En ny studie undersöker om artificiell intelligens kan överträffa mänskliga analytiker i att förutsäga aktieavkastning. Resultaten visar att AI har vissa fördelar, men den bästa träffsäkerheten uppnås genom att kombinera mänsklig och maskinell analys. Morningstar rapporterar om hur AI och mänskliga analytiker kan komplettera varandra i aktieprognoser.
- AI överträffar 54,5% av mänskliga analytiker i aktieprognoser.
- Kombinerad AI- och analytikermodell ger mer tillförlitliga resultat.
- Mänskliga analytiker har fördelar i komplexa och snabbt föränderliga miljöer.
En ny studie publicerad i Journal of Financial Economics undersöker hur väl artificiell intelligens (AI) kan förutsäga aktieavkastning jämfört med mänskliga analytiker. Studien visar att AI-modeller kan överträffa många mänskliga analytiker men att den bästa träffsäkerheten uppnås genom en kombination av mänsklig och maskinell analys. Det rapporterar finanssajten Morningstar.
AI:s fördelar och begränsningar
AI-modeller har visat sig kunna överträffa 54,5 procent av mänskliga analytiker när det gäller att förutsäga aktieavkastning. Teknikens styrka ligger i att den kan bearbeta stora mängder data och undvika kognitiva fördomar som människor ofta är mottagliga för. Modellen som användes i studien kunde generera en överlägsen avkastning, som var statistiskt signifikant i nästan alla fall.
Dock har mänskliga analytiker fortfarande en fördel i situationer där institutionell kunskap och erfarenhet är avgörande. Detta gäller framförallt för mindre och mindre likvida företag, samt i branscher eller företag som genomgår snabba förändringar eller finansiell stress.
Kombinerad AI- och analytikermodell
Den mest framgångsrika modellen visade sig vara en kombination av AI och mänskliga analytiker, skriver Morningstar. Denna modell överträffade 55 procent av analytikernas egna prognoser och minskade de extrema felen som annars skulle göras av antingen AI eller mänskliga analytiker ensamma. Studien visade att AI utmärker sig genom att bearbeta stora datamängder och identifiera mönster, medan mänskliga analytiker tillför kontextuell förståelse och nyanserade insikter.
Empirisk forskning om AI-drivna fonder
Morningstar tar också upp en annan studie publicerad i augusti 2022 som utvärderade prestandan för AI-drivna fonder och fann att dessa fonder inte genererade någon betydande riskjusterad avkastning jämfört med den aggregerade marknaden. AI-drivna fonder hade dock lägre omsättning och undvek vissa vanliga beteendemässiga fördomar, vilket resulterade i lägre transaktionskostnader och marginellt överlägsna färdigheter i aktieurval.
Sammanfattningsvis visar forskningen att även om AI har potential att förbättra aktieprognoser, är den mest effektiva strategin att kombinera AI med mänsklig expertis. Detta kan leda till mer exakta prognoser och effektivare marknader.