ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่?

การแนะนำ

การทำนายตลาดหุ้นเป็นเป้าหมายสำคัญทางการเงินที่นักลงทุนทั้งสถาบันและรายย่อยทั่วโลกต่างใฝ่หามานานแล้ว ด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในด้าน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) หลายคนสงสัยว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ได้ไขความลับของการพยากรณ์ราคาหุ้นแล้วหรือ ไม่ AI สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่ เอกสารฉบับนี้จะตรวจสอบคำถามนั้นจากมุมมองระดับโลก โดยอธิบายว่าแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วย AI พยายามพยากรณ์การเคลื่อนไหวของตลาดอย่างไร พื้นฐานทางทฤษฎีที่อยู่เบื้องหลังแบบจำลองเหล่านี้ และข้อจำกัดที่แท้จริงที่แบบจำลองเหล่านี้เผชิญ เรานำเสนอการวิเคราะห์ที่เป็นกลาง โดยอิงจากการวิจัยมากกว่ากระแสความนิยม เกี่ยวกับสิ่งที่ AI สามารถทำได้ และ ไม่ได้ ในบริบทของการทำนายตลาดการเงิน

ในทฤษฎีทางการเงิน ความท้าทายของการทำนายนั้นถูกเน้นย้ำด้วย สมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพ (Efficient Market Hypothesis: EMH) EMH (โดยเฉพาะในรูปแบบ "เข้มแข็ง") ระบุว่าราคาหุ้นสะท้อนข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด ณ เวลาใดเวลาหนึ่งอย่างสมบูรณ์ ซึ่งหมายความว่าไม่มีนักลงทุนรายใด (แม้แต่คนวงใน) สามารถทำผลกำไรได้มากกว่าตลาดอย่างสม่ำเสมอโดยการซื้อขายตามข้อมูลที่มีอยู่ ( แบบจำลองการพยากรณ์ราคาหุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ ) กล่าวโดยง่าย หากตลาดมีประสิทธิภาพสูงและราคาเคลื่อนไหว แบบสุ่ม การทำนายราคาในอนาคตอย่างแม่นยำจึงแทบเป็นไปไม่ได้ แม้จะมีทฤษฎีนี้ ความปรารถนาที่จะเอาชนะตลาดได้กระตุ้นให้เกิดการวิจัยอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับวิธีการทำนายขั้นสูง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้กลายเป็นหัวใจสำคัญในการแสวงหาสิ่งนี้ เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและระบุรูปแบบที่ละเอียดอ่อนที่มนุษย์อาจมองข้ามไป ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการทำนายตลาดหุ้น... | FMP )

เอกสารฉบับนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเทคนิค AI ที่ใช้ในการทำนายตลาดหุ้น และประเมินประสิทธิภาพของเทคนิคเหล่านั้น เราจะเจาะลึกถึง พื้นฐานทางทฤษฎี ของแบบจำลองยอดนิยม (ตั้งแต่ระเบียบวิธีอนุกรมเวลาแบบดั้งเดิมไปจนถึงโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมแรง) อภิปรายเกี่ยวกับ ข้อมูลและกระบวนการฝึกฝน สำหรับแบบจำลองเหล่านี้ และเน้นย้ำถึง ข้อจำกัดและความท้าทาย ที่ระบบเหล่านี้เผชิญ เช่น ประสิทธิภาพของตลาด ความผันผวนของข้อมูล และเหตุการณ์ภายนอกที่คาดไม่ถึง มีการนำเสนอการศึกษาและตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อแสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่หลากหลายที่ได้รับมาจนถึงปัจจุบัน สุดท้ายนี้ เราจะสรุปด้วยความคาดหวังที่เป็นจริงสำหรับนักลงทุนและผู้ปฏิบัติงาน โดยยอมรับถึงความสามารถที่น่าประทับใจของ AI ในขณะเดียวกันก็ตระหนักว่าตลาดการเงินยังคงมีความไม่แน่นอนในระดับหนึ่ง ซึ่งไม่มีอัลกอริทึมใดสามารถกำจัดได้อย่างสมบูรณ์

พื้นฐานทางทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์ในการทำนายตลาดหุ้น

การทำนายราคาหุ้นด้วย AI ในยุคปัจจุบันนั้นพัฒนาต่อยอดมาจากงานวิจัยด้านสถิติ การเงิน และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์มานานหลายทศวรรษ จึงเป็นประโยชน์ที่จะเข้าใจแนวทางต่างๆ ตั้งแต่แบบจำลองดั้งเดิมไปจนถึง AI ที่ล้ำสมัย:

• แบบจำลองอนุกรมเวลาแบบดั้งเดิม: การพยากรณ์ราคาหุ้นในยุคแรกๆ อาศัยแบบจำลองทางสถิติที่ตั้งสมมติฐานว่ารูปแบบในราคาในอดีตสามารถคาดการณ์อนาคตได้ แบบจำลองเช่น ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) และ ARCH/GARCH มุ่งเน้นไปที่การจับแนวโน้มเชิงเส้นและการรวมกลุ่มของความผันผวนในข้อมูลอนุกรมเวลา ( แบบจำลองการพยากรณ์ราคาหุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ ) แบบจำลองเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำหรับการคาดการณ์โดยการจำลองลำดับราคาในอดีตภายใต้สมมติฐานของความคงที่และความเป็นเส้นตรง แม้ว่าจะมีประโยชน์ แต่แบบจำลองแบบดั้งเดิมมักประสบปัญหาในการจัดการกับรูปแบบที่ซับซ้อนและไม่เป็นเส้นตรงของตลาดจริง ซึ่งนำไปสู่ความแม่นยำในการคาดการณ์ที่จำกัดในทางปฏิบัติ ( แบบจำลองการพยากรณ์ราคาหุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ )

• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง: วิธีการเรียนรู้ของเครื่องก้าวข้ามสูตรทางสถิติที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดย การเรียนรู้รูปแบบโดยตรงจากข้อมูล อัลกอริทึมเช่น เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM) ป่า สุ่ม และ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบไล่ระดับ ได้ถูกนำมาใช้ในการทำนายราคาหุ้น พวกมันสามารถรวมคุณลักษณะอินพุตที่หลากหลาย ตั้งแต่ตัวชี้วัดทางเทคนิค (เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ปริมาณการซื้อขาย) ไปจนถึงตัวชี้วัดพื้นฐาน (เช่น รายได้ ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค) และค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นระหว่างกัน ตัวอย่างเช่น โมเดลป่าสุ่มหรือการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไล่ระดับสามารถพิจารณาปัจจัยหลายสิบอย่างพร้อมกัน จับปฏิสัมพันธ์ที่โมเดลเชิงเส้นแบบง่ายอาจพลาดไปได้ โมเดล ML เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายได้ในระดับหนึ่งโดยการตรวจจับสัญญาณที่ซับซ้อนในข้อมูล ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) อย่างไรก็ตาม พวกมันต้องการการปรับแต่งอย่างระมัดระวังและข้อมูลที่เพียงพอเพื่อหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตติ้ง (การเรียนรู้สัญญาณรบกวนแทนที่จะเป็นสัญญาณ)

• การเรียนรู้เชิงลึก (โครงข่ายประสาทเทียม): โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ ได้รับความนิยมในการทำนายตลาดหุ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ในบรรดาโครงข่ายเหล่านี้ โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) และ หน่วยความจำระยะยาวแบบสั้น (LSTM) ของ RNN ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับข้อมูลลำดับ เช่น อนุกรมเวลาของราคาหุ้น LSTM สามารถเก็บรักษาความทรงจำของข้อมูลในอดีตและจับความสัมพันธ์เชิงเวลา ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจำลองแนวโน้ม วัฏจักร หรือรูปแบบอื่นๆ ที่ขึ้นอยู่กับเวลาในข้อมูลตลาด งานวิจัยชี้ให้เห็นว่า LSTM และแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ สามารถจับ ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เป็นเชิงเส้น ในข้อมูลทางการเงิน ซึ่งแบบจำลองที่ง่ายกว่าไม่สามารถทำได้ แนวทางการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN) (บางครั้งใช้กับ "ภาพ" ตัวชี้วัดทางเทคนิคหรือลำดับที่เข้ารหัส) ฟอ (ซึ่งใช้กลไกความสนใจเพื่อชั่งน้ำหนักความสำคัญของขั้นตอนเวลาหรือแหล่งข้อมูลต่างๆ) และแม้แต่ โครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ (GNN) (เพื่อจำลองความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นในกราฟตลาด) โครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูงเหล่านี้สามารถรับข้อมูลได้ไม่เพียงแต่ข้อมูลราคาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงแหล่งข้อมูลทางเลือกอื่นๆ เช่น ข้อความข่าว ความรู้สึกจากสื่อสังคมออนไลน์ และอื่นๆ อีกมากมาย โดยเรียนรู้คุณลักษณะเชิงนามธรรมที่อาจใช้ในการทำนายการเคลื่อนไหวของตลาด ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) ความยืดหยุ่นของการเรียนรู้เชิงลึกนั้นมาพร้อมกับต้นทุน: มันต้องการข้อมูลจำนวนมาก ใช้การคำนวณอย่างเข้มข้น และมักทำงานเหมือน "กล่องดำ" ที่ตีความได้ยากกว่า

• การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning): อีกหนึ่งแนวทางใหม่ในการทำนายราคาหุ้นด้วย AI คือ การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ซึ่งเป้าหมายไม่ใช่แค่การทำนายราคา แต่เป็นการเรียนรู้กลยุทธ์การซื้อขายที่เหมาะสมที่สุด ในกรอบการทำงานของ RL ตัวแทน (โมเดล AI) จะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม (ตลาด) โดยการกระทำ (ซื้อ ขาย ถือ) และได้รับรางวัล (กำไรหรือขาดทุน) เมื่อเวลาผ่านไป ตัวแทนจะเรียนรู้กลยุทธ์ที่เพิ่มรางวัลสะสมให้สูงสุด การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงลึก (Deep Reinforcement Learning หรือ DRL) ผสมผสานโครงข่ายประสาทเทียมกับการเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อจัดการกับสถานะจำนวนมากของตลาด จุดเด่นของ RL ในด้านการเงินคือความสามารถในการพิจารณา ลำดับของการตัดสินใจ และเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนจากการลงทุนโดยตรง แทนที่จะทำนายราคาเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น ตัวแทน RL สามารถเรียนรู้ว่าจะเข้าหรือออกจากตำแหน่งเมื่อใดโดยอิงจากสัญญาณราคา และปรับตัวได้เมื่อสภาวะตลาดเปลี่ยนแปลง ที่สำคัญ RL ถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรมโมเดล AI ที่แข่งขันในการแข่งขันการซื้อขายเชิงปริมาณและในระบบการซื้อขายที่เป็นกรรมสิทธิ์บางระบบ อย่างไรก็ตาม วิธีการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ก็เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญเช่นกัน ได้แก่ ต้องใช้การฝึกฝนอย่างกว้างขวาง (จำลองการซื้อขายเป็นเวลาหลายปี) อาจเกิดความไม่เสถียรหรือพฤติกรรมที่เบี่ยงเบนหากไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างระมัดระวัง และประสิทธิภาพของวิธีการนี้มีความไวสูงต่อสภาพแวดล้อมของตลาดที่สมมติขึ้น นักวิจัยได้ตั้งข้อสังเกตถึงปัญหาต่างๆ เช่น ต้นทุนการคำนวณสูงและปัญหาด้านเสถียรภาพ ในการประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงกับตลาดหุ้นที่ซับซ้อน แม้จะมีข้อท้าทายเหล่านี้ แต่ RL ก็เป็นแนวทางที่มีแนวโน้มที่ดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับเทคนิคอื่นๆ (เช่น การใช้แบบจำลองการทำนายราคาบวกกับกลยุทธ์การจัดสรรตาม RL) เพื่อสร้างระบบการตัดสินใจแบบผสมผสาน ( การทำนายตลาดหุ้นโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงลึก )

แหล่งข้อมูลและกระบวนการฝึกอบรม

ไม่ว่าจะเป็นโมเดลประเภทใด ข้อมูลคือหัวใจสำคัญ ของการทำนายตลาดหุ้นด้วย AI โดยทั่วไปแล้ว โมเดลจะได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลตลาดในอดีตและชุดข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องเพื่อตรวจจับรูปแบบ แหล่งข้อมูลและคุณลักษณะทั่วไป ได้แก่:

• ราคาในอดีตและตัวชี้วัดทางเทคนิค: โมเดลเกือบทั้งหมดใช้ราคาหุ้นในอดีต (ราคาเปิด ราคาปิด ราคาสูงสุด ราคาต่ำสุด) และปริมาณการซื้อขาย จากข้อมูลเหล่านี้ นักวิเคราะห์มักจะดึงตัวชี้วัดทางเทคนิค (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดัชนีความแข็งแกร่งสัมพัทธ์ MACD เป็นต้น) มาใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้า ตัวชี้วัดเหล่านี้สามารถช่วยเน้นแนวโน้มหรือโมเมนตัมที่โมเดลอาจใช้ประโยชน์ได้ ตัวอย่างเช่น โมเดลอาจใช้ราคาและปริมาณการซื้อขายในช่วง 10 วันที่ผ่านมาเป็นข้อมูลป้อนเข้า รวมถึงตัวชี้วัดต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน หรือมาตรวัดความผันผวน เพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในวันถัดไป

• ดัชนีตลาดและข้อมูลเศรษฐกิจ: โมเดลหลายๆ โมเดลได้รวมเอาข้อมูลตลาดในวงกว้าง เช่น ระดับดัชนี อัตราดอกเบี้ย อัตราเงินเฟ้อ การเติบโตของ GDP หรือตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจอื่นๆ เข้ามาด้วย คุณลักษณะระดับมหภาคเหล่านี้ให้บริบท (เช่น ความเชื่อมั่นโดยรวมของตลาดหรือสุขภาพทางเศรษฐกิจ) ที่สามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพของหุ้นแต่ละตัวได้

• ข้อมูลข่าวสารและความรู้สึก: ระบบ AI จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ สามารถรับข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ เช่น บทความข่าวสาร ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย (Twitter, Stocktwits) และรายงานทางการเงินได้ เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงโมเดลขั้นสูงอย่าง BERT ถูกนำมาใช้เพื่อวัดความรู้สึกของตลาดหรือตรวจจับเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น หากความรู้สึกในข่าวสารเปลี่ยนไปในทางลบอย่างรวดเร็วสำหรับบริษัทหรือภาคส่วนใดภาคส่วนหนึ่ง โมเดล AI อาจคาดการณ์ว่าราคาหุ้นที่เกี่ยวข้องจะลดลง ด้วยการประมวล ผลข่าวสารและความรู้สึกจากโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์ AI จึงสามารถตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ได้เร็วกว่านักลงทุนที่เป็นมนุษย์

• ข้อมูลทางเลือก: กองทุนเฮดจ์ฟันด์และนักวิจัย AI บางรายที่มีความเชี่ยวชาญสูง ใช้แหล่งข้อมูลทางเลือก เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม (สำหรับปริมาณการจราจรในร้านค้าหรือกิจกรรมทางอุตสาหกรรม) ข้อมูลการทำธุรกรรมบัตรเครดิต แนวโน้มการค้นหาบนเว็บ ฯลฯ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกในการคาดการณ์ ชุดข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิมเหล่านี้บางครั้งสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ล่วงหน้าสำหรับประสิทธิภาพของหุ้นได้ แม้ว่าจะทำให้การฝึกโมเดลมีความซับซ้อนมากขึ้นก็ตาม

การฝึกฝนโมเดล AI สำหรับการทำนายราคาหุ้นเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลในอดีตให้กับโมเดลและปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อลดข้อผิดพลาดในการทำนาย โดยทั่วไป ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็น ชุดข้อมูลฝึกฝน (เช่น ข้อมูลในอดีตเพื่อเรียนรู้รูปแบบ) และ ชุดข้อมูลทดสอบ/ตรวจสอบ (ข้อมูลล่าสุดเพื่อประเมินประสิทธิภาพในสภาวะที่ไม่เคยพบมาก่อน) เนื่องจากลักษณะของข้อมูลตลาดที่เป็นลำดับ จึงต้องระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการ "มองไปในอนาคต" – ตัวอย่างเช่น โมเดลจะได้รับการประเมินจากข้อมูลในช่วงเวลาหลังจากช่วงเวลาการฝึกฝน เพื่อจำลองว่าโมเดลจะทำงานอย่างไรในการซื้อขายจริง การตรวจสอบแบบไขว้ ที่ปรับใช้กับอนุกรมเวลา (เช่น การตรวจสอบแบบเดินหน้า) ถูกนำมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถใช้งานได้ดีในวงกว้างและไม่ได้ถูกปรับให้เหมาะสมกับช่วงเวลาใดช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น

นอกจากนี้ ผู้ปฏิบัติงานต้องจัดการกับปัญหาด้านคุณภาพข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า ข้อมูลที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ (เช่น การพุ่งขึ้นอย่างกะทันหันเนื่องจากการแตกหุ้นหรือเหตุการณ์ครั้งเดียว) และการเปลี่ยนแปลงสภาวะในตลาด ล้วนส่งผลกระทบต่อการฝึกโมเดลได้ เทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน การกำจัดแนวโน้ม หรือการกำจัดฤดูกาล อาจถูกนำมาใช้กับข้อมูลป้อนเข้า วิธีการขั้นสูงบางอย่างจะแยกอนุกรมราคาออกเป็นส่วนประกอบ (แนวโน้ม วัฏจักร สัญญาณรบกวน) และสร้างแบบจำลองแยกกัน (ดังที่เห็นในงานวิจัยที่รวมการแยกส่วนโหมดแปรผันเข้ากับโครงข่ายประสาทเทียม ( การทำนายตลาดหุ้นโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงลึก ))

โมเดลแต่ละแบบมีความต้องการในการฝึกฝนที่แตกต่างกัน: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอาจต้องการข้อมูลหลายแสนจุดและได้รับประโยชน์จากการเร่งความเร็วด้วย GPU ในขณะที่โมเดลที่เรียบง่ายกว่า เช่น การถดถอยเชิงลอจิสติก สามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่เล็กกว่าได้ โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรงต้องการโปรแกรมจำลองหรือสภาพแวดล้อมในการโต้ตอบ บางครั้งข้อมูลในอดีตจะถูกเล่นซ้ำให้กับตัวแทน RL หรือใช้โปรแกรมจำลองตลาดเพื่อสร้างประสบการณ์.

สุดท้าย เมื่อฝึกฝนโมเดลเหล่านี้เสร็จแล้ว ก็จะได้ฟังก์ชันการทำนาย เช่น ราคาที่คาดการณ์ไว้ในวันพรุ่งนี้ ความน่าจะเป็นที่หุ้นจะขึ้น หรือคำแนะนำในการซื้อ/ขาย โดยทั่วไปแล้ว การทำนายเหล่านี้จะถูกนำไปผสานรวมเข้ากับกลยุทธ์การซื้อขาย (เช่น การกำหนดขนาดตำแหน่ง การกำหนดกฎการบริหารความเสี่ยง ฯลฯ) ก่อนที่จะนำเงินจริงไปเสี่ยง.

ข้อจำกัดและความท้าทาย

แม้ว่าโมเดล AI จะมีความซับซ้อนอย่างมากแล้วก็ตาม การทำนายตลาดหุ้นยังคงเป็นงานที่ท้าทายอย่างยิ่ง ต่อ ไปนี้คือข้อจำกัดและอุปสรรคสำคัญที่ขัดขวางไม่ให้ AI เป็นผู้ทำนายอนาคตที่แม่นยำในตลาดหุ้น:

• ประสิทธิภาพของตลาดและความสุ่ม: ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ สมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพ (Efficient Market Hypothesis) กล่าวว่า ราคาได้สะท้อนข้อมูลที่ทราบอยู่แล้ว ดังนั้นข้อมูลใหม่ใด ๆ จึงทำให้เกิดการปรับตัวทันที ในทางปฏิบัติ หมายความว่า การเปลี่ยนแปลงราคา ส่วนใหญ่เกิดจาก ที่ไม่คาดคิด หรือความผันผวนแบบสุ่ม อันที่จริง งานวิจัยหลายทศวรรษพบว่า การเคลื่อนไหวของราคาหุ้นในระยะสั้นคล้ายกับการเดินแบบสุ่ม (random walk) ( แบบจำลองการพยากรณ์หุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ ) – ราคาเมื่อวานนี้แทบไม่มีผลต่อราคาในวันพรุ่งนี้ นอกเหนือจากสิ่งที่โอกาสจะคาดการณ์ได้ หากราคาหุ้นเป็นแบบสุ่มหรือ "มีประสิทธิภาพ" โดยพื้นฐานแล้ว ไม่มีอัลกอริทึมใดที่สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำสม่ำเสมอ ดังที่งานวิจัยชิ้นหนึ่งได้กล่าวไว้อย่างกระชับว่า "สมมติฐานการเดินแบบสุ่มและสมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพโดยพื้นฐานแล้วระบุว่า เป็นไปไม่ได้ที่จะคาดการณ์ราคาหุ้นในอนาคตอย่างเป็นระบบและน่าเชื่อถือ" ( การพยากรณ์ผลตอบแทนสัมพัทธ์สำหรับหุ้น S&P 500 โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง | นวัตกรรมทางการเงิน | ข้อความฉบับเต็ม ) นี่ไม่ได้หมายความว่าการคาดการณ์ของ AI นั้นไร้ประโยชน์เสมอไป แต่เป็นการเน้นย้ำถึงข้อจำกัดพื้นฐานประการหนึ่ง นั่นคือ การเคลื่อนไหวของตลาดส่วนใหญ่อาจเป็นเพียงสัญญาณรบกวนที่แม้แต่แบบจำลองที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้

• ปัจจัยภายนอกที่ไม่สามารถคาดเดาได้และความผันผวน: ราคาหุ้นได้รับอิทธิพลจากปัจจัยมากมาย ซึ่งหลายปัจจัยเป็นปัจจัยภายนอกที่ไม่สามารถคาดเดาได้ เหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ (สงคราม การเลือกตั้ง การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ) ภัยพิบัติทางธรรมชาติ โรคระบาด เรื่องอื้อฉาวของบริษัท หรือแม้แต่ข่าวลือในโซเชียลมีเดีย ล้วนสามารถทำให้ตลาดเคลื่อนไหวอย่างไม่คาดคิดได้ เหตุการณ์เหล่านี้เป็นเหตุการณ์ที่แบบจำลอง ไม่สามารถมีข้อมูลฝึกฝนล่วงหน้าได้ (เนื่องจากไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน) หรือเกิดขึ้นเป็นเหตุการณ์ที่หายาก ตัวอย่างเช่น ไม่มีแบบจำลอง AI ใดที่ฝึกฝนด้วยข้อมูลในอดีตตั้งแต่ปี 2010-2019 สามารถคาดการณ์การตกต่ำของตลาดจากวิกฤต COVID-19 ในช่วงต้นปี 2020 หรือการฟื้นตัวอย่างรวดเร็วได้ แบบจำลอง AI ทางการเงินจะประสบปัญหาเมื่อสถานการณ์เปลี่ยนแปลงหรือเมื่อเหตุการณ์เดียวผลักดันราคา ดังที่แหล่งข้อมูลหนึ่งระบุไว้ ปัจจัยต่างๆ เช่น เหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์หรือการเปิดเผยข้อมูลทางเศรษฐกิจอย่างกะทันหัน สามารถทำให้การคาดการณ์ล้าสมัยได้เกือบจะในทันที ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข่าวที่ไม่คาดคิดสามารถลบล้างการคาดการณ์ของอัลกอริทึมได้เสมอ ทำให้เกิดความไม่แน่นอนในระดับที่ไม่สามารถลดลงได้

• การโอเวอร์ฟิตติ้งและการสรุปแบบทั่วไป: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมีแนวโน้มที่จะ โอเวอร์ฟิตติ้ง ซึ่งหมายความว่าพวกมันอาจเรียนรู้ "สัญญาณรบกวน" หรือความผิดปกติในข้อมูลการฝึกอบรมได้ดีเกินไป แทนที่จะเรียนรู้รูปแบบทั่วไปที่อยู่เบื้องหลัง โมเดลที่โอเวอร์ฟิตติ้งอาจทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมกับข้อมูลในอดีต (แม้กระทั่งแสดงผลตอบแทนจากการทดสอบย้อนหลังที่น่าประทับใจหรือความแม่นยำสูงในตัวอย่าง) แต่กลับล้มเหลวอย่างสิ้นเชิงกับข้อมูลใหม่ นี่เป็นข้อผิดพลาดทั่วไปในด้านการเงินเชิงปริมาณ ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนอาจจับความสัมพันธ์ที่ผิดพลาดซึ่งเกิดขึ้นในอดีตโดยบังเอิญ (เช่น การรวมกันของการตัดกันของตัวชี้วัดบางอย่างที่เกิดขึ้นก่อนการปรับตัวขึ้นใน 5 ปีที่ผ่านมา) แต่ความสัมพันธ์เหล่านั้นอาจไม่คงอยู่ต่อไปในอนาคต ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม: เราอาจออกแบบโมเดลที่ทำนายว่าหุ้นที่ชนะในปีที่แล้วจะขึ้นเสมอ ซึ่งอาจเหมาะสมกับช่วงเวลาหนึ่ง แต่ถ้าสภาวะตลาดเปลี่ยนแปลง รูปแบบนั้นก็จะพังทลาย การโอเวอร์ฟิตติ้งนำไปสู่ประสิทธิภาพนอกตัวอย่างที่แย่ลง ซึ่งหมายความว่าการคาดการณ์ของโมเดลในการซื้อขายจริงอาจไม่ดีไปกว่าการสุ่ม แม้ว่าจะดูดีในระหว่างการพัฒนา การหลีกเลี่ยงการเกิดภาวะโอเวอร์ฟิตติ้ง (overfitting) จำเป็นต้องใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การปรับค่าพารามิเตอร์ (regularization) การควบคุมความซับซ้อนของโมเดล และการตรวจสอบความถูกต้องที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนที่ทำให้โมเดล AI มีประสิทธิภาพสูง ก็ทำให้โมเดลเหล่านี้มีความเสี่ยงต่อปัญหานี้เช่นกัน

• คุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล: สุภาษิตที่ว่า “ข้อมูลเข้าไม่ดี ข้อมูลออกก็ไม่ดี” นั้นใช้ได้กับ AI ในการทำนายราคาหุ้นอย่างมาก คุณภาพ ปริมาณ และความเกี่ยวข้องของข้อมูลส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของโมเดล หากข้อมูลในอดีตไม่เพียงพอ (เช่น การพยายามฝึกโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึกโดยใช้ราคาหุ้นเพียงไม่กี่ปี) หรือไม่เป็นตัวแทน (เช่น การใช้ข้อมูลจากช่วงขาขึ้นเป็นส่วนใหญ่เพื่อทำนายสถานการณ์ขาลง) โมเดลจะไม่สามารถใช้งานได้ดี ข้อมูลอาจมี ความลำเอียง หรือ ขึ้นอยู่กับการคัดเลือก (ตัวอย่างเช่น ดัชนีหุ้นมักจะตัดบริษัทที่มีผลการดำเนินงานไม่ดีออกไปเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้นข้อมูลดัชนีในอดีตอาจมีความลำเอียงไปในทางบวก) การทำความสะอาดและคัดกรองข้อมูลเป็นงานที่ไม่ง่าย นอกจากนี้ ข้อมูลทางเลือก อาจมีราคาแพงหรือหาได้ยาก ซึ่งอาจทำให้ผู้เล่นระดับสถาบันได้เปรียบ ในขณะที่นักลงทุนรายย่อยได้รับข้อมูลที่ไม่ครอบคลุมเท่าที่ควร นอกจากนี้ยังมีประเด็นเรื่อง ความถี่ : โมเดลการซื้อขายความถี่สูงต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งมีปริมาณมากและต้องการโครงสร้างพื้นฐานพิเศษ ในขณะที่โมเดลความถี่ต่ำอาจใช้ข้อมูลรายวันหรือรายสัปดาห์ การทำให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกันตามเวลา (เช่น ข่าวกับข้อมูลราคาที่เกี่ยวข้อง) และปราศจากอคติจากการมองไปข้างหน้า ถือเป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่อง

• ความโปร่งใสและความสามารถในการตีความของแบบจำลอง: แบบจำลอง AI จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก ทำงานเหมือน กล่องดำ พวกมันอาจสร้างการคาดการณ์หรือสัญญาณการซื้อขายโดยไม่มีเหตุผลที่อธิบายได้ง่าย การขาดความโปร่งใสนี้อาจเป็นปัญหาสำหรับนักลงทุน โดยเฉพาะอย่างยิ่งนักลงทุนสถาบันที่จำเป็นต้องชี้แจงการตัดสินใจต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหรือปฏิบัติตามกฎระเบียบ หากแบบจำลอง AI คาดการณ์ว่าหุ้นจะลดลงและแนะนำให้ขาย ผู้จัดการพอร์ตการลงทุนอาจลังเลหากพวกเขาไม่เข้าใจเหตุผล ความไม่ชัดเจนของการตัดสินใจของ AI อาจลดความไว้วางใจและการยอมรับ ไม่ว่าแบบจำลองจะมีความแม่นยำเพียงใด ความท้าทายนี้กำลังกระตุ้นให้เกิดการวิจัยเกี่ยวกับ AI ที่สามารถอธิบายได้สำหรับภาคการเงิน แต่ก็ยังคงเป็นความจริงที่ว่ามักมีการแลกเปลี่ยนระหว่างความซับซ้อน/ความแม่นยำของแบบจำลองและความสามารถในการตีความ

• ตลาดที่ปรับตัวได้และการแข่งขัน: สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ ตลาดการเงินนั้นมี การปรับตัว เมื่อมีการค้นพบรูปแบบการคาดการณ์ (โดย AI หรือวิธีการใดๆ) และถูกนำไปใช้โดยผู้ค้าจำนวนมาก รูปแบบนั้นอาจหยุดทำงาน ตัวอย่างเช่น หากแบบจำลอง AI พบว่าสัญญาณบางอย่างมักเกิดขึ้นก่อนการเพิ่มขึ้นของราคาหุ้น ผู้ค้าจะเริ่มดำเนินการตามสัญญาณนั้นเร็วขึ้น ทำให้พลาดโอกาสในการเก็งกำไร โดยพื้นฐานแล้ว ตลาดสามารถพัฒนาเพื่อทำให้กลยุทธ์ที่รู้จักกันอยู่แล้วนั้นไร้ผล ปัจจุบัน บริษัทซื้อขายและกองทุนจำนวนมากใช้ AI และ ML การแข่งขันนี้หมายความว่าข้อได้เปรียบใดๆ มักจะมีขนาดเล็กและอยู่ได้ไม่นาน ผลที่ตามมาคือ แบบจำลอง AI อาจต้องได้รับการฝึกฝนและอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด ในตลาดที่มีสภาพคล่องสูงและเติบโตเต็มที่ (เช่น หุ้นขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ) ผู้เล่นที่มีความซับซ้อนจำนวนมากกำลังมองหาสัญญาณเดียวกัน ทำให้การรักษาข้อได้เปรียบเป็นเรื่องยากอย่างยิ่ง ในทางตรงกันข้าม ในตลาดที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าหรือสินทรัพย์เฉพาะกลุ่ม AI อาจพบความไม่สมดุลชั่วคราว แต่เมื่อตลาดเหล่านั้นทันสมัยขึ้น ช่องว่างอาจปิดลง ลักษณะที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาของตลาดเป็นความท้าทายพื้นฐาน: “กฎของเกม” ไม่คงที่ ดังนั้นแบบจำลองที่ได้ผลในปีที่แล้วอาจต้องปรับปรุงใหม่ในปีหน้า

• ข้อจำกัดในโลกแห่งความเป็นจริง: แม้ว่าแบบจำลอง AI จะสามารถคาดการณ์ราคาได้อย่างแม่นยำพอสมควร แต่การเปลี่ยนการคาดการณ์ให้เป็นกำไรนั้นเป็นความท้าทายอีกอย่างหนึ่ง การซื้อขายก่อให้เกิด ต้นทุนในการทำธุรกรรม เช่น ค่าคอมมิชชั่น ค่าความคลาดเคลื่อน และภาษี แบบจำลองอาจคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาเล็กๆ น้อยๆ ได้ถูกต้องหลายครั้ง แต่กำไรอาจถูกหักล้างด้วยค่าธรรมเนียมและผลกระทบของตลาดจากการซื้อขาย การจัดการความเสี่ยงก็มีความสำคัญเช่นกัน – ไม่มีการคาดการณ์ใดที่แน่นอน 100% ดังนั้นกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใดๆ ก็ตามจะต้องคำนึงถึงการขาดทุนที่อาจเกิดขึ้น (ผ่านคำสั่งหยุดขาดทุน การกระจายพอร์ตโฟลิโอ ฯลฯ) สถาบันต่างๆ มักจะบูรณาการการคาดการณ์ของ AI เข้ากับกรอบการบริหารความเสี่ยงที่กว้างขึ้น เพื่อให้แน่ใจว่า AI จะไม่ทุ่มสุดตัวกับการคาดการณ์ที่อาจผิดพลาด ข้อพิจารณาในทางปฏิบัติเหล่านี้หมายความว่าความได้เปรียบทางทฤษฎีของ AI จะต้องมีนัยสำคัญจึงจะมีประโยชน์หลังจากผ่านอุปสรรคในโลกแห่งความเป็นจริงแล้ว

โดยสรุปแล้ว AI มีความสามารถที่น่าทึ่ง แต่ข้อจำกัดเหล่านี้ทำให้ ตลาดหุ้นยังคงเป็นระบบที่คาดการณ์ได้บางส่วนและคาดการณ์ไม่ได้บางส่วน โมเดล AI สามารถเพิ่มโอกาสให้เป็นประโยชน์ต่อนักลงทุนได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และอาจค้นพบสัญญาณการคาดการณ์ที่ละเอียดอ่อน อย่างไรก็ตาม การผสมผสานระหว่างการกำหนดราคาที่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่ไม่แม่นยำ เหตุการณ์ที่ไม่คาดฝัน และข้อจำกัดในทางปฏิบัติ หมายความว่าแม้แต่ AI ที่ดีที่สุดก็อาจผิดพลาดได้ในบางครั้ง ซึ่งมักจะผิดพลาดในแบบที่คาดเดาไม่ได้

ประสิทธิภาพของโมเดล AI: หลักฐานบ่งชี้อะไรบ้าง?

จากความก้าวหน้าและความท้าทายที่กล่าวมาข้างต้น เราได้เรียนรู้อะไรบ้างจากการวิจัยและความพยายามในโลกแห่งความเป็นจริงในการประยุกต์ใช้ AI ในการทำนายราคาหุ้น? ผลลัพธ์ที่ได้จนถึงขณะนี้มีทั้งด้านดีและด้านเสีย โดยมีทั้ง ความสำเร็จที่น่าจับตามอง และ ความล้มเหลวที่น่าผิดหวัง :

• ตัวอย่างที่ AI ทำได้ดีกว่าการเดาสุ่ม: งานวิจัยหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่าแบบจำลอง AI สามารถเอาชนะการเดาสุ่มได้ภายใต้เงื่อนไขบางประการ ตัวอย่างเช่น งานวิจัยในปี 2024 ใช้โครงข่ายประสาทเทียม LSTM ในการทำนาย แนวโน้ม ในตลาดหุ้นเวียดนาม และรายงานความแม่นยำในการทำนายสูงถึงประมาณ 93% บนข้อมูลทดสอบ ( การประยุกต์ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายแนวโน้มราคาหุ้นในตลาดหุ้น – กรณีศึกษาของเวียดนาม | การสื่อสารด้านมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ ) สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าในตลาดนั้น (เศรษฐกิจเกิดใหม่) แบบจำลองสามารถจับรูปแบบที่สอดคล้องกันได้ อาจเป็นเพราะตลาดมีความไม่สมบูรณ์หรือมีแนวโน้มทางเทคนิคที่แข็งแกร่งซึ่ง LSTM ได้เรียนรู้ งานวิจัยอีกชิ้นในปี 2024 มีขอบเขตที่กว้างขึ้น: นักวิจัยพยายามทำนายผลตอบแทนระยะสั้นสำหรับ หุ้น S&P 500 ทั้งหมด (ตลาดที่มีประสิทธิภาพมากกว่ามาก) โดยใช้แบบจำลอง ML พวกเขากำหนดให้เป็นปัญหาการจำแนกประเภท – การทำนายว่าหุ้นจะทำผลงานได้ดีกว่าดัชนี 2% ในอีก 10 วันข้างหน้าหรือไม่ – โดยใช้อัลกอริธึมเช่น Random Forests, SVM และ LSTM ผลลัพธ์ที่ได้คือ โมเดล LSTM มีประสิทธิภาพเหนือกว่าทั้งโมเดล ML อื่นๆ และค่าพื้นฐานแบบสุ่ม โดยผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติมากพอที่จะบ่งชี้ว่าไม่ใช่แค่โชค ( การพยากรณ์ผลตอบแทนสัมพัทธ์ของหุ้น S&P 500 โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง | นวัตกรรมทางการเงิน | ข้อความฉบับเต็ม ) ผู้เขียนยังสรุปด้วยว่า ในการตั้งค่าเฉพาะนี้ ความน่าจะเป็นที่ การเดินแบบสุ่ม จะเป็นจริงนั้น "น้อยมากจนแทบไม่มีนัยสำคัญ" ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโมเดล ML ของพวกเขาสามารถค้นพบสัญญาณการพยากรณ์ที่แท้จริงได้ ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถระบุรูปแบบที่ให้ความได้เปรียบ (แม้จะเป็นเพียงเล็กน้อย) ในการพยากรณ์การเคลื่อนไหวของหุ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทดสอบกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

• ตัวอย่างการใช้งานที่โดดเด่นในอุตสาหกรรม: นอกเหนือจากการศึกษาเชิงวิชาการแล้ว ยังมีรายงานว่ากองทุนเฮดจ์ฟันด์และสถาบันการเงินต่างๆ ประสบความสำเร็จในการใช้ AI ในการดำเนินงานซื้อขาย บริษัทซื้อขายความถี่สูงบางแห่งใช้ AI เพื่อจดจำและตอบสนองต่อรูปแบบโครงสร้างจุลภาคของตลาดในเวลาเพียงเสี้ยววินาที ธนาคารขนาดใหญ่มีแบบจำลอง AI สำหรับ การจัดสรรพอร์ตโฟลิโอ และ การคาดการณ์ความเสี่ยง ซึ่งแม้ว่าจะไม่ได้เกี่ยวกับการคาดการณ์ราคาหุ้นตัวใดตัวหนึ่งเสมอไป แต่ก็เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์แง่มุมต่างๆ ของตลาด (เช่น ความผันผวนหรือความสัมพันธ์) นอกจากนี้ยังมีกองทุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI (มักเรียกว่า "กองทุนเชิงปริมาณ") ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรในการตัดสินใจซื้อขาย – บางกองทุนมีผลการดำเนินงานดีกว่าตลาดในช่วงเวลาหนึ่ง แม้ว่าจะยากที่จะระบุว่าเป็นผลมาจาก AI เพียงอย่างเดียว เนื่องจากมักใช้การผสมผสานระหว่างสติปัญญาของมนุษย์และเครื่องจักร การประยุกต์ใช้ที่เป็นรูปธรรมคือการใช้ AI ใน การวิเคราะห์ความรู้สึก : ตัวอย่างเช่น การสแกนข่าวและทวิตเตอร์เพื่อคาดการณ์ว่าราคาหุ้นจะเคลื่อนไหวอย่างไร แบบจำลองดังกล่าวอาจไม่แม่นยำ 100% แต่สามารถช่วยให้นักลงทุนได้เปรียบเล็กน้อยในการกำหนดราคาตามข่าว เป็นที่น่าสังเกตว่าโดยทั่วไปแล้วบริษัทต่างๆ มักปกปิดรายละเอียดของกลยุทธ์ AI ที่ประสบความสำเร็จอย่างเข้มงวดในฐานะทรัพย์สินทางปัญญา ดังนั้นหลักฐานที่ปรากฏในที่สาธารณะจึงมักล่าช้าหรือเป็นเพียงเรื่องเล่าเท่านั้น

• กรณีผลการดำเนินงานต่ำกว่าที่คาดไว้และความล้มเหลว: สำหรับทุกเรื่องราวความสำเร็จ ย่อมมีเรื่องราวเตือนใจอยู่เสมอ งานวิจัยทางวิชาการจำนวนมากที่อ้างว่ามีความแม่นยำสูงในตลาดหรือช่วงเวลาหนึ่งๆ กลับไม่สามารถนำไปใช้กับสถานการณ์อื่นๆ ได้ การทดลองที่น่าสนใจครั้งหนึ่งพยายามจำลองการศึกษาการทำนายตลาดหุ้นอินเดียที่ประสบความสำเร็จ (ซึ่งมีความแม่นยำสูงโดยใช้ Machine Learning กับตัวชี้วัดทางเทคนิค) ไปใช้กับหุ้นสหรัฐฯ การจำลองพบว่า ไม่มีพลังในการทำนายที่สำคัญ – ในความเป็นจริง กลยุทธ์แบบง่ายๆ ที่ทำนายว่าหุ้นจะขึ้นในวันถัดไปเสมอ กลับมีความแม่นยำมากกว่าแบบจำลอง Machine Learning ที่ซับซ้อนเสียอีก ผู้เขียนสรุปว่าผลลัพธ์ของพวกเขานั้น “สนับสนุนทฤษฎีการเดินแบบสุ่ม” ซึ่งหมายความว่าการเคลื่อนไหวของหุ้นนั้นคาดเดาไม่ได้ และแบบจำลอง Machine Learning ก็ไม่ได้ช่วยอะไร นี่เป็นการเน้นย้ำว่าผลลัพธ์อาจแตกต่างกันอย่างมากตามตลาดและช่วงเวลา ในทำนองเดียวกัน การแข่งขัน Kaggle และการแข่งขันวิจัยเชิงปริมาณจำนวนมากแสดงให้เห็นว่า แม้ว่าแบบจำลองมักจะสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลในอดีตได้ดี แต่ประสิทธิภาพของแบบจำลองในการซื้อขายจริงมักจะลดลงเหลือความแม่นยำเพียง 50% (สำหรับการทำนายทิศทาง) เมื่อเผชิญกับเงื่อนไขใหม่ๆ เหตุการณ์ต่างๆ เช่น วิกฤตการณ์กองทุนเชิงปริมาณในปี 2007 และความยากลำบากที่กองทุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI เผชิญในช่วงวิกฤตการณ์โรคระบาดในปี 2020 แสดงให้เห็นว่าแบบจำลอง AI อาจล้มเหลวอย่างกะทันหันเมื่อสภาวะตลาดเปลี่ยนแปลงไป อคติจาก ผู้รอดชีวิต ก็เป็นปัจจัยหนึ่งในการรับรู้เช่นกัน – เราได้ยินเกี่ยวกับความสำเร็จของ AI บ่อยกว่าความล้มเหลว แต่เบื้องหลังแล้ว แบบจำลองและกองทุนจำนวนมากก็ล้มเหลวและปิดตัวลงอย่างเงียบๆ เพราะกลยุทธ์ของพวกมันใช้ไม่ได้ผลอีกต่อไป

• ความแตกต่างระหว่างตลาด: ข้อสังเกตที่น่าสนใจจากการศึกษาคือ ประสิทธิภาพของ AI อาจขึ้นอยู่กับ วุฒิภาวะและประสิทธิภาพ ในตลาดที่มีประสิทธิภาพค่อนข้างต่ำหรือตลาดเกิดใหม่ อาจมีรูปแบบที่สามารถใช้ประโยชน์ได้มากกว่า (เนื่องจากการวิเคราะห์ของนักวิเคราะห์น้อยลง ข้อจำกัดด้านสภาพคล่อง หรืออคติเชิงพฤติกรรม) ทำให้แบบจำลอง AI สามารถบรรลุความแม่นยำที่สูงขึ้นได้ การศึกษาแบบจำลอง LSTM ในตลาดเวียดนามที่มีความแม่นยำ 93% อาจเป็นตัวอย่างหนึ่งของเรื่องนี้ ในทางตรงกันข้าม ในตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงเช่นสหรัฐอเมริกา รูปแบบเหล่านั้นอาจถูกใช้ประโยชน์จากการเก็งกำไรอย่างรวดเร็ว ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันระหว่างกรณีศึกษาของเวียดนามและการศึกษาแบบจำลองในสหรัฐอเมริกาชี้ให้เห็นถึงความคลาดเคลื่อนนี้ ในระดับโลก หมายความว่าปัจจุบัน AI อาจให้ประสิทธิภาพการคาดการณ์ที่ดีกว่าในตลาดเฉพาะกลุ่มหรือประเภทสินทรัพย์บางประเภท (ตัวอย่างเช่น บางคนได้นำ AI มาใช้เพื่อคาดการณ์ราคาสินค้าโภคภัณฑ์หรือแนวโน้มของสกุลเงินดิจิทัลด้วยความสำเร็จที่แตกต่างกัน) เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อทุกตลาดเคลื่อนไปสู่ประสิทธิภาพที่มากขึ้น โอกาสในการคาดการณ์ที่ได้ผลดีก็จะแคบลง

• ความแม่นยำเทียบกับผลกำไร: สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะ ความแม่นยำในการทำนายออก จาก ผลกำไรจากการลงทุน แบบจำลองอาจมีความแม่นยำเพียง 60% ในการทำนายการเคลื่อนไหวขึ้นหรือลงรายวันของหุ้น ซึ่งอาจดูไม่สูงนัก แต่หากนำการทำนายเหล่านั้นไปใช้ในกลยุทธ์การซื้อขายที่ชาญฉลาด ก็อาจสร้างผลกำไรได้มาก ในทางกลับกัน แบบจำลองอาจมีความแม่นยำถึง 90% แต่หาก 10% ที่ผิดพลาดนั้นตรงกับการเคลื่อนไหวของตลาดครั้งใหญ่ (และทำให้ขาดทุนจำนวนมาก) ก็อาจไม่คุ้มค่า ความพยายามในการทำนายหุ้นด้วย AI จำนวนมากมุ่งเน้นไปที่ความแม่นยำในทิศทางหรือการลดข้อผิดพลาด แต่ผู้ลงทุนสนใจผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยง ดังนั้น การประเมินจึงมักรวมถึงตัวชี้วัดต่างๆ เช่น อัตราส่วน Sharpe, การขาดทุนสะสม และความสม่ำเสมอของผลการดำเนินงาน ไม่ใช่แค่เพียงอัตราความแม่นยำดิบๆ แบบจำลอง AI บางแบบได้ถูกรวมเข้ากับระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมที่จัดการตำแหน่งและความเสี่ยงโดยอัตโนมัติ ประสิทธิภาพที่แท้จริงของแบบจำลองเหล่านี้จะวัดจากผลตอบแทนจากการซื้อขายจริงมากกว่าสถิติการทำนายแบบเดี่ยวๆ จนถึงตอนนี้ “นักเทรด AI” ที่ทำงานได้อย่างอิสระและทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอทุกปีนั้นยังคงเป็นเพียงนิยายวิทยาศาสตร์มากกว่าความเป็นจริง แต่การใช้งานในขอบเขตที่แคบกว่า (เช่น โมเดล AI ที่คาดการณ์ ความผันผวน ซึ่งนักเทรดสามารถนำไปใช้ในการกำหนดราคาออปชั่น เป็นต้น) ได้เข้ามามีบทบาทในเครื่องมือทางการเงินแล้ว

โดยรวมแล้ว หลักฐานชี้ให้เห็นว่า AI สามารถคาดการณ์รูปแบบตลาดบางอย่างได้ด้วยความแม่นยำที่ดีกว่าการคาดเดาแบบสุ่ม และด้วยเหตุนี้จึงสามารถสร้างความได้เปรียบในการซื้อขายได้ อย่างไรก็ตาม ความได้เปรียบนั้นมักมีขนาดเล็กและต้องอาศัยการดำเนินการที่ซับซ้อนเพื่อใช้ประโยชน์ เมื่อมีคนถามว่า AI สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่ คำตอบที่ตรงไปตรงมาที่สุดโดยอิงจากหลักฐานในปัจจุบันคือ AI สามารถทำนายแง่มุมต่างๆ ของตลาดหุ้นได้ในบางครั้งภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ แต่ไม่สามารถทำได้สม่ำเสมอสำหรับหุ้นทุกตัวตลอดเวลา ความสำเร็จมักจะเป็นเพียงบางส่วนและขึ้นอยู่กับบริบท

สรุป: ความคาดหวังที่เป็นจริงสำหรับ AI ในการทำนายตลาดหุ้น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพอย่างมากในด้านการเงินอย่างไม่ต้องสงสัย เทคโนโลยีเหล่านี้มีความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ค้นพบความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ และแม้กระทั่งปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว ในการแสวงหาการทำนายตลาดหุ้น AI ได้นำมาซึ่ง ที่จับต้องได้ แต่ก็มีข้อจำกัด นักลงทุนและสถาบันต่างๆ สามารถคาดหวังได้อย่างสมจริงว่า AI จะช่วยในการตัดสินใจ เช่น การสร้างสัญญาณทำนาย การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ หรือการจัดการความเสี่ยง แต่ไม่ใช่ AI จะทำหน้าที่เป็นลูกแก้ววิเศษที่รับประกันผลกำไรได้

สิ่งที่ AI
ทำได้ : AI สามารถปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ในการลงทุนได้ มันสามารถคัดกรองข้อมูลตลาด ข่าวสาร และรายงานทางการเงินหลายปีได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที ตรวจจับรูปแบบหรือความผิดปกติเล็กน้อยที่มนุษย์อาจมองข้ามไป ( การใช้ Machine Learning ในการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) มันสามารถรวมตัวแปรหลายร้อยตัว (ทางเทคนิค พื้นฐาน อารมณ์ความรู้สึก ฯลฯ) เข้าด้วยกันเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่สอดคล้องกัน ในการซื้อขายระยะสั้น อัลกอริทึม AI อาจคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำกว่าการสุ่มเล็กน้อยว่าหุ้นตัวหนึ่งจะทำผลงานได้ดีกว่าอีกตัวหนึ่ง หรือว่าตลาดกำลังจะเผชิญกับความผันผวนที่เพิ่มขึ้น ข้อได้เปรียบเล็กน้อยเหล่านี้ เมื่อนำไปใช้อย่างเหมาะสม สามารถแปลงเป็นผลกำไรทางการเงินที่แท้จริงได้ AI ยังช่วยใน การบริหารความเสี่ยง เช่น การระบุสัญญาณเตือนล่วงหน้าของการตกต่ำ หรือแจ้งให้นักลงทุนทราบถึงระดับความมั่นใจของการคาดการณ์ บทบาทที่สำคัญอีกประการหนึ่งของ AI คือการทำให้กลยุทธ์เป็นไปโดย อัตโนมัติ : อัลกอริทึมสามารถดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วและความถี่สูง ตอบสนองต่อเหตุการณ์ตลอด 24 ชั่วโมง และบังคับใช้ระเบียบวินัย (ไม่ซื้อขายตามอารมณ์) ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ในตลาดที่มีความผันผวน

สิ่งที่ AI
ไม่ได้ (ในตอนนี้): แม้จะมีการโฆษณาชวนเชื่อในสื่อบางแห่ง แต่ AI ไม่สามารถ คาดการณ์ตลาดหุ้นได้อย่างสม่ำเสมอและน่าเชื่อถือ ในแง่ของภาพรวมทั้งหมด เช่น การเอาชนะตลาดหรือการคาดการณ์จุดเปลี่ยนสำคัญๆ ตลาดได้รับผลกระทบจากพฤติกรรมของมนุษย์ เหตุการณ์สุ่ม และวงจรป้อนกลับที่ซับซ้อนซึ่งอยู่นอกเหนือแบบจำลองคงที่ใดๆ AI ไม่ได้ขจัดความไม่แน่นอน มันเพียงแต่จัดการกับความน่าจะเป็น AI อาจระบุว่ามีโอกาส 70% ที่หุ้นจะขึ้นในวันพรุ่งนี้ ซึ่งหมายความว่ามีโอกาส 30% ที่จะไม่ขึ้นเช่นกัน การขาดทุนและการตัดสินใจผิดพลาดเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ AI ไม่สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ใหม่ๆ ที่แท้จริง (มักเรียกว่า "หงส์ดำ") ที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของข้อมูลการฝึกอบรมได้ ยิ่งไปกว่านั้น แบบจำลองการคาดการณ์ที่ประสบความสำเร็จใดๆ ก็จะดึงดูดคู่แข่งที่สามารถกัดเซาะความได้เปรียบของมันได้ โดยสรุปแล้ว ไม่มี AI ใดเทียบเท่ากับลูกแก้ววิเศษ ที่รับประกันการมองเห็นอนาคตของตลาดได้ นักลงทุนควรระมัดระวังผู้ที่อ้างว่าสามารถทำได้

มุมมองที่เป็นกลางและสมจริง:
จากมุมมองที่เป็นกลาง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ควรถูกมองว่าเป็นส่วนเสริม ไม่ใช่สิ่งที่จะมาแทนที่ การวิเคราะห์แบบดั้งเดิมและสัญชาตญาณของมนุษย์ ในทางปฏิบัติ นักลงทุนสถาบันจำนวนมากใช้โมเดล AI ควบคู่ไปกับข้อมูลจากนักวิเคราะห์และผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอที่เป็นมนุษย์ AI อาจประมวลผลตัวเลขและให้ผลลัพธ์การคาดการณ์ แต่มนุษย์เป็นผู้กำหนดเป้าหมาย ตีความผลลัพธ์ และปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับบริบท (เช่น การแก้ไขโมเดลในระหว่างวิกฤตการณ์ที่ไม่คาดฝัน) นักลงทุนรายย่อยที่ใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือบอทซื้อขายควรระมัดระวังและเข้าใจตรรกะและข้อจำกัดของเครื่องมือ การปฏิบัติตามคำแนะนำของ AI อย่างไม่ลืมหูลืมตาเป็นเรื่องเสี่ยง – ควรใช้ AI เป็นเพียงข้อมูลป้อนเข้าหนึ่งในหลายๆ ข้อมูลเท่านั้น

เมื่อพิจารณาตามความคาดหวังที่เป็นจริง อาจสรุปได้ว่า AI สามารถทำนายตลาดหุ้นได้ในระดับหนึ่ง แต่ไม่แน่นอนและไม่ปราศจากข้อผิดพลาด AI สามารถ เพิ่มโอกาส ในการตัดสินใจที่ถูกต้องหรือปรับปรุง ประสิทธิภาพ ในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งในตลาดที่มีการแข่งขันสูงนั้น อาจเป็นตัวชี้วัดความแตกต่างระหว่างกำไรและขาดทุนได้ อย่างไรก็ตาม AI ไม่สามารถรับประกัน ความสำเร็จหรือขจัดความผันผวนและความเสี่ยงโดยธรรมชาติของตลาดหุ้นได้ ดังที่บทความหนึ่งได้ชี้ให้เห็น แม้จะมีอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ ผลลัพธ์ในตลาดหุ้นก็ยังอาจ "คาดเดาไม่ได้โดยเนื้อแท้" เนื่องจากปัจจัยที่อยู่นอกเหนือข้อมูลที่สร้างขึ้น ( การทำนายตลาดหุ้นโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงลึก )

ทิศทางในอนาคต:
เมื่อมองไปข้างหน้า บทบาทของ AI ในการทำนายตลาดหุ้นมีแนวโน้มที่จะเติบโตขึ้น งานวิจัยที่กำลังดำเนินอยู่กำลังแก้ไขข้อจำกัดบางประการ (ตัวอย่างเช่น การพัฒนารูปแบบที่คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาด หรือระบบไฮบริดที่ผสมผสานการวิเคราะห์ทั้งแบบใช้ข้อมูลและแบบใช้เหตุการณ์) นอกจากนี้ยังมีความสนใจในเอเจนต์ การเรียนรู้แบบเสริมแรง ที่ปรับตัวเข้ากับข้อมูลตลาดใหม่แบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจจัดการกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้ดีกว่าแบบจำลองที่ฝึกฝนแบบคงที่ ยิ่งไปกว่านั้น การผสมผสาน AI กับเทคนิคจากด้านการเงินเชิงพฤติกรรมหรือการวิเคราะห์เครือข่ายอาจทำให้ได้แบบจำลองพลวัตของตลาดที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้แต่ AI ที่ล้ำหน้าที่สุดในอนาคตก็ยังคงทำงานอยู่ภายใต้ขอบเขตของความน่าจะเป็นและความไม่แน่นอน

โดยสรุปแล้ว คำถามที่ ว่า “ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่?” ไม่มีคำตอบง่ายๆ ว่าใช่หรือไม่ใช่ คำตอบที่ถูกต้องที่สุดคือ AI สามารถช่วยทำนายตลาดหุ้นได้ แต่ก็ไม่ได้แม่นยำ 100% AI มีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งหากนำไปใช้อย่างชาญฉลาด จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์และกลยุทธ์การซื้อขาย แต่ก็ไม่ได้ขจัดความไม่แน่นอนพื้นฐานของตลาดออกไป นักลงทุนควรใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของ AI เช่น การประมวลผลข้อมูลและการจดจำรูปแบบ ในขณะเดียวกันก็ต้องตระหนักถึงจุดอ่อนของมันด้วย การทำเช่นนั้นจะช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลกได้ นั่นคือ การตัดสินใจของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานร่วมกัน ตลาดหุ้นอาจไม่สามารถทำนายได้แม่นยำ 100% แต่ด้วยความคาดหวังที่เป็นจริงและการใช้ AI อย่างรอบคอบ ผู้เข้าร่วมตลาดสามารถมุ่งมั่นที่จะตัดสินใจลงทุนอย่างมีข้อมูลและมีวินัยมากขึ้นในภูมิทัศน์ทางการเงินที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

เอกสารไวท์เปเปอร์อื่นๆ ที่คุณอาจสนใจอ่านหลังจากเอกสารนี้:

🔗 งานที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ – และงานใดบ้างที่ AI จะเข้ามาแทนที่?
ค้นพบว่าอาชีพใดบ้างที่มั่นคงในอนาคต และอาชีพใดบ้างที่มีความเสี่ยงมากที่สุดเมื่อ AI เปลี่ยนแปลงโฉมหน้าการจ้างงานทั่วโลก

🔗 ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สามารถทำอะไรได้บ้างโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์?
ทำความเข้าใจขอบเขตปัจจุบันและความสามารถในการทำงานอัตโนมัติของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในสถานการณ์จริง

🔗 ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร?
เรียนรู้ว่า AI ช่วยป้องกันภัยคุกคามและเสริมสร้างความยืดหยุ่นทางไซเบอร์ด้วยเครื่องมือคาดการณ์และอัตโนมัติได้อย่างไร