Дослідження показують, що штучний інтелект може передбачити 71% торгів активних фондів

Гелонхуей, 24 лютого | Нове академічне дослідження, проведене професором Гарвардської бізнес-школи, показало, що більшість поведінки активних керуючих фондами слідує шаблону, який можуть засвоїти машини. Використовуючи алгоритм машинного навчання, який називається «нейронною мережею», дослідники можуть передбачити близько 71% рішень щодо торгівлі взаємними фондами, тобто чи купує, продає або володіє керуючим фондом певну акцію в певному кварталі. Модель тренується на даних п’ятирічного рухомого вікна з 1990 по 2023 рік, витягуючи інформацію, зокрема розмір фонду, потоки капіталу інвесторів, характеристики акцій та ширші економічні умови. На основі цього він може передбачати більшість коригувань позицій. Парадокс у тому, що обмеження цієї моделі можуть бути більш показовими, ніж її успіх. У середньому частина транзакції, яку система не могла передбачити (близько 29%), була тісніше пов’язана з надлишковою прибутковістю фонду. Іншими словами, торгові активності, які виходять за межі традиційної, виявленої інвестиційної моделі, здаються справжнім джерелом створення вартості.