LG 和 LSEG 推出 AI 工具預測四週股票回報

TLDRs:

• LG 和 LSEG 推出人工智能驅動工具，為機構投資者預測短期股票表現。
• 該系統每日使用深度學習和金融數據分析數千支美國上市股票。
• 缺乏績效指標引發對人工智能工具在小型股票上可靠性的質疑。
• 潛在的 API 整合可能允許金融科技開發者將預測嵌入風險儀表板。

LG AI Research 和倫敦證券交易所集團 (LSEG) 共同推出了一項人工智能驅動的股票預測服務，旨在預測四週內的股票回報。

這款工具結合了 LG 的人工智能專業知識和 LSEG 廣泛的金融數據集，為機構投資者提供了分析市場趨勢和評估投資風險的創新方法。

通過處理大量結構化市場數據和非結構化金融文件，這個人工智能系統提供了表示預期回報的數值評分和解釋每個預測背後原因的文字評論。根據 LG 和 LSEG 的說法，該系統每天審查數千支美國上市股票，包括那些較小公司的股票，如納米市值股票，這些股票通常具有較高的波動性和交易成本。

多代理人工智能驅動預測

該服務利用 LG AI Research 的 EXAONE-BI 模型，這是一個多代理商業智能框架，採用四個專業人工智能代理協同工作。

這使系統能夠評估複雜的市場信號並同時整合來自多個數據源的見解。用戶會收到數值評分和解釋性評論的組合輸出，每日更新並提供每週摘要以持續指導。

目前，該工具正由機構客戶進行測試，他們正在探索其支持投資組合構建和投資決策的潛力。雖然人工智能的預測能力承諾提高效率和規模，但一些專家警告說，缺乏績效指標，如樣本外回報、夏普比率或命中率，可能會限制對其預測能力的信心。

挑戰和考慮因素

分析師指出，該人工智能工具尚未披露如何考慮交易摩擦，如周轉成本、買賣價差或市場影響，這些因素可能會顯著影響實現的回報，特別是對於納米市值股票。

此外，如果沒有在不同市場條件下的獨立驗證，機構投資者可能會對僅依靠預測評分來產生超額收益保持謹慎。

儘管存在這些顧慮，這項人工智能服務代表了結合機器學習與金融數據集的重要進步。通過自動化部分研究過程並提供每日見解，它可能會提高資產管理者、基金分析師和財富管理專業人士的效率。

展望未來

LG 計劃擴展系統以涵蓋其他地區的股票，並納入投資組合結構和商品預測的額外功能。另一個潛在的發展是將預測評分整合到 LSEG 的 API 基礎設施中。

如果啟用，金融科技開發者可以將 1-100 分的評分和隨附的評論嵌入風險儀表板、投資組合管理應用程序或股票篩選工具中。這將允許資產配置者將人工智能生成的信號與基本數據集、分析師估計或所有權信息結合起來，創建更豐富的決策支持生態系統。

這篇文章《LG 和 LSEG 推出人工智能工具預測四週股票回報》首次發表於 CoinCentral。