האם בינה מלאכותית יכולה לחזות את שוק המניות?

מָבוֹא

ניבוי שוק המניות היה זה מכבר "הגביע הקדוש" הפיננסי, אותו מחפשים משקיעים מוסדיים וקמעונאים כאחד ברחבי העולם. עם ההתקדמות האחרונה בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) , רבים תוהים האם טכנולוגיות אלו סוף סוף חשפו את הסוד לחיזוי מחירי מניות. האם בינה מלאכותית יכולה לחזות את שוק המניות? מסמך זה בוחן שאלה זו מנקודת מבט עולמית, ומתאר כיצד מודלים המונעים על ידי בינה מלאכותית מנסים לחזות תנועות שוק, את היסודות התיאורטיים העומדים מאחורי מודלים אלה, ואת המגבלות האמיתיות העומדות בפניהם. אנו מציגים ניתוח אובייקטיבי, המבוסס על מחקר ולא על הייפ, של מה שבינה מלאכותית יכולה ומה לא יכולה לעשות בהקשר של ניבוי שוק פיננסי.

בתאוריה פיננסית, אתגר החיזוי מודגש על ידי השערת השוק היעיל (EMH) . EMH (במיוחד בצורתה ה"חזקה") טוענת כי מחירי המניות משקפים באופן מלא את כל המידע הזמין בכל זמן נתון, כלומר שאף משקיע (אפילו לא גורמים פנימיים) לא יכול להצליח באופן עקבי בביצועים טובים יותר מהשוק על ידי מסחר על מידע זמין ( מודלים לחיזוי מניות מונעי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה ). במילים פשוטות, אם השווקים יעילים מאוד והמחירים נעים בהליכה אקראית , אזי חיזוי מדויק של מחירים עתידיים אמור להיות כמעט בלתי אפשרי. למרות תיאוריה זו, הפיתוי לנצח את השוק דרבן מחקר נרחב בשיטות חיזוי מתקדמות. בינה מלאכותית ולמידת מכונה הפכו למרכזיות במרדף זה, הודות ליכולתן לעבד כמויות עצומות של נתונים ולזהות דפוסים עדינים שבני אדם עלולים לפספס ( שימוש בלמידת מכונה לחיזוי שוק המניות... | FMP ).

מסמך זה מספק סקירה מקיפה של טכניקות בינה מלאכותית המשמשות לחיזוי שוק המניות ונעריך את יעילותן. נעמיק ביסודות התיאורטיים של מודלים פופולריים (משיטות סדרות זמן מסורתיות ועד רשתות עצביות עמוקות ולמידת חיזוק), נדון בתהליך הנתונים והאימון עבור מודלים אלה, ונדגיש מגבלות ואתגרים העומדים בפני מערכות כאלה, כגון יעילות שוק, רעש נתונים ואירועים חיצוניים בלתי צפויים. מחקרים ודוגמאות מהעולם האמיתי כלולים כדי להמחיש את התוצאות המעורבות שהתקבלו עד כה. לבסוף, נסכם בציפיות ריאליות למשקיעים ולמתרגלים: הכרה ביכולות המרשימות של בינה מלאכותית תוך הכרה בכך ששווקים פיננסיים שומרים על רמת חוסר יכולת חיזוי שאף אלגוריתם לא יכול לבטל לחלוטין.

יסודות תיאורטיים של בינה מלאכותית בחיזוי שוק המניות

חיזוי מניות מודרני המבוסס על בינה מלאכותית מתבסס על עשרות שנים של מחקר בסטטיסטיקה, פיננסים ומדעי המחשב. כדאי להבין את טווח הגישות, החל ממודלים מסורתיים ועד לבינה מלאכותית מתקדמת:

• מודלים מסורתיים של סדרות זמן: חיזוי מוקדם של מניות הסתמך על מודלים סטטיסטיים המניחים דפוסים במחירי העבר ויכול לחזות את העתיד. מודלים כמו ARIMA (ממוצע נע משולב אוטומטי-רגרסיבי) ו- ARCH/GARCH מתמקדים בלכידת מגמות ליניאריות ואשכולות תנודתיות בנתוני סדרות זמן ( מודלים של חיזוי מניות מונעי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה ). מודלים אלה מספקים בסיס לחיזוי על ידי מידול רצפי מחירים היסטוריים תחת הנחות של סטציונריות וליניאריות. בעוד שהם שימושיים, מודלים מסורתיים מתקשים לעתים קרובות עם דפוסים מורכבים ולא ליניאריים של שווקים אמיתיים, מה שמוביל לדיוק חיזוי מוגבל בפועל ( מודלים של חיזוי מניות מונעי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה ).

• אלגוריתמים של למידת מכונה: שיטות למידת מכונה חורגות מעבר לנוסחאות סטטיסטיות מוגדרות מראש על ידי למידת דפוסים ישירות מנתונים . אלגוריתמים כגון מכונות וקטור תמיכה (SVM) , יערות אקראיים והגברת גרדיאנט יושמו לחיזוי מניות. הם יכולים לשלב מגוון רחב של מאפייני קלט - החל מאינדיקטורים טכניים (למשל, ממוצעים נעים, נפח מסחר) ועד לאינדיקטורים פונדמנטליים (למשל, רווחים, נתונים מקרו-כלכליים) - ולמצוא קשרים לא ליניאריים ביניהם. לדוגמה, מודל יער אקראי או מודל הגברת גרדיאנט יכולים לשקול עשרות גורמים בו זמנית, וללכוד אינטראקציות שמודל ליניארי פשוט עלול לפספס. מודלי למידת מכונה אלה הראו את היכולת לשפר במעט את דיוק החיזוי על ידי זיהוי אותות מורכבים בנתונים ( שימוש בלמידת מכונה לחיזוי שוק המניות... | FMP ). עם זאת, הם דורשים כוונון קפדני ונתונים רבים כדי למנוע התאמת יתר (רעש למידה ולא אות).

• למידה עמוקה (רשתות נוירונים): רשתות נוירונים עמוקות , בהשראת מבנה המוח האנושי, הפכו פופולריות בשנים האחרונות לחיזוי שוק המניות. בין אלה, רשתות נוירונים חוזרות (RNN) הזיכרון לטווח קצר (LSTM) הווריאטיביות שלהן , מתוכננות במיוחד עבור נתוני רצף כמו סדרות זמן של מחירי מניות. רשתות LSTM יכולות לשמור זיכרון של מידע מהעבר וללכוד תלות זמנית, מה שהופך אותן למתאימות היטב למידול מגמות, מחזורים או דפוסים תלויי זמן אחרים בנתוני שוק. מחקרים מצביעים על כך שרשתות LSTM ומודלים אחרים של למידה עמוקה יכולים ללכוד קשרים מורכבים ולא ליניאריים בנתונים פיננסיים שמודלים פשוטים יותר מפספסים. גישות למידה עמוקה אחרות כוללות רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNN) (המשמשות לעיתים על "תמונות" של אינדיקטורים טכניים או רצפים מקודדים), טרנספורמטורים (המשתמשים במנגנוני קשב כדי לשקול את החשיבות של שלבי זמן או מקורות נתונים שונים), ואפילו רשתות נוירונים גרפיות (GNN) (כדי למידול קשרים בין מניות בגרף שוק). רשתות עצביות מתקדמות אלו יכולות לקלוט לא רק נתוני מחירים, אלא גם מקורות נתונים חלופיים כגון טקסט חדשותי, סנטימנט ברשתות חברתיות ועוד, וללמוד מאפיינים מופשטים שעשויים לחזות תנועות שוק ( שימוש בלמידת מכונה לחיזוי שוק המניות... | FMP ). לגמישות של למידה עמוקה יש מחיר: הן צורכות הרבה נתונים, עתירות חישוב, ולעתים קרובות פועלות כ"קופסאות שחורות" עם פחות יכולת פירוש.

• למידת חיזוק: חזית נוספת בחיזוי מניות מבוססת בינה מלאכותית היא למידת חיזוק (RL) , שבה המטרה אינה רק לחזות מחירים, אלא ללמוד אסטרטגיית מסחר אופטימלית. במסגרת RL, סוכן (מודל הבינה המלאכותית) מקיים אינטראקציה עם סביבה (השוק) על ידי נקיטת פעולות (קנייה, מכירה, החזקה) וקבלת תגמולים (רווחים או הפסדים). עם הזמן, הסוכן לומד מדיניות שממקסמת את התגמול המצטבר. למידה עמוקה וחיזוק (DRL) משלבת רשתות עצביות עם למידת חיזוק כדי להתמודד עם מרחב המצבים הגדול של השווקים. היתרון של RL במימון הוא ביכולתו לשקול את רצף ההחלטות ולבצע אופטימיזציה ישירה לתשואת השקעה, במקום לחזות מחירים בנפרד. לדוגמה, סוכן RL יכול ללמוד מתי להיכנס או לצאת מפוזיציות על סמך אותות מחיר ואף להסתגל בהתאם לשינוי תנאי השוק. ראוי לציין כי RL שימש לאימון מודלים של בינה מלאכותית המתחרים בתחרויות מסחר כמותיות ובכמה מערכות מסחר קנייניות. עם זאת, שיטות RL מתמודדות גם עם אתגרים משמעותיים: הן דורשות אימון נרחב (המדמה של שנים של עסקאות), עלולות לסבול מחוסר יציבות או התנהגות סוטה אם לא מכווננות בקפידה, וביצועיהן רגישים מאוד לסביבת השוק המשוערת. חוקרים ציינו סוגיות כמו עלות חישובית גבוהה ובעיות יציבות ביישום למידת חיזוקים על שוקי מניות מורכבים. למרות אתגרים אלה, RL מייצג גישה מבטיחה, במיוחד בשילוב עם טכניקות אחרות (למשל, שימוש במודלים של חיזוי מחירים בתוספת אסטרטגיית הקצאה מבוססת RL) ליצירת מערכת קבלת החלטות היברידית ( ניבוי שוק המניות באמצעות למידה חיזוק עמוקה ).

מקורות נתונים ותהליך הדרכה

ללא קשר לסוג המודל, נתונים הם עמוד השדרה של חיזוי שוק המניות באמצעות בינה מלאכותית. מודלים מאומנים בדרך כלל על נתוני שוק היסטוריים ומערכי נתונים קשורים אחרים כדי לזהות דפוסים. מקורות נתונים ותכונות נפוצות כוללים:

• מחירים היסטוריים ואינדיקטורים טכניים: כמעט כל המודלים משתמשים במחירי מניות קודמים (פתיחה, שיא, שפל, סגירה) ובנפחי מסחר. מאלה, אנליסטים גוזרים לעתים קרובות אינדיקטורים טכניים (ממוצעים נעים, מדד חוזק יחסי, MACD וכו') כקלט. אינדיקטורים אלה יכולים לסייע בהדגשת מגמות או מומנטום שהמודל עשוי לנצל. לדוגמה, מודל עשוי לקחת כקלט את 10 הימים האחרונים של מחירים ונפח, בתוספת אינדיקטורים כמו ממוצע נע של 10 ימים או מדדי תנודתיות, כדי לחזות את תנועת המחירים ביום המחרת.

• מדדי שוק ונתונים כלכליים: מודלים רבים משלבים מידע שוק רחב יותר, כגון רמות מדדים, ריביות, אינפלציה, צמיחת תמ"ג או אינדיקטורים כלכליים אחרים. מאפייני מאקרו אלה מספקים הקשר (למשל, סנטימנט שוק כללי או בריאות כלכלית) שיכול להשפיע על ביצועי מניות בודדות.

• נתוני חדשות וסנטימנט: מספר הולך וגדל של מערכות בינה מלאכותית קולטות נתונים לא מובנים כגון מאמרי חדשות, עדכוני מדיה חברתית (טוויטר, Stocktwits) ודוחות פיננסיים. טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP), כולל מודלים מתקדמים כמו BERT, משמשות לאומדן סנטימנט השוק או לזיהוי אירועים רלוונטיים. לדוגמה, אם סנטימנט החדשות הופך לפתע לשלילי בחדות עבור חברה או מגזר, מודל בינה מלאכותית עשוי לחזות ירידה במחירי המניות הרלוונטיים. על ידי עיבוד חדשות בזמן אמת וסנטימנט במדיה חברתית , בינה מלאכותית יכולה להגיב מהר יותר מסוחרים אנושיים למידע חדש.

• נתונים חלופיים: חלק מקרנות גידור מתוחכמות וחוקרי בינה מלאכותית משתמשים במקורות נתונים חלופיים - תמונות לוויין (לתנועת חנויות או פעילות תעשייתית), נתוני עסקאות בכרטיסי אשראי, מגמות חיפוש באינטרנט וכו' - כדי לקבל תובנות ניבוי. מערכי נתונים לא מסורתיים אלה יכולים לעיתים לשמש כאינדיקטורים מובילים לביצועי מניות, אם כי הם גם מוסיפים מורכבות לאימון המודל.

אימון מודל בינה מלאכותית לחיזוי מניות כרוך בהזנת נתונים היסטוריים אלה והתאמת פרמטרי המודל כדי למזער שגיאות חיזוי. בדרך כלל, הנתונים מחולקים לקבוצת אימון (למשל, היסטוריה ישנה יותר כדי ללמוד דפוסים) ולקבוצת בדיקה/אימות (נתונים עדכניים יותר כדי להעריך ביצועים בתנאים בלתי נראים). בהתחשב באופי הרציף של נתוני שוק, ננקטת זהירות כדי להימנע מ"הצצה לעתיד" - לדוגמה, מודלים מוערכים על נתונים מתקופות זמן לאחר תקופת האימון, כדי לדמות כיצד הם יתפקדו במסחר אמיתי. אימות צולב המותאמות לסדרות זמן (כגון אימות קדימה) משמשות כדי להבטיח שהמודל יכול להכליל היטב ואינו מותאם רק לתקופה מסוימת.

יתר על כן, על אנשי מקצוע לטפל בנושאים של איכות הנתונים ועיבוד מקדים. נתונים חסרים, חריגים (למשל, קפיצות פתאומיות עקב פיצולי מניות או אירועים חד פעמיים) ושינויים במשטר בשווקים - כולם יכולים להשפיע על אימון המודל. טכניקות כמו נורמליזציה, ביטול מגמות או ביטול עונתיות עשויות להיות מיושמות על נתוני הקלט. גישות מתקדמות מסוימות מפרקות סדרות מחירים לרכיבים (מגמות, מחזורים, רעש) ומדגמנות אותן בנפרד (כפי שניתן לראות במחקר המשלב פירוק מצב וריאציה עם רשתות עצביות ( ניבוי שוק המניות באמצעות למידה חיזוק עמוק )).

למודלים שונים יש דרישות אימון שונות: מודלים של למידה עמוקה עשויים להזדקק למאות אלפי נקודות נתונים ולהפיק תועלת מהאצת GPU, בעוד שמודלים פשוטים יותר כמו רגרסיה לוגיסטית יכולים ללמוד ממערכי נתונים קטנים יחסית. מודלים של למידה מחוזקת דורשים סימולטור או סביבה כדי לקיים אינטראקציה איתם; לפעמים נתונים היסטוריים משודרים לסוכן RL, או שמשתמשים בסימולטורים של שוק כדי ליצור חוויות.

לבסוף, לאחר אימון, מודלים אלה מניבים פונקציית ניבוי - לדוגמה, פלט שיכול להיות מחיר צפוי למחר, הסתברות שמניה תעלה, או פעולה מומלצת (קנייה/מכירה). תחזיות אלה בדרך כלל משולבות באסטרטגיית מסחר (עם גודל פוזיציה, כללי ניהול סיכונים וכו') לפני שכסף אמיתי נמצא בסיכון.

מגבלות ואתגרים

בעוד שמודלים של בינה מלאכותית הפכו מתוחכמים להפליא, ניבוי שוק המניות נותר משימה מאתגרת מטבעה . להלן מגבלות ומכשולים מרכזיים המונעים מבינה מלאכותית להיות מנבא עתידות מובטח בשווקים:

• יעילות שוק ואקראיות: כפי שצוין קודם לכן, השערת השוק היעיל טוענת שהמחירים כבר משקפים מידע ידוע, ולכן כל מידע חדש גורם להתאמות מיידיות. במונחים מעשיים, משמעות הדבר היא ששינויי מחירים מונעים במידה רבה על ידי בלתי צפויות או תנודות אקראיות. ואכן, עשרות שנים של מחקר מצאו שתנועות מחירי מניות לטווח קצר דומות להליכה אקראית ( מודלים לחיזוי מניות מבוססי נתונים המבוססים על רשתות עצביות: סקירה ) - למחיר של אתמול יש השפעה מועטה על מחיר המחר, מעבר למה שהמקרה היה מנבא. אם מחירי המניות הם אקראיים או "יעילים" במהותם, אף אלגוריתם לא יכול לחזות אותם באופן עקבי בדיוק גבוה. כפי שניסח זאת מחקר אחד בתמציתיות, "השערת ההליכה האקראית והשערת השוק היעיל קובעות למעשה שלא ניתן לחזות באופן שיטתי ואמין מחירי מניות עתידיים" ( חיזוי תשואות יחסיות עבור מניות S&P 500 באמצעות למידת מכונה | חדשנות פיננסית | טקסט מלא ). אין זה אומר שתחזיות בינה מלאכותית הן תמיד חסרות תועלת, אך הן מדגישות מגבלה מהותית: חלק ניכר מתנועת השוק עשוי להיות פשוט רעש שאפילו המודל הטוב ביותר אינו יכול לחזות מראש.

• רעש וגורמים חיצוניים בלתי צפויים: מחירי המניות מושפעים ממגוון גורמים, שרבים מהם חיצוניים ובלתי צפויים. אירועים גיאופוליטיים (מלחמות, בחירות, שינויים רגולטוריים), אסונות טבע, מגפות, שערוריות תאגידיות פתאומיות או אפילו שמועות ויראליות ברשתות החברתיות, כולם יכולים להזיז את השווקים באופן בלתי צפוי. אלו הם אירועים שעבורם למודל אין נתוני אימון מוקדמים (מכיוון שהם חסרי תקדים) או המתרחשים כהלם נדיר. לדוגמה, אף מודל בינה מלאכותית שאומן על נתונים היסטוריים בין השנים 2010–2019 לא היה יכול לחזות במפורש את התרסקות מגפת הקורונה בתחילת 2020 או את ההתאוששות המהירה שלה. מודלים פיננסיים של בינה מלאכותית מתקשים כאשר משטרים משתנים או כאשר אירוע בודד מניע מחירים. כפי שמציין מקור אחד, גורמים כמו אירועים גיאופוליטיים או פרסומים פתאומיים של נתונים כלכליים יכולים להפוך תחזיות למיושנות כמעט באופן מיידי ( שימוש בלמידת מכונה לחיזוי שוק המניות... | FMP ) ( שימוש בלמידת מכונה לחיזוי שוק המניות... | FMP ). במילים אחרות, חדשות בלתי צפויות תמיד יכולות לעקוף תחזיות אלגוריתמיות , ולהכניס רמת אי ודאות בלתי ניתנת לצמצום.

• התאמת יתר והכללה: מודלים של למידת מכונה נוטים להתאמת יתר - כלומר, הם עשויים ללמוד את ה"רעש" או המוזרויות בנתוני האימון טוב מדי, במקום את הדפוסים הכלליים הבסיסיים. מודל התאמת יתר עשוי להציג ביצועים מבריקים על נתונים היסטוריים (אפילו להראות תשואות מרשימות שנבדקו לאחור או דיוק גבוה בתוך המדגם) אך לאחר מכן להיכשל כישלון חרוץ על נתונים חדשים. זוהי מכשול נפוץ במימון כמותי. לדוגמה, רשת נוירונים מורכבת עשויה לזהות קורלציות כוזבות שהתקיימו בעבר במקרה (כמו שילוב מסוים של קרוסאוברים של אינדיקטורים שקדמו לעליות בחמש השנים האחרונות), אך קשרים אלה עשויים לא להתקיים בעתיד. דוגמה מעשית: אפשר לתכנן מודל שחוזה שהמניות המנצחות של השנה שעברה תמיד יעלו - הוא עשוי להתאים לתקופה מסוימת, אך אם משטר השוק משתנה, דפוס זה נשבר. התאמת יתר מובילה לביצועים גרועים מחוץ למדגם , כלומר תחזיות המודל במסחר חי יכולות להיות לא טובות יותר מאקראיות למרות שנראות נהדר בפיתוח. הימנעות מהתאמת יתר דורשת טכניקות כמו רגולריזציה, שמירה על מורכבות המודל תחת שליטה ושימוש באימות חזק. עם זאת, המורכבות עצמה שמעניקה למודלים של בינה מלאכותית כוח הופכת אותם גם לפגיעים לבעיה זו.

• איכות וזמינות נתונים: האמרה "זבל נכנס, זבל יוצא" רלוונטית מאוד לבינה מלאכותית בחיזוי מניות. האיכות, הכמות והרלוונטיות של הנתונים משפיעות באופן משמעותי על ביצועי המודל. אם הנתונים ההיסטוריים אינם מספיקים (למשל, ניסיון לאמן רשת עמוקה על מחירי מניות ספורים בלבד) או אינם מייצגים (למשל, שימוש בנתונים מתקופה שורית במידה רבה כדי לחזות תרחיש דובי), המודל לא יוכל להכליל היטב. נתונים יכולים גם להיות מוטים או כפופים להישרדות (לדוגמה, מדדי מניות נופלים באופן טבעי מחברות בעלות ביצועים גרועים לאורך זמן, כך שנתוני מדדים היסטוריים עשויים להיות מוטים כלפי מעלה). ניקוי ואצירת נתונים אינם משימה טריוויאלית. בנוסף, נתונים חלופיים יכולים להיות יקרים או קשים להשגה, מה שעשוי לתת לשחקנים מוסדיים יתרון תוך השארת משקיעים קמעונאיים עם נתונים פחות מקיפים. ישנה גם סוגיית התדירות : מודלים של מסחר בתדירות גבוהה זקוקים לנתונים טיק-אחר-טיק שהם עצומים בנפח ודורשים תשתית מיוחדת, בעוד שמודלים בתדירות נמוכה יותר עשויים להשתמש בנתונים יומיים או שבועיים. להבטיח שהנתונים תואמים בזמן (למשל, חדשות עם נתוני מחירים תואמים) וחופשיים מהטיה קדימה היא אתגר מתמשך.

• שקיפות ופרשנות של המודל: מודלים רבים של בינה מלאכותית, במיוחד מודלים של למידה עמוקה, פועלים כקופסאות שחורות . הם עשויים לייצר איתות חיזוי או מסחר ללא סיבה מוסברת בקלות. חוסר שקיפות זה יכול להיות בעייתי עבור משקיעים - במיוחד מוסדיים שצריכים להצדיק החלטות לבעלי עניין או לעמוד בתקנות. אם מודל בינה מלאכותית חוזה שמניה תרד וממליץ על מכירה, מנהל תיקים עלול להסס אם אינו מבין את ההיגיון. אטימות של החלטות בינה מלאכותית יכולה להפחית את האמון והאימוץ, ללא קשר לדיוק המודל. אתגר זה מדרבן מחקר על בינה מלאכותית מוסברת עבור פיננסים, אך נכון שלעתים קרובות יש פשרה בין מורכבות/דיוק המודל לבין פרשנות.

• שווקים אדפטיביים ותחרות: חשוב לציין ששווקים פיננסיים הם אדפטיביים . ברגע שדפוס ניבוי מתגלה (על ידי בינה מלאכותית או כל שיטה אחרת) ומשמש סוחרים רבים, הוא עשוי להפסיק לעבוד. לדוגמה, אם מודל בינה מלאכותית מגלה שאות מסוים מקדים לעתים קרובות את עליית המניה, סוחרים יתחילו לפעול על סמך אותות זה מוקדם יותר, ובכך יבטלו את ההזדמנות. למעשה, שווקים יכולים להתפתח ולבטל אסטרטגיות ידועות . כיום, חברות וקרנות מסחר רבות משתמשות בבינה מלאכותית ובלמידה אלקטרונית. תחרות זו פירושה שכל יתרון הוא לרוב קטן וקצר מועד. התוצאה היא שמודלים של בינה מלאכותית עשויים להזדקק לאימון מחדש ולעדכון מתמידים כדי לעמוד בקצב הדינמיקה המשתנה של השוק. בשווקים נזילים ובוגרים מאוד (כמו מניות גדולות בארה"ב), שחקנים מתוחכמים רבים מחפשים את אותם אותות, מה שמקשה מאוד לשמור על יתרון. לעומת זאת, בשווקים פחות יעילים או בנכסים נישה, בינה מלאכותית עשויה למצוא חוסר יעילות זמני - אך ככל ששווקים אלה מתחדשים, הפער עשוי להיסגר. אופיים הדינמי של השווקים הוא אתגר מהותי: "כללי המשחק" אינם קבועים, כך שייתכן שיהיה צורך לעצב מחדש מודל שעבד בשנה שעברה בשנה הבאה.

• אילוצים בעולם האמיתי: גם אם מודל בינה מלאכותית יכול לחזות מחירים בדיוק סביר, הפיכת תחזיות לרווח היא אתגר נוסף. מסחר כרוך בעלויות עסקה , כגון עמלות, החלקה על רווחים ומסים. מודל עשוי לחזות נכון תנועות מחירים קטנות רבות, אך הרווחים עלולים להתבטל על ידי עמלות והשפעת השוק של עסקאות. ניהול סיכונים הוא גם קריטי - אף תחזית אינה ודאית ב-100%, ולכן כל אסטרטגיה המונעת על ידי בינה מלאכותית חייבת לקחת בחשבון הפסדים פוטנציאליים (באמצעות הוראות עצירה, גיוון תיקי השקעות וכו'). מוסדות משלבים לעתים קרובות תחזיות בינה מלאכותית במסגרת סיכונים רחבה יותר כדי להבטיח שהבינה המלאכותית לא תסכן את החווה על תחזית שעשויה להיות שגויה. שיקולים מעשיים אלה פירושם שהיתרון התיאורטי של בינה מלאכותית חייב להיות משמעותי כדי להיות שימושי לאחר חיכוכים בעולם האמיתי.

לסיכום, לבינה מלאכותית יכולות אדירות, אך מגבלות אלו מבטיחות ששוק המניות יישאר מערכת צפויה חלקית, חלקית בלתי צפויה . מודלים של בינה מלאכותית יכולים להטות את הסיכויים לטובת המשקיע על ידי ניתוח נתונים בצורה יעילה יותר ואולי חשיפת אותות ניבוי עדינים. עם זאת, השילוב של תמחור יעיל, נתונים רועשים, אירועים בלתי צפויים ואילוצים מעשיים פירושו שאפילו הבינה המלאכותית הטובה ביותר תטעה לפעמים - לעתים קרובות באופן בלתי צפוי.

ביצועי מודלים של בינה מלאכותית: מה אומרות הראיות?

בהתחשב הן בהתקדמות והן באתגרים שנדונו, מה למדנו ממחקרים ומניסיונות מהעולם האמיתי ליישם בינה מלאכותית בחיזוי מניות? התוצאות עד כה מעורבות, ומדגישות הן הצלחות מבטיחות והן כישלונות מרתקים :

• מקרים של ביצועי בינה מלאכותית טובים יותר מביצועי סיכוי: מספר מחקרים הראו שמודלים של בינה מלאכותית יכולים לנצח ניחושים אקראיים בתנאים מסוימים. לדוגמה, מחקר משנת 2024 יישם רשת נוירונים של LSTM כדי לחזות מגמות בשוק המניות הוייטנאמי ודיווח על דיוק ניבוי גבוה - כ-93% בנתוני בדיקה ( יישום אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות את מגמת מחירי המניות בשוק המניות - המקרה של וייטנאם | תקשורת מדעי הרוח והחברה ). ממצא זה מצביע על כך שבשוק זה (כלכלה מתפתחת), המודל הצליח ללכוד דפוסים עקביים, אולי משום שלשוק היו חוסר יעילות או מגמות טכניות חזקות שה-LSTM למד. מחקר נוסף משנת 2024 קיבל היקף רחב יותר: חוקרים ניסו לחזות תשואות לטווח קצר עבור כל מניות S&P 500 (שוק יעיל הרבה יותר) באמצעות מודלי למידה חשמלית. הם תיארו זאת כבעיית סיווג - ניבוי האם מניה תציג ביצועים טובים יותר מהמדד ב-2% במהלך 10 הימים הקרובים - באמצעות אלגוריתמים כמו Random Forests, SVM ו-LSTM. התוצאה: מודל ה-LSTM עלה על ביצועיו הן של מודלי הליכת מכונה האחרים והן של קו בסיס אקראי , עם תוצאות משמעותיות מספיק סטטיסטית כדי להצביע על כך שלא מדובר רק במזל ( חיזוי תשואות יחסיות עבור מניות S&P 500 באמצעות למידת מכונה | חדשנות פיננסית | טקסט מלא ). המחברים אף הגיעו למסקנה שבמערך ספציפי זה, ההסתברות שהשערת ההליכה האקראית תתקיים הייתה "קטנה באופן זניח", דבר המצביע על כך שמודלי הליכת מכונה שלהם אכן מצאו אותות ניבוי אמיתיים. דוגמאות אלו מראות שבינה מלאכותית אכן יכולה לזהות דפוסים המעניקים יתרון (גם אם צנוע) בחיזוי תנועות מניות, במיוחד כאשר הם נבדקים על קבוצות גדולות של נתונים.

• מקרי שימוש בולטים בתעשייה: מחוץ למחקרים אקדמיים, ישנם דיווחים על קרנות גידור ומוסדות פיננסיים המשתמשים בהצלחה בבינה מלאכותית בפעילות המסחר שלהם. חלק מחברות המסחר בתדירות גבוהה משתמשות בבינה מלאכותית כדי לזהות ולהגיב לדפוסי מיקרו-מבנה של השוק בשברירי שנייה. בנקים גדולים יש מודלים של בינה מלאכותית להקצאת תיקים וחיזוי סיכונים , אשר אמנם לא תמיד עוסקים בחיזוי מחיר של מניה בודדת, אך כוללים חיזוי היבטים של השוק (כמו תנודתיות או קורלציות). ישנן גם קרנות המונעות על ידי בינה מלאכותית (הנקראות לעתים קרובות "קרנות כמותיות") המשתמשות בלמידת מכונה כדי לקבל החלטות מסחר - חלקן הניבו ביצועים טובים יותר מהשוק לתקופות מסוימות, אם כי קשה לייחס זאת אך ורק לבינה מלאכותית מכיוון שהן משתמשות לעתים קרובות בשילוב של בינה אנושית ומכונה. יישום קונקרטי הוא השימוש בבינה מלאכותית לניתוח סנטימנטים : למשל, סריקת חדשות וטוויטר כדי לחזות כיצד מחירי המניות ינועו בתגובה. מודלים כאלה עשויים לא להיות מדויקים ב-100%, אך הם יכולים לתת לסוחרים יתרון קל בתמחור בחדשות. ראוי לציין שחברות בדרך כלל שומרות על פרטים של אסטרטגיות בינה מלאכותית מוצלחות כקניין רוחני, כך שראיות ברשות הציבור נוטות לפגר או להיות אנקדוטליות.

• מקרים של ביצועים נמוכים וכשלונות: לכל סיפור הצלחה, ישנם סיפורי אזהרה. מחקרים אקדמיים רבים שטענו לדיוק גבוה בשוק או במסגרת זמן אחת לא הצליחו להכליל. ניסוי בולט ניסה לשכפל מחקר מוצלח של ניבוי שוק המניות ההודי (שהיה בעל דיוק גבוה באמצעות למידה מרחוק על אינדיקטורים טכניים) על מניות אמריקאיות. השכפול לא מצא כוח ניבוי משמעותי - למעשה, אסטרטגיה נאיבית של חיזוי תמיד שהמניה תעלה למחרת עלתה על מודלי למידה מרחוק המורכבים מבחינת דיוק. המחברים הגיעו למסקנה שתוצאותיהם "תומכות בתיאוריית ההליכה האקראית" , כלומר תנועות המניות היו בלתי צפויות במהותן ומודלי למידה מרחוק לא עזרו. זה מדגיש שהתוצאות יכולות להשתנות באופן דרמטי בהתאם לשוק ולתקופה. באופן דומה, תחרויות רבות של Kaggle ותחרויות מחקר כמותי הראו שבעוד שמודלים יכולים לעתים קרובות להתאים היטב לנתונים מהעבר, ביצועיהם במסחר חי נוטים לרדת לכיוון דיוק של 50% (לחיזוי כיוון) לאחר שהם מתמודדים עם תנאים חדשים. מקרים כמו קריסת קרנות המניות הכמותיות ב-2007 וקשיים שעומדים בפני קרנות המונעות על ידי בינה מלאכותית במהלך הלם המגפה של 2020 ממחישים שמודלים של בינה מלאכותית יכולים לפתע לטשטש כאשר משטר השוק משתנה. הטיה של הישרדות היא גם גורם בתפיסות - אנו שומעים על הצלחות של בינה מלאכותית לעתים קרובות יותר מאשר על כישלונות, אך מאחורי הקלעים, מודלים וקרנות רבים נכשלים בשקט ונסגרים משום שהאסטרטגיות שלהם מפסיקות לעבוד.

• הבדלים בין שווקים: תצפית מעניינת ממחקרים היא כי יעילותה של בינה מלאכותית עשויה להיות תלויה בבגרות וביעילות . בשווקים פחות יעילים או מתפתחים, ייתכנו דפוסים ניתנים לניצול רב יותר (עקב כיסוי אנליסטים נמוך יותר, אילוצי נזילות או הטיות התנהגותיות), מה שמאפשר למודלים של בינה מלאכותית להשיג דיוק גבוה יותר. מחקר LSTM של שוק וייטנאם עם דיוק של 93% יכול להיות דוגמה לכך. לעומת זאת, בשווקים יעילים ביותר כמו ארה"ב, דפוסים אלה עשויים להתבטל במהירות באמצעות ארביטראז'. התוצאות המעורבות בין המקרה של וייטנאם למחקר השכפול של ארה"ב רומזות על פער זה. באופן גלובלי, משמעות הדבר היא שבינה מלאכותית עשויה כיום להניב ביצועים ניבוייים טובים יותר בשווקי נישה או בקבוצות נכסים מסוימות (לדוגמה, חלקם יישמו בינה מלאכותית כדי לחזות מחירי סחורות או מגמות במטבעות קריפטוגרפיים בהצלחה משתנה). עם הזמן, ככל שכל השווקים נעים לעבר יעילות רבה יותר, חלון הניצחונות הקלים בניבוי מצטמצם.

• דיוק לעומת רווחיות: חיוני גם להבחין בין דיוק חיזוי לרווחיות השקעה . מודל יכול להיות מדויק, נניח, רק ב-60% בחיזוי התנועה היומית של מניה כלפי מעלה או מטה - מה שלא נשמע גבוה במיוחד - אבל אם תחזיות אלו משמשות באסטרטגיית מסחר חכמה, הן יכולות להיות רווחיות למדי. לעומת זאת, מודל עשוי להתפאר בדיוק של 90%, אבל אם 10% מהפעמים שהוא שגוי חופפים לתנודות שוק ענקיות (ולכן הפסדים גדולים), הוא עלול להיות לא רווחי. מאמצי חיזוי מניות רבים המבוססים על בינה מלאכותית מתמקדים בדיוק כיווני או מזעור שגיאות, אבל למשקיעים אכפת מתשואות מותאמות לסיכון. לכן, הערכות כוללות לעתים קרובות מדדים כמו יחס שארפ, ירידות ועקביות ביצועים, ולא רק שיעור פגיעה גולמי. חלק ממודלי הבינה המלאכותית שולבו במערכות מסחר אלגוריתמיות המנהלות פוזיציות וסיכון באופן אוטומטי - הביצועים האמיתיים שלהם נמדדים בתשואות מסחר בזמן אמת ולא בסטטיסטיקות חיזוי עצמאיות. עד כה, "סוחר בינה מלאכותית" אוטונומי לחלוטין שמייצר כסף באופן אמין שנה אחר שנה הוא יותר מדע בדיוני מאשר מציאות, אך יישומים צרים יותר (כמו מודל בינה מלאכותית שחוזה תנודתיות , שסוחרים יכולים להשתמש בה כדי לתמחר אופציות וכו') מצאו מקום בארגז הכלים הפיננסי.

בסך הכל, הראיות מצביעות על כך שבינה מלאכותית יכולה לחזות דפוסי שוק מסוימים בדיוק טוב מהמקרה , ובכך יכולה להעניק יתרון מסחרי. עם זאת, יתרון זה לרוב קטן ודורש ביצוע מתוחכם כדי לנצל אותו. כאשר מישהו שואל, מלאכותית יכולה לחזות את שוק המניות?, התשובה הכנה ביותר המבוססת על ראיות עדכניות היא: בינה מלאכותית יכולה לפעמים לחזות היבטים של שוק המניות בתנאים ספציפיים, אך היא לא יכולה לעשות זאת באופן עקבי עבור כל המניות בכל עת . הצלחות נוטות להיות חלקיות ותלויות הקשר.

סיכום: ציפיות ריאליות לבינה מלאכותית בתחזית שוק המניות

בינה מלאכותית ולמידת מכונה הפכו ללא ספק לכלי עבודה רבי עוצמה בתחום הפיננסים. הן מצטיינות בעיבוד מערכי נתונים עצומים, חשיפת קורלציות נסתרות ואפילו התאמת אסטרטגיות תוך כדי תנועה. במסע לחיזוי שוק המניות, בינה מלאכותית הניבה מוחשיים אך מוגבלים . משקיעים ומוסדות יכולים לצפות באופן מציאותי שבינה מלאכותית תסייע בקבלת החלטות - למשל, על ידי יצירת אותות חיזוי, אופטימיזציה של תיקי השקעות או ניהול סיכונים - אך לא תשמש ככדור בדולח המבטיח רווחים.

מה בינה מלאכותית
יכולה לעשות: בינה מלאכותית יכולה לשפר את התהליך האנליטי בהשקעות. היא יכולה לסנן נתוני שוק של שנים, עדכוני חדשות ודוחות פיננסיים תוך שניות, ולזהות דפוסים עדינים או אנומליות שאדם עלול להתעלם מהם ( שימוש בלמידת מכונה לחיזוי שוק המניות... | FMP ). היא יכולה לשלב מאות משתנים (טכניים, פונדמנטליים, סנטימנט וכו') לתחזית מגובשת. במסחר לטווח קצר, אלגוריתמים של בינה מלאכותית עשויים לחזות בדיוק מעט טוב יותר מאשר אקראי שמניה אחת תציג ביצועים טובים יותר מאחרת, או ששוק עומד לחוות גל תנודתיות. יתרונות מצטברים אלה, כאשר הם מנוצלים כראוי, יכולים להתבטא ברווחים פיננסיים אמיתיים. בינה מלאכותית יכולה גם לסייע בניהול סיכונים - זיהוי אזהרות מוקדמות על ירידות או ליידע משקיעים על רמת הביטחון של תחזית. תפקיד מעשי נוסף של בינה מלאכותית הוא באוטומציה של אסטרטגיות : אלגוריתמים יכולים לבצע עסקאות במהירות ובתדירות גבוהות, להגיב לאירועים 24/7 ולאכוף משמעת (ללא מסחר רגשי), דבר שיכול להיות יתרון בשווקים תנודתיים.

מה שבינה מלאכותית
לא יכולה לעשות (עדיין): למרות ההייפ בכמה כלי תקשורת, בינה מלאכותית אינה יכולה לחזות באופן עקבי ואמין את שוק המניות במובן ההוליסטי של תמיד לנצח את השוק או לצפות נקודות מפנה משמעותיות. שווקים מושפעים מהתנהגות אנושית, אירועים אקראיים ולולאות משוב מורכבות שמאתגרות כל מודל סטטי. בינה מלאכותית אינה מבטלת אי ודאות; היא עוסקת רק בהסתברויות. בינה מלאכותית עשויה להצביע על סיכוי של 70% שמניה תעלה מחר - מה שאומר גם סיכוי של 30% שהיא לא תעלה. הפסדי עסקאות והחלטות גרועות הם בלתי נמנעים. בינה מלאכותית אינה יכולה לצפות אירועים חדשים באמת (המכונים לעתים קרובות "ברבורים שחורים") הנמצאים מחוץ לתחום נתוני האימון שלה. יתר על כן, כל מודל חיזוי מוצלח מזמין תחרות שיכולה לשחוק את יתרונו. למעשה, אין מקבילה של בינה מלאכותית לכדור בדולח המבטיחה ראיית הנולד לעתיד השוק. משקיעים צריכים להיזהר מכל מי שטוען אחרת.

פרספקטיבה ניטרלית וריאליסטית:
מנקודת מבט ניטרלית, עדיף לראות בינה מלאכותית כשיפור, ולא כתחליף, לניתוח מסורתי ותובנות אנושיות. בפועל, משקיעים מוסדיים רבים משתמשים במודלים של בינה מלאכותית לצד קלט מאנליסטים ומנהלי תיקים אנושיים. הבינה המלאכותית אולי מעבדת מספרים ומפיקה תחזיות, אך בני אדם קובעים את היעדים, מפרשים תוצאות ומתאימים אסטרטגיות להקשר (למשל, עקיפת מודל במהלך משבר בלתי צפוי). משקיעים קמעונאיים המשתמשים בכלים המונעים על ידי בינה מלאכותית או בבוטים למסחר צריכים להישאר ערניים ולהבין את ההיגיון והמגבלות של הכלי. מעקב עיוור אחר המלצה של בינה מלאכותית הוא מסוכן - יש להשתמש בה כקלט אחד מבין רבים.

בקביעת ציפיות ריאליות, ניתן להסיק כי בינה מלאכותית יכולה לחזות את שוק המניות במידה מסוימת, אך לא בוודאות ולא ללא טעויות . היא יכולה להגדיל את הסיכויים לקבל החלטה נכונה או לשפר את היעילות בניתוח מידע, אשר בשווקים תחרותיים יכולים להיות ההבדל בין רווח להפסד. עם זאת, היא אינה יכולה להבטיח הצלחה או לבטל את התנודתיות והסיכון הטבועים בשוקי המניות. כפי שציין פרסום אחד, אפילו עם אלגוריתמים יעילים, תוצאות בשוק המניות יכולות להיות "בלתי צפויות מטבען" עקב גורמים מעבר למידע שמודל ( Stock Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning ).

הדרך קדימה:
במבט קדימה, תפקידה של בינה מלאכותית בתחזיות שוק המניות צפוי לגדול. מחקר מתמשך מתייחס לחלק מהמגבלות (לדוגמה, פיתוח מודלים המתחשבים בשינויים במשטר, או מערכות היברידיות המשלבות ניתוח מונחה נתונים וניתוח מונחה אירועים). יש גם עניין בסוכני למידה מחוזקת ( relief learning agents שמסתגלים באופן רציף לנתוני שוק חדשים בזמן אמת, אשר עשויים להתמודד עם סביבות משתנות טוב יותר מאשר מודלים סטטיים שאומנו. יתר על כן, שילוב של בינה מלאכותית עם טכניקות ממימון התנהגותי או ניתוח רשתות עשוי להניב מודלים עשירים יותר של דינמיקת שוק. אף על פי כן, אפילו הבינה המלאכותית המתקדמת ביותר בעתיד תפעל בגבולות ההסתברות וחוסר הוודאות.

לסיכום, לשאלה "האם בינה מלאכותית יכולה לחזות את שוק המניות?" אין תשובה פשוטה של ​​כן או לא. התשובה המדויקת ביותר היא: בינה מלאכותית יכולה לסייע בחיזוי שוק המניות, אך היא אינה חסינה מטעויות. היא מציעה כלים רבי עוצמה שכאשר משתמשים בהם בחוכמה, יכולים לשפר אסטרטגיות חיזוי ומסחר, אך היא אינה מסירה את חוסר הוודאות הבסיסי של השווקים. משקיעים צריכים לאמץ את הבינה המלאכותית בשל נקודות החוזק שלה - עיבוד נתונים וזיהוי תבניות - תוך שמירה על מודעות לחולשותיה. בכך, ניתן לרתום את הטוב שבשני העולמות: שיקול דעת אנושי ובינת מכונה פועלים יחד. שוק המניות אולי לעולם לא יהיה צפוי ב-100%, אך עם ציפיות ריאליות ושימוש זהיר בבינה מלאכותית, משתתפי השוק יכולים לשאוף להחלטות השקעה מושכלות וממושמעות יותר בנוף פיננסי מתפתח ללא הרף.

ניירות עמדה שאולי תרצו לקרוא אחרי זה:

🔗 משרות שבינה מלאכותית לא יכולה להחליף – ואילו משרות תחליף בינה מלאכותית?
גלו אילו קריירות מוכנות לעתיד ואילו מהן נמצאות בסיכון הגבוה ביותר, שכן בינה מלאכותית מעצבת מחדש את התעסוקה העולמית.

🔗 מה ניתן לעשות באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית ללא התערבות אנושית?
להבין את הגבולות הנוכחיים והיכולות האוטונומיות של בינה מלאכותית גנרטיבית בתרחישים מעשיים.

🔗 כיצד ניתן להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית באבטחת סייבר?
למדו כיצד בינה מלאכותית מגנה מפני איומים ומשפרת את חוסן הסייבר בעזרת כלים חיזויים ואוטונומיים.