研究によると、AIはアクティブファンドの71%の取引を予測できることが示されています。

格隆汇2月24日｜ハーバードビジネススクールの教授が率いる最新の学術研究によると、アクティブファンドマネージャーの行動の大部分は機械学習可能なパターンに従っていることが明らかになった。研究者たちは「ニューラルネットワーク」と呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いて、約71％の共同基金の取引決定を予測できることを示した。これは、ファンドマネージャーが特定の四半期内に特定の株式を買い、売り、または保持するかを予測するものである。このモデルは、1990年から2023年までの五年ごとのローリングウィンドウデータを用いて訓練され、ファンド規模、投資家の資金流入・流出、株式の特性、より広範な経済状況などの情報を抽出している。これにより、多くの保有株の調整を予測できる。奇妙なことに、このモデルの制約は、その成功よりもむしろ示唆に富む可能性がある。平均して、システムが予測できなかった取引（約29％）は、ファンドの超過収益とより密接に関連している。言い換えれば、一般的で検出可能な投資パターンの外側にある取引活動こそが、真の価値創造の源泉であるようだ。