Аналитики всё чаще используют ИИ в своих исследовательских процессах. В некоторых случаях ИИ также участвует в составлении прогнозов, но должны ли аналитики сообщать своим клиентам, что они используют ИИ для составления этих прогнозов?
Франческо Стради и Гертьян Вердикт в своём исследовании набрали около 3400 американцев и попросили их дать прогноз доходности индекса S&P 500 на ближайшие 12 месяцев. Затем они предложили им одно из трёх высказываний эксперта и оценили, насколько участники обновили свои оценки.
Эти три прогноза были следующими:
Человек: Аналитики Goldman Sachs прогнозируют 12-месячную доходность индекса S&P 500 на уровне 5%. Базовое предположение на следующий год заключается в том, что экономика США продолжит расти умеренными темпами и избежит рецессии.
Человек + машина: Аналитики Goldman Sachs, используя передовые инструменты ИИ для повышения эффективности анализа, прогнозируют 12-месячную доходность индекса S&P 500 на уровне 5%. Базовое предположение на следующий год заключается в том, что экономика США продолжит расти умеренными темпами и избежит рецессии.
Машина: Продвинутая модель ИИ, обученная на финансовых данных и рыночных тенденциях, прогнозирует 12-месячную доходность индекса S&P 500 в размере 5%. Базовое предположение на следующий год заключается в том, что экономика США продолжит расти умеренными темпами и избежит рецессии.
На диаграмме ниже показана средняя оценка достоверности, которую участники эксперимента дали трём различным утверждениям.
Рейтинг достоверности человеческих, машинных и человеко-машинных прогнозов:
Источник: Стради и Вердикт (2024 г.).
Как видите, люди доверяют другим людям немного больше, чем машинам или комбинации человека и машины. Однако это предубеждение против машин не является универсальным. Люди с более высокой грамотностью в области ИИ или более высоким уровнем инвестиционной грамотности доверяют машинным прогнозам больше, чем человеческим.
Как правило, существует меньшинство инвесторов, которые скептически относятся к многочисленным недостаткам прогнозов, сделанных аналитиками, основанными на фактах, и предпочитают прислушиваться к прогнозам, составленным на основе битов и байтов.
Мой личный опыт согласуется с этими результатами. Есть аналитики, которые больше ориентированы на количественный анализ, и эти аналитики склонны использовать цифровые модели и более сложный анализ для формулирования рекомендаций и прогнозов, и мне близок этот подход. Существуют и другие аналитики, которые строят свои выводы на расчётах "на салфетке" и менее очевидных аргументах.
Дело не в том, что один подход лучше другого, но, по моему опыту, молодые и более искушённые в математике инвесторы склонны отдавать предпочтение аналитикам, которые предлагают количественный анализ, в то время как более традиционные инвесторы больше склоняются к традиционным, более понятийным аналитикам. В этом противоречии, на мой взгляд, и кроется причина того, что ИИ не может (пока!!!) сломать рынок. Удачи!!!
_______________________________________________________________________________________________________________________
Помогая проектам ТТ, где есть Большое Спасибо:
Любой донат через Дзен. //// Через Boosty.
Для РФ: МИР: 2200700155277048
Донаты для ТТ в крипте:
BTC: bc1qtr4c0v8uh95eppzcz93az7plvhcewv4hmqwcav
ETH: 0xDdf2a1fC12bf01493979A9e5179bAD7702F9c6A3
USDT: 0xDdf2a1fC12bf01493979A9e5179bAD7702F9c6A3
LTC: LhPwsfm1YhNcdF5fTobXsMYjuEsdpvgT46
SOL: C4hpFMHQFzCVX4BdXzTyHDDo7gk3XHzXGFXWndesR4
TON: UQDfuCbQs5NGOx5yJKk8KsDjM8LsFhLtqRgDJi5ShOTeWZxy
Комментариев нет:
Отправить комментарий