AI ma zdolność do analizowania sprawozdań finansowych spółek giełdowych, a nawet do tworzenia predykcji na tyle skutecznych, że oparte na nich strategie przynoszą zyski.
Pojawiają się pierwsze dowody na to, że sztuczna inteligencja (AI) może inwestować lepiej od ludzi.
Naukowcy z The University of Chicago Booth School of Business zbadali, czy Large Language Model (LLM) – czyli algorytm AI – może z powodzeniem przeprowadzać analizę sprawozdań finansowych spółek w sposób podobny do tego, jak robi to profesjonalny analityk.
„Jest artykuł naukowy, na który wiele osób czekało: tak, GPT-4 może pomóc w wyborze akcji do portfela, pokonując ludzi i inne modele uczenia maszynowego przeszkolone w zakresie finansów. Zaletą jest to, że rozumie ludzkie narracje” – napisał zachwycony prof. Ethan Mollick, specjalista w dziedzinie AI.
AI potrafi analizować sprawozdania wynikowe spółek giełdowych
Naukowcy przekazali wybrane sprawozdania finansowe do ChatGPT4. Poinstruowali go, by przeanalizował je w celu określenia kierunku wzrostu przyszłych zysków spółek.
„Nawet bez informacji branżowych, LLM przewyższa analityków finansowych pod względem zdolności do przewidywania zmian zysków spółek. […] LLM generuje narrację na temat przyszłych wyników spółki, a stworzone przez nas strategie oparte na prognozach ChatGPT4 pokazały wyższy współczynnik Sharpe’a i alfy, niż strategie oparte na innych modelach. Wyniki naszego badania sugerują, że modele LLM mogą odgrywać kluczową rolę w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych” – od takiego wstępu, przynoszącego istne trzęsienie ziemi, zaczyna się ich artykuł naukowy pt. „Financial Statement Analysis with Large Language Models”. Autorami są Alex G. Kim, Maximilian Muhn i Valeri V. Nikolaev.
Naukowcy zbadali ograniczenia dużych modeli językowych LLM, dostarczając nowych dowodów na ich zdolność do analizowania sprawozdań finansowych spółek giełdowych.
Analiza sprawozdań finansowych jest tradycyjnym zadaniem ilościowym, które wymaga krytycznego myślenia, rozumowania i oceny. Nasze podejście polega na dostarczeniu modelowi ustrukturyzowanych i zanonimizowanych sprawozdań finansowych oraz łańcucha myśli, który naśladuje sposób, w jaki analitycy przetwarzają informacje finansowe. Nie dostarczamy żadnych informacji narracyjnych” – przyznają naukowcy.
Wyniki ich badania sugerują, że analiza wykonana przez ChatGPT4 dostarcza przydatnych informacji o firmie, które pozwalają modelowi osiągać lepsze wyniki, niż te które uzyskują profesjonalni analitycy.
„Jednak GPT i ludzcy analitycy raczej się uzupełniają, niż wykluczają. AI ma na pewno przewagę nad ludźmi, gdyż nie jest stronnicza. Z drugiej strony, ludzie dodają wartość do analizy, gdy dodatkowy kontekst biznesowy lub makroekonomiczny, niedostępny dla modelu AI, może być istotną zmienną” – zaznaczyli autorzy badania.
Co więcej i co zaskakujące, AI wyciąga wnioski z analizy trendów wynikowych.
„Narracyjna analiza sprawozdań finansowych generowana przez model językowy ma znaczną wartość informacyjną” – stwierdzili.
Strategia oparta na prognozach ChatGPT4 dała zarobić
Opierając się na tych ustaleniach, naukowcy skonstruowali zyskowną strategię handlową opartą na przewidywaniach GPT. „Strategia ta przynosi wyższe współczynniki Sharpe’a i alfa, niż inne strategie transakcyjne oparte na modelach ML. GPT osiągał świetne wyniki bez specjalistycznego szkolenia. Chociaż należy interpretować wyniki naszego badania z ostrożnością, dostarczamy dowodów na to, że modele językowe mają zdolności podobne do ludzkich w dziedzinie finansów. Wykonują zadania, które zazwyczaj wymagają wiedzy i umiejętności oceny, i robią to w oparciu o dane pochodzące wyłącznie z domeny numerycznej. Dlatego też nasze ustalenia wskazują na potencjał LLM w zakresie demokratyzacji przetwarzania informacji finansowych i powinny być interesujące dla inwestorów i organów regulacyjnych.”
Tekst przygotował FXMAG
