Mahuhulaan ba ng AI ang Stock Market?

Panimula

Ang paghula sa stock market ay matagal nang isang pinansiyal na "holy grail" na hinahangad ng parehong institusyonal at retail na mamumuhunan sa buong mundo. Sa mga kamakailang pagsulong sa Artificial Intelligence (AI) at machine learning (ML) , marami ang nagtataka kung ang mga teknolohiyang ito ay sa wakas ay nabuksan na ang sikreto sa pagtataya ng mga presyo ng stock. Mahuhulaan ba ng AI ang stock market? Sinusuri ng puting papel na ito ang tanong na iyon mula sa isang pandaigdigang pananaw, na binabalangkas kung paano sinusubukan ng mga modelong hinimok ng AI na hulaan ang mga paggalaw ng merkado, ang mga teoretikal na pundasyon sa likod ng mga modelong ito, at ang tunay na mga limitasyong kinakaharap nila. Nagpapakita kami ng walang pinapanigan na pagsusuri, batay sa pananaliksik sa halip na hype, kung ano ang magagawa at hindi maaaring gawin ng AI sa konteksto ng hula sa merkado ng pananalapi.

Sa teoryang pinansyal, ang hamon ng hula ay binibigyang-diin ng Efficient Market Hypothesis (EMH) . Ang EMH (lalo na sa "malakas" na anyo nito) ay naglalagay na ang mga presyo ng stock ay ganap na sumasalamin sa lahat ng magagamit na impormasyon sa anumang partikular na oras, ibig sabihin ay walang mamumuhunan (kahit na mga tagaloob) ang maaaring patuloy na madaig ang merkado sa pamamagitan ng pangangalakal sa magagamit na impormasyon ( Mga modelo ng pagtataya ng stock na hinimok ng data batay sa mga neural network: Isang pagsusuri ). Sa madaling salita, kung ang mga merkado ay napakahusay at ang mga presyo ay gumagalaw sa isang random na paglalakad , kung gayon ang tumpak na paghula ng mga presyo sa hinaharap ay halos imposible. Sa kabila ng teoryang ito, ang pang-akit na talunin ang merkado ay nag-udyok ng malawak na pananaliksik sa mga advanced na pamamaraan ng predictive. Ang AI at machine learning ay naging sentro sa hangaring ito, salamat sa kanilang kakayahang magproseso ng napakaraming data at tumukoy ng mga banayad na pattern na maaaring makaligtaan ng mga tao ( Paggamit ng Machine Learning para sa Stock Market Prediction... | FMP ).

Nagbibigay ang puting papel na ito ng komprehensibong pangkalahatang-ideya ng mga diskarte sa AI na ginagamit para sa paghula sa stock market at sinusuri ang pagiging epektibo ng mga ito. Susuriin natin ang mga teoretikal na pundasyon ng mga sikat na modelo (mula sa tradisyonal na mga pamamaraan ng time-series hanggang sa malalim na neural network at reinforcement learning), tatalakayin ang data at proseso ng pagsasanay para sa mga modelong ito, at i-highlight ang mga pangunahing limitasyon at hamon na kinakaharap ng mga system, gaya ng kahusayan sa merkado, data noise, at hindi inaasahang panlabas na mga kaganapan. Ang mga real-world na pag-aaral at mga halimbawa ay kasama upang ilarawan ang magkahalong resulta na nakuha sa ngayon. Sa wakas, nagtatapos kami nang may makatotohanang mga inaasahan para sa mga mamumuhunan at practitioner: kinikilala ang mga kahanga-hangang kakayahan ng AI habang kinikilala na ang mga pamilihan sa pananalapi ay nagpapanatili ng isang antas ng hindi mahuhulaan na walang algorithm na ganap na maalis.

Theoretical Foundations ng AI sa Stock Market Prediction

Ang makabagong hula ng stock na nakabatay sa AI ay nabuo sa mga dekada ng pananaliksik sa mga istatistika, pananalapi, at agham ng computer. Kapaki-pakinabang na maunawaan ang spectrum ng mga diskarte mula sa mga tradisyonal na modelo hanggang sa makabagong AI:

• Mga Tradisyunal na Modelo ng Serye ng Oras: Ang maagang pagtataya ng stock ay umasa sa mga istatistikal na modelo na ipinapalagay na ang mga pattern sa mga nakaraang presyo ay maaaring magplano sa hinaharap. Ang mga modelo tulad ng ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) at ARCH/GARCH ay nakatuon sa pagkuha ng mga linear na trend at volatility clustering sa data ng time-series ( Data-driven na stock forecasting models batay sa mga neural network: Isang pagsusuri ). Ang mga modelong ito ay nagbibigay ng baseline para sa hula sa pamamagitan ng pagmomodelo ng mga makasaysayang sequence ng presyo sa ilalim ng mga pagpapalagay ng stationarity at linearity. Bagama't kapaki-pakinabang, ang mga tradisyunal na modelo ay madalas na nakikipagpunyagi sa kumplikado, hindi linear na mga pattern ng mga tunay na merkado, na humahantong sa limitadong katumpakan ng hula sa pagsasanay ( Mga modelo ng pagtataya ng stock na hinimok ng data batay sa mga neural network: Isang pagsusuri ).

• Machine Learning Algorithms: Ang mga pamamaraan ng machine learning ay higit pa sa mga paunang natukoy na istatistikal na formula sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pattern nang direkta mula sa data . Ang mga algorithm tulad ng support vector machine (SVM) , random forest , at gradient boosting ay inilapat sa stock prediction. Maaari silang magsama ng malawak na hanay ng mga feature ng pag-input – mula sa mga teknikal na tagapagpahiwatig (hal., mga moving average, dami ng kalakalan) hanggang sa mga pangunahing tagapagpahiwatig (hal., mga kita, macroeconomic data) – at maghanap ng mga non-linear na relasyon sa kanila. Halimbawa, ang isang random na kagubatan o gradient boosting model ay maaaring isaalang-alang ang dose-dosenang mga salik nang sabay-sabay, na kumukuha ng mga pakikipag-ugnayan na maaaring makaligtaan ng isang simpleng linear na modelo. Ang mga modelong ML na ito ay nagpakita ng kakayahang pahusayin ang katumpakan ng predictive sa pamamagitan ng pag-detect ng mga kumplikadong signal sa data ( Paggamit ng Machine Learning para sa Stock Market Prediction... | FMP ). Gayunpaman, nangangailangan sila ng maingat na pag-tune at sapat na data upang maiwasan ang overfitting (pag-aaral ng ingay sa halip na signal).

• Malalim na Pag-aaral (Mga Neural Network): Ang malalim na neural network , na inspirasyon ng istraktura ng utak ng tao, ay naging tanyag para sa hula sa stock market sa mga nakaraang taon. Kabilang sa mga ito, ang Recurrent Neural Networks (RNNs) at ang kanilang variant na Long Short-Term Memory (LSTM) network ay partikular na idinisenyo para sa sequence data tulad ng stock price time series. Maaaring panatilihin ng mga LSTM ang memorya ng nakaraang impormasyon at makuha ang mga temporal na dependency, na ginagawang angkop ang mga ito sa modelo ng mga trend, cycle, o iba pang pattern na umaasa sa oras sa data ng merkado. Isinasaad ng pananaliksik na ang mga LSTM at iba pang modelo ng malalim na pag-aaral ay makakakuha ng mga kumplikado at hindi linear na relasyon sa data ng pananalapi na hindi nakuha ng mga mas simpleng modelo. Kasama sa iba pang mga diskarte sa malalim na pag-aaral ang Convolutional Neural Networks (CNNs) (minsan ginagamit sa teknikal na indicator na "mga imahe" o mga naka-encode na pagkakasunud-sunod), Mga Transformer (na gumagamit ng mga mekanismo ng atensyon upang timbangin ang kahalagahan ng iba't ibang hakbang sa oras o data source), at maging ang Graph Neural Networks (GNNs) (upang magmodelo ng mga relasyon sa pagitan ng mga stock sa isang market graph). Ang mga advanced na neural net na ito ay hindi lamang makakain ng data ng presyo kundi pati na rin sa mga alternatibong mapagkukunan ng data tulad ng text ng balita, sentimento sa social media, at higit pa, pag-aaral ng mga abstract na feature na maaaring predictive ng mga paggalaw ng market ( Gamit ang Machine Learning para sa Stock Market Prediction... | FMP ). Ang flexibility ng malalim na pag-aaral ay may isang gastos: ang mga ito ay gutom sa data, computationally intensive, at madalas na gumagana bilang "black boxes" na may mas kaunting interpretability.

• Reinforcement Learning: Ang isa pang hangganan sa AI stock prediction ay reinforcement learning (RL) , kung saan ang layunin ay hindi lang hulaan ang mga presyo, ngunit matuto ng pinakamainam na diskarte sa pangangalakal. Sa isang RL framework, ang isang ahente (ang modelo ng AI) ay nakikipag-ugnayan sa isang kapaligiran (ang merkado) sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga aksyon (bumili, magbenta, humawak) at makatanggap ng mga gantimpala (kita o pagkalugi). Sa paglipas ng panahon, natututo ang ahente ng patakaran na nagpapalaki ng pinagsama-samang gantimpala. Deep Reinforcement Learning (DRL) ang mga neural network sa reinforcement learning para mahawakan ang malaking state-space ng mga market. Ang apela ng RL sa pananalapi ay ang kakayahang isaalang-alang ang pagkakasunud-sunod ng mga desisyon at direktang mag-optimize para sa return ng pamumuhunan, sa halip na hulaan ang mga presyo nang hiwalay. Halimbawa, ang isang ahente ng RL ay maaaring malaman kung kailan papasok o lalabas sa mga posisyon batay sa mga signal ng presyo at kahit na umangkop habang nagbabago ang mga kondisyon ng merkado. Kapansin-pansin, ang RL ay ginamit upang sanayin ang mga modelo ng AI na nakikipagkumpitensya sa dami ng mga kumpetisyon sa pangangalakal at sa ilang pagmamay-ari na sistema ng kalakalan. Gayunpaman, ang mga pamamaraan ng RL ay nahaharap din sa mga makabuluhang hamon: nangangailangan sila ng malawak na pagsasanay (pagtulad sa mga taon ng mga trade), maaaring magdusa mula sa kawalang-tatag o divergent na pag-uugali kung hindi maingat na nakatutok, at ang kanilang pagganap ay lubos na sensitibo sa ipinapalagay na kapaligiran sa merkado. Napansin ng mga mananaliksik ang mga isyu tulad ng mataas na computational cost at mga problema sa stability sa paglalapat ng reinforcement learning sa mga kumplikadong stock market. Sa kabila ng mga hamon na ito, ang RL ay kumakatawan sa isang promising na diskarte, lalo na kapag pinagsama sa iba pang mga diskarte (hal., gamit ang mga modelo ng hula sa presyo at isang diskarte sa paglalaan na nakabatay sa RL) upang bumuo ng isang hybrid na sistema ng paggawa ng desisyon ( Stock Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning ).

Mga Pinagmumulan ng Data at Proseso ng Pagsasanay

Anuman ang uri ng modelo, ang data ay ang backbone ng AI stock market prediction. Karaniwang sinasanay ang mga modelo sa makasaysayang data ng merkado at iba pang nauugnay na dataset para makakita ng mga pattern. Kasama sa mga karaniwang pinagmumulan ng data at mga tampok ang:

• Mga Makasaysayang Presyo at Teknikal na Tagapagpahiwatig: Halos lahat ng mga modelo ay gumagamit ng mga nakaraang presyo ng stock (bukas, mataas, mababa, malapit) at dami ng kalakalan. Mula sa mga ito, madalas na nakukuha ng mga analyst ang mga teknikal na tagapagpahiwatig (moving average, relative strength index, MACD, atbp.) bilang mga input. Makakatulong ang mga indicator na ito na i-highlight ang mga trend o momentum na maaaring gamitin ng modelo. Halimbawa, maaaring gamitin ng isang modelo bilang input ang huling 10 araw ng mga presyo at dami, kasama ang mga tagapagpahiwatig tulad ng 10-araw na moving average o mga sukat ng volatility, upang mahulaan ang paggalaw ng presyo sa susunod na araw.

• Mga Index ng Market at Data ng Pang-ekonomiya: Maraming mga modelo ang nagsasama ng mas malawak na impormasyon sa merkado, tulad ng mga antas ng index, mga rate ng interes, inflation, paglago ng GDP, o iba pang mga tagapagpahiwatig ng ekonomiya. Ang mga macro feature na ito ay nagbibigay ng konteksto (hal., pangkalahatang sentimento sa merkado o pang-ekonomiyang kalusugan) na maaaring makaimpluwensya sa pagganap ng indibidwal na stock.

• Data ng Balita at Sentiment: Dumadami ang bilang ng mga AI system na kumukuha ng hindi nakabalangkas na data gaya ng mga artikulo ng balita, social media feed (Twitter, Stocktwits), at mga ulat sa pananalapi. Ang mga pamamaraan ng Natural Language Processing (NLP), kabilang ang mga advanced na modelo tulad ng BERT, ay ginagamit upang sukatin ang sentimento sa merkado o makita ang mga nauugnay na kaganapan. Halimbawa, kung biglang naging negatibo ang sentimento ng balita para sa isang kumpanya o sektor, maaaring mahulaan ng modelo ng AI ang pagbaba sa mga nauugnay na presyo ng stock. Sa pamamagitan ng pagproseso ng real-time na balita at sentimento sa social media , ang AI ay maaaring mag-react nang mas mabilis kaysa sa mga human trader sa bagong impormasyon.

• Alternatibong Data: Gumagamit ang ilang sopistikadong hedge fund at AI researcher ng alternatibong data source – satellite imagery (para sa trapiko ng tindahan o aktibidad sa industriya), data ng transaksyon ng credit card, mga trend sa paghahanap sa web, atbp. – para makakuha ng mga predictive na insight. Ang mga hindi tradisyunal na dataset na ito kung minsan ay maaaring magsilbing nangungunang mga tagapagpahiwatig para sa pagganap ng stock, bagama't nagpapakilala rin ang mga ito ng pagiging kumplikado sa pagsasanay ng modelo.

Ang pagsasanay sa isang modelo ng AI para sa paghula ng stock ay kinabibilangan ng pagpapakain dito ng makasaysayang data at pagsasaayos ng mga parameter ng modelo upang mabawasan ang error sa paghula. Karaniwan, ang data ay nahahati sa isang hanay ng pagsasanay (hal., mas lumang kasaysayan upang matuto ng mga pattern) at isang hanay ng pagsubok/pagpapatunay (mas kamakailang data upang suriin ang pagganap sa mga hindi nakikitang kundisyon). Dahil sa sunud-sunod na katangian ng data ng merkado, nag-iingat upang maiwasan ang "pagsilip sa hinaharap" - halimbawa, sinusuri ang mga modelo sa data mula sa mga yugto ng panahon pagkatapos ng panahon ng pagsasanay, upang gayahin kung paano sila gaganap sa totoong kalakalan. sa cross-validation na inangkop para sa serye ng oras (tulad ng walk-forward validation) ay ginagamit upang matiyak na mahusay ang pag-generalize ng modelo at hindi lamang angkop sa isang partikular na panahon.

Bukod dito, dapat tugunan ng mga practitioner ang mga isyu ng kalidad ng data at preprocessing. Ang nawawalang data, mga outlier (hal, biglaang pagtaas dahil sa stock split o isang beses na kaganapan), at pagbabago ng rehimen sa mga merkado ay maaaring makaapekto sa lahat ng pagsasanay sa modelo. Maaaring ilapat sa input data ang mga diskarte tulad ng normalization, detrending, o de-seasonalizing. Ang ilang mga advanced na diskarte ay nagde-decompose ng mga serye ng presyo sa mga bahagi (mga uso, cycle, ingay) at i-modelo ang mga ito nang hiwalay (tulad ng nakikita sa pananaliksik na pinagsasama ang variational mode decomposition sa neural nets ( Stock Market Prediction Gamit ang Deep Reinforcement Learning )).

Ang iba't ibang mga modelo ay may iba't ibang mga kinakailangan sa pagsasanay: ang mga modelo ng malalim na pag-aaral ay maaaring mangailangan ng daan-daang libong mga punto ng data at makinabang mula sa acceleration ng GPU, samantalang ang mga mas simpleng modelo tulad ng logistic regression ay maaaring matuto mula sa medyo mas maliliit na dataset. Ang mga modelo ng reinforcement learning ay nangangailangan ng simulator o kapaligiran upang makipag-ugnayan; minsan ay nire-replay ang makasaysayang data sa ahente ng RL, o ginagamit ang mga market simulator upang makabuo ng mga karanasan.

Sa wakas, kapag nasanay na, ang mga modelong ito ay nagbubunga ng predictive function - halimbawa, isang output na maaaring isang hinulaang presyo para bukas, isang posibilidad na tumaas ang isang stock, o isang inirerekomendang aksyon (buy/sell). Ang mga hulang ito ay karaniwang isinasama sa isang diskarte sa pangangalakal (na may sukat ng posisyon, mga panuntunan sa pamamahala sa peligro, atbp.) bago ilagay sa panganib ang aktwal na pera.

Mga Limitasyon at Hamon

Habang ang mga modelo ng AI ay naging hindi kapani-paniwalang sopistikado, ang hula sa stock market ay nananatiling isang likas na mapaghamong gawain . Ang mga sumusunod ay mga pangunahing limitasyon at hadlang na pumipigil sa AI na maging garantisadong manghuhula sa mga merkado:

• Market Efficiency at Randomness: Gaya ng nabanggit kanina, ang Efficient Market Hypothesis ay nangangatwiran na ang mga presyo ay sumasalamin na sa kilalang impormasyon, kaya ang anumang bagong impormasyon ay nagdudulot ng mga agarang pagsasaayos. Sa mga praktikal na termino, nangangahulugan ito na ang mga pagbabago sa presyo ay higit na hinihimok ng hindi inaasahang balita o mga random na pagbabago. Sa katunayan, natuklasan ng mga dekada ng pananaliksik na ang panandaliang paggalaw ng presyo ng stock ay kahawig ng isang random na paglalakad ( Mga modelo ng pagtataya ng stock na hinimok ng data batay sa mga neural network: Isang pagsusuri ) – ang presyo kahapon ay may maliit na epekto sa bukas, lampas sa kung ano ang maaaring hulaan ng pagkakataon. Kung ang mga presyo ng stock ay karaniwang random o "mahusay," walang algorithm ang maaaring patuloy na mahulaan ang mga ito nang may mataas na katumpakan. Sa madaling sabi ng isang pag-aaral sa pananaliksik, "ang random walk hypothesis at mahusay na market hypothesis ay mahalagang nagsasaad na hindi posible na sistematikong, mapagkakatiwalaang mahulaan ang mga presyo ng stock sa hinaharap" ( Pagtataya ng mga kamag-anak na pagbalik para sa mga stock ng S&P 500 gamit ang machine learning | Financial Innovation | Full Text ). Hindi ito nangangahulugan na ang mga hula ng AI ay palaging walang silbi, ngunit binibigyang-diin nito ang isang pangunahing limitasyon: ang karamihan sa paggalaw ng merkado ay maaaring ingay lang na kahit na ang pinakamahusay na modelo ay hindi maaaring mahulaan nang maaga.

• Ingay at Hindi Mahuhulaan na Panlabas na Mga Salik: Ang mga presyo ng stock ay naiimpluwensyahan ng maraming salik, na marami sa mga ito ay exogenous at hindi mahulaan. Ang mga geopolitical na kaganapan (mga digmaan, halalan, pagbabago sa regulasyon), mga natural na sakuna, pandemya, biglaang mga iskandalo sa korporasyon, o kahit na viral na mga alingawngaw sa social media ay maaaring ilipat ang lahat ng mga merkado nang hindi inaasahan. Ang mga ito ay mga kaganapan kung saan ang isang modelo ay hindi maaaring magkaroon ng naunang data ng pagsasanay (dahil ang mga ito ay hindi pa naganap) o nangyayari bilang mga bihirang pagkabigla. Halimbawa, walang modelo ng AI na sinanay sa makasaysayang data mula 2010–2019 ang maaaring partikular na nakikinita ang pag-crash ng COVID-19 sa unang bahagi ng 2020 o ang mabilis na pag-rebound nito. Ang mga modelo ng Financial AI ay nahihirapan kapag nagbabago ang mga rehimen o kapag ang isang natatanging kaganapan ay nagtutulak ng mga presyo. Bilang isang tala ng pinagmulan, ang mga salik tulad ng geopolitical na mga kaganapan o biglaang paglabas ng data ng ekonomiya ay maaaring mag-render ng mga hula na lipas na halos kaagad ( Paggamit ng Machine Learning para sa Stock Market Prediction... | FMP ) ( Paggamit ng Machine Learning para sa Stock Market Prediction... | FMP ). Sa madaling salita, maaaring palaging i-override ng hindi inaasahang balita ang mga algorithmic na hula , na nag-iiniksyon ng antas ng kawalan ng katiyakan na hindi mababawasan.

• Overfitting at Generalization: Ang mga modelo ng machine learning ay madaling kapitan ng overfitting - ibig sabihin, maaari nilang masyadong matutunan ang "ingay" o mga kakaiba sa data ng pagsasanay, sa halip na ang mga pinagbabatayan na pangkalahatang pattern. Ang isang overfitted na modelo ay maaaring gumanap nang mahusay sa makasaysayang data (kahit na nagpapakita ng mga kahanga-hangang backtested na pagbabalik o mataas na in-sample na katumpakan) ngunit pagkatapos ay mabibigo nang husto sa bagong data. Ito ay isang karaniwang pitfall sa quantitative finance. Halimbawa, ang isang kumplikadong neural network ay maaaring makakuha ng mga huwad na ugnayan na nagkataon noong nakaraan (tulad ng isang partikular na kumbinasyon ng mga indicator crossover na nangyari bago ang mga rally sa nakalipas na 5 taon) ngunit ang mga relasyon na iyon ay maaaring hindi na magpatuloy. Isang praktikal na paglalarawan: ang isa ay maaaring magdisenyo ng isang modelo na hinuhulaan na ang mga nanalo sa stock noong nakaraang taon ay palaging tataas - maaaring magkasya ito sa isang tiyak na panahon, ngunit kung magbabago ang rehimen ng merkado, ang pattern na iyon ay masira. Ang overfitting ay humahantong sa mahinang out-of-sample na pagganap , ibig sabihin, ang mga hula ng modelo sa live na kalakalan ay maaaring hindi mas mahusay kaysa sa random sa kabila ng mahusay na pag-unlad. Ang pag-iwas sa overfitting ay nangangailangan ng mga diskarte tulad ng regularization, pagpapanatiling kumplikado ng modelo, at paggamit ng matatag na pagpapatunay. Gayunpaman, ang napakakumplikado na nagbibigay ng kapangyarihan sa mga modelo ng AI ay ginagawang mahina din sila sa isyung ito.

• Kalidad at Availability ng Data: Mahigpit na nalalapat ang kasabihang "pumasok, ilabas ang basura" sa AI sa hula ng stock. Malaki ang epekto ng kalidad, dami, at kaugnayan ng data sa pagganap ng modelo. Kung hindi sapat ang makasaysayang data (hal., sinusubukang sanayin ang isang malalim na network sa ilang taon lang ng mga presyo ng stock) o hindi kinatawan (hal., paggamit ng data mula sa isang medyo bullish na panahon upang mahulaan ang isang bearish na senaryo), ang modelo ay hindi magiging pangkalahatan. Ang data ay maaari ding maging bias o mapailalim sa survivorship (halimbawa, ang mga indeks ng stock ay natural na bumababa sa mga kumpanyang may mahinang performance sa paglipas ng panahon, kaya ang makasaysayang data ng index ay maaaring maging bias pataas). Ang paglilinis at pag-curate ng data ay isang hindi maliit na gawain. Bukod pa rito, ang mga alternatibong pinagmumulan ng data ay maaaring magastos o mahirap makuha, na maaaring magbigay sa mga manlalaro ng institusyon ng kalamangan habang iniiwan ang mga retail investor na may hindi gaanong komprehensibong data. Nariyan din ang isyu ng dalas : ang mga modelo ng high-frequency na kalakalan ay nangangailangan ng tik-by-tikong data na napakalaki sa dami at nangangailangan ng espesyal na imprastraktura, samantalang ang mga modelong may mababang dalas ay maaaring gumamit ng pang-araw-araw o lingguhang data. Ang pagtiyak na ang data ay nakahanay sa oras (hal., balita na may katumbas na data ng presyo) at walang bias sa pagtingin ay isang patuloy na hamon.

• Transparency at Interpretability ng Modelo: Maraming mga modelo ng AI, lalo na ang mga malalim na pagkatuto, ang gumagana bilang mga black box . Maaari silang maglabas ng isang hula o signal ng kalakalan nang walang madaling maipaliwanag na dahilan. Ang kakulangan ng transparency na ito ay maaaring maging problema para sa mga mamumuhunan - lalo na ang mga institusyonal na kailangang bigyang-katwiran ang mga desisyon sa mga stakeholder o sumunod sa mga regulasyon. Kung hinuhulaan ng isang modelo ng AI na bababa ang isang stock at magrerekomenda ng pagbebenta, maaaring mag-alinlangan ang isang portfolio manager kung hindi nila naiintindihan ang katwiran. Ang opacity ng mga desisyon ng AI ay maaaring mabawasan ang tiwala at pag-aampon, anuman ang katumpakan ng modelo. Ang hamon na ito ay nag-uudyok sa pagsasaliksik sa maipaliwanag na AI para sa pananalapi, ngunit nananatiling totoo na kadalasang mayroong isang trade-off sa pagitan ng pagiging kumplikado/katumpakan ng modelo at kakayahang mapaliwanag.

• Adaptive Markets at Competition: Mahalagang tandaan na ang mga financial market ay adaptive . Sa sandaling natuklasan ang isang predictive pattern (sa pamamagitan ng AI o anumang paraan) at ginamit ng maraming mangangalakal, maaari itong tumigil sa paggana. Halimbawa, kung nakita ng isang modelo ng AI na ang isang partikular na signal ay madalas na nauuna sa pagtaas ng stock, ang mga mangangalakal ay magsisimulang kumilos sa signal na iyon nang mas maaga, kaya arbitrage ang pagkakataon. Sa esensya, ang mga merkado ay maaaring mag-evolve upang mapawalang-bisa ang mga kilalang diskarte . Ngayon, maraming trading firm at pondo ang gumagamit ng AI at ML. Ang kumpetisyon na ito ay nangangahulugan na ang anumang gilid ay kadalasang maliit at panandalian. Ang resulta ay maaaring kailanganin ng mga modelo ng AI ang patuloy na muling pagsasanay at pag-update upang makasabay sa pagbabago ng dynamics ng merkado. Sa lubos na likido at mature na mga merkado (tulad ng mga stock na may malalaking cap sa US), maraming mga sopistikadong manlalaro ang naghahanap ng parehong mga signal, na ginagawang napakahirap na mapanatili ang isang gilid. Sa kabaligtaran, sa mga hindi gaanong mahusay na merkado o mga niche na asset, maaaring makakita ang AI ng mga pansamantalang kawalan - ngunit habang nagmo-modernize ang mga market na iyon, maaaring magsara ang agwat. Ang dynamic na katangian ng mga merkado ay isang pangunahing hamon: ang "mga panuntunan ng laro" ay hindi nakatigil, kaya ang isang modelo na nagtrabaho noong nakaraang taon ay maaaring kailanganin na muling gamitin sa susunod na taon.

• Real-world Constraints: Kahit na mahulaan ng isang AI model ang mga presyo nang may disenteng katumpakan, isa pang hamon ang paggawa ng mga hula sa tubo. Ang pangangalakal ay nagkakaroon ng mga gastos sa transaksyon , gaya ng mga komisyon, slippage, at mga buwis. Maaaring hulaan nang tama ng isang modelo ang maraming maliliit na paggalaw ng presyo, ngunit maaaring maalis ang mga nadagdag sa pamamagitan ng mga bayarin at epekto sa merkado ng mga trade. Mahalaga rin ang pamamahala sa peligro – walang hula na 100% tiyak, kaya dapat isaalang-alang ng anumang diskarte na hinimok ng AI ang mga potensyal na pagkalugi (sa pamamagitan ng mga stop-loss order, portfolio diversification, atbp.). Madalas na isinasama ng mga institusyon ang mga hula ng AI sa isang mas malawak na balangkas ng peligro upang matiyak na hindi itinaya ng AI ang bukid sa isang hula na maaaring mali. Ang mga praktikal na pagsasaalang-alang na ito ay nangangahulugan na ang teoretikal na gilid ng AI ay dapat na malaki upang maging kapaki-pakinabang pagkatapos ng mga alitan sa totoong mundo.

Sa buod, ang AI ay may kakila-kilabot na mga kakayahan, ngunit ang mga limitasyong ito ay nagsisiguro na ang stock market ay nananatiling isang bahagyang predictable, bahagyang hindi mahulaan na sistema . Maaaring ikiling ng mga modelo ng AI ang mga posibilidad sa pabor ng isang mamumuhunan sa pamamagitan ng pagsusuri ng data nang mas mahusay at posibleng pag-alis ng mga banayad na predictive signal. Gayunpaman, ang kumbinasyon ng mahusay na pagpepresyo, maingay na data, hindi inaasahang mga kaganapan, at praktikal na mga hadlang ay nangangahulugan na kahit na ang pinakamahusay na AI ay minsan ay mali - madalas na hindi mahuhulaan.

Pagganap ng Mga Modelo ng AI: Ano ang Sinasabi ng Ebidensya?

Dahil sa parehong mga pag-unlad at mga hamon na tinalakay, ano ang natutunan natin mula sa pananaliksik at mga pagtatangka sa totoong mundo na ilapat ang AI sa hula ng stock? Ang mga resulta sa ngayon ay halo-halong, na nagha-highlight sa parehong mga promising na tagumpay at nakakatakot na mga pagkabigo :

• Mga Pagkakataon ng AI Outperforming Chance: Ipinakita ng ilang pag-aaral na kayang talunin ng mga modelo ng AI ang random na paghula sa ilalim ng ilang partikular na kundisyon. Halimbawa, ang isang pag-aaral noong 2024 ay nag-apply ng LSTM neural network upang mahulaan ang mga trend sa Vietnamese stock market at nag-ulat ng mataas na katumpakan ng hula – humigit-kumulang 93% sa data ng pagsubok ( Paglalapat ng mga algorithm ng machine learning para mahulaan ang trend ng presyo ng stock sa stock market – Ang kaso ng Vietnam | Humanities and Social Sciences Communications ). Iminumungkahi nito na sa merkado na iyon (isang umuusbong na ekonomiya), nakuha ng modelo ang mga pare-parehong pattern, posibleng dahil ang merkado ay may mga inefficiencies o malakas na teknikal na trend na natutunan ng LSTM. Ang isa pang pag-aaral noong 2024 ay nagkaroon ng mas malawak na saklaw: sinubukan ng mga mananaliksik na hulaan ang mga panandaliang pagbabalik para sa lahat ng stock ng S&P 500 (isang mas mahusay na merkado) gamit ang mga modelong ML. Binabalangkas nila ito bilang isang problema sa pag-uuri - hinuhulaan kung ang isang stock ay hihigit sa index ng 2% sa susunod na 10 araw - gamit ang mga algorithm tulad ng Random Forests, SVM, at LSTM. Ang resulta: ang modelo ng LSTM ay nalampasan ang parehong iba pang mga modelo ng ML at isang random na baseline , na may mga resultang sapat na makabuluhan sa istatistika upang magmungkahi na hindi lamang ito swerte ( Pagtataya ng mga kamag-anak na pagbalik para sa mga stock ng S&P 500 gamit ang machine learning | Financial Innovation | Full Text ). Napagpasyahan pa nga ng mga may-akda na sa partikular na setup na ito, ang posibilidad na ang random walk hypothesis ay "napakababae," na nagpapahiwatig na ang kanilang mga modelo ng ML ay nakahanap ng mga totoong predictive na signal. Ipinapakita ng mga halimbawang ito na matutukoy talaga ng AI ang mga pattern na nagbibigay ng kalamangan (kahit na katamtaman) sa paghula ng mga galaw ng stock, lalo na kapag nasubok sa malalaking set ng data.

• Mga Kapansin-pansing Kaso sa Paggamit sa Industriya: Sa labas ng mga pag-aaral sa akademya, may mga ulat ng mga pondo ng hedge at mga institusyong pinansyal na matagumpay na gumagamit ng AI sa kanilang mga operasyon sa pangangalakal. Ang ilang mga high-frequency trading firm ay gumagamit ng AI upang makilala at tumugon sa mga pattern ng micro-structure sa merkado sa mga fraction ng isang segundo. Ang malalaking bangko ay may mga modelo ng AI para sa paglalaan ng portfolio at pagtataya ng panganib , na, bagama't hindi palaging tungkol sa paghula ng presyo ng isang stock, ay may kasamang mga aspeto ng pagtataya ng merkado (tulad ng pagkasumpungin o mga ugnayan). Mayroon ding mga AI-driven na pondo (madalas na tinatawag na “quant funds”) na gumagamit ng machine learning para gumawa ng mga desisyon sa pangangalakal – ang ilan ay nalampasan ang market sa ilang partikular na panahon, bagama't mahirap itong ipatungkol nang mahigpit sa AI dahil madalas silang gumagamit ng kumbinasyon ng human at machine intelligence. Ang isang konkretong aplikasyon ay ang paggamit ng sentiment analysis AI: halimbawa, pag-scan ng balita at Twitter upang mahulaan kung paano lilipat ang mga presyo ng stock bilang tugon. Maaaring hindi 100% tumpak ang mga naturang modelo, ngunit maaari nilang bigyan ang mga mangangalakal ng bahagyang pagsisimula sa pagpepresyo sa balita. Kapansin-pansin na ang mga kumpanya ay karaniwang nagbabantay ng mga detalye ng matagumpay na mga diskarte sa AI bilang intelektwal na pag-aari, kaya ang ebidensya sa pampublikong domain ay may posibilidad na mahuli o maging anekdotal.

• Mga Kaso ng Hindi Pagganap at Pagkabigo: Para sa bawat kwento ng tagumpay, may mga babala. Maraming akademikong pag-aaral na nag-claim ng mataas na katumpakan sa isang market o timeframe ang nabigong gawing pangkalahatan. Sinubukan ng isang kapansin-pansing eksperimento na gayahin ang isang matagumpay na pag-aaral ng hula sa stock market ng India (na may mataas na katumpakan gamit ang ML sa mga teknikal na tagapagpahiwatig) sa mga stock ng US. Ang replikasyon ay walang nakitang makabuluhang predictive na kapangyarihan - sa katunayan, ang isang walang muwang na diskarte ng palaging paghula sa stock ay tataas sa susunod na araw ay higit sa mga kumplikadong modelo ng ML sa katumpakan. Napagpasyahan ng mga may-akda na ang kanilang mga resulta ay "sumusuporta sa random na teorya ng paglalakad" , ibig sabihin, ang mga paggalaw ng stock ay mahalagang hindi mahuhulaan at ang mga modelo ng ML ay hindi nakatulong. Binibigyang-diin nito na ang mga resulta ay maaaring mag-iba nang malaki ayon sa merkado at panahon. Katulad nito, ipinakita ng maraming kumpetisyon sa Kaggle at kumpetisyon sa dami ng pananaliksik na kahit na madalas na magkasya ang mga modelo sa nakaraang data, ang kanilang pagganap sa live na kalakalan ay kadalasang bumabalik sa 50% na katumpakan (para sa hula ng direksyon) kapag nahaharap sa mga bagong kundisyon. Ang mga pagkakataong tulad ng 2007 quant fund meltdown at mga paghihirap na kinakaharap ng AI-driven na mga pondo sa panahon ng 2020 pandemic shock ay naglalarawan na ang mga modelo ng AI ay maaaring biglang manghina kapag nagbago ang market regime. Ang bias ng survivorship ay isang salik din sa mga pananaw – mas madalas nating naririnig ang tungkol sa mga tagumpay ng AI kaysa sa mga pagkabigo, ngunit sa likod ng mga eksena, maraming mga modelo at pondo ang tahimik na nabigo at nagsasara dahil ang kanilang mga diskarte ay huminto sa paggana.

• Mga Pagkakaiba sa Buong Merkado: Ang isang kawili-wiling obserbasyon mula sa mga pag-aaral ay ang pagiging epektibo ng AI ay maaaring nakadepende sa kapanahunan at kahusayan . Sa medyo hindi gaanong mahusay o umuusbong na mga merkado, maaaring may mas maraming mapagsamantalang pattern (dahil sa mas mababang saklaw ng analyst, mga hadlang sa pagkatubig, o mga bias sa pag-uugali), na nagpapahintulot sa mga modelo ng AI na makamit ang mas mataas na katumpakan. Ang Vietnam market LSTM study na may 93% na katumpakan ay maaaring maging isang halimbawa nito. Sa kabaligtaran, sa napakahusay na mga merkado tulad ng US, ang mga pattern na iyon ay maaaring mabilis na ma-arbitrage. Ang magkahalong resulta sa pagitan ng kaso ng Vietnam at ng pag-aaral ng pagtitiklop ng US ay nagpapahiwatig ng pagkakaibang ito. Sa buong mundo, nangangahulugan ito na ang AI ay maaaring kasalukuyang magbunga ng mas mahusay na predictive performance sa ilang partikular na niche market o asset classes (halimbawa, ang ilan ay nag-apply ng AI upang mahulaan ang mga presyo ng bilihin o mga trend ng cryptocurrency na may iba't ibang tagumpay). Sa paglipas ng panahon, habang ang lahat ng mga merkado ay lumilipat patungo sa higit na kahusayan, ang window para sa madaling predictive na panalo ay lumiliit.

• Katumpakan kumpara sa Pagkakakitaan: Mahalaga rin na makilala ang katumpakan ng hula mula sa kakayahang kumita sa pamumuhunan . Ang isang modelo ay maaari lamang, sabihin, 60% tumpak sa paghula ng araw-araw na up-o-down na paggalaw ng isang stock – na hindi masyadong mataas ang tunog – ngunit kung ang mga hulang iyon ay ginagamit sa isang matalinong diskarte sa pangangalakal, maaari silang maging lubos na kumikita. Sa kabaligtaran, ang isang modelo ay maaaring magyabang ng 90% katumpakan ngunit kung ang 10% ng mga beses na ito ay mali ay nag-tutugma sa malalaking paggalaw ng merkado (at sa gayon ay malalaking pagkalugi), maaari itong maging hindi kumikita. Maraming pagsisikap sa paghula ng stock ng AI ang tumutuon sa katumpakan ng direksyon o pag-minimize ng error, ngunit ang mga mamumuhunan ay nagmamalasakit sa mga return na nababagay sa panganib. Kaya, kadalasang kasama sa mga pagsusuri ang mga sukatan tulad ng Sharpe ratio, drawdown, at consistency ng performance, hindi lang raw hit rate. Ang ilang mga modelo ng AI ay isinama sa mga algorithmic trading system na namamahala ng mga posisyon at awtomatikong nanganganib - ang kanilang tunay na pagganap ay sinusukat sa mga live na pagbalik ng kalakalan kaysa sa mga standalone na istatistika ng hula. Sa ngayon, ang isang ganap na autonomous na "AI trader" na mapagkakatiwalaan na gumagawa ng pera taon-taon ay mas science fiction kaysa realidad, ngunit mas makitid na mga application (tulad ng isang AI model na hinuhulaan ang panandaliang pagkasumpungin na magagamit ng mga mangangalakal sa mga opsyon sa presyo, atbp.) ay nakahanap ng lugar sa toolkit ng pananalapi.

Sa kabuuan, ang ebidensya ay nagmumungkahi na ang AI ay maaaring hulaan ang ilang mga pattern ng merkado na may mas mahusay kaysa sa pagkakataon na katumpakan , at sa paggawa nito ay maaaring magbigay ng isang gilid sa kalakalan. Gayunpaman, ang gilid na iyon ay kadalasang maliit at nangangailangan ng sopistikadong pagpapatupad upang mapakinabangan. Kapag may nagtanong, mahuhulaan ba ng AI ang stock market? , ang pinakatapat na sagot batay sa kasalukuyang ebidensya ay: Minsan ay mahuhulaan ng AI ang mga aspeto ng stock market sa ilalim ng mga partikular na kundisyon, ngunit hindi nito magagawa nang pare-pareho para sa lahat ng stock sa lahat ng oras . Ang mga tagumpay ay malamang na bahagyang at umaasa sa konteksto.

Konklusyon: Makatotohanang mga Inaasahan para sa AI sa Stock Market Prediction

Ang AI at machine learning ay walang alinlangan na naging makapangyarihang tool sa pananalapi. Mahusay sila sa pagproseso ng napakalaking dataset, pag-alis ng mga nakatagong ugnayan, at pag-adapt ng mga diskarte sa mabilisang paraan. Sa pagsisikap na mahulaan ang stock market, ang AI ay naghatid ng nasasalat ngunit limitadong mga tagumpay. Makatotohanang asahan ng mga mamumuhunan at institusyon ang AI na tutulong sa paggawa ng desisyon - halimbawa, sa pamamagitan ng pagbuo ng mga predictive signal, pag-optimize ng mga portfolio, o pamamahala ng panganib - ngunit hindi magsisilbing kristal na bola na ginagarantiyahan ang mga kita.

ang Magagawa ng
AI : Maaaring mapabuti ng AI ang analytical na proseso sa pamumuhunan. Maaari itong magsala sa mga taon ng data ng merkado, mga feed ng balita, at mga ulat sa pananalapi sa ilang segundo, na nakatuklas ng mga banayad na pattern o anomalya na maaaring makaligtaan ng isang tao ( Paggamit ng Machine Learning para sa Stock Market Prediction... | FMP ). Maaari nitong pagsamahin ang daan-daang variable (teknikal, pangunahing, damdamin, atbp.) sa isang magkakaugnay na pagtataya. Sa panandaliang pangangalakal, maaaring hulaan ng mga algorithm ng AI na may bahagyang mas mahusay kaysa sa random na katumpakan na ang isang stock ay hihigit sa pagganap ng isa pa, o na ang isang merkado ay malapit nang makaranas ng surge sa volatility. Ang mga incremental na gilid na ito, kapag maayos na pinagsamantalahan, ay maaaring isalin sa mga tunay na kita sa pananalapi. Makakatulong din ang AI sa pamamahala sa peligro – pagtukoy ng mga maagang babala ng mga pagbagsak o pagpapaalam sa mga namumuhunan ng antas ng kumpiyansa ng isang hula. Ang isa pang praktikal na papel ng AI ay sa pag-automate ng diskarte : ang mga algorithm ay maaaring magsagawa ng mga trade sa mataas na bilis at dalas, tumugon sa mga kaganapan 24/7, at magpatupad ng disiplina (walang emosyonal na kalakalan), na maaaring maging kapaki-pakinabang sa mga pabagu-bagong merkado.

What AI
Cannot Do (Yet): Sa kabila ng hype sa ilang media, ang AI ay hindi maaaring pare-pareho at mapagkakatiwalaang mahulaan ang stock market sa holistic na kahulugan ng palaging matalo ang market o mahulaan ang mga pangunahing pagbabago. Ang mga merkado ay apektado ng pag-uugali ng tao, mga random na kaganapan, at kumplikadong mga loop ng feedback na sumasalungat sa anumang static na modelo. Hindi inaalis ng AI ang kawalan ng katiyakan; nakikitungo lamang ito sa mga probabilidad. Ang isang AI ay maaaring magpahiwatig ng isang 70% na pagkakataon na ang isang stock ay tumaas bukas - na nangangahulugan din ng isang 30% na pagkakataon na hindi ito tataas. Ang pagkawala ng mga trade at masamang tawag ay hindi maiiwasan. Hindi maasahan ng AI ang tunay na nobelang mga kaganapan (kadalasang tinatawag na "black swans") na nasa labas ng larangan ng data ng pagsasanay nito. Bukod dito, ang anumang matagumpay na predictive na modelo ay nag-iimbita ng kumpetisyon na maaaring masira ang kalamangan nito. Sa esensya, walang AI na katumbas ng isang bolang kristal na ginagarantiyahan ang pag-iintindi sa hinaharap ng merkado. Ang mga mamumuhunan ay dapat maging maingat sa sinumang nag-aangkin kung hindi man.

Neutral, Realist na Pananaw:
Mula sa isang neutral na pananaw, ang AI ay pinakamahusay na nakikita bilang isang pagpapahusay sa, hindi isang kapalit para sa, tradisyonal na pagsusuri at pananaw ng tao. Sa pagsasagawa, maraming institusyonal na mamumuhunan ang gumagamit ng mga modelo ng AI kasama ng input mula sa mga human analyst at portfolio manager. Maaaring i-crunch ng AI ang mga numero at hula sa output, ngunit itinakda ng mga tao ang mga layunin, bigyang-kahulugan ang mga resulta, at pagsasaayos ng mga diskarte para sa konteksto (hal., pag-override sa isang modelo sa panahon ng hindi inaasahang krisis). Ang mga retail investor na gumagamit ng AI-driven na mga tool o trading bot ay dapat manatiling mapagbantay at maunawaan ang lohika at limitasyon ng tool. Ang bulag na pagsunod sa isang rekomendasyon ng AI ay mapanganib - dapat itong gamitin ng isa bilang isang input sa marami.

Sa pagtatakda ng makatotohanang mga inaasahan, maaaring maghinuha: Maaaring hulaan ng AI ang stock market sa isang antas, ngunit hindi nang may katiyakan at hindi nang walang pagkakamali . Maaari nitong palakihin ang posibilidad na gumawa ng tamang tawag o pagbutihin ang kahusayan sa pagsusuri ng impormasyon, na sa mga mapagkumpitensyang merkado ay maaaring maging pagkakaiba sa pagitan ng kita at pagkawala. Gayunpaman, hindi nito magagarantiya ang tagumpay o maalis ang likas na pagkasumpungin at panganib ng mga equity market. Gaya ng itinuro ng isang publikasyon, kahit na may mahusay na mga algorithm, ang mga resulta sa stock market ay maaaring "likas na hindi mahulaan" dahil sa mga salik na lampas sa modelong impormasyon ( Stock Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning ).

The Road Ahead:
Inaasahan, ang papel ng AI sa hula sa stock market ay malamang na lalago. Ang patuloy na pananaliksik ay tinutugunan ang ilan sa mga limitasyon (halimbawa, pagbuo ng mga modelo na tumutukoy sa mga pagbabago sa rehimen, o mga hybrid na sistema na nagsasama ng parehong data-driven at event-driven na pagsusuri). Mayroon ding interes sa mga ahente sa pag-aaral ng reinforcement na patuloy na umaangkop sa bagong data ng merkado sa real-time, na posibleng mapangasiwaan ang pagbabago ng mga kapaligiran nang mas mahusay kaysa sa mga static na sinanay na modelo. Higit pa rito, ang pagsasama-sama ng AI sa mga diskarte mula sa pananalapi ng pag-uugali o pagsusuri sa network ay maaaring magbunga ng mas mahuhusay na modelo ng dynamics ng merkado. Gayunpaman, kahit na ang pinaka-advanced na AI sa hinaharap ay gagana sa loob ng mga hangganan ng posibilidad at kawalan ng katiyakan.

Sa buod, ang tanong na "Mahuhulaan ba ng AI ang stock market?" walang simpleng sagot na oo o hindi. Ang pinakatumpak na sagot ay: Makakatulong ang AI na mahulaan ang stock market, ngunit hindi ito nagkakamali. Nag-aalok ito ng makapangyarihang mga tool na, kapag ginamit nang matalino, ay maaaring mapahusay ang pagtataya at mga diskarte sa pangangalakal, ngunit hindi nito inaalis ang pangunahing hindi mahuhulaan ng mga merkado. Dapat yakapin ng mga mamumuhunan ang AI para sa mga lakas nito - pagpoproseso ng data at pagkilala sa pattern - habang nananatiling alam ang mga kahinaan nito. Sa paggawa nito, magagamit ng isa ang pinakamahusay sa parehong mundo: ang paghatol ng tao at ang katalinuhan ng makina na nagtutulungan. Ang stock market ay maaaring hindi kailanman 100% predictable, ngunit sa makatotohanang mga inaasahan at maingat na paggamit ng AI, ang mga kalahok sa merkado ay maaaring magsikap para sa mas mahusay na kaalaman, mas disiplinadong mga desisyon sa pamumuhunan sa isang patuloy na umuunlad na pinansiyal na tanawin.

Mga whitepaper na maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Mga Trabahong Hindi Mapapalitan ng AI – At Anong Mga Trabaho ang Papalitan ng AI?
Tuklasin kung aling mga karera ang patunay sa hinaharap at kung alin ang pinakamapanganib habang hinuhubog ng AI ang pandaigdigang trabaho.

🔗 Ano ang Maaasahang Gawin ng Generative AI Nang Walang Interbensyon ng Tao?
Unawain ang kasalukuyang mga hangganan at autonomous na kakayahan ng generative AI sa mga praktikal na sitwasyon.

🔗 Paano Magagamit ang Generative AI sa Cybersecurity?
Alamin kung paano nagtatanggol ang AI laban sa mga banta at pagpapahusay ng cyber resilience gamit ang mga predictive at autonomous na tool.