Často sa píše o tom, ako v poslednom období pasívne investovanie prekonáva inštitucionálnych správcov. Teraz majú manažéri portfólií ďalšiu konkurenciu.
Odborní asistenti Floridskej univerzity Alejandro Lopez-Lira a Yuehua Tang sa v rámci svojho výskumu zaoberali otázkou, do akej miery dokáže umelá inteligencia predpovedať pohyby cien akcií.
Ich zistenia boli šokujúce. Závery štúdie tvrdia, že modely majú významnú prediktívnu silu pre ekonomické výsledky na akciových trhoch.
Poďme sa spolu pozrieť na výsledky štúdie a konkrétne tituly, ktoré umelá inteligencia odporúča investorom nakupovať.
Výskum AI modelov
Vedeckí pracovníci pre svoj experiment využili tri modely umelej inteligencie, ChatGPT, DeepSeek a Grok, aby zistili, či sa dajú použiť na výber výnosných akcií.
Kľúčovou oblasťou záujmu bolo to, ako textové dáta môžu ovplyvniť ceny akcií a rozhodnutia. Výskum zahŕňal napríklad interpretáciu tituliek investičných a informačných správ o rizikách alebo dát od predajcov nakrátko.
Cieľom výskumu bola konštrukcia portfólií na základe identifikácie rizikových faktorov, ktoré sú relevantné pre výnosy spoločností.
Bádateľov pozitívne prekvapili schopnosti chatbotov v oblasti obchodovania s akciami. Vlastné zistenia zverejnili v článku „Dokáže ChatGPT predpovedať pohyby cien akcií? Predvídateľnosť výnosov a veľké jazykové modely“.
Výsledky naznačujú, že sofistikované predvídanie systémy umelej inteligencie výborne zvládajú. Tieto technológie majú potenciál absolútne zmeniť procesy šírenia informácií a rozhodovania sa na finančných trhoch.
Jeden zo záverov je, že ChatGPT aj bez priameho finančného školenia dokáže významným spôsobom predpovedať denné výnosy akcií. Ide mu to pritom lepšie pri menších firmách a po bezprostrednom zverejnení negatívnych správ v médiách.
Priebeh štúdie
Výskum vykonal spätný test, ktorý simuloval historické výnosy akciového trhu, a použil viac ako 134-tisíc titulkov z tlačových správ a spravodajských článkov. Tie vložili do jazykového modulu prostredníctvom programovacieho jazyka Python.
AI model rozhodol, či je titulok pre spoločnosť pozitívny, negatívny alebo má neznámy vplyv. Následne sa výsledky vložili do dátového súboru a nahrali do štatistického softvéru.
Kým pozitívne titulky viedli k nákupu akcií, negatívne spúšťali predaje nakrátko, teda stávku na pokles ceny. Pri neznámom vplyve sa nevykonali žiadne kroky.
Keďže išlo o akademickú simuláciu, žiadne skutočné akcie sa neobchodovali. Softvér iba porovnával simulovaný výkon s historickými výsledkami. Výber sa realizoval na dennej báze.
Aby sa výskumníci ubezpečili, že umelá inteligencia nemôže zo svojich dát vedieť, čo sa na trhoch stalo, test zahŕňal obdobie až po októbri 2021, z ktorého AI nemala údaje k dispozícii. Jazykový model sa tak musel spoliehať iba na vlastný odhad.
Skreslenia a chybovosť
Akademická štúdia mala svoje obmedzenia. Neprihliadala napríklad na započitanie nákladov vrátane poplatkov za sprostredkovanie transakcií alebo daní.
Tri štvrtiny ziskov pritom pochádzali z krátkodobých pozícií, čo je obchodná stratégia, ktorá môže byť poplatkovo nákladnejšia. Výskum nepočíta ani s vplyvom masívnejšej kúpy alebo predaja na cenu akcií.
„Papierová výkonnosť“ je teda oveľa optimistickejšia než tá skutočná. Náklon k pozitívnym výnosom však potvrdil hypotézu o tom, že umelá inteligencia rozumie akciovým trhom a dokáže do určitej miery predpovedať výsledky.
Výskumný tím uznal aj náchylnosť AI na chyby. Na druhej strane dodáva, že sa nestretol s tým, aby ktorýkoľvek z použitých modelov urobil niečo vyslovene „hlúpe“.
Zároveň predpokladá, že všetky analytické úkony, ktoré dnes robia ľudia, by sa dali realizovať prostredníctvom rozsiahlych jazykových modelov. Výnimku vraj predstavujú len fyzická interakcia alebo osobné rozhovory. Všetko ostatné je podľa neho zvládnuteľné a dá sa automatizovať.
Krst ohňom
Po zverejnení výsledkov štúdie získali vedeckí pracovníci príležitosť dostať svoj experiment aj mimo akademickej pôdy. Sen overiť úspešnosť modelu v reálnom prostredí sa naplnil.
Investičná aplikácia Autopilot, ktorá napodobňuje obchody významných verejných osobností, výskumníkov požiadala o vytvorenie portfólia založeného na tipoch ChatGPT.
Keďže išlo o skutočné peniaze, tím profesorských asistentov musel jazykovému modelu poskytnúť omnoho viac dát, ako bolo možné získať z titulkov v médiách.
Objem údajov sa preto rapídne zvýšil. V reálnom obchodovaní GPT portfólio v Autopilote dosiahlo 32-percentné zhodnotenie od začiatku roka, čím prekonalo výkonnosť indexu S&P 500, ktorá predstavovala v rovnakom období iba 28 percent.
Výsledky nad benchmarkom dosiahli aj portfóliá, ktoré vytvorili Grok a DeepSeek.
Podľa Lopeza-Liru jeho zistenia naznačujú, že umelá inteligencia môže napodobňovať služby, ktoré poskytujú profesionálni portfólioví správcovia.
Aj napriek tomu si uvedomuje, že ako pri každej stratégii aj tu existuje riziko a nie je zaručené, že minulá výkonnosť bude pokračovať.
Kritika
Niektorí analytici však s jeho zisteniami nesúhlasia. Autor knihy Kvantitatívne riadenie aktív Michael Robbins považuje závery štúdie za nepreukazné.
Napríklad poznamenal, že hoci stratégia každého modelu môže vyzerať ako funkčná, nie je možné to s istotou vedieť, keďže v testovanom období nedošlo k masívnemu krachu akciového trhu. Ten považuje za príležitosť na zistenie reakcie AI modelov na prepady.
Okrem toho poznamenal, že umelá inteligencia môže halucinovať a robiť pritom extrémne, neprijateľné chyby. Keďže sa portfólio navyše rebalansuje mesačne, jeho schopnosť reakcie na náhle zmeny môže byť podľa analytika obmedzená.
Na potvrdenie alebo vyvrátenie záverov prelomovej štúdie si budeme musieť ešte pár rokov počkať, jeden fakt však možno konštatovať už dnes. Stroje nepodliehajú emóciám, ktoré sú najväčší nepriateľ investorov. Okrem toho dokážu spracovať a vyhodnotiť omnoho väčší objem dát ako človek.
Ďalší výskum môže priniesť odpovede na otázku, či má aplikácia generatívnej umelej inteligencie v predpovedaní finančného trhového vývoja budúcnosť a či zmení investovanie, ako ho dnes poznáme.
Komunita využívajúca AI modely sa domnieva, že s ich pokročilým učením a rastúcou výpočtovou silou by sa výnos ich portfólií mal ešte zvýšiť.
Portfóliá
Čerešničkou na torte sú portfóliá, ktoré zostavili AI modely. Pozostávajú z 15 pozícií vybratých v období od 1. apríla do 5. mája tohto roku. Zverejnené boli na webe Market Watch.
Portfólio ChatGPT
| Aktívum | Ticker | Váha v percentách |
| SPDR S&P 500 ETF Trust | SPY | 15 |
| iShares 20+ Year Treasury Bond ETF | TLT | 8 |
| SPDR Bloomberg 1-3 Month Bill ETF | BIL | 5 |
| Amazon.com Inc. | AMZN | 6 |
| Monolithic Power Systems Inc. | MPWR | 5 |
| American Tower Corp. | AMT | 5 |
| BlackRock Inc. | BLK | 5 |
| Chipotle Mexican Grill Inc. | CMG | 4 |
| Prudential Financial Inc. | PRU | 4 |
| iShares US Home Construction ETF | ITB | 6 |
| Visa Inc. | V | 4 |
| iShares TIPS Bond ETF | TIP | 6 |
| SPDR S&P Homebuilders ETF | XHB | 4 |
| Schwab US Dividend Equity ETF | SCHD | 8 |
| Digital Realty Trust Inc. | DLR | 5 |
Portfólio Grok 3
| Aktívum | Ticker | Váha v percentách |
| American Tower Copr | AMT | 5 |
| BlackRock Inc. | BLK | 5 |
| Prudential Financial Inc. | PRU | 5 |
| Cintas Corp. | CTAS | 5 |
| Waste Management Inc. | WM | 5 |
| Cencora Inc. | COR | 5 |
| TJX Cos. Inc. | TJX | 5 |
| Keurig Dr Pepper Inc. | KDP | 5 |
| iShares 20+ Year Treasury Bond ETF | TLT | 15 |
| iShares TIPS Bond ETF | TIP | 15 |
| Utilities Select Sector SPDR Fund | XLU | 5 |
| Consumer Staples Select Sector SPDR Fund | XLP | 5 |
| Health Care Select Sector SPDR Fund | XLV | 5 |
| SPDR Gold Shares | GLD | 7,5 |
| Vanguard Real Estate Index Fund ETF | VNQ | 7,5 |
Portfólio DeepSeek
| Aktívum | Ticker | Váha v percentách |
| TJX Cos. Inc. | TJX | 10 |
| Waste Management Inc. | WM | 8 |
| Progressive Corp. | PGR | 8 |
| BlackRock Inc. | BLK | 8 |
| Prudential Financial Inc. | PRU | 8 |
| American Tower Corp. | AMT | 8 |
| Merck & Co. Inc. | MRK | 7 |
| Cencora Inc. | COR | 7 |
| Clorox Co. | CLX | 6 |
| Visa Inc. | V | 5 |
| Kinder Morgan Inc. | KMI | 5 |
| Intuit Inc. | INTU | 5 |
| ConocoPhillips | COP | 5 |
| Amazon Inc. | AMZN | 5 |
| S&P Global Inc. | SPGI | 4 |
Zaujímavosť na záver je, že portfóliá modelov ChatGPT a DeepSeek nedosiahli v súhrne sto percent.
Pri preverovaní disproporcie AI odpovedala nejednoznačne. Poskytla dva možné scenáre. Prvý hovoril o alokácii časti prostriedkov do hotovosti a druhý o rozdieloch v zaokrúhľovaní. Modely teda nedokázali potvrdiť, prečo vznikla nezhoda.
Dôležité upozornenie
Informácie obsiahnuté v tomto článku majú výhradne informačný charakter a nepredstavujú investičné rady. Neodporúčame konať na základe týchto údajov bez predchádzajúcej konzultácie s kvalifikovaným finančným poradcom. Investovanie je spojené s rizikami a rozhodnutia o investovaní sú na vlastnú zodpovednosť. Výnosy z investície dosiahnuté v minulosti nie sú zárukou budúcich výnosov.
