Об этом говорится в исследовании специалистов Школы бизнеса и экономики Университета Фридриха Александра (Германия), пишет hightech.fm.
«Искусственные нейронные сети в первую очередь созданы для проблем, решение которых невозможно выразить в ясных правилах, — говорит автор исследования, доктор Кристофер Краусс. — Распознавание изображений и речи — типичные примеры применения, взять хотя бы Siri. Но глубокое обучение может затрагивать и другие сферы, например, прогноз погоды или экономического развития».
Международная команда ученых во главе с доктором Крауссом была первой, кто применил технологию ИИ к большому объему рыночных данных.
Для того чтобы выяснить, лучше ли автоматизированная обучающаяся платформа справляется с задачей, чем простая стратегия долгосрочного инвестирования, исследователи изучили индекс S&P 500, состоящий из акций 500 ведущих компаний США.
На основании примерно 180 млн точек на графиках котировок ценных бумаг модель анализировала поведение всех акций в период с 1992 по 2015 год для каждого дня торгов.
Результат оказался поразительным. С 2000 года ученые наблюдали доходность инвестиционной стратегии ИИ на уровне 30% годовых. Для 1990-х, когда не существовало торговых роботов, результаты оказались еще выше.
Лучше всего алгоритм показал себя во времена финансовых кризисов, к примеру, коллапса доткомов в начале 2000-х или ипотечного краха 2008-2009 годов, когда трейдеры-люди сталкивали в пропасть котировки ценных бумаг, руководствуясь в основном эмоциями.
Тем не менее, доктор Краусс призывает к осторожному использованию ИИ в биржевых торгах.
Тем не менее, аналитики из компании по управлению активами Bernstein убеждены, что будущее за роботизированными финансовыми консультантами. Они помогают клиентами управлять активами и капиталами и дают советы по инвестированию — и все это за скромную плату. При этом их легко использовать, они действуют прозрачно, а приставка «робо-» работает как неплохой инструмент маркетинга.