إل جي و إل إس إي جي تطلقان أداة ذكاء اصطناعي للتنبؤ بعوائد الأسهم لمدة أربعة أسابيع

الملخصات:

• تطلق LG و LSEG أداة قائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأداء الأسهم على المدى القصير للمستثمرين المؤسسيين.
• يحلل النظام آلاف الأسهم الأمريكية المدرجة يوميًا باستخدام التعلم العميق والبيانات المالية.
• نقص مقاييس الأداء يثير تساؤلات حول موثوقية أداة الذكاء الاصطناعي للأسهم ذات القيمة السوقية الصغيرة.
• يمكن أن يسمح تكامل API المحتمل لمطوري التكنولوجيا المالية بدمج التوقعات في لوحات مراقبة المخاطر.

كشفت LG AI Research ومجموعة بورصة لندن (LSEG) معًا عن خدمة توقعات الأسهم المدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة للتنبؤ بعوائد الأسهم على مدى أربعة أسابيع.

تقدم الأداة، التي تجمع بين خبرة LG في الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات المالية الواسعة لـ LSEG، للمستثمرين المؤسسيين نهجًا جديدًا لتحليل اتجاهات السوق وتقييم مخاطر الاستثمار.

من خلال معالجة كميات هائلة من بيانات السوق المنظمة إلى جانب المستندات المالية غير المنظمة، يوفر نظام الذكاء الاصطناعي درجة رقمية تشير إلى العوائد المتوقعة وتعليقًا نصيًا يشرح المنطق وراء كل توقع. وفقًا لـ LG و LSEG، يراجع النظام آلاف الأسهم الأمريكية المدرجة يوميًا، بما في ذلك أسهم الشركات الأصغر مثل الأسهم ذات القيمة السوقية النانوية، والتي غالبًا ما تحمل تقلبات سعرية أعلى وتكاليف معاملات.

وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين يقودون التنبؤات

تستفيد الخدمة من نموذج EXAONE-BI من LG AI Research، وهو إطار ذكاء أعمال متعدد الوكلاء يوظف أربعة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين يعملون بشكل تعاوني.

يسمح هذا للنظام بتقييم إشارات السوق المعقدة ودمج الرؤى من مصادر بيانات متعددة في وقت واحد. يتلقى المستخدمون مخرجات مجمعة من الدرجات الرقمية والتعليقات التوضيحية، يتم تحديثها يوميًا مع ملخصات أسبوعية للتوجيه المستمر.

حاليًا، يتم اختبار الأداة من قبل المستخدمين المؤسسيين، الذين يستكشفون إمكاناتها لدعم بناء المحفظة وقرارات الاستثمار. في حين أن قدرات التنبؤ للذكاء الاصطناعي تعد بالكفاءة والنطاق، يحذر بعض الخبراء من أن مقاييس الأداء المفقودة، مثل العوائد خارج العينة، أو نسبة شارب، أو معدلات الإصابة، يمكن أن تحد من الثقة في قوتها التنبؤية.

التحديات والاعتبارات

أشار المحللين إلى أن أداة الذكاء الاصطناعي لا تكشف بعد عن كيفية حسابها لاحتكاكات التداول، مثل تكاليف الدوران، أو هامش العرض-الطلب، أو تأثير السوق، وهي عوامل يمكن أن تؤثر بشكل كبير على العوائد المحققة، خاصة للأسهم ذات القيمة السوقية النانوية.

بالإضافة إلى ذلك، بدون التحقق المستقل عبر ظروف السوق المختلفة، قد يظل المستثمرون المؤسسيون حذرين من الاعتماد فقط على درجات التوقعات لتوليد ألفا.

على الرغم من هذه المخاوف، تمثل خدمة الذكاء الاصطناعي خطوة ملحوظة إلى الأمام في الجمع بين التعلم الآلي ومجموعات البيانات المالية. من خلال أتمتة جزء من عملية البحث وتقديم رؤى يومية، يمكن أن تحسن الكفاءة لمديري الأصول ومحللي الصناديق ومحترفي إدارة الثروات.

التطلع إلى المستقبل

لدى LG خطط لتوسيع النظام ليشمل الأسهم في مناطق أخرى ودمج ميزات إضافية لهيكلة المحفظة والتنبؤ بالسلع. التطور المحتمل الآخر هو دمج درجات التوقعات في بنية API الخاصة بـ LSEG.

إذا تم تمكينها، يمكن لمطوري التكنولوجيا المالية دمج الدرجات من 1-100 والتعليقات المصاحبة في لوحات مراقبة المخاطر، أو تطبيقات إدارة المحفظة، أو أدوات فحص الأسهم. سيسمح هذا لمخصصي الأصول بالجمع بين الإشارات التي ينتجها الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات الأساسية، أو تقديرات المحللين، أو معلومات الملكية، مما يخلق نظامًا بيئيًا أكثر ثراءً لدعم القرار.

ظهر المنشور LG و LSEG يطلقان أداة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بعوائد الأسهم لمدة أربعة أسابيع لأول مرة على CoinCentral.