Süni zəka əsaslı treyder adi treyderlərlə müqayisədə 6 dəfə effektiv olub

     Stenford Ali Biznes Məktəbinin alimlər komandası yalnız açıq mənbəli məlumatlardan istifadə etməklə investisiya fondlarının menecerlərinin fəaliyyətini təkmilləşdirmək qabiliyyətinə malik olub-olmadığını anlamaq üçün investisiya strategiyalarını təhlil edən çat-bot hazırlayıb. Nəticələr o qədər təsirli olub ki, tədqiqatçılar bütün 1 ili hesablamalarda səhv axtarmaqla keçiriblər, lakin heç bir səhv tapmayıblar. Süni zəka analitiki orta hesabla investisiya menecerlərinin 93%-ni 600% üstələyib. “Biz bu nəticəni 1 il əvvəl əldə etdik. Və bütün ili məlumatların və modellərin hər bir hissəsini diqqətlə yoxlamaqla keçirdik ki, görək harada səhvə yol vermişik” - deyə Stenford Ali Biznes Məktəbinin mühasibat uçotu üzrə professoru Ed deHaan bildirib.

     Modelin yaradılması 1 il çəksə də, süni zəka analitiki səhmlərin seçimi sahəsindəki dərin anlayışını cəmi bir neçə saat və ya ən çoxu bir neçə gün təlimlə inkişaf etdirdi. Tədqiqatçılar işə süni zəkaya 1980-1990-cı illərə aid bazar məlumatlarını təqdim etməklə başladılar. O bu məlumatlardan 170 dəyişəni səhmlərin gələcək göstəriciləri ilə əlaqələndirmək üçün istifadə etdi. Bu dəyişənlərin bəziləri sadə idi - məsələn, dövlət istiqrazlarının faiz dərəcələri və kredit reytinqləri. Digərləri isə daha mürəkkəb idi - məsələn, şirkətlərin mənfəət hesabatlarında və normativ sənədlərdə aparılan mənaca təhlillər ki, bunlar fond menecerinin korporativ məlumatları necə şərh edə biləcəyini imitasiya edirdi.

     Əsas şərt bu idi ki, bütün dəyişənlər açıq mənbələrdən alınmalı və istənilən fond meneceri üçün əlçatan olmalı idi. Bu proses nəticəsində süni zəka əsaslı analitik, gəlirliliyi maksimum artırmaq üçün proqnostik investisiya modeli hazırladı. Daha sonra tərtibatçılar süni zəkaya 1990-2020-ci illər ərzində aktiv şəkildə idarə olunmuş, təxminən 3300 müxtəlifləşdirilmiş ABŞ investisiya fondlarından ibarət portfelə dair məlumat təqdim etdilər. Öz modelinə əsaslanaraq süni zəka fondların faktiki gəlirliliyini yaxşılaşdırmağa çalışdı və portfeli rübdə bir dəfə yenidən tənzimlədi. Qərar qəbul edərkən süni zəka əsas addımlar ardıcıllığına əməl edirdi.

     Müşahidə olunan tendensiyalara əsaslanaraq, o, investisiya variantlarını gözlənilən gələcək göstəricilərinə görə 10 səbətə ayırırdı. Daha sonra, imkan olduqda, nəticələri zəif ola biləcək aktivləri, daha yaxşı performans göstərə biləcək oxşar aktivlərlə əvəz edirdi. Əgər hər hansı aktivlər xüsusilə zəif çıxış edirdisə, süni zəka onları satır və əldə olunmuş vəsaiti indeks fonduna yönəldirdi. Bu taktikanı izləyərək süni zəka hər rübdə fond portfelinin təxminən yarısını dəyişdirirdi və nəticədə 30 illik bazar modelləşdirməsi dövründə gəlirliliyi 6 dəfə artırmağa nail oldu. Bütün bunların peşəkar investorlar üçün nə məna kəsb etdiyi isə hələ tam aydın deyil. Böyük ehtimalla, şirkətlər ən azı məlumat toplama ilə bağlı rutin işləri avtomatlaşdıracaqlar - əgər bunu artıq etməyiblərsə.