AI สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่?

การแนะนำ

การทำนายตลาดหุ้นเป็น “จอกศักดิ์สิทธิ์” ทางการเงินที่นักลงทุนสถาบันและนักลงทุนรายย่อยทั่วโลกใฝ่ฝันมานานแล้ว ด้วยความก้าวหน้าล่าสุดด้าน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ทำให้หลายคนสงสัยว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ได้ไขความลับในการทำนายราคาหุ้นได้สำเร็จแล้วหรือไม่ AI สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่? เอกสารฉบับนี้วิเคราะห์คำถามนี้จากมุมมองระดับโลก โดยสรุปว่าแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วย AI พยายามทำนายการเคลื่อนไหวของตลาดอย่างไร รากฐานทางทฤษฎีเบื้องหลังแบบจำลองเหล่านี้ และข้อจำกัดที่แท้จริงที่แบบจำลองเหล่านี้ต้องเผชิญ เรานำเสนอการวิเคราะห์ที่ปราศจากอคติ โดยอิงจากการวิจัยมากกว่าการโฆษณาเกินจริง เกี่ยวกับสิ่งที่ AI ทำได้ และ ไม่ได้ ในบริบทของการทำนายตลาดการเงิน

ในทฤษฎีการเงิน ความท้าทายของการทำนายถูกเน้นย้ำด้วย สมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพ (EMH) EMH (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรูปแบบ "แข็งแกร่ง") ตั้งสมมติฐานว่าราคาหุ้นสะท้อนข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมด ณ เวลาใดเวลาหนึ่งอย่างครบถ้วน หมายความว่าไม่มีนักลงทุนรายใด (แม้แต่นักลงทุนวงใน) ที่สามารถทำกำไรได้เหนือกว่าตลาดอย่างสม่ำเสมอด้วยการซื้อขายโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ ( แบบจำลองการคาดการณ์หุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ ) กล่าวโดยง่าย หากตลาดมีประสิทธิภาพสูงและราคาเคลื่อนไหวแบบ สุ่ม การคาดการณ์ราคาในอนาคตอย่างแม่นยำก็แทบจะเป็นไปไม่ได้ แม้จะมีทฤษฎีนี้ แต่แรงดึงดูดของการเอาชนะตลาดได้กระตุ้นให้เกิดการวิจัยอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับวิธีการทำนายขั้นสูง AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้กลายเป็นศูนย์กลางของการวิจัยนี้ เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและระบุรูปแบบที่ละเอียดอ่อนซึ่งมนุษย์อาจมองข้าม ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายตลาดหุ้น... | FMP )

เอกสารฉบับนี้นำเสนอภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเทคนิค AI ที่ใช้ในการคาดการณ์ตลาดหุ้น และประเมินประสิทธิภาพของเทคนิคเหล่านั้น เราจะเจาะลึก รากฐานทางทฤษฎี ของแบบจำลองยอดนิยม (ตั้งแต่วิธีการแบบอนุกรมเวลาแบบดั้งเดิมไปจนถึงโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมแรง) อภิปราย ข้อมูลและกระบวนการฝึกอบรม สำหรับแบบจำลองเหล่านี้ และเน้นย้ำถึง ข้อจำกัดและความท้าทาย ที่ระบบเหล่านี้เผชิญ เช่น ประสิทธิภาพของตลาด สัญญาณรบกวนข้อมูล และเหตุการณ์ภายนอกที่คาดการณ์ไม่ได้ งานวิจัยและตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงได้นำมาแสดงเพื่อแสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่หลากหลายที่ได้จนถึงขณะนี้ สุดท้ายนี้ เราสรุปด้วยความคาดหวังที่เป็นจริงสำหรับนักลงทุนและผู้ปฏิบัติ นั่นคือ การยอมรับความสามารถอันน่าทึ่งของ AI ขณะเดียวกันก็ตระหนักว่าตลาดการเงินยังคงมีระดับความไม่แน่นอนที่อัลกอริทึมใดๆ ไม่สามารถขจัดออกไปได้อย่างสมบูรณ์

รากฐานทางทฤษฎีของ AI ในการพยากรณ์ตลาดหุ้น

การพยากรณ์หุ้นด้วย AI สมัยใหม่ สร้างขึ้นจากงานวิจัยด้านสถิติ การเงิน และวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่สั่งสมมานานหลายทศวรรษ การทำความเข้าใจแนวทางที่หลากหลาย ตั้งแต่แบบจำลองดั้งเดิมไปจนถึง AI ที่ทันสมัยนั้นมีประโยชน์อย่างยิ่ง:

• แบบจำลองอนุกรมเวลาแบบดั้งเดิม: การพยากรณ์หุ้นในช่วงแรกอาศัยแบบจำลองทางสถิติที่สมมติว่ารูปแบบราคาในอดีตสามารถคาดการณ์อนาคตได้ แบบจำลองเช่น ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) และ ARCH/GARCH มุ่งเน้นไปที่การจับแนวโน้มเชิงเส้นและการรวมกลุ่มความผันผวนในข้อมูลอนุกรมเวลา ( แบบจำลองการพยากรณ์หุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ ) แบบจำลองเหล่านี้ให้พื้นฐานสำหรับการพยากรณ์โดยการสร้างแบบจำลองลำดับราคาในอดีตภายใต้สมมติฐานของความคงที่และความเป็นเส้นตรง แม้ว่าแบบจำลองแบบดั้งเดิมจะมีประโยชน์ แต่มักประสบปัญหากับรูปแบบที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อนของตลาดจริง ซึ่งนำไปสู่ความแม่นยำในการพยากรณ์ที่จำกัดในทางปฏิบัติ ( แบบจำลองการพยากรณ์หุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ )

• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง: วิธีการเรียนรู้ของเครื่องมีความก้าวหน้ามากกว่าสูตรทางสถิติที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดย การเรียนรู้รูปแบบโดยตรงจากข้อมูล อัลกอริทึมต่างๆ เช่น การสนับสนุนเวกเตอร์แมชชีน (SVM) , แรนดอมฟอเรสต์ และ เกรเดียนต์บูสต์ติ้ง ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้ในการทำนายหุ้น อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถรวมเอาคุณลักษณะอินพุตที่หลากหลาย ตั้งแต่ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค (เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ปริมาณการซื้อขาย) ไปจนถึงตัวบ่งชี้พื้นฐาน (เช่น กำไร ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค) และสามารถหาความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างปัจจัยเหล่านั้นได้ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองแรนดอมฟอเรสต์หรือเกรเดียนต์บูสต์ติ้งสามารถพิจารณาปัจจัยหลายสิบอย่างพร้อมกัน โดยจับปฏิสัมพันธ์ที่แบบจำลองเชิงเส้นอย่างง่ายอาจพลาดไป แบบจำลอง ML เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายได้ในระดับหนึ่ง โดยการตรวจจับสัญญาณที่ซับซ้อนในข้อมูล ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการปรับแต่งอย่างระมัดระวังและข้อมูลที่เพียงพอเพื่อหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตติ้ง (การเรียนรู้สัญญาณรบกวนมากกว่าสัญญาณ)

• การเรียนรู้เชิงลึก (เครือข่ายประสาท): เครือข่ายประสาทเชิงลึก ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ ได้รับความนิยมในการพยากรณ์ตลาดหุ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เครือข่ายประสาทเชิงลึก (Recurrent Neural Networks: RNNs) และ หน่วยความจำระยะยาว (Long Short-Term Memory: LSTM) ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับข้อมูลลำดับ เช่น อนุกรมเวลาของราคาหุ้น LSTM สามารถจดจำข้อมูลในอดีตและบันทึกความสัมพันธ์เชิงเวลา ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแบบจำลองแนวโน้ม วัฏจักร หรือรูปแบบอื่นๆ ที่ขึ้นอยู่กับเวลาในข้อมูลตลาด งานวิจัยชี้ให้เห็นว่า LSTMs และแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ สามารถบันทึก ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เชิงเส้น ในข้อมูลทางการเงิน ซึ่งแบบจำลองที่ง่ายกว่าอาจพลาดไป แนวทางการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ ได้แก่ เครือข่ายประสาทเชิงซ้อน (Convolutional Neural Networks: CNNs) (บางครั้งใช้กับ "ภาพ" ของตัวบ่งชี้ทางเทคนิคหรือลำดับที่เข้ารหัส) ทรานส์ฟอร์เมอร์ส (ซึ่งใช้กลไกการให้ความสนใจเพื่อชั่งน้ำหนักความสำคัญของช่วงเวลาหรือแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน) และแม้แต่ เครือข่ายประสาทเชิงกราฟ (GNNs) (เพื่อจำลองความสัมพันธ์ระหว่างหุ้นในกราฟตลาด) เครือข่ายประสาทเทียมขั้นสูงเหล่านี้สามารถดึงข้อมูลได้ไม่เพียงแต่ข้อมูลราคาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงแหล่งข้อมูลทางเลือก เช่น ข้อความข่าว ทัศนคติบนโซเชียลมีเดีย และอื่นๆ อีกมากมาย โดยเรียนรู้คุณสมบัติเชิงนามธรรมที่อาจใช้ในการทำนายการเคลื่อนไหวของตลาดได้ ( การใช้ Machine Learning เพื่อการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) ความยืดหยุ่นของการเรียนรู้เชิงลึกมาพร้อมกับต้นทุน: การเรียนรู้เชิงลึกนั้นต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก ต้องใช้การคำนวณจำนวนมาก และมักทำงานเหมือน "กล่องดำ" ที่มีความสามารถในการตีความน้อยกว่า

• การเรียนรู้แบบเสริมแรง: อีกหนึ่งขอบเขตของการทำนายหุ้นด้วย AI คือ การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ซึ่งเป้าหมายไม่ได้อยู่ที่การทำนายราคาเพียงอย่างเดียว แต่คือการเรียนรู้กลยุทธ์การซื้อขายที่เหมาะสมที่สุด ในกรอบการทำงานแบบเสริมแรง (RL) ตัวแทน (โมเดล AI) จะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม (ตลาด) โดยการดำเนินการ (ซื้อ ขาย ถือ) และรับผลตอบแทน (กำไรหรือขาดทุน) เมื่อเวลาผ่านไป ตัวแทนจะเรียนรู้นโยบายที่เพิ่มผลตอบแทนสะสมให้สูงสุด การเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงลึก (DRL) ผสานรวมเครือข่ายประสาทเทียมเข้ากับการเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อจัดการกับสถานะขนาดใหญ่ของตลาด จุดเด่นของ RL ในด้านการเงินคือความสามารถในการพิจารณา ลำดับการตัดสินใจ และปรับให้เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลตอบแทนจากการลงทุนโดยตรง แทนที่จะทำนายราคาแบบแยกส่วน ตัวอย่างเช่น ตัวแทน RL สามารถเรียนรู้ว่าเมื่อใดควรเข้าหรือออกจากสถานะการลงทุนโดยอิงจากสัญญาณราคา และยังสามารถปรับตัวตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป ที่สำคัญ RL ถูกนำมาใช้เพื่อฝึกโมเดล AI ที่แข่งขันในการแข่งขันซื้อขายเชิงปริมาณและในระบบการซื้อขายที่เป็นกรรมสิทธิ์บางระบบ อย่างไรก็ตาม วิธีการ RL ก็เผชิญกับความท้าทายที่สำคัญเช่นกัน นั่นคือ จำเป็นต้องมีการฝึกฝนอย่างเข้มข้น (จำลองการซื้อขายเป็นเวลาหลายปี) อาจเกิดความไม่เสถียรหรือพฤติกรรมที่เบี่ยงเบนไปจากความเป็นจริงหากไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างรอบคอบ และประสิทธิภาพของวิธีการเหล่านี้มีความอ่อนไหวสูงต่อสภาพแวดล้อมทางการตลาดที่คาดการณ์ไว้ นักวิจัยได้สังเกตเห็นปัญหาต่างๆ เช่น ต้นทุนการคำนวณที่สูงและปัญหาด้านเสถียรภาพ ในการประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงกับตลาดหุ้นที่ซับซ้อน แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ RL ก็ยังเป็นแนวทางที่มีแนวโน้มดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อนำมาผสมผสานกับเทคนิคอื่นๆ (เช่น การใช้แบบจำลองการทำนายราคาร่วมกับกลยุทธ์การจัดสรรหุ้นแบบ RL) เพื่อสร้างระบบการตัดสินใจแบบผสมผสาน ( Stock Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning )

แหล่งที่มาของข้อมูลและกระบวนการฝึกอบรม

ไม่ว่าแบบจำลองจะเป็นประเภทใด ข้อมูลถือเป็นหัวใจสำคัญ ของการคาดการณ์ตลาดหุ้นด้วย AI โดยทั่วไปแล้วแบบจำลองจะได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลตลาดในอดีตและชุดข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องเพื่อตรวจจับรูปแบบต่างๆ แหล่งข้อมูลและคุณสมบัติทั่วไปของข้อมูลประกอบด้วย:

• ราคาในอดีตและตัวบ่งชี้ทางเทคนิค: แบบจำลองเกือบทั้งหมดใช้ราคาหุ้นในอดีต (เปิด, สูง, ต่ำ, ปิด) และปริมาณการซื้อขาย จากข้อมูลเหล่านี้ นักวิเคราะห์มักจะใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิค (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, ดัชนีความแข็งแกร่งสัมพัทธ์, MACD ฯลฯ) เป็นอินพุต ตัวบ่งชี้เหล่านี้สามารถช่วยเน้นแนวโน้มหรือโมเมนตัมที่แบบจำลองอาจใช้ประโยชน์ได้ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองอาจใช้ราคาและปริมาณการซื้อขายในช่วง 10 วันที่ผ่านมา บวกกับตัวบ่งชี้ต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน หรือค่าความผันผวน เพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในวันถัดไป

• ดัชนีตลาดและข้อมูลเศรษฐกิจ: แบบจำลองหลายแบบใช้ข้อมูลตลาดที่ครอบคลุมกว่า เช่น ระดับดัชนี อัตราดอกเบี้ย อัตราเงินเฟ้อ การเติบโตของ GDP หรือตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจอื่นๆ คุณลักษณะมหภาคเหล่านี้ให้บริบท (เช่น ความเชื่อมั่นของตลาดโดยรวมหรือภาวะเศรษฐกิจ) ที่สามารถส่งผลต่อผลประกอบการของหุ้นแต่ละตัวได้

• ข้อมูลข่าวสารและความเชื่อมั่น: ระบบ AI จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บทความข่าว ฟีดโซเชียลมีเดีย (Twitter, Stocktwits) และรายงานทางการเงิน เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงแบบจำลองขั้นสูงอย่าง BERT ถูกนำมาใช้เพื่อวัดความเชื่อมั่นของตลาดหรือตรวจจับเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น หากความเชื่อมั่นในข่าวสารของบริษัทหรือภาคส่วนใดกลายเป็นลบอย่างกะทันหัน แบบจำลอง AI อาจคาดการณ์การลดลงของราคาหุ้นที่เกี่ยวข้องได้ ด้วยการประมวล ผลข่าวสารและความเชื่อมั่นในโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์ AI จึงสามารถตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ๆ ได้เร็วกว่ามนุษย์

• ข้อมูลทางเลือก: กองทุนป้องกันความเสี่ยงและนักวิจัยด้าน AI บางรายใช้แหล่งข้อมูลทางเลือก เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม (สำหรับการเข้าชมร้านค้าหรือกิจกรรมทางอุตสาหกรรม) ข้อมูลธุรกรรมบัตรเครดิต แนวโน้มการค้นหาเว็บ ฯลฯ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ ชุดข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิมเหล่านี้บางครั้งสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้สำคัญสำหรับผลประกอบการของหุ้นได้ แม้ว่าจะทำให้เกิดความซับซ้อนในการฝึกโมเดลก็ตาม

การฝึกโมเดล AI สำหรับการทำนายหุ้นนั้นเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลในอดีตเหล่านี้และปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อลดข้อผิดพลาดในการทำนายให้น้อยที่สุด โดยทั่วไป ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็น ชุดฝึก (เช่น ข้อมูลย้อนหลังเพื่อเรียนรู้รูปแบบ) และ ชุดทดสอบ/ตรวจสอบความถูกต้อง (ข้อมูลล่าสุดเพื่อประเมินประสิทธิภาพภายใต้เงื่อนไขที่ไม่เคยเห็นมาก่อน) เนื่องจากข้อมูลตลาดมีลักษณะเป็นลำดับชั้น จึงควรระมัดระวังไม่ให้ "มองไปยังอนาคต" ตัวอย่างเช่น โมเดลจะถูกประเมินจากข้อมูลในช่วงเวลาหลังจากช่วงเวลาฝึก เพื่อจำลองว่าโมเดลจะมีประสิทธิภาพอย่างไรในการเทรดจริง การตรวจสอบแบบไขว้ ที่ปรับให้เหมาะกับอนุกรมเวลา (เช่น การตรวจสอบแบบ Walk-forward) เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถสรุปผลได้ดีและไม่ได้เหมาะสมกับช่วงเวลาใดช่วงเวลาหนึ่งโดยเฉพาะ

ยิ่งไปกว่านั้น ผู้ปฏิบัติงานต้องพิจารณาประเด็นเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูลและกระบวนการประมวลผลล่วงหน้า ข้อมูลที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ (เช่น การพุ่งขึ้นอย่างกะทันหันเนื่องจากการแตกหุ้นหรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว) และการเปลี่ยนแปลงระบบในตลาด ล้วนส่งผลกระทบต่อการฝึกแบบจำลอง เทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน (normalization) การลดแนวโน้ม (detrending) หรือการลดการหมุนเวียนตามฤดูกาล (de-seasonalizing) อาจนำมาประยุกต์ใช้กับข้อมูลอินพุตได้ วิธีการขั้นสูงบางอย่างจะแยกชุดข้อมูลราคาออกเป็นองค์ประกอบต่างๆ (แนวโน้ม วัฏจักร สัญญาณรบกวน) และสร้างแบบจำลองแยกกัน (ดังที่เห็นในงานวิจัยที่ผสมผสานการแยกส่วนแบบแปรผัน (variational mode deposition) เข้ากับโครงข่ายประสาท Stock Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning )

โมเดลต่างๆ มีข้อกำหนดการฝึกฝนที่แตกต่างกัน โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอาจต้องการจุดข้อมูลหลายแสนจุดและได้รับประโยชน์จากการเร่งความเร็วของ GPU ในขณะที่โมเดลที่ง่ายกว่า เช่น การถดถอยโลจิสติก สามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่ค่อนข้างเล็ก โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรงต้องการตัวจำลองหรือสภาพแวดล้อมในการโต้ตอบ บางครั้งข้อมูลในอดีตจะถูกเล่นซ้ำไปยังเอเจนต์ RL หรือใช้ตัวจำลองตลาดเพื่อสร้างประสบการณ์

สุดท้าย เมื่อฝึกฝนแล้ว โมเดลเหล่านี้จะสร้างฟังก์ชันการทำนาย เช่น ผลลัพธ์ที่อาจเป็นราคาที่คาดการณ์ไว้สำหรับวันพรุ่งนี้ ความน่าจะเป็นที่หุ้นจะขึ้น หรือการดำเนินการที่แนะนำ (ซื้อ/ขาย) โดยทั่วไปแล้ว การทำนายเหล่านี้จะถูกรวมเข้ากับกลยุทธ์การซื้อขาย (พร้อมกับการกำหนดขนาดสถานะ กฎการบริหารความเสี่ยง ฯลฯ) ก่อนที่เงินจริงจะตกอยู่ในความเสี่ยง

ข้อจำกัดและความท้าทาย

แม้ว่าโมเดล AI จะมีความซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อ แต่ การคาดการณ์ตลาดหุ้นยังคงเป็นงานที่ท้าทายโดยเนื้อแท้ ข้อจำกัดและอุปสรรคสำคัญที่ทำให้ AI ไม่สามารถทำนายอนาคตในตลาดได้อย่างแน่นอน มีดังนี้

• ประสิทธิภาพและความสุ่มของตลาด: ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว สมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพ (Efficient Market Hypothesis) ระบุว่าราคาสะท้อนข้อมูลที่ทราบอยู่แล้ว ดังนั้นข้อมูลใหม่ใดๆ ก็ตามจะทำให้เกิดการปรับเปลี่ยนในทันที ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงของราคาส่วนใหญ่มักเกิดจาก ที่ไม่คาดคิด หรือความผันผวนแบบสุ่ม อันที่จริง งานวิจัยหลายทศวรรษพบว่าการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นในระยะสั้นนั้นคล้ายคลึงกับการเคลื่อนไหวแบบสุ่ม ( แบบจำลองการคาดการณ์หุ้นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม: บทวิจารณ์ ) – ราคาเมื่อวานแทบไม่มีผลต่อราคาวันพรุ่งนี้เลย เกินกว่าที่โอกาสจะคาดการณ์ได้ หากราคาหุ้นเป็นแบบสุ่มหรือ “มีประสิทธิภาพ” อัลกอริทึมใดๆ ก็สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำสูงอย่างสม่ำเสมอ ดังที่งานวิจัยชิ้นหนึ่งกล่าวไว้อย่างสั้นๆ ว่า “สมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพและสมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพระบุว่า ไม่สามารถคาดการณ์ราคาหุ้นในอนาคตได้อย่างเป็นระบบและเชื่อถือได้” ( การพยากรณ์ผลตอบแทนสัมพัทธ์สำหรับหุ้น S&P 500 โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง | นวัตกรรมทางการเงิน | บทความฉบับเต็ม ) นี่ไม่ได้หมายความว่าการคาดการณ์ของ AI จะไร้ประโยชน์เสมอไป แต่เป็นการเน้นย้ำถึงข้อจำกัดพื้นฐานประการหนึ่ง นั่นคือ การเคลื่อนไหวของตลาดส่วนใหญ่อาจเป็นเพียงสัญญาณรบกวนที่แม้แต่โมเดลที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้

• สัญญาณรบกวนและปัจจัยภายนอกที่คาดเดาไม่ได้: ราคาหุ้นได้รับอิทธิพลจากปัจจัยมากมาย ซึ่งหลายปัจจัยล้วนเป็นปัจจัยภายนอกและไม่สามารถคาดเดาได้ เหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ (สงคราม การเลือกตั้ง การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ) ภัยพิบัติทางธรรมชาติ การระบาดใหญ่ เรื่องอื้อฉาวขององค์กรที่เกิดขึ้นอย่างกะทันหัน หรือแม้แต่ข่าวลือไวรัลบนโซเชียลมีเดีย ล้วนสามารถกระตุ้นตลาดได้อย่างไม่คาดคิด เหตุการณ์เหล่านี้คือเหตุการณ์ที่แบบจำลอง ไม่สามารถมีข้อมูลการฝึกอบรมล่วงหน้าได้ (เพราะไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน) หรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก ตัวอย่างเช่น ไม่มีแบบจำลอง AI ใดที่ฝึกฝนจากข้อมูลในอดีตตั้งแต่ปี 2010–2019 ที่สามารถคาดการณ์การล่มสลายของ COVID-19 ในช่วงต้นปี 2020 หรือการฟื้นตัวอย่างรวดเร็วได้อย่างแม่นยำ แบบจำลอง AI ทางการเงินมักประสบปัญหาเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองหรือเมื่อมีเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่งที่ผลักดันราคา ดังที่แหล่งข้อมูลหนึ่งระบุไว้ ปัจจัยต่างๆ เช่น เหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์หรือการเปิดเผยข้อมูลทางเศรษฐกิจอย่างกะทันหันสามารถทำให้การคาดการณ์ล้าสมัยได้เกือบจะในทันที ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) ( การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข่าวที่ไม่ได้คาดคิดมาก่อนสามารถแทนที่การทำนายโดยอัลกอริทึมได้เสมอ ทำให้เกิดความไม่แน่นอนในระดับที่ลดไม่ได้

• การโอเวอร์ฟิตติ้งและการสรุปทั่วไป: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมีแนวโน้มที่จะ โอเวอร์ฟิตติ้ง ซึ่งหมายความว่าโมเดลอาจเรียนรู้ "สัญญาณรบกวน" หรือความคลาดเคลื่อนในข้อมูลฝึกได้ดีเกินไป แทนที่จะเรียนรู้รูปแบบทั่วไปที่เป็นพื้นฐาน โมเดลที่โอเวอร์ฟิตติ้งอาจทำงานได้ดีกับข้อมูลในอดีต (แม้จะแสดงผลตอบแทนจากการทดสอบย้อนหลังที่น่าประทับใจหรือความแม่นยำในตัวอย่างสูง) แต่กลับล้มเหลวอย่างน่าผิดหวังกับข้อมูลใหม่ นี่เป็นปัญหาที่พบบ่อยในการเงินเชิงปริมาณ ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนอาจตรวจพบความสัมพันธ์ที่ไม่ถูกต้องซึ่งเกิดขึ้นโดยบังเอิญในอดีต (เช่น การรวมกันของตัวบ่งชี้บางอย่างที่เกิดขึ้นก่อนการฟื้นตัวในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา) แต่ความสัมพันธ์เหล่านั้นอาจไม่คงอยู่ต่อไปในอนาคต ตัวอย่างในทางปฏิบัติ: เราสามารถออกแบบโมเดลที่คาดการณ์ว่าหุ้นที่ทำกำไรได้มากที่สุดในปีที่แล้วจะขึ้นเสมอ – มันอาจจะพอดีกับช่วงเวลาหนึ่ง แต่หากระบบตลาดเปลี่ยนแปลง รูปแบบนั้นก็จะพังทลาย การโอเวอร์ฟิตติ้งนำไปสู่ประสิทธิภาพนอกตัวอย่างที่ไม่ดี ซึ่งหมายความว่าการคาดการณ์ของโมเดลในการซื้อขายจริงอาจไม่ดีไปกว่าการสุ่ม แม้ว่าผลลัพธ์จะดูดีในการพัฒนาก็ตาม การหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตติ้งจำเป็นต้องใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การปรับค่าให้เป็นมาตรฐาน การควบคุมความซับซ้อนของแบบจำลอง และการใช้การตรวจสอบความถูกต้องที่เข้มงวด อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนที่ทำให้แบบจำลอง AI มีประสิทธิภาพก็ทำให้แบบจำลองมีความเสี่ยงต่อปัญหานี้เช่นกัน

• คุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล: สุภาษิตที่ว่า “ขยะเข้า ขยะออก” มีผลอย่างมากต่อการคาดการณ์หุ้นด้วย AI คุณภาพ ปริมาณ และความเกี่ยวข้องของข้อมูลส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของแบบจำลอง หากข้อมูลในอดีตไม่เพียงพอ (เช่น การพยายามฝึกเครือข่ายเชิงลึกกับราคาหุ้นเพียงไม่กี่ปี) หรือไม่สามารถเป็นตัวแทนได้ (เช่น การใช้ข้อมูลจากช่วงที่ราคาหุ้นอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นเป็นส่วนใหญ่เพื่อคาดการณ์สถานการณ์ขาลง) แบบจำลองจะไม่สามารถสรุปผลโดยรวมได้ดี ข้อมูลอาจมี ความลำเอียง หรือ ขึ้นอยู่กับการอยู่รอด (ตัวอย่างเช่น ดัชนีหุ้นมักจะลดลงตามกาลเวลาของบริษัทที่มีผลการดำเนินงานไม่ดี ดังนั้นข้อมูลดัชนีในอดีตอาจมีความลำเอียงขึ้น) การทำความสะอาดและดูแลข้อมูลเป็นงานที่ไม่ใช่เรื่องง่าย นอกจากนี้ ข้อมูลทางเลือก อาจมีราคาแพงหรือหาได้ยาก ซึ่งอาจทำให้นักลงทุนสถาบันได้เปรียบ ในขณะที่นักลงทุนรายย่อยมีข้อมูลที่ครอบคลุมน้อยกว่า นอกจากนี้ยังมีปัญหาเรื่อง ความถี่ : แบบจำลองการซื้อขายความถี่สูงจำเป็นต้องใช้ข้อมูลแบบ tick-by-tick ซึ่งมีปริมาณมากและจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานพิเศษ ในขณะที่แบบจำลองความถี่ต่ำอาจใช้ข้อมูลรายวันหรือรายสัปดาห์ การทำให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องตามเวลา (เช่น ข่าวที่มีข้อมูลราคาที่สอดคล้องกัน) และไม่มีอคติแบบมองไปข้างหน้า ถือเป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่อง

• ความโปร่งใสและการตีความของโมเดล: โมเดล AI หลายโมเดล โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก มักทำงานเหมือน กล่องดำ พวกมันอาจส่งสัญญาณการคาดการณ์หรือการซื้อขายโดยไม่มีเหตุผลที่อธิบายได้ง่าย การขาดความโปร่งใสนี้อาจเป็นปัญหาสำหรับนักลงทุน โดยเฉพาะอย่างยิ่งนักลงทุนสถาบันที่ต้องแสดงเหตุผลประกอบการตัดสินใจต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหรือปฏิบัติตามกฎระเบียบ หากโมเดล AI คาดการณ์ว่าราคาหุ้นจะตกและแนะนำให้ขาย ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโออาจลังเลหากไม่เข้าใจเหตุผล ความไม่แน่นอนของการตัดสินใจของ AI สามารถลดความน่าเชื่อถือและการนำไปใช้ได้ โดยไม่คำนึงถึงความแม่นยำของโมเดล ความท้าทายนี้กำลังผลักดันให้เกิดการวิจัยเกี่ยวกับ AI ที่สามารถอธิบายได้สำหรับภาคการเงิน แต่ก็ยังคงเป็นความจริงว่ามักจะมีการแลกเปลี่ยนระหว่างความซับซ้อน/ความแม่นยำของโมเดลและความสามารถในการตีความ

• ตลาดที่ปรับตัวและการแข่งขัน: สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือตลาดการเงินมี การปรับตัว เมื่อพบรูปแบบการทำนาย (โดย AI หรือวิธีการใดๆ) และเทรดเดอร์จำนวนมากนำไปใช้ รูปแบบนั้นอาจหยุดทำงาน ตัวอย่างเช่น หากแบบจำลอง AI พบว่าสัญญาณบางอย่างมักเกิดขึ้นก่อนราคาหุ้นจะขึ้น เทรดเดอร์จะเริ่มดำเนินการตามสัญญาณนั้นเร็วขึ้น ส่งผลให้สูญเสียโอกาสไป โดยสรุป ตลาดสามารถพัฒนาเพื่อทำลายกลยุทธ์ที่เป็นที่รู้จักได้ ปัจจุบัน บริษัทเทรดดิ้งและกองทุนหลายแห่งใช้ AI และ ML การแข่งขันนี้หมายความว่าข้อได้เปรียบใดๆ มักมีขนาดเล็กและอยู่ได้ไม่นาน ผลที่ตามมาคือ แบบจำลอง AI อาจต้องมีการฝึกอบรมและอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับพลวัตของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป ในตลาดที่มีสภาพคล่องสูงและเติบโตเต็มที่ (เช่น หุ้นขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ) ผู้เล่นที่มีความเชี่ยวชาญจำนวนมากกำลังมองหาสัญญาณเดียวกัน ทำให้การรักษาข้อได้เปรียบเป็นเรื่องยากยิ่ง ในทางตรงกันข้าม ในตลาดที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าหรือสินทรัพย์เฉพาะกลุ่ม AI อาจพบความไม่มีประสิทธิภาพชั่วคราว แต่เมื่อตลาดเหล่านั้นพัฒนาให้ทันสมัย ​​ช่องว่างดังกล่าวอาจปิดลง ธรรมชาติที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของตลาดเป็นความท้าทายพื้นฐาน: "กฎของเกม" ไม่ได้คงที่ ดังนั้นโมเดลที่ได้ผลในปีที่แล้วอาจต้องได้รับการปรับปรุงใหม่ในปีหน้า

• ข้อจำกัดในโลกแห่งความเป็นจริง: แม้ว่าโมเดล AI จะสามารถคาดการณ์ราคาได้อย่างแม่นยำ แต่การเปลี่ยนการคาดการณ์ให้เป็นกำไรก็เป็นความท้าทายอีกประการหนึ่ง การซื้อขายต้องมี ค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม เช่น ค่าคอมมิชชั่น ค่าสลิปเพจ และภาษี โมเดลอาจคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาเล็กน้อยได้หลายครั้งอย่างถูกต้อง แต่กำไรอาจสูญเสียไปเนื่องจากค่าธรรมเนียมและผลกระทบจากการซื้อขายในตลาด การบริหารความเสี่ยงก็มีความสำคัญเช่นกัน เพราะไม่มีการทำนายใดที่แน่นอน 100% ดังนั้นกลยุทธ์ใดๆ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะต้องคำนึงถึงการขาดทุนที่อาจเกิดขึ้น (ผ่านคำสั่งตัดขาดทุน การกระจายพอร์ตการลงทุน ฯลฯ) สถาบันต่างๆ มักนำการคาดการณ์ของ AI มาผนวกเข้ากับกรอบความเสี่ยงที่กว้างขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่า AI จะไม่เสี่ยงกับการคาดการณ์ที่อาจผิดพลาด ข้อพิจารณาเชิงปฏิบัติเหล่านี้หมายความว่าข้อได้เปรียบทางทฤษฎีของ AI จะต้องมีความชัดเจนจึงจะสามารถใช้งานได้หลังจากเผชิญกับสถานการณ์จริง

โดยสรุปแล้ว AI มีความสามารถอันน่าทึ่ง แต่ข้อจำกัดเหล่านี้ทำให้ ตลาดหุ้นยังคงเป็นระบบที่คาดการณ์ได้บางส่วนและคาดการณ์ไม่ได้บางส่วน โมเดล AI สามารถเพิ่มโอกาสให้นักลงทุนได้เปรียบโดยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และอาจเปิดเผยสัญญาณการทำนายที่ละเอียดอ่อน อย่างไรก็ตาม การผสมผสานระหว่างราคาที่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ เหตุการณ์ที่ไม่คาดฝัน และข้อจำกัดในทางปฏิบัติ หมายความว่าแม้แต่ AI ที่ดีที่สุดก็อาจผิดพลาดได้ในบางครั้ง ซึ่งมักจะไม่สามารถคาดการณ์ได้

ประสิทธิภาพของโมเดล AI: มีหลักฐานบอกอะไร?

จากทั้งความก้าวหน้าและความท้าทายที่กล่าวถึง เราได้เรียนรู้อะไรบ้างจากการวิจัยและความพยายามในโลกแห่งความเป็นจริงในการประยุกต์ใช้ AI ในการทำนายหุ้น? ผลลัพธ์ที่ผ่านมาค่อนข้างหลากหลาย แสดงให้เห็นถึงทั้ง ความสำเร็จที่น่าสัญญา และ ความล้มเหลวที่น่ากังวล :

• ตัวอย่างของโอกาสที่ AI จะทำกำไรได้ดีกว่า: งานวิจัยหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่าโมเดล AI สามารถเอาชนะการคาดเดาแบบสุ่มได้ภายใต้เงื่อนไขบางประการ ตัวอย่างเช่น งานวิจัยในปี 2024 ได้นำโครงข่ายประสาทเทียม LSTM มาใช้เพื่อคาดการณ์ แนวโน้ม ในตลาดหุ้นเวียดนาม และรายงานความแม่นยำในการทำนายสูงถึงประมาณ 93% จากข้อมูลทดสอบ ( การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์แนวโน้มราคาหุ้นในตลาดหุ้น – กรณีศึกษาของเวียดนาม | มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ การสื่อสาร ) สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าในตลาดนั้น (ซึ่งเป็นเศรษฐกิจเกิดใหม่) โมเดลสามารถจับรูปแบบที่สอดคล้องกันได้ ซึ่งอาจเป็นเพราะตลาดไม่มีประสิทธิภาพหรือมีแนวโน้มทางเทคนิคที่แข็งแกร่งที่ LSTM ได้เรียนรู้ งานวิจัยอีกชิ้นหนึ่งในปี 2024 มีขอบเขตที่กว้างขึ้น นักวิจัยพยายามคาดการณ์ผลตอบแทนระยะสั้นสำหรับ หุ้น S&P 500 ทั้งหมด (ซึ่งเป็นตลาดที่มีประสิทธิภาพมากกว่ามาก) โดยใช้แบบจำลอง ML พวกเขากำหนดกรอบปัญหานี้เป็นปัญหาการจำแนกประเภท โดยคาดการณ์ว่าหุ้นหนึ่งจะมีผลงานดีกว่าดัชนี 2% ในช่วง 10 วันข้างหน้าหรือไม่ โดยใช้อัลกอริทึมเช่น Random Forests, SVM และ LSTM ผลลัพธ์: แบบจำลอง LSTM ให้ประสิทธิภาพเหนือกว่าทั้งแบบจำลอง ML อื่นๆ และแบบจำลองพื้นฐานแบบสุ่ม โดยผลลัพธ์มีนัยสำคัญทางสถิติเพียงพอที่จะชี้ให้เห็นว่าไม่ใช่แค่โชคช่วย ( การพยากรณ์ผลตอบแทนสัมพัทธ์สำหรับหุ้น S&P 500 โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง | นวัตกรรมทางการเงิน | บทความฉบับเต็ม ) ผู้เขียนยังสรุปว่าในการตั้งค่าเฉพาะนี้ ความน่าจะเป็นที่ สมมติฐานการเดินแบบสุ่ม จะเป็นจริงนั้น "น้อยมากจนแทบไม่มีนัยสำคัญ" ซึ่งบ่งชี้ว่าแบบจำลอง ML ของพวกเขาพบสัญญาณการทำนายที่แท้จริง ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถระบุรูปแบบที่ให้ข้อได้เปรียบ (แม้ว่าจะเล็กน้อย) ในการทำนายการเคลื่อนไหวของหุ้นได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทดสอบกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

• กรณีการใช้งานที่โดดเด่นในอุตสาหกรรม: นอกเหนือจากงานวิจัยทางวิชาการแล้ว ยังมีรายงานว่ากองทุนป้องกันความเสี่ยงและสถาบันการเงินประสบความสำเร็จในการใช้ AI ในการซื้อขาย บริษัทซื้อขายความถี่สูงบางแห่งใช้ AI เพื่อรับรู้และตอบสนองต่อรูปแบบโครงสร้างจุลภาคของตลาดได้ภายในเสี้ยววินาที ธนาคารขนาดใหญ่มีโมเดล AI สำหรับ การจัดสรรพอร์ตโฟลิโอ และ การคาดการณ์ความเสี่ยง ซึ่งแม้จะไม่ได้เกี่ยวกับการคาดการณ์ราคาหุ้นตัวใดตัวหนึ่งเสมอไป แต่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์แง่มุมต่างๆ ของตลาด (เช่น ความผันผวนหรือความสัมพันธ์) นอกจากนี้ยังมีกองทุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI (มักเรียกว่า "กองทุนควอนต์") ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการตัดสินใจซื้อขาย โดยบางกองทุนมีผลงานดีกว่าตลาดในบางช่วงเวลา แม้ว่าจะยากที่จะระบุว่าเป็นเพราะ AI เพียงอย่างเดียว เนื่องจากมักใช้ปัญญาประดิษฐ์และปัญญาประดิษฐ์ผสมผสานกัน การประยุกต์ใช้ที่เป็นรูปธรรมคือการใช้ ในการวิเคราะห์อารมณ์ เช่น การสแกนข่าวและ Twitter เพื่อคาดการณ์ว่าราคาหุ้นจะเคลื่อนไหวอย่างไร โมเดลเหล่านี้อาจไม่แม่นยำ 100% แต่สามารถช่วยให้เทรดเดอร์ได้เปรียบเล็กน้อยในการกำหนดราคาตามข่าว สิ่งที่น่าสังเกตก็คือ โดยทั่วไปบริษัทต่างๆ จะปกป้องรายละเอียดของกลยุทธ์ AI ที่ประสบความสำเร็จอย่างใกล้ชิดในฐานะทรัพย์สินทางปัญญา ดังนั้น หลักฐานในโดเมนสาธารณะจึงมักจะล่าช้าหรือเป็นเพียงเรื่องเล่าลือ

• กรณีของผลการดำเนินงานที่ต่ำกว่ามาตรฐานและความล้มเหลว: ในทุกๆ เรื่องราวความสำเร็จ ย่อมมีเรื่องราวเตือนใจเสมอ งานวิจัยทางวิชาการหลายชิ้นที่อ้างว่ามีความแม่นยำสูงในตลาดหรือกรอบเวลาหนึ่งๆ ไม่สามารถสรุปผลได้ การทดลองที่โดดเด่นชิ้นหนึ่งพยายามจำลองการศึกษาการทำนายตลาดหุ้นอินเดียที่ประสบความสำเร็จ (ซึ่งมีความแม่นยำสูงโดยใช้ ML บนตัวชี้วัดทางเทคนิค) ในหุ้นสหรัฐฯ การจำลองนี้ ไม่พบพลังการทำนายที่มีนัยสำคัญ อันที่จริง กลยุทธ์ที่ไร้เดียงสาในการทำนายว่าราคาหุ้นจะขึ้นในวันถัดไปนั้นมีประสิทธิภาพความแม่นยำสูงกว่าแบบจำลอง ML ที่ซับซ้อน ผู้เขียนสรุปว่าผลลัพธ์ของพวกเขา "สนับสนุนทฤษฎีการเดินสุ่ม" ซึ่งหมายความว่าการเคลื่อนไหวของหุ้นนั้นไม่สามารถคาดเดาได้ และแบบจำลอง ML ก็ไม่ได้ช่วยอะไร สิ่งนี้เน้นย้ำว่าผลลัพธ์อาจแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละตลาดและช่วงเวลา ในทำนองเดียวกัน การแข่งขัน Kaggle และการแข่งขันวิจัยเชิงปริมาณจำนวนมากได้แสดงให้เห็นว่า แม้ว่าแบบจำลองมักจะสอดคล้องกับข้อมูลในอดีตได้ดี แต่ประสิทธิภาพของแบบจำลองในการซื้อขายจริงมักจะถดถอยลงสู่ความแม่นยำ 50% (สำหรับการทำนายทิศทาง) เมื่อเผชิญกับเงื่อนไขใหม่ๆ ตัวอย่างต่างๆ เช่น วิกฤตการณ์กองทุนควอนต์ในปี 2007 และความยากลำบากที่กองทุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ต้องเผชิญในช่วงวิกฤตการณ์โรคระบาดในปี 2020 แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI อาจล้มเหลวอย่างกะทันหันเมื่อระบบตลาดเปลี่ยนแปลง อคติ แบบเอาตัวรอด ก็เป็นปัจจัยหนึ่งที่ส่งผลต่อการรับรู้เช่นกัน เราได้ยินความสำเร็จของ AI บ่อยกว่าความล้มเหลว แต่เบื้องหลัง โมเดลและกองทุนจำนวนมากล้มเหลวและปิดตัวลงอย่างเงียบๆ เพราะกลยุทธ์ของพวกเขาไม่ได้ผล

• ความแตกต่างระหว่างตลาด: ข้อสังเกตที่น่าสนใจจากการศึกษาคือ ประสิทธิภาพของ AI อาจขึ้นอยู่กับ ความสมบูรณ์และประสิทธิภาพ ในตลาดที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าหรือตลาดเกิดใหม่ อาจมีรูปแบบที่สามารถใช้ประโยชน์ได้มากกว่า (เนื่องจากความครอบคลุมของนักวิเคราะห์ที่ต่ำกว่า ข้อจำกัดด้านสภาพคล่อง หรืออคติทางพฤติกรรม) ทำให้แบบจำลอง AI มีความแม่นยำสูงขึ้น การศึกษา LSTM ของตลาดเวียดนามที่มีความแม่นยำ 93% อาจเป็นตัวอย่างของสิ่งนี้ ในทางตรงกันข้าม ในตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงเช่นสหรัฐอเมริกา รูปแบบเหล่านั้นอาจถูกนำไปใช้ประโยชน์อย่างรวดเร็ว ผลการศึกษาที่หลากหลายระหว่างกรณีศึกษาในเวียดนามและการศึกษาการจำลองแบบในสหรัฐอเมริกาชี้ให้เห็นถึงความแตกต่างนี้ ในระดับโลก นั่นหมายความว่า AI อาจให้ประสิทธิภาพการทำนายที่ดีกว่าในตลาดเฉพาะกลุ่มหรือสินทรัพย์บางประเภท (ตัวอย่างเช่น บางตลาดได้นำ AI มาใช้เพื่อทำนายราคาสินค้าโภคภัณฑ์หรือแนวโน้มของสกุลเงินดิจิทัลซึ่งมีความสำเร็จแตกต่างกันไป) เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อตลาดทั้งหมดมุ่งไปสู่ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น โอกาสที่การทำนายผลจะง่ายขึ้นก็จะแคบลง

• ความแม่นยำเทียบกับความสามารถในการทำกำไร: สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือการแยกแยะ ความแม่นยำในการทำนายออก จาก ความสามารถในการทำกำไรจากการลงทุน แบบจำลองอาจมีความแม่นยำเพียง 60% ในการทำนายการเคลื่อนไหวขึ้นหรือลงของหุ้นรายวัน ซึ่งฟังดูไม่สูงนัก แต่หากใช้การคาดการณ์เหล่านั้นในกลยุทธ์การซื้อขายที่ชาญฉลาด การคาดการณ์เหล่านั้นอาจสร้างผลกำไรได้ค่อนข้างดี ในทางกลับกัน แบบจำลองอาจมีความแม่นยำถึง 90% แต่หาก 10% ของเวลาที่ผิดพลาดนั้นตรงกับช่วงที่ตลาดมีการเคลื่อนไหวอย่างมาก (และส่งผลให้ขาดทุนจำนวนมาก) อาจทำให้ไม่ทำกำไรได้ ความพยายามในการทำนายหุ้นด้วย AI จำนวนมากมุ่งเน้นไปที่ความแม่นยำเชิงทิศทางหรือการลดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด แต่นักลงทุนให้ความสำคัญกับผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยงแล้ว ดังนั้น การประเมินจึงมักประกอบด้วยตัวชี้วัดต่างๆ เช่น อัตราส่วน Sharpe, อัตราการขาดทุน และความสม่ำเสมอของประสิทธิภาพ ไม่ใช่แค่อัตราการเข้าซื้อแบบดิบๆ แบบจำลอง AI บางแบบถูกรวมเข้ากับระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมที่จัดการสถานะและความเสี่ยงโดยอัตโนมัติ โดยประสิทธิภาพที่แท้จริงจะวัดจากผลตอบแทนจากการเทรดจริง แทนที่จะเป็นสถิติการคาดการณ์แบบสแตนด์อโลน จนถึงขณะนี้ “ผู้ค้า AI” ที่ทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบซึ่งสามารถผลิตเงินได้อย่างน่าเชื่อถือปีแล้วปีเล่ายังเป็นเพียงนิยายวิทยาศาสตร์มากกว่าความเป็นจริง แต่การประยุกต์ใช้ที่แคบกว่า (เช่น โมเดล AI ที่ทำนาย ความผันผวน ซึ่งผู้ค้าสามารถใช้เพื่อกำหนดราคาออปชั่น ฯลฯ) ได้พบตำแหน่งในชุดเครื่องมือทางการเงินแล้ว

โดยรวมแล้ว หลักฐานชี้ให้เห็นว่า AI สามารถคาดการณ์รูปแบบตลาดบางอย่างได้อย่างแม่นยำกว่าโอกาส และการทำเช่นนี้สามารถมอบความได้เปรียบในการซื้อขาย อย่างไรก็ตาม ความได้เปรียบดังกล่าวมักมีน้อยและต้องใช้การดำเนินการที่ซับซ้อนเพื่อใช้ประโยชน์จากมัน เมื่อมีคนถามว่า AI สามารถคาดการณ์ตลาดหุ้นได้หรือไม่ คำตอบที่ตรงไปตรงมาที่สุดจากหลักฐานที่มีอยู่ในปัจจุบันคือ บางครั้ง AI สามารถคาดการณ์แง่มุมต่างๆ ของตลาดหุ้นภายใต้เงื่อนไขเฉพาะเจาะจงได้ แต่ไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างสม่ำเสมอสำหรับหุ้นทั้งหมดตลอดเวลา ความสำเร็จมักจะเกิดขึ้นเพียงบางส่วนและขึ้นอยู่กับบริบท

บทสรุป: ความคาดหวังที่สมจริงสำหรับ AI ในการคาดการณ์ตลาดหุ้น

AI และ Machine Learning ได้กลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังในวงการการเงินอย่างไม่ต้องสงสัย พวกมันเก่งกาจในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เปิดเผยความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ และแม้แต่การปรับกลยุทธ์แบบทันทีทันใด ในการแสวงหาการคาดการณ์ตลาดหุ้น AI ได้มอบ ที่จับต้องได้แต่มีจำกัด นักลงทุนและสถาบันต่าง ๆ สามารถคาดหวังได้อย่างสมเหตุสมผลว่า AI จะช่วยในการตัดสินใจ เช่น การสร้างสัญญาณการทำนาย การปรับพอร์ตการลงทุนให้เหมาะสม หรือการบริหารความเสี่ยง แต่ไม่ได้ทำหน้าที่เป็นลูกแก้ววิเศษที่รับประกันผลกำไร

สิ่งที่ AI
ทำได้ : AI สามารถพัฒนากระบวนการวิเคราะห์การลงทุนได้ AI สามารถกรองข้อมูลตลาด ฟีดข่าว และรายงานทางการเงินที่สะสมมาหลายปีได้ภายในไม่กี่วินาที ตรวจจับรูปแบบหรือความผิดปกติเล็กๆ น้อยๆ ที่มนุษย์อาจมองข้าม ( การใช้ Machine Learning เพื่อการทำนายตลาดหุ้น... | FMP ) AI สามารถรวมตัวแปรหลายร้อยตัว (ทางเทคนิค ปัจจัยพื้นฐาน ความเชื่อมั่น ฯลฯ) เข้าด้วยกันเพื่อคาดการณ์ที่สอดคล้องกัน ในการซื้อขายระยะสั้น อัลกอริทึม AI อาจทำนายได้อย่างแม่นยำกว่าการสุ่มเล็กน้อยว่าหุ้นตัวหนึ่งจะมีผลงานดีกว่าอีกตัวหนึ่ง หรือตลาดกำลังจะเผชิญกับความผันผวนที่พุ่งสูงขึ้น ข้อได้เปรียบที่เพิ่มขึ้นเหล่านี้ เมื่อนำไปใช้ประโยชน์อย่างเหมาะสม สามารถแปลงเป็นผลกำไรทางการเงินที่แท้จริงได้ AI ยังสามารถช่วยใน การจัดการความเสี่ยง เช่น การระบุสัญญาณเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับภาวะเศรษฐกิจตกต่ำ หรือแจ้งนักลงทุนเกี่ยวกับระดับความเชื่อมั่นของการคาดการณ์ อีกหนึ่งบทบาทในทางปฏิบัติของ AI คือ ระบบอัตโนมัติทางกลยุทธ์ : อัลกอริทึมสามารถดำเนินการซื้อขายได้อย่างรวดเร็วและบ่อยครั้ง ตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน และบังคับใช้วินัย (ไม่ใช้อารมณ์ในการซื้อขาย) ซึ่งเป็นประโยชน์ในตลาดที่มีความผันผวน

สิ่งที่ AI
ไม่ได้ (ในตอนนี้): แม้จะมีกระแสฮือฮาในสื่อบางสำนัก แต่ AI ก็ไม่สามารถ คาดการณ์ตลาดหุ้นได้อย่างแม่นยำและเชื่อถือได้ ในภาพรวม คือการเอาชนะตลาดได้เสมอ หรือคาดการณ์จุดเปลี่ยนสำคัญๆ ได้ ตลาดได้รับผลกระทบจากพฤติกรรมของมนุษย์ เหตุการณ์สุ่ม และวงจรป้อนกลับที่ซับซ้อนซึ่งขัดแย้งกับแบบจำลองคงที่ใดๆ AI ไม่ได้ขจัดความไม่แน่นอน แต่จะวิเคราะห์เฉพาะความน่าจะเป็นเท่านั้น AI อาจบ่งชี้ว่ามีโอกาส 70% ที่หุ้นจะขึ้นในวันพรุ่งนี้ ซึ่งหมายความว่ามีโอกาส 30% ที่จะไม่ขึ้น การเทรดที่ขาดทุนและการตัดสินใจที่ผิดพลาดเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ AI ไม่สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ใหม่ๆ (ซึ่งมักถูกเรียกว่า "หงส์ดำ") ที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน ยิ่งไปกว่านั้น แบบจำลองการทำนายที่ประสบความสำเร็จใดๆ ก็ตามก็มักจะเปิดช่องให้คู่แข่งเข้ามาแข่งขัน ซึ่งอาจกัดกร่อนความได้เปรียบของมันได้ โดยพื้นฐานแล้ว ไม่มี AI ใดที่เทียบเท่าลูกแก้ววิเศษ ที่รับประกันการมองการณ์ไกลถึงอนาคตของตลาดได้ นักลงทุนควรระมัดระวังผู้ที่อ้างเป็นอย่างอื่น

มุมมองที่เป็นกลางและสมจริง:
จากมุมมองที่เป็นกลาง AI ถือเป็นส่วนเสริม ไม่ใช่สิ่งทดแทนการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมและข้อมูลเชิงลึกของมนุษย์ ในทางปฏิบัติ นักลงทุนสถาบันหลายรายใช้โมเดล AI ควบคู่ไปกับข้อมูลจากนักวิเคราะห์และผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอที่เป็นมนุษย์ AI อาจวิเคราะห์ตัวเลขและคาดการณ์ผลลัพธ์ แต่มนุษย์เป็นผู้กำหนดวัตถุประสงค์ ตีความผลลัพธ์ และปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับบริบท (เช่น การแก้ไขโมเดลในช่วงวิกฤตที่ไม่คาดคิด) นักลงทุนรายย่อยที่ใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือบอทเทรดควรระมัดระวังและทำความเข้าใจตรรกะและข้อจำกัดของเครื่องมือ การทำตามคำแนะนำของ AI อย่างไม่ไตร่ตรองนั้นมีความเสี่ยง ควรใช้เป็นเพียงหนึ่งในปัจจัยนำเข้ามากมาย

ในการตั้งความคาดหวังที่สมจริง อาจสรุปได้ว่า AI สามารถคาดการณ์ตลาดหุ้นได้ในระดับหนึ่ง แต่อาจไม่แม่นยำและปราศจากข้อผิดพลาด AI สามารถ เพิ่มโอกาส ในการตัดสินใจที่ถูกต้องหรือปรับปรุง ประสิทธิภาพ ในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งในตลาดที่มีการแข่งขันสูงอาจสร้างความแตกต่างระหว่างกำไรและขาดทุน อย่างไรก็ตาม AI ไม่สามารถรับประกัน ความสำเร็จหรือขจัดความผันผวนและความเสี่ยงโดยธรรมชาติของตลาดหุ้นได้ ดังที่สิ่งพิมพ์ฉบับหนึ่งชี้ให้เห็น แม้จะมีอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ แต่ผลลัพธ์ในตลาดหุ้นก็อาจ "คาดเดาได้ยาก" เนื่องจากปัจจัยอื่นๆ นอกเหนือจากข้อมูลจำลอง ( Stock Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning )

เส้นทางข้างหน้า:
มองไปข้างหน้า บทบาทของ AI ในการคาดการณ์ตลาดหุ้นมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้น งานวิจัยที่กำลังดำเนินการอยู่กำลังแก้ไขข้อจำกัดบางประการ (เช่น การพัฒนาแบบจำลองที่คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงของระบบ หรือระบบไฮบริดที่ผสานรวมการวิเคราะห์ทั้งแบบอิงข้อมูลและแบบอิงเหตุการณ์) นอกจากนี้ยังมีความสนใจใน ตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมแรง ที่ปรับตัวเข้ากับข้อมูลตลาดใหม่ๆ แบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจรับมือกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้ดีกว่าแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมแบบคงที่ นอกจากนี้ การผสมผสาน AI เข้ากับเทคนิคจากการวิเคราะห์พฤติกรรมทางการเงินหรือเครือข่ายอาจสร้างแบบจำลองพลวัตของตลาดที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้แต่ AI ในอนาคตที่ก้าวหน้าที่สุดก็ยังสามารถทำงานภายใต้ขอบเขตของความน่าจะเป็นและความไม่แน่นอนได้

โดยสรุปแล้ว คำถามที่ว่า “AI สามารถทำนายตลาดหุ้นได้หรือไม่” ไม่มีคำตอบง่ายๆ ว่าใช่หรือไม่ คำตอบที่ถูกต้องที่สุดคือ AI สามารถช่วยทำนายตลาดหุ้นได้ แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะแม่นยำเสมอไป AI มีเครื่องมืออันทรงพลังที่เมื่อใช้อย่างชาญฉลาด จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์และกลยุทธ์การซื้อขาย แต่ก็ไม่ได้ช่วยขจัดความไม่แน่นอนพื้นฐานของตลาด นักลงทุนควรนำ AI มาใช้ในจุดแข็งของ AI นั่นคือ การประมวลผลข้อมูลและการจดจำรูปแบบ พร้อมกับตระหนักถึงจุดอ่อนของ AI การทำเช่นนี้จะช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากทั้งสองปัจจัยได้อย่างเต็มที่ นั่นคือ การตัดสินใจของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานร่วมกัน แม้ว่าตลาดหุ้นอาจไม่สามารถคาดเดาได้ 100% แต่ด้วยความคาดหวังที่สมเหตุสมผลและการใช้ AI อย่างรอบคอบ ผู้เข้าร่วมตลาดจะสามารถมุ่งมั่นสู่การตัดสินใจลงทุนที่มีข้อมูลครบถ้วนและมีวินัยมากขึ้นในภูมิทัศน์ทางการเงินที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

เอกสารไวท์เปเปอร์ที่คุณอาจต้องการอ่านหลังจากนี้:

🔗 งานที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ – และงานใดที่ AI จะเข้ามาแทนที่?
ค้นพบอาชีพที่พร้อมสำหรับอนาคต และอาชีพใดที่มีความเสี่ยงสูงสุด ขณะที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงการจ้างงานทั่วโลก

🔗 ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถทำอะไรได้บ้างโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์?
ทำความเข้าใจขอบเขตปัจจุบันและความสามารถในการทำงานอัตโนมัติของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในสถานการณ์จริง

🔗 Generative AI สามารถนำมาใช้ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้อย่างไร
เรียนรู้ว่า AI ป้องกันภัยคุกคามและเพิ่มความยืดหยุ่นทางไซเบอร์ได้อย่างไรด้วยเครื่องมือเชิงคาดการณ์และอัตโนมัติ