Искусственный интеллект на бирже: предсказывая доходность акций

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что автономные агенты на базе ИИ способны прогнозировать наиболее перспективные акции, опережая традиционные методы анализа.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Автономная система на базе больших языковых моделей продемонстрировала статистически значимую способность к прогнозированию доходности акций, несмотря на ограниченные возможности выявления неудачных инвестиций.

Несмотря на широкое использование количественных моделей в финансах, предсказание доходности акций остается сложной задачей, особенно в условиях быстро меняющейся информационной среды. В статье ‘Autonomous Market Intelligence: Agentic AI Nowcasting Predicts Stock Returns’ представлен инновационный подход, использующий полностью автономного агента искусственного интеллекта для прогнозирования доходности акций компаний Russell 1000. Исследование показало, что такая система способна выявлять акции с наибольшим потенциалом роста, генерируя статистически значимую альфу в 18.4 базисных пунктов в день. Может ли автономный поиск и анализ информации в режиме реального времени стать новым стандартом в предиктивном моделировании финансовых рынков и позволит ли это преодолеть асимметрию информации, характерную для негативных новостей?

Эффективность рынка под вопросом: границы традиционного анализа

Гипотеза эффективного рынка, долгое время являвшаяся краеугольным камнем финансовой теории, предполагает, что цены активов мгновенно и полностью отражают всю доступную информацию. Однако, эмпирические исследования неоднократно демонстрируют наличие устойчивых аномалий, отклоняющихся от предсказаний данной модели. Такие явления, как эффект размера компаний, эффект стоимости и календарные эффекты, указывают на то, что рынки не всегда рациональны и могут допускать систематические ошибки в ценообразовании. Эти отклонения позволяют предполагать, что традиционные методы оценки активов, основанные на предположении об абсолютной эффективности рынка, могут быть недостаточно точными и не учитывать все факторы, влияющие на стоимость. Наблюдаемые аномалии стимулируют дальнейшие исследования в области поведенческих финансов и разработки более сложных моделей, способных учитывать иррациональное поведение инвесторов и другие факторы, влияющие на динамику цен.

Традиционные финансовые модели, несмотря на свою устоявшуюся практичность, зачастую оказываются неспособны выявить тонкие сигналы, скрытые в огромных объемах данных. Это связано с тем, что многие модели основаны на упрощенных предположениях о поведении рынка и инвесторов, игнорируя сложные взаимосвязи и нелинейные зависимости. В результате, значительная часть информации, способной повлиять на будущие цены активов, остается незамеченной. Развитие вычислительных мощностей и методов машинного обучения открывает новые возможности для анализа этих больших данных, позволяя выявлять закономерности, которые ранее были недоступны, и, следовательно, повышать точность прогнозов и эффективность инвестиционных стратегий. Подобный подход позволяет не просто описывать текущую ситуацию, но и предвидеть изменения, что особенно важно в условиях высокой волатильности и неопределенности.

Асимметрия информации и целенаправленное раскрытие данных компаниями создают условия, при которых истинная эффективность рынка практически недостижима. Компании, обладая более полным знанием о своей деятельности и перспективах, чем инвесторы, могут стратегически управлять потоком информации, влияя на восприятие стоимости своих акций. Например, позитивные новости часто подчеркиваются, а потенциальные риски могут быть приуменьшены или вовсе не раскрыты в полной мере. Это приводит к искажению цен и формированию возможностей для инвесторов, способных выявить и использовать несоответствия между реальной стоимостью активов и их рыночной ценой. Таким образом, предположение о том, что все доступные данные мгновенно и полностью отражаются в цене акций, оказывается несостоятельным, поскольку компании активно формируют информационное поле, создавая преимущества для себя и усложняя задачу объективной оценки.

В связи с выявленными ограничениями традиционных методов оценки акций, все большее внимание уделяется инновационным подходам, выходящим за рамки общепринятых показателей. Исследования показывают, что анализ больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта способен выявлять скрытые закономерности и предсказывать изменения цен с большей точностью, чем стандартные финансовые модели. Особое внимание уделяется неструктурированной информации, такой как новостные ленты, социальные сети и корпоративные отчеты, которые часто содержат ценные сигналы, игнорируемые при использовании исключительно количественных методов. Разрабатываются альтернативные метрики, учитывающие факторы ESG (экология, социальная ответственность и управление), поведенческие аспекты инвесторов и долгосрочные перспективы компаний, что позволяет формировать более полное и объективное представление о реальной стоимости активов и потенциале роста.

Агентный ИИ: новая парадигма оценки акций

Агентивный ИИ использует большие языковые модели (LLM) для автономного поиска, фильтрации и синтеза финансовой информации без участия человека в процессе курирования. В отличие от традиционных систем, требующих ручного сбора и анализа данных, агентивный ИИ способен самостоятельно извлекать релевантную информацию из различных источников, включая финансовые отчеты, новостные статьи и аналитические обзоры. LLM применяются для обработки неструктурированных данных, выявления ключевых факторов, влияющих на стоимость акций, и формирования комплексной оценки инвестиционной привлекательности. Автономность системы позволяет значительно сократить время анализа и снизить вероятность человеческих ошибок, обеспечивая более оперативную и объективную оценку.

Система искусственного интеллекта, используемая для оценки акций, охватывает всю вселенную ценных бумаг, входящих в индекс Russell 1000. Это означает анализ финансовых показателей, новостных потоков и других релевантных данных по всем 1000 компаниям, составляющим данный индекс. Такой широкий охват позволяет выявлять потенциальные инвестиционные возможности, которые могут быть упущены при анализе более узкого набора акций. Оценка производится автоматически, без ручной фильтрации, что обеспечивает высокую скорость и масштабируемость процесса выявления перспективных активов.

Основным результатом работы системы является «Индекс Привлекательности ИИ» (AI Attractiveness Score) — количественная оценка инвестиционного потенциала каждой акции из анализируемого списка. Этот индекс формируется на основе комплексного анализа финансовых данных, новостных потоков и других релевантных источников. Значение индекса представляет собой числовое выражение, позволяющее ранжировать акции по степени привлекательности для инвестиций, где более высокое значение указывает на более высокий потенциал. Индекс рассчитывается на основе стандартизированной методологии, обеспечивающей сопоставимость результатов для различных компаний и временных периодов.

Ключевым аспектом функционирования Agentic AI является использование методов ноукастинга (nowcasting) для исключения систематической ошибки, вызванной “предварительным знанием” (look-ahead bias). В отличие от традиционных методов прогнозирования, которые используют исторические данные, включающие информацию о будущих событиях, ноукастинг фокусируется на текущих и оперативных данных для оценки текущего состояния и краткосрочных тенденций. Это достигается путем использования только тех данных, которые были доступны на момент оценки, что гарантирует, что оценка привлекательности акций отражает реальную инвестиционную возможность, основанную на информации, доступной инвестору в данный момент времени. Такой подход обеспечивает точность оценки в реальном времени и исключает искажения, возникающие из-за использования информации, которая еще не была доступна на момент принятия инвестиционного решения.

Подтверждение эффективности ИИ: соответствие ключевым финансовым моделям

Оценка привлекательности акций, генерируемая ИИ, демонстрирует высокую степень соответствия пятифакторной модели Фама-Френча — широко признанной структуре ценообразования активов. Данная модель учитывает факторы стоимости, размера, прибыльности, инвестиций и волатильности. Корреляция между показателями, выданными ИИ, и факторами, определенными моделью, указывает на то, что система способна выявлять акции, цены которых соответствуют теоретическим ожиданиям, основанным на этих факторах. Это подтверждается статистическим анализом, демонстрирующим значимую связь между оценкой ИИ и результатами, предсказанными моделью Фама-Френча.

Анализ подтверждает соответствие оценок ИИ фактору «Импульс» (Momentum), что свидетельствует о способности системы выявлять акции, демонстрирующие устойчивую положительную динамику. В частности, ИИ последовательно идентифицирует ценные бумаги с недавним положительным трендом, подтверждая его способность к выявлению и оценке акций, которые, вероятно, продолжат демонстрировать положительную доходность в кратко- и среднесрочной перспективе. Данный результат указывает на то, что ИИ не просто реагирует на случайные колебания цен, но способен выявлять устойчивые тенденции в динамике акций.

Эффективность работы ИИ напрямую зависит от транзакционных издержек, которые составляют 1,6 базисных пункта. Данный показатель учитывает все расходы, связанные с покупкой и продажей активов, включая комиссии брокеров, биржевые сборы и спред между ценой покупки и продажи. Учет транзакционных издержек критически важен для оценки чистой прибыли, получаемой от инвестиций, и позволяет получить более реалистичную картину эффективности стратегий, предлагаемых ИИ. Анализ показывает, что, несмотря на положительное влияние ИИ на выбор активов, полное исключение влияния транзакционных издержек может привести к завышенной оценке его реальной доходности.

Система выявляет возможности как в акциях роста (growth stocks), так и в акциях стоимости (value stocks), что свидетельствует о сбалансированной инвестиционной стратегии. Анализ показывает, что алгоритм эффективно идентифицирует компании, демонстрирующие потенциал роста, и одновременно находит недооцененные активы с перспективой увеличения стоимости. Такое сочетание позволяет диверсифицировать портфель и снизить риски, связанные с инвестированием в один тип активов. Выявление возможностей в обоих сегментах рынка указывает на способность системы адаптироваться к различным экономическим условиям и использовать различные стратегии для достижения оптимальной доходности.

За пределами предсказаний: влияние на понимание рынка

Искусственный интеллект, анализируя финансовые данные, выявляет закономерности, ускользающие от традиционных методов анализа, тем самым ставя под сомнение строгие допущения теории эффективного рынка. В частности, система обнаруживает нелинейные зависимости и скрытые корреляции, которые не учитываются стандартными моделями ценообразования. Это позволяет предположить, что информация не всегда мгновенно и полностью отражается в ценах активов, создавая возможности для инвесторов, способных распознать и использовать эти несоответствия. Обнаруженные паттерны демонстрируют, что рыночные процессы могут быть более сложными и менее предсказуемыми, чем предполагалось ранее, и требуют применения инновационных подходов к анализу и прогнозированию.

Успех данной системы указывает на то, что информация не всегда мгновенно и полностью отражается в ценах активов, что создает возможности для информированных инвесторов. Традиционная теория эффективного рынка предполагает, что все доступные данные уже учтены в текущей стоимости, однако результаты показывают, что существуют закономерности и скрытые сигналы, которые остаются незамеченными стандартными методами анализа. Это означает, что внимательное отслеживание и интерпретация неявной информации, которую выявляет искусственный интеллект, может позволить инвесторам принимать более обоснованные решения и потенциально получать прибыль от неэффективности рынка. В сущности, система предоставляет возможность выявлять и использовать ценовые отклонения, возникающие из-за задержки в обработке и учете важной информации.

Исследования показали, что применение данной технологии способно значительно повысить доходность инвестиций с учетом риска. Показатель Шарпа, являющийся мерой эффективности инвестиций, достигает значения 2.43 при годовой оценке. Это свидетельствует о превосходстве стратегии, основанной на анализе искусственного интеллекта, над традиционными подходами, поскольку более высокий коэффициент Шарпа указывает на более высокую доходность на единицу риска. Фактически, это демонстрирует потенциал системы для генерирования устойчивой прибыли, даже в условиях волатильности рынка, и предоставляет инвесторам возможность оптимизировать свои портфели для достижения лучших результатов.

Система искусственного интеллекта демонстрирует впечатляющую эффективность, генерируя ежедневную альфу в размере 18,4 базисных пунктов. Это означает, что разработанный алгоритм способен приносить дополнительную прибыль, превышающую среднерыночную доходность. При этом наблюдается высокая оборачиваемость активов, достигающая 57,4% в день, что указывает на активную стратегию управления портфелем. Такая комбинация показателей предоставляет инвесторам мощный инструмент для более глубокого понимания рыночной динамики и принятия обоснованных инвестиционных решений, позволяя потенциально превзойти традиционные подходы к управлению капиталом.

«`html

Исследование демонстрирует, что автономный агент, анализируя финансовые данные, способен предсказывать наиболее прибыльные акции с высокой степенью достоверности. Однако, как показывает практика, выявление отстающих компаний представляет собой более сложную задачу. В этой связи вспоминается высказывание Генри Дэвида Торо: «Бо́льшая часть жизни ускользает, пока мы строим планы». Подобно тому, как агент стремится к оптимизации прогнозов, человек постоянно планирует будущее, но реальность часто вносит свои коррективы. Ключевым моментом является признание динамичности системы и её непредсказуемости, а также осознание того, что каждая оптимизация создает новые точки напряжения, требующие постоянного внимания и адаптации. Агент, подобно опытному аналитику, должен уметь не только предсказывать, но и учитывать факторы, способные изменить текущую ситуацию.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа демонстрирует возможность создания системы, способной, пусть и ограниченно, предсказывать динамику фондового рынка, действуя автономно. Однако, кажущийся успех не должен заслонять фундаментальные вопросы. Очевидно, что способность системы выявлять перспективные активы существенно превосходит её возможности в отношении проблемных. Это указывает на асимметрию в обработке информации — система, по всей видимости, лучше «чувствует» потенциал роста, нежели надвигающиеся риски. Оптимизация исключительно одной стороны медали — не решение, а лишь перераспределение неопределённости.

Истинным вызовом представляется не столько повышение точности прогнозов, сколько понимание принципов, лежащих в основе этой способности. Сложность финансовых рынков требует не изощрённых алгоритмов, а простых, масштабируемых моделей, способных адаптироваться к меняющимся условиям. Каждая дополнительная «фича», каждое усложнение — это новые зависимости, которые рано или поздно приведут к хрупкости системы. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается.

Будущие исследования должны быть направлены не на поиск «чёрного ящика», генерирующего прибыль, а на создание прозрачных, интерпретируемых систем, способных объяснить логику своих решений. В конечном итоге, ценность прогноза определяется не его точностью, а возможностью использования этой информации для снижения рисков и повышения устойчивости инвестиционного портфеля. Иначе это всего лишь иллюзия контроля над хаосом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11958.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-21 23:26