусственного интеллекта на фондовом рынке. Хотя AI Hype поднимает фондовый рынок, факт заключается в том, что многие биржевые фонды (ETF), которые полагаются на выбор акций искусственного интеллекта, не достигли идеальных результатов.
Смит и Уайетт упомянули в научной американской статье, которая проанализировала все публично полагались на системы ИИ для принятия инвестиционных решений с октября 2017 года. Результаты показывают, что большинство из этих средств работали хуже, чем индекс S & P 500, который представляет 500 крупнейших компаний на фондовом рынке США. Исследования показывают, что среди 43 фондов, которые полагаются на ИИ, только 10 работали лучше, чем в S & P 500, что означает, что у искусственного интеллекта есть серьезные проблемы при выборе запасов.
Чтобы дать каждому лучшее представление о производительности этих средств, Смит и Уайетт суммировали это. Средства, которые полагаются на ИИ, имеют среднегодовой доход на 5% ниже, чем в S & P 500 12,4%. Средства, которые полностью полагаются на ИИ и не имеют вмешательства человека, выполнялись еще более уютно, с 11 фондами, отставающими от S & P 500, и 6 из них потеряли деньги, когда рынок обычно улучшался. В целом, среднегодовая потеря этих 11 полностью основанных на AI средств достиг 1,8%.
Исследователи отмечают, что ИИ не имеет аналогов с точки зрения актуальности данных, но он не понимает значение этих данных. Они упомянули: «фатальная слабость систем ИИ заключается в том, что, хотя они могут найти статистические закономерности, они не могут сказать, являются ли эти модели разумными или бессмысленными. Только когда алгоритмы ИИ могут понять значение слов и их отношения с реальным миром», - он сказали, они становятся надежными в важных решениях, включая инвестиции ».
Ключевые моменты:
Большинство биржевых фондов, которые полагаются на ИИ, неэффективны S & P 500.
Средства, которые полностью полагаются на ИИ, имеют среднегодовую потерю в 1,8%, что не получает прибыль, когда фондовый рынок обычно улучшается.
Хотя ИИ может найти шаблоны данных, он еще не понял фактическое значение данных.
Короче говоря, результаты этого исследования показывают, что, хотя технология ИИ имеет преимущества в анализе данных, все еще существуют большие риски в полагаться исключительно на ИИ для принятия инвестиционных решений на сложных финансовых рынках. Будущие исследования должны изучить, как лучше объединить технологию ИИ с человеческим опытом и суждением, чтобы добиться лучших результатов в области инвестиций.