AI Inachambua Hisa Zenye Uwezekano

Je, unataka kujua jinsi AI inavyofanya uchambuzi wa hisa zenye uwezekano? Tuchunguze kwa undani pamoja na INVIAI katika makala hii!

Akili bandia (AI) inabadilisha kabisa jinsi wawekezaji wanavyotathmini hisa. Kwa kuchakata kiasi kikubwa cha data – kutoka bei za kihistoria na ripoti za kifedha hadi habari na mitandao ya kijamii – mifano inayotumia AI inaweza kuchambua maelfu ya kampuni na kuonyesha zile zenye ishara thabiti.

Katika miaka ya hivi karibuni, utabiri wa soko la hisa umevutia “umakini mkubwa” kwani algoriti za kujifunza mashine (ML) na kujifunza kwa kina (DL) hutoa “mbinu za hali ya juu, zinazotegemea data zinazoweza kuchambua kiasi kikubwa cha data ya kifedha”. Tofauti na mbinu za jadi zinazotegemea maamuzi ya binadamu na takwimu rahisi, AI inaweza kugundua mifumo tata na hisia ambazo ni vigumu kufuatilia kwa mikono.

Hii inamaanisha AI inaweza kuchambua hisa zenye uwezekano kwa haraka kubaini mwelekeo, kuhesabu viashiria vya hatari, na hata kutabiri mabadiliko ya soko kabla hayajatokea.

Jinsi Mifano ya AI Inavyofanya Uchambuzi wa Hisa

Uchambuzi wa hisa unaotumia AI unachanganya vyanzo mbalimbali vya data na algoriti za hali ya juu. Vingizo muhimu ni:

• Data ya kihistoria ya soko: Bei za zamani, kiasi cha biashara, na viashiria vya kiufundi (madharia ya wastani, mabadiliko ya bei, mwendo wa bei). Mifano ya AI hujifunza mifumo katika data ya mfululizo wa wakati kutabiri mwelekeo.
• Data ya msingi: Fedha za kampuni (faida, uwiano wa P/E, mtiririko wa fedha) na viashiria vya uchumi. AI inaweza kusindika kwa nguvu ripoti za faida na maoni ya Mkurugenzi Mtendaji kupitia usindikaji wa lugha asilia (NLP), ikitoa maarifa ya thamani kwa wakati halisi.
• Habari na hisia za mitandao ya kijamii: Makala, machapisho ya mitandao ya kijamii, na ripoti za wachambuzi. Uchambuzi wa hisia unaotegemea AI hupima hali ya soko; kwa mfano, inaweza kuchambua Twitter na vyanzo vya habari kutabiri imani au hofu ya wawekezaji.
• Data mbadala: Ishara zisizo za kawaida kama picha za satelaiti, trafiki ya wavuti, au data za kadi za mkopo. Kwa mfano, mifano ya AI imefundishwa kwa kutumia picha za satelaiti za maeneo ya maegesho kutathmini mauzo ya rejareja. Wanaodhibiti wanasema kampuni sasa zinatumia “vyanzo visivyo vya kawaida kama mitandao ya kijamii na picha za satelaiti” kama mbadala wa shughuli za kiuchumi kutabiri mabadiliko ya bei.

Baada ya kukusanya data, mchakato wa AI kawaida hufuata hatua hizi:

1. Uandaji wa data: Kusafisha na kuoanisha data, kushughulikia thamani zilizokosekana, na kutengeneza vipengele (k.m. uwiano, viashiria) ili kufanya data ghafi iweze kutumika.

2. Mafunzo ya mfano: Kutumia mifano ya ML/DL – kama mashine za msaada wa vekta, misitu ya nasibu, kuongeza msukumo, au mitandao ya neva (LSTM, CNN) – kujifunza mifumo. Kujifunza kwa kina kuna ufanisi katika uhusiano tata usio wa mstari katika chati za bei.
   
   Mbinu za kisasa hata hutumia mifano mikubwa ya lugha (LLMs) kama GPT-4 kutoa maana ya semantiki kutoka kwa maandishi.

3. Uhakiki na upimaji wa nyuma: Kutathmini mifano kwa kutumia data ya zamani ili kukadiria usahihi (k.m. kwa uwiano wa Sharpe, usahihi, makosa ya wastani). Watafiti wa AI wanasisitiza umuhimu wa majaribio ya nje ya sampuli ili kuepuka kufundishwa kupita kiasi.

4. Utekelezaji: Kutumia mfano kwa data ya moja kwa moja kwa ajili ya upangaji wa hisa au mapendekezo ya mkusanyiko, mara nyingi pamoja na arifa za moja kwa moja.

Kwa kuchanganya vyanzo hivi na mbinu, mifumo ya AI inaweza kuchambua hisa zenye uwezekano kwa njia ya kina. Kwa mfano, utafiti mmoja wa hivi karibuni ulionyesha kwamba kuchanganya viashiria vya kiufundi vya jadi na mitandao ya neva kuligundua ishara za biashara zilizofichwa ambazo uchambuzi wa binadamu pekee haukuweza kuona.

Njia nyingine ya mchanganyiko ilichanganya maarifa kutoka kwa mfano wa lugha na ML ya kawaida kuongeza mapato kwa kiasi kikubwa: katika kesi moja, mfano wa AI wa kiufundi ulipata karibu faida ya jumla ya 1978% (kupitia mkakati wa kuigiza) kwa kuboresha utabiri wa kujifunza kwa kina. Ubunifu huu unaonyesha jinsi “akili” ya algoriti ya AI inavyoweza kufasiri taarifa za kifedha na chati za bei kwa pamoja, mara nyingi ikigundua fursa ambazo wafanyabiashara wa binadamu hawakuweza kuona.

Manufaa Muhimu ya AI katika Uchaguzi wa Hisa

AI inaleta faida kadhaa ikilinganishwa na uchambuzi wa jadi wa hisa:

• Uharaka na wingi: AI hupitia maelfu ya hisa na vyanzo vya data kwa sekunde chache. Kama ilivyoelezwa na JPMorgan, zana zake za AI huruhusu washauri kupata utafiti muhimu kwa kasi hadi 95% zaidi kuliko zamani. Kasi hii ya hali ya juu inamaanisha wachambuzi hutumia muda mdogo kutafuta na zaidi kwenye mikakati.

• Uchunguzi wa kina wa data: Binadamu wanaweza kuchakata sehemu ndogo tu ya taarifa zinazopatikana. AI inaweza kusoma maelezo yote ya mapato, habari za siku nzima, na maelfu ya machapisho ya mitandao ya kijamii mara moja.
  
  Inachambua “kiasi kikubwa cha data iliyopangwa na isiyopangwa” kujenga mifano ya utabiri. Hii inamaanisha AI inaweza kufuatilia hisia za habari za wakati halisi au mabadiliko ya ghafla ya kiasi cha biashara ambayo yanaweza kuashiria thamani ya siri ya hisa.

• Utambuzi wa mifumo: Algoriti tata hugundua mwelekeo dhaifu na usio wa mstari ambao uchambuzi wa kawaida hauwezi kuona. Kujifunza kwa kina, kwa mfano, kumeongeza “usahihi” wa uchambuzi wa kiufundi kwa kugundua mifumo tata katika data ya mfululizo wa bei.
  
  Kivitendo, AI inaweza kugundua mifumo ya mzunguko, vikundi vya kasoro, au uhusiano (k.m. kati ya bei za bidhaa na hisa) unaoongeza usahihi wa utabiri.

• Uchambuzi wa hisia na habari: AI ni hodari katika kuchambua maandishi. Inaweza kufanya uchambuzi wa hisia moja kwa moja kwenye Twitter au vyanzo vya habari kutathmini hali ya umma.
  
  Kutafsiri vichwa vya habari na mijadala ya mitandao kuwa ishara za nambari, AI huongeza muktadha kwa mifano ya takwimu tu. Tabaka hili la hisia za wakati halisi husaidia wawekezaji kutathmini kama faida ya kampuni ilikuwa ya kweli au onyo la kisheria ni la hatari kweli.

• Kupunguza upendeleo: Binadamu mara nyingi huathiriwa na hisia au uvumi. AI inazingatia data tu, ikisaidia kuzuia maamuzi yanayotokana na hofu au msisimko wa kupita kiasi.
  
  Kwa mfano, mfano hauwezi kuuza kwa hofu kutokana na hofu ya vyombo vya habari isipokuwa data inaonyesha wazi. (Hata hivyo, mifano inaweza kurithi upendeleo kutoka kwa data ya mafunzo, hivyo usimamizi ni muhimu.)

Faida hizi tayari zinaonekana. Ripoti moja ya fintech inabainisha kuwa majukwaa ya biashara yanayotumia AI huruhusu biashara za algoriti kufanikisha mamilioni ya miamala kwa siku – jambo linalowezekana tu kwa sababu AI inaweza kuchakata data ya soko na kufanya maamuzi ya haraka zaidi ya uwezo wa binadamu.

Kwa kweli, AI inaweza kuchambua maelfu ya hisa zenye uwezekano kwa wakati mmoja, ikionyesha zile zenye alama bora zaidi za vigezo vingi kwa ukaguzi zaidi.

Mifano Halisi na Utendaji

Uchambuzi wa hisa unaotumia AI unahamia kutoka nadharia hadi utekelezaji katika taaluma na sekta:

• Kesi ya kitaaluma – Mchambuzi wa AI wa Stanford: Utafiti maarufu wa watafiti wa Stanford uligeuza mfano wa “mchambuzi wa AI” uliobadilisha mchanganuo halisi wa mfuko wa uwekezaji wa pamoja kutoka 1990 hadi 2020 kwa kutumia data ya umma pekee.
  
  AI ilikuwa imejifunza kuhusisha vigezo 170 (viwango vya riba, viwango vya mikopo, hisia za habari, n.k.) na mapato ya baadaye. AI ilipobadilisha mchanganuo wa mameneja wa binadamu kila robo mwaka, faida zilikuwa kubwa: wastani wake ulikuwa karibu 600% zaidi ya alpha kuliko mameneja wa awali, ikishinda 93% ya mifuko kwa kipindi cha miaka 30.

  Kwa nambari, wakati mameneja wa binadamu waliongeza ~$2.8M kwa alpha kila robo, AI iliongeza ~$17.1M juu ya hiyo. Watafiti walibainisha kuwa AI “iliunda mfano wa utabiri wa jinsi ya kuwekeza ili kuongeza mapato” kutumia kila simu ya mapato, faili, na ripoti za makro zilizopatikana.
  
  (Walionya pia kuwa kama kila mwekezaji angekuwa na zana kama hiyo, faida nyingi zingepotea.)

• Utekelezaji wa sekta – JPMorgan na Wall Street: Mabenki makubwa sasa yanaingiza AI katika dawati zao za uwekezaji. Mameneja wa mali wa JPMorgan wanaripoti kuwa zana mpya za AI zinawasaidia washauri wao kushughulikia maombi ya wateja “kwa kasi hadi 95% zaidi” kwa kuandaa data muhimu za soko na utafiti mapema.

  Wakati wa kushuka kwa soko hivi karibuni, wasaidizi wa AI wa JPMorgan walikusanya haraka data za historia ya biashara na habari kwa kila mteja, kuruhusu washauri kutoa ushauri kwa wakati. Hatua kama hizi zinafanyika pia Goldman Sachs na Morgan Stanley, ambazo zinaanzisha chatbots na wasaidizi wa AI kwa wafanyabiashara na mameneja wa mali.
  
  Mwisho wake ni kwamba mameneja wa mchanganuo na wachambuzi wanatumia muda mdogo kukusanya data za kawaida na zaidi kwenye mikakati.

• Maarifa ya udhibiti – ripoti ya FINRA: Mamlaka ya Udhibiti wa Sekta ya Fedha (FINRA) inabainisha kuwa madalali wa soko wanatumia AI zaidi kusaidia katika biashara na usimamizi wa mchanganuo.

  Kwenye mfano mmoja, kampuni zinatumia AI kugundua mifumo mipya na kutabiri mabadiliko ya bei kwa kutumia “kiasi kikubwa cha data” ikiwa ni pamoja na picha za satelaiti na ishara za mitandao ya kijamii.
  
  Hii inamaanisha kutumia AI kugundua kuwa magari mengi katika maeneo ya maegesho ya wauzaji (kutoka picha za satelaiti) au kuongezeka ghafla kwa mazungumzo Twitter kunaweza kuashiria mauzo ya kampuni siku zijazo. Ripoti ya FINRA inathibitisha kuwa michakato ya uwekezaji kama usimamizi wa akaunti, uboreshaji wa mchanganuo, na biashara zinabadilishwa na zana za AI.

• Zana za fintech kwa rejareja: Zaidi ya Wall Street, kampuni changa zinatoa zana za kuchuja hisa zinazotumia AI kwa wawekezaji wa kawaida. Majukwaa haya yanadai kupanga au kuchagua hisa kwa kutumia algoriti zilizofunzwa kwa data ya msingi na kiufundi.

  (Kwa mfano, baadhi ya programu za AI zinaweza kuchambua nembo ya kampuni au bidhaa zake kupata takwimu za utendaji mara moja.) Ingawa zana za rejareja zinatofautiana kwa ubora, ukuaji wao unaonyesha mvuto mpana wa uchambuzi wa AI.
  
  Kwa ujumla, taasisi na watu binafsi wanazidi kutegemea AI kuonyesha hisa zenye uwezekano mkubwa kwa ukaguzi wa kina wa binadamu.

Changamoto na Mipaka

Licha ya ahadi zake, uchambuzi wa hisa unaotumia AI si kamilifu. Tahadhari muhimu ni:

• Kutabirika kwa soko: Masoko ya fedha ni yenye kelele na yanakumbwa na mshtuko wa ghafla (matukio ya habari, mabadiliko ya sera, hata uvumi). Hata AI bora inaweza kutabiri tu kulingana na mifumo iliyoshuhudiwa katika data – migogoro isiyotarajiwa au matukio ya nadra yanaweza kuathiri mifano.

  Nadharia ya soko lenye ufanisi inatukumbusha kuwa taarifa zote zinazojulikana kawaida zimejumuishwa katika bei, hivyo fursa za kweli za “kushinda soko” zinaweza kuwa nadra.

• Ubora wa data na upendeleo: Mifano ya AI ni bora kama data ya mafunzo. Data duni au yenye upendeleo inaweza kusababisha utabiri mbaya.

  Kwa mfano, ikiwa algoriti imefundishwa kwa kipindi cha soko lenye mwelekeo wa kupanda, inaweza kushindwa wakati wa soko la kushuka. Kufundishwa kupita kiasi (mifano inayokumbuka data ya zamani lakini kushindwa kwa data mpya) ni hatari kubwa. Data ya kifedha pia ina upendeleo wa kuishi (makampuni yaliyofilisika hutoweka kwenye hifadhidata za kihistoria), jambo linaloweza kupotosha matokeo ikiwa halitatatuliwa kwa uangalifu.

• Masuala ya “sanduku la giza”: Mifano tata (hasa mitandao ya neva ya kina au makundi) inaweza kuwa haieleweki. Ni vigumu kueleza kwa nini AI ilichagua hisa fulani.

  Ukosefu huu wa uwazi ni wa wasiwasi katika fedha zinazodhibitiwa. Kampuni lazima zihakikishe mifano inakidhi sheria za uzingatiaji na wachambuzi wanaelewa mipaka ya mfano.

• Kutegemea kupita kiasi na tabia ya kufuata umati: Wataalamu wengine wanaonya kuhusu mzunguko wa maoni ambapo wawekezaji wengi wanaotumia zana sawa za AI wanaweza kuimarisha mwelekeo (msukumo) au kuingia katika biashara sawa, kuongeza mabadiliko ya bei.

  Watafiti wa Stanford walibainisha wazi kuwa ikiwa wawekezaji wote watatumia mchambuzi mmoja wa AI, “faida nyingi zingepotea”. Kwa maneno mengine, AI inaweza polepole kuwa sababu nyingine ya soko, ikipunguza faida yake mwenyewe.

• Masuala ya udhibiti na maadili: Wadhibiti wanatazama. Mashirika kama FINRA yanasisitiza kuwa AI haiondoi wajibu wa kampuni kufuata sheria za usalama wa fedha.

  Kampuni lazima zishughulikie faragha ya data, usimamizi wa mifano, na hatari zinazoweza kutokea katika biashara ya algoriti kwa uwajibikaji. Hadi mwaka 2025, taasisi nyingi bado hazina sera rasmi za AI, jambo linalouliza maswali kuhusu usimamizi.

Kwa muhtasari, ingawa AI inaweza kuboresha sana uchambuzi wa hisa, si suluhisho la ajabu. Mifano inaweza kufanya makosa, na masoko yanaweza kubadilika kwa njia ambazo data haikutabiri.

Wawekezaji wenye busara watatumia AI kama chombo kusaidia – si kuchukua nafasi – maamuzi ya binadamu.

Mustakabali wa AI katika Uchambuzi wa Hisa

Kuangalia mbele, nafasi ya AI katika fedha inatarajiwa kuongezeka zaidi:

• Kujifunza mashine kwa hali ya juu na LLMs: Utafiti unaangalia mifumo ya AI yenye mawakala wengi ambapo algoriti tofauti zinajikita katika uchambuzi wa msingi, uchambuzi wa hisia, na tathmini ya hatari kabla ya kuchanganya maarifa yao.

  Utafiti wa awali (k.m. “AlphaAgents” wa BlackRock) unaonyesha kuwa mawakala maalum wa AI wanaweza kujadili maamuzi ya kununua/kuuza, kama kamati ya uwekezaji.
  
  Kadiri mifano ya lugha (LLMs) inavyoongezeka uwezo, itasaidia kusindika ripoti tata na habari moja kwa moja, ikiwapa wawekezaji muktadha wa kina.

• Uendeshaji wa moja kwa moja na ubinafsishaji: Wasaidizi wa robo wanaotumia AI tayari wanabinafsisha mchanganuo kwa wateja wa rejareja. Baadaye, wasaidizi binafsi wa AI wanaweza kufuatilia uwekezaji wako na habari za soko kwa muda wote, wakikuarifu kuhusu fursa au hatari.

  Kwenye taasisi, JPMorgan inaripoti mipango ya kuongeza zaidi ya maradufu idadi ya matumizi ya AI (kutoka 450 hadi zaidi ya 1,000) katika benki yake hivi karibuni, ikionyesha upanuzi wa haraka.

• Utekelezaji wa kimataifa: Kampuni za fedha duniani kote – kutoka New York hadi Shanghai – zinawekeza sana katika AI. Utafiti unaonyesha kuwa mabenki mengi yanapanga kuingiza AI katika miaka ijayo.

  Kwa mfano, wadhibiti wa Ulaya wameripoti kuwa asilimia 85 ya kampuni tayari zinajaribu zana za AI (hasa ndani ya mashirika). Asia, baadhi ya mifuko ya uwekezaji hutumia AI kufanya biashara masaa 24/7 katika masoko yenye maeneo ya muda tofauti. Mwelekeo ni wa kimataifa wazi.

• Mabadiliko ya udhibiti: Kadiri zana za AI zinavyoongezeka, wadhibiti na masoko ya hisa huenda wakaanzisha sheria wazi zaidi.

  Tayari, mashirika kama FINRA na Mamlaka ya Masoko ya Hisa ya Ulaya yanachunguza athari za AI katika biashara na kuhimiza kampuni kuanzisha sera madhubuti za AI.
  
  Baadaye, tunaweza kuona viwango vya sekta kwa uhakiki wa mifano ya AI na uwazi.

Kwa ujumla, ujumuishaji wa AI katika uchambuzi wa hisa unafanana na mabadiliko ya data kubwa au biashara ya kielektroniki: awali ilikuwa jaribio, sasa ni kawaida.

Teknolojia bado inakua, lakini uwezo wake wa kujifunza na kuendana na mabadiliko unamaanisha itakuwa sehemu muhimu ya fedha.

Kwa kumalizia, AI inachambua hisa zenye uwezekano kutumia kujifunza mashine, mitandao ya neva, na mizunguko mikubwa ya data kugundua fursa ambazo wachambuzi wa binadamu wanaweza kupuuzia.

Inabadilisha data ghafi ya kifedha na hisia kuwa maarifa yanayoweza kutekelezwa, ikiruhusu tathmini za hisa kwa haraka na kwa undani zaidi. Kama ushahidi, mifumo ya kisasa ya AI tayari imezidi mameneja wengi wa jadi katika majaribio ya muda mrefu na kuharakisha sana mchakato wa utafiti.

Hata hivyo, ni muhimu kukumbuka mipaka ya AI: masoko ni magumu na data inaweza kuwa na dosari. Wawekezaji wanapaswa kutumia AI kama msaidizi mwenye nguvu – si kipawa cha uchawi – wakitumia usimamizi wa binadamu na mikakati mbalimbali pamoja na mapendekezo yoyote ya algoriti.

AI katika uchambuzi wa hisa ni sekta changa, lakini inakua kwa kasi. Kwa yeyote anayevutiwa na hisa zenye uwezekano, AI inatoa zana za kuchuja kelele na kuonyesha majina yenye matumaini zaidi.

Kwa utekelezaji makini na mtazamo wa uwiano, AI inaweza kusaidia wataalamu na wawekezaji binafsi kufanya maamuzi bora katika masoko yanayotegemea data leo.