dumaiТорговля акциями с помощью ИИ не дала устойчивой прибыли после расходов
Препринт, ещё не рецензирован · ранние данные
Кратко
Модели читали новости компаний из S&P 500 — списка крупных американских компаний. Оценки коммерческих моделей до открытия торгов отражали ночное движение цен, а после открытия не предсказывали доходность. Ни одна из заранее выбранных стратегий не принесла устойчивой прибыли после учёта расходов на сделки.
Зачем это знать?
Для торговли по новостям важно, удаётся ли предсказать движение цены до того, как оно произошло: точность задним числом ещё не означает возможность заработать.
Разбор
Исследователи проверили, что происходит с сигналом на отложенных данных. Одну модель они дообучили на данных за 2024–2025 годы, проверили на двух кварталах, а затем испытали на данных за январь — июль 2026 года, не заглядывая в них заранее. На последней проверке связь оценок модели с движением цен ослабла.
Скрыть названия компаний оказалось недостаточно, чтобы модели их не узнавали. Коммерческие модели определяли компанию в 62–74% случаев против 28% при базовом способе сравнения. Кроме того, ни одна модель не смогла отличить чрезмерную реакцию цены на новость от недостаточной.
Ключевые цифры
Можно ли доверять
Исследователи сравнили оценки моделей с движением акций крупных американских компаний и отдельно проверили дообученную модель на данных за январь — июль 2026 года, которые не использовали при предварительной проверке. Но скрытие названий не помешало коммерческим моделям часто узнавать компании, поэтому такая маскировка сама по себе не исключает влияние знания о них.
- Это препринт, а не прошедшая рецензирование статья.
- Результаты относятся к новостям акций S&P 500 и конкретному периоду тестирования.
- Модели распознавали замаскированные компании в 62–74% случаев, поэтому маскирование не обеспечивало полной анонимности данных.
Пересказано ИИ по научной статье. Это научпоп, а не совет врача. Как это устроено