ИИ-трейдер превзошел управляющих инвестиционными фондами в шесть раз

«Мы получили этот результат год назад, — https://news.stanford.edu/stories/2025/06/ai-stock-analyst-a... Эд де Хаан, профессор бухгалтерского учета из Стэнфордской высшей школы бизнеса. — И провели весь год, прочесывая каждый дюйм данных и модели, пытаясь найти, где мы ошиблись».

Хотя на создание модели ушел год, аналитический ИИ развил свою проницательность в выборе акций за несколько часов или, самое большее, дней обучения. Исследователи начали с того, что предоставили ему рыночные данные с 1980 по 1990 год, которые он использовал для корреляции 170 переменных с будущей эффективностью акций. Некоторые из этих переменных были простыми, например, ставки казначейства и оценки кредитоспособности. Другие — более сложными, например, смысловой анализ в отчетах о прибылях компаний и нормативных документах, имитирующих то, как управляющий фондом может интерпретировать корпоративные сведения.

Главным условием было то, что все переменные должны поступать из открытых источников, доступных для любого управляющего фондом. Благодаря этому процессу аналитик ИИ разработал прогностическую модель инвестирования для максимального повышения доходности.

Затем разработчики предоставили ИИ данные о портфеле, состоящем примерно из 3300 диверсифицированных паевых инвестиционных фондов США, которыми активно управляли в период с 1990 по 2020 год. Следуя своей модели, ИИ попытался улучшить фактическую доходность фондов, корректируя портфель всего один раз в квартал.

Принимая решения, ИИ следовал базовой серии шагов. Опираясь на наблюдаемые тенденции, он сортировал инвестиционные варианты по 10 корзинам на основе их ожидаемой будущей эффективности. Затем, где это было возможно, он менял активы, которые с большей вероятностью будут работать хуже, на аналогичный актив, который мог бы работать лучше. Если какие-либо активы были особенно плохими, ИИ продавал их и вкладывал вырученные средства в индексный фонд.

Придерживаясь этой тактики, ИИ каждый квартал менял примерно половину всего портфеля фондов и, в свою очередь, увеличил доходность в шесть раз за 30-летний период моделирования рынка.

Что все это значит для профессиональных инвесторов, неясно. Скорее всего, компании как минимум автоматизируют рутинную работу по сбору данных, если еще не сделали этого.

Два года назад большинство трейдеров и инвесторов были https://hightech.plus/2023/02/08/dve-treti-treiderov-i-inves..., что чатботы им не угроза. Несмотря на ажиотаж, вызванный ChatGPT, многие инвесторы считали тогда перспективность генеративного ИИ сомнительной.