AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయగలదా?

పరిచయం

స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయడం అనేది చాలా కాలంగా ప్రపంచవ్యాప్తంగా సంస్థాగత మరియు రిటైల్ పెట్టుబడిదారులు కోరుకునే ఆర్థిక "హోలీ గ్రెయిల్". ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) , ఈ సాంకేతికతలు చివరకు స్టాక్ ధరలను అంచనా వేసే రహస్యాన్ని అన్‌లాక్ చేశాయా అని చాలామంది ఆశ్చర్యపోతున్నారు. AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయగలదా? ఆర్థిక మార్కెట్ అంచనా సందర్భంలో చేయగలదు మరియు చేయలేదో హైప్ కాకుండా పరిశోధన ఆధారంగా నిష్పాక్షికమైన విశ్లేషణను మేము అందిస్తున్నాము

ఆర్థిక సిద్ధాంతంలో, అంచనా యొక్క సవాలును సమర్థవంతమైన మార్కెట్ పరికల్పన (EMH) . EMH (ముఖ్యంగా దాని "బలమైన" రూపంలో) స్టాక్ ధరలు ఏ సమయంలోనైనా అందుబాటులో ఉన్న అన్ని సమాచారాన్ని పూర్తిగా ప్రతిబింబిస్తాయని పేర్కొంది, అంటే ఏ పెట్టుబడిదారుడు (ఇన్‌సైడర్లు కూడా కాదు) అందుబాటులో ఉన్న సమాచారంపై వర్తకం చేయడం ద్వారా స్థిరంగా మార్కెట్‌ను అధిగమించలేడు ( న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ఆధారంగా డేటా-ఆధారిత స్టాక్ ఫోర్కాస్టింగ్ నమూనాలు: ఒక సమీక్ష ). సరళంగా చెప్పాలంటే, మార్కెట్లు అత్యంత సమర్థవంతంగా ఉంటే మరియు ధరలు యాదృచ్ఛిక నడకలో , భవిష్యత్తు ధరలను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడం దాదాపు అసాధ్యం. ఈ సిద్ధాంతం ఉన్నప్పటికీ, మార్కెట్‌ను ఓడించాలనే ఆకర్షణ అధునాతన అంచనా పద్ధతులపై విస్తృతమైన పరిశోధనను ప్రేరేపించింది. AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఈ అన్వేషణకు కేంద్రంగా మారాయి, ఎందుకంటే అవి విస్తారమైన మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయగలవు మరియు మానవులు తప్పిపోయే సూక్ష్మ నమూనాలను గుర్తించగలవు ( స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించడం... | FMP ).

ఈ శ్వేతపత్రం స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా కోసం ఉపయోగించే AI పద్ధతుల యొక్క సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది మరియు వాటి ప్రభావాన్ని అంచనా వేస్తుంది. మేము సైద్ధాంతిక పునాదులను (సాంప్రదాయ సమయ శ్రేణి పద్ధతుల నుండి లోతైన నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ఉపబల అభ్యాసం వరకు) పరిశీలిస్తాము, ఈ నమూనాల కోసం డేటా మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను పరిమితులు మరియు సవాళ్లను . ఇప్పటివరకు పొందిన మిశ్రమ ఫలితాలను వివరించడానికి వాస్తవ ప్రపంచ అధ్యయనాలు మరియు ఉదాహరణలు చేర్చబడ్డాయి. చివరగా, పెట్టుబడిదారులు మరియు అభ్యాసకుల కోసం వాస్తవిక అంచనాలతో మేము ముగించాము: ఏ అల్గోరిథం పూర్తిగా తొలగించలేని అనూహ్య స్థాయిని ఆర్థిక మార్కెట్లు కలిగి ఉన్నాయని గుర్తిస్తూనే AI యొక్క ఆకట్టుకునే సామర్థ్యాలను గుర్తించడం.

స్టాక్ మార్కెట్ అంచనాలో AI యొక్క సైద్ధాంతిక పునాదులు

ఆధునిక AI-ఆధారిత స్టాక్ అంచనా గణాంకాలు, ఆర్థికం మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో దశాబ్దాల పరిశోధనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. సాంప్రదాయ నమూనాల నుండి అత్యాధునిక AI వరకు ఉన్న విధానాల వర్ణపటాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది:

• సాంప్రదాయ సమయ శ్రేణి నమూనాలు: ప్రారంభ స్టాక్ అంచనా గత ధరలలోని నమూనాలు భవిష్యత్తును అంచనా వేయగలవని భావించే గణాంక నమూనాలపై ఆధారపడింది. ARIMA (ఆటో-రిగ్రెసివ్ ఇంటిగ్రేటెడ్ మూవింగ్ యావరేజ్) మరియు ARCH/GARCH సమయ శ్రేణి డేటాలో లీనియర్ ట్రెండ్‌లు మరియు అస్థిరత క్లస్టరింగ్‌ను సంగ్రహించడంపై దృష్టి పెడతాయి ( న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ఆధారంగా డేటా-ఆధారిత స్టాక్ అంచనా నమూనాలు: ఒక సమీక్ష ). ఈ నమూనాలు స్థిరత్వం మరియు సరళత యొక్క అంచనాల కింద చారిత్రక ధర శ్రేణులను మోడలింగ్ చేయడం ద్వారా అంచనా కోసం ఒక ఆధారాన్ని అందిస్తాయి. ఉపయోగకరంగా ఉన్నప్పటికీ, సాంప్రదాయ నమూనాలు తరచుగా వాస్తవ మార్కెట్ల సంక్లిష్టమైన, నాన్-లీనియర్ నమూనాలతో పోరాడుతాయి, ఇది ఆచరణలో పరిమిత అంచనా ఖచ్చితత్వానికి దారితీస్తుంది ( న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ఆధారంగా డేటా-ఆధారిత స్టాక్ అంచనా నమూనాలు: ఒక సమీక్ష ).

• మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు: మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులు ముందే నిర్వచించబడిన గణాంక సూత్రాలను దాటి డేటా నుండి నేరుగా నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్లు (SVM) , యాదృచ్ఛిక అడవులు మరియు ప్రవణత బూస్టింగ్ వంటి అల్గోరిథంలు స్టాక్ ప్రిడిక్షన్‌కు వర్తింపజేయబడ్డాయి. అవి సాంకేతిక సూచికల నుండి (ఉదా., కదిలే సగటులు, ట్రేడింగ్ వాల్యూమ్) ప్రాథమిక సూచికల వరకు (ఉదా., ఆదాయాలు, స్థూల ఆర్థిక డేటా) విస్తృత శ్రేణి ఇన్‌పుట్ లక్షణాలను చేర్చగలవు మరియు వాటి మధ్య నాన్-లీనియర్ సంబంధాలను కనుగొనగలవు. ఉదాహరణకు, యాదృచ్ఛిక అటవీ లేదా ప్రవణత బూస్టింగ్ మోడల్ డజన్ల కొద్దీ అంశాలను ఏకకాలంలో పరిగణించగలదు, ఒక సాధారణ లీనియర్ మోడల్ మిస్ అయ్యే పరస్పర చర్యలను సంగ్రహిస్తుంది. ఈ ML నమూనాలు డేటాలోని సంక్లిష్ట సంకేతాలను గుర్తించడం ద్వారా అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని నిరాడంబరంగా మెరుగుపరచగల సామర్థ్యాన్ని చూపించాయి ( స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్‌ని ఉపయోగించడం... | FMP ). అయితే, వాటికి జాగ్రత్తగా ట్యూనింగ్ మరియు ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌ను నివారించడానికి తగినంత డేటా అవసరం (సిగ్నల్ కంటే నేర్చుకునే శబ్దం).

• డీప్ లెర్నింగ్ (న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు): మానవ మెదడు నిర్మాణం నుండి ప్రేరణ పొందిన డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు రికరెంట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (RNNలు) మరియు వాటి వేరియంట్ లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్‌వర్క్‌లు ప్రత్యేకంగా స్టాక్ ధర సమయ శ్రేణి వంటి సీక్వెన్స్ డేటా కోసం రూపొందించబడ్డాయి. LSTMలు గత సమాచారం యొక్క జ్ఞాపకశక్తిని నిలుపుకోగలవు మరియు తాత్కాలిక ఆధారపడటాన్ని సంగ్రహించగలవు, ఇవి మార్కెట్ డేటాలోని మోడల్ ట్రెండ్‌లు, చక్రాలు లేదా ఇతర సమయ-ఆధారిత నమూనాలకు బాగా సరిపోతాయి. LSTMలు మరియు ఇతర డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు సరళమైన మోడల్‌లు కోల్పోయే ఆర్థిక డేటాలో సంక్లిష్టమైన, నాన్-లీనియర్ సంబంధాలను కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (CNNలు) (కొన్నిసార్లు సాంకేతిక సూచిక "చిత్రాలు" లేదా ఎన్‌కోడ్ చేసిన సీక్వెన్స్‌లపై ఉపయోగిస్తారు), ట్రాన్స్‌ఫార్మర్లు (విభిన్న సమయ దశలు లేదా డేటా మూలాల ప్రాముఖ్యతను తూకం వేయడానికి శ్రద్ధ విధానాలను ఉపయోగిస్తాయి) మరియు గ్రాఫ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (GNNలు) (మార్కెట్ గ్రాఫ్‌లోని స్టాక్‌ల మధ్య సంబంధాలను మోడల్ చేయడానికి) కూడా ఉన్నాయి. ఈ అధునాతన న్యూరల్ నెట్‌లు ధర డేటాను మాత్రమే కాకుండా వార్తల వచనం, సోషల్ మీడియా సెంటిమెంట్ మరియు మరిన్ని వంటి ప్రత్యామ్నాయ డేటా వనరులను కూడా గ్రహించగలవు, మార్కెట్ కదలికలను అంచనా వేసే వియుక్త లక్షణాలను నేర్చుకోవడం ( స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్‌ని ఉపయోగించడం... | FMP ). లోతైన అభ్యాసం యొక్క వశ్యత ఖర్చుతో వస్తుంది: అవి డేటా-ఆకలితో, గణనపరంగా ఇంటెన్సివ్‌గా ఉంటాయి మరియు తరచుగా తక్కువ అర్థవివరణతో "బ్లాక్ బాక్స్‌లు"గా పనిచేస్తాయి.

• రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్: AI స్టాక్ ప్రిడిక్షన్‌లో మరో సరిహద్దు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL) , ఇక్కడ లక్ష్యం ధరలను అంచనా వేయడం మాత్రమే కాదు, సరైన ట్రేడింగ్ వ్యూహాన్ని నేర్చుకోవడం. RL ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో, ఏజెంట్ (AI మోడల్) చర్యలు తీసుకోవడం (కొనడం, అమ్మడం, పట్టుకోవడం) మరియు రివార్డులు (లాభాలు లేదా నష్టాలు) పొందడం ద్వారా పర్యావరణంతో (మార్కెట్) సంకర్షణ చెందుతాడు. కాలక్రమేణా, ఏజెంట్ సంచిత బహుమతిని పెంచే విధానాన్ని నేర్చుకుంటాడు. డీప్ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (DRL) మార్కెట్ల యొక్క పెద్ద స్టేట్-స్పేస్‌ను నిర్వహించడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌తో మిళితం చేస్తుంది. ఫైనాన్స్‌లో RL యొక్క ఆకర్షణ ఏమిటంటే, నిర్ణయాల క్రమాన్ని మరియు పెట్టుబడి రాబడి కోసం నేరుగా ఆప్టిమైజ్ చేయడం, విడిగా ధరలను అంచనా వేయడం కంటే. ఉదాహరణకు, ధర సంకేతాల ఆధారంగా స్థానాల్లోకి ఎప్పుడు ప్రవేశించాలో లేదా నిష్క్రమించాలో RL ఏజెంట్ నేర్చుకోవచ్చు మరియు మార్కెట్ పరిస్థితులు మారినప్పుడు కూడా స్వీకరించవచ్చు. ముఖ్యంగా, పరిమాణాత్మక ట్రేడింగ్ పోటీలలో మరియు కొన్ని యాజమాన్య ట్రేడింగ్ వ్యవస్థలలో పోటీపడే AI మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి RL ఉపయోగించబడింది. అయితే, RL పద్ధతులు కూడా గణనీయమైన సవాళ్లను ఎదుర్కొంటాయి: వాటికి విస్తృతమైన శిక్షణ అవసరం (సంవత్సరాల ట్రేడ్‌లను అనుకరించడం), జాగ్రత్తగా ట్యూన్ చేయకపోతే అస్థిరత లేదా విభిన్న ప్రవర్తనతో బాధపడవచ్చు మరియు వాటి పనితీరు ఊహించిన మార్కెట్ వాతావరణానికి చాలా సున్నితంగా ఉంటుంది. అధిక గణన వ్యయం మరియు స్థిరత్వ సమస్యలు డీప్ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ రూపొందించడానికి ఇతర పద్ధతులతో (ఉదా., ధర అంచనా నమూనాలు మరియు RL-ఆధారిత కేటాయింపు వ్యూహాన్ని ఉపయోగించడం) కలిపినప్పుడు .

డేటా సోర్సెస్ మరియు శిక్షణ ప్రక్రియ

మోడల్ రకం ఏదైనా, డేటా అనేది AI స్టాక్ మార్కెట్ అంచనాకు వెన్నెముక . నమూనాలను గుర్తించడానికి మోడల్‌లకు సాధారణంగా చారిత్రక మార్కెట్ డేటా మరియు ఇతర సంబంధిత డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ ఇస్తారు. సాధారణ డేటా వనరులు మరియు లక్షణాలు:

• చారిత్రక ధరలు మరియు సాంకేతిక సూచికలు: దాదాపు అన్ని మోడల్‌లు గత స్టాక్ ధరలను (ఓపెన్, హై, లో, క్లోజ్) మరియు ట్రేడింగ్ వాల్యూమ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి. వీటి నుండి, విశ్లేషకులు తరచుగా సాంకేతిక సూచికలను (మూవింగ్ యావరేజ్‌లు, రిలేటివ్ స్ట్రెంత్ ఇండెక్స్, MACD, మొదలైనవి) ఇన్‌పుట్‌లుగా తీసుకుంటారు. ఈ సూచికలు మోడల్ దోపిడీ చేసే ట్రెండ్‌లు లేదా మొమెంటంను హైలైట్ చేయడంలో సహాయపడతాయి. ఉదాహరణకు, ఒక మోడల్ గత 10 రోజుల ధరలు మరియు వాల్యూమ్‌ను, అలాగే 10-రోజుల మూవింగ్ యావరేజ్ లేదా అస్థిరత కొలతల వంటి సూచికలను ఇన్‌పుట్‌గా తీసుకోవచ్చు, ఇది మరుసటి రోజు ధర కదలికను అంచనా వేస్తుంది.

• మార్కెట్ సూచికలు మరియు ఆర్థిక డేటా: అనేక నమూనాలు ఇండెక్స్ స్థాయిలు, వడ్డీ రేట్లు, ద్రవ్యోల్బణం, GDP వృద్ధి లేదా ఇతర ఆర్థిక సూచికలు వంటి విస్తృత మార్కెట్ సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఈ స్థూల లక్షణాలు వ్యక్తిగత స్టాక్ పనితీరును ప్రభావితం చేసే సందర్భాన్ని (ఉదా., మొత్తం మార్కెట్ సెంటిమెంట్ లేదా ఆర్థిక ఆరోగ్యం) అందిస్తాయి.

• వార్తలు మరియు సెంటిమెంట్ డేటా: వార్తా కథనాలు, సోషల్ మీడియా ఫీడ్‌లు (ట్విట్టర్, స్టాక్‌ట్విట్స్) మరియు ఆర్థిక నివేదికలు వంటి నిర్మాణాత్మకం కాని డేటాను AI వ్యవస్థలు పెరుగుతున్నాయి. మార్కెట్ సెంటిమెంట్‌ను అంచనా వేయడానికి లేదా సంబంధిత సంఘటనలను గుర్తించడానికి BERT వంటి అధునాతన నమూనాలతో సహా సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) పద్ధతులు ఉపయోగించబడతాయి. ఉదాహరణకు, వార్తల సెంటిమెంట్ అకస్మాత్తుగా ఒక కంపెనీ లేదా రంగానికి తీవ్రంగా ప్రతికూలంగా మారితే, AI మోడల్ సంబంధిత స్టాక్ ధరలలో తగ్గుదలను అంచనా వేయవచ్చు. రియల్-టైమ్ వార్తలు మరియు సోషల్ మీడియా సెంటిమెంట్‌ను , AI కొత్త సమాచారానికి మానవ వ్యాపారుల కంటే వేగంగా స్పందించగలదు.

• ప్రత్యామ్నాయ డేటా: కొన్ని అధునాతన హెడ్జ్ ఫండ్‌లు మరియు AI పరిశోధకులు అంచనా వేసే అంతర్దృష్టులను పొందడానికి ప్రత్యామ్నాయ డేటా వనరులను - ఉపగ్రహ చిత్రాలు (స్టోర్ ట్రాఫిక్ లేదా పారిశ్రామిక కార్యకలాపాల కోసం), క్రెడిట్ కార్డ్ లావాదేవీ డేటా, వెబ్ శోధన ధోరణులు మొదలైన వాటిని ఉపయోగిస్తారు. ఈ సాంప్రదాయేతర డేటాసెట్‌లు కొన్నిసార్లు స్టాక్ పనితీరుకు ప్రముఖ సూచికలుగా పనిచేస్తాయి, అయినప్పటికీ అవి మోడల్ శిక్షణలో సంక్లిష్టతను కూడా పరిచయం చేస్తాయి.

స్టాక్ ప్రిడిక్షన్ కోసం AI మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడంలో ఈ చారిత్రక డేటాను దానికి అందించడం మరియు ప్రిడిక్షన్ లోపాన్ని తగ్గించడానికి మోడల్ యొక్క పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం జరుగుతుంది. సాధారణంగా, డేటాను శిక్షణా సమితి (ఉదా., నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి పాత చరిత్ర) మరియు పరీక్ష/ధ్రువీకరణ సమితి (కనిపించని పరిస్థితులపై పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఇటీవలి డేటా)గా విభజించారు. మార్కెట్ డేటా యొక్క వరుస స్వభావాన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, "భవిష్యత్తులోకి తొంగి చూడకుండా" జాగ్రత్త తీసుకుంటారు - ఉదాహరణకు, నిజమైన ట్రేడింగ్‌లో అవి ఎలా పని చేస్తాయో అనుకరించడానికి, శిక్షణ కాలం తర్వాత కాల వ్యవధుల నుండి డేటాపై నమూనాలు మూల్యాంకనం చేయబడతాయి. క్రాస్-వాలిడేషన్ పద్ధతులు మోడల్ బాగా సాధారణీకరించబడిందని మరియు ఒక నిర్దిష్ట కాలానికి మాత్రమే సరిపోలేదని నిర్ధారించడానికి ఉపయోగించబడతాయి.

అంతేకాకుండా, ప్రాక్టీషనర్లు డేటా నాణ్యత మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించాలి. తప్పిపోయిన డేటా, అవుట్‌లైయర్‌లు (ఉదా., స్టాక్ స్ప్లిట్‌లు లేదా వన్-టైమ్ ఈవెంట్‌ల కారణంగా ఆకస్మిక స్పైక్‌లు) మరియు మార్కెట్‌లలో పాలన మార్పులు అన్నీ మోడల్ శిక్షణను ప్రభావితం చేస్తాయి. సాధారణీకరణ, డీట్రెండింగ్ లేదా డీ-సీజనలైజింగ్ వంటి సాంకేతికతలను ఇన్‌పుట్ డేటాకు వర్తింపజేయవచ్చు. కొన్ని అధునాతన విధానాలు ధరల శ్రేణిని భాగాలుగా (ట్రెండ్‌లు, సైకిల్స్, నాయిస్) విడదీసి వాటిని విడిగా మోడల్ చేస్తాయి (వేరియషనల్ మోడ్ డికంపోజిషన్‌ను న్యూరల్ నెట్‌లతో కలపడం ( స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ యూజింగ్ డీప్ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ) పరిశోధనలో చూడవచ్చు).

వేర్వేరు మోడళ్లకు వేర్వేరు శిక్షణ అవసరాలు ఉంటాయి: డీప్ లెర్నింగ్ మోడళ్లకు వందల వేల డేటా పాయింట్లు అవసరం కావచ్చు మరియు GPU త్వరణం నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు, అయితే లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ వంటి సరళమైన మోడళ్లకు సాపేక్షంగా చిన్న డేటాసెట్‌ల నుండి నేర్చుకోవచ్చు. రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ మోడళ్లకు సంకర్షణ చెందడానికి సిమ్యులేటర్ లేదా పర్యావరణం అవసరం; కొన్నిసార్లు చారిత్రక డేటా RL ఏజెంట్‌కు రీప్లే చేయబడుతుంది లేదా అనుభవాలను రూపొందించడానికి మార్కెట్ సిమ్యులేటర్‌లను ఉపయోగిస్తారు.

చివరగా, శిక్షణ పొందిన తర్వాత, ఈ నమూనాలు ఒక అంచనా వేసే ఫంక్షన్‌ను ఇస్తాయి - ఉదాహరణకు, రేపటి ధరను అంచనా వేయగల అవుట్‌పుట్, స్టాక్ పెరిగే సంభావ్యత లేదా సిఫార్సు చేయబడిన చర్య (కొనడం/అమ్మకం). వాస్తవ డబ్బును ప్రమాదంలో పడే ముందు ఈ అంచనాలు సాధారణంగా ట్రేడింగ్ వ్యూహంలో (స్థాన పరిమాణం, రిస్క్ నిర్వహణ నియమాలు మొదలైన వాటితో) విలీనం చేయబడతాయి.

పరిమితులు మరియు సవాళ్లు

AI నమూనాలు చాలా అధునాతనంగా మారినప్పటికీ, స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా వేయడం అనేది ఇప్పటికీ ఒక సవాలుతో కూడిన పని . మార్కెట్లలో AI ని హామీ ఇచ్చిన అదృష్టవంతుడిగా నిరోధించే కీలక పరిమితులు మరియు అడ్డంకులు ఈ క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:

• మార్కెట్ సామర్థ్యం మరియు యాదృచ్ఛికత: ముందుగా చెప్పినట్లుగా, సమర్థవంతమైన మార్కెట్ పరికల్పన ధరలు ఇప్పటికే తెలిసిన సమాచారాన్ని ప్రతిబింబిస్తాయని వాదిస్తుంది, కాబట్టి ఏదైనా కొత్త సమాచారం తక్షణ సర్దుబాట్లకు కారణమవుతుంది. ఆచరణాత్మక పరంగా, దీని అర్థం ధర మార్పులు ఎక్కువగా ఊహించని వార్తలు లేదా యాదృచ్ఛిక హెచ్చుతగ్గుల ద్వారా నడపబడతాయి. నిజానికి, దశాబ్దాల పరిశోధనలో స్వల్పకాలిక స్టాక్ ధరల కదలికలు యాదృచ్ఛిక నడకను పోలి ఉంటాయని కనుగొన్నారు ( న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ఆధారంగా డేటా-ఆధారిత స్టాక్ అంచనా నమూనాలు: ఒక సమీక్ష ) – నిన్నటి ధర రేపటి ధరపై తక్కువ ప్రభావాన్ని చూపుతుంది, అవకాశం అంచనా వేసే దానికంటే మించి. స్టాక్ ధరలు తప్పనిసరిగా యాదృచ్ఛికంగా లేదా "సమర్థవంతంగా" ఉంటే, ఏ అల్గోరిథం కూడా వాటిని అధిక ఖచ్చితత్వంతో స్థిరంగా అంచనా వేయదు. ఒక పరిశోధన అధ్యయనం క్లుప్తంగా చెప్పినట్లుగా, "యాదృచ్ఛిక నడక పరికల్పన మరియు సమర్థవంతమైన మార్కెట్ పరికల్పన తప్పనిసరిగా భవిష్యత్ స్టాక్ ధరలను క్రమపద్ధతిలో, విశ్వసనీయంగా అంచనా వేయడం సాధ్యం కాదని పేర్కొంది" ( మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి S&P 500 స్టాక్‌ల కోసం సాపేక్ష రాబడిని అంచనా వేయడం | ఫైనాన్షియల్ ఇన్నోవేషన్ | పూర్తి టెక్స్ట్ ). దీని అర్థం AI అంచనాలు ఎల్లప్పుడూ పనికిరానివి అని కాదు, కానీ ఇది ఒక ప్రాథమిక పరిమితిని నొక్కి చెబుతుంది: మార్కెట్ కదలికలో ఎక్కువ భాగం ఉత్తమ మోడల్ కూడా ముందుగానే అంచనా వేయలేని శబ్దం కావచ్చు.

• శబ్దం మరియు అనూహ్య బాహ్య కారకాలు: స్టాక్ ధరలు అనేక అంశాలచే ప్రభావితమవుతాయి, వీటిలో చాలా వరకు బాహ్యమైనవి మరియు అనూహ్యమైనవి. భౌగోళిక రాజకీయ సంఘటనలు (యుద్ధాలు, ఎన్నికలు, నియంత్రణ మార్పులు), ప్రకృతి వైపరీత్యాలు, మహమ్మారి, ఆకస్మిక కార్పొరేట్ కుంభకోణాలు లేదా వైరల్ సోషల్ మీడియా పుకార్లు కూడా మార్కెట్లను ఊహించని విధంగా కదిలించగలవు. ఈ సంఘటనల కోసం ఒక మోడల్ ముందస్తు శిక్షణ డేటాను కలిగి ఉండకపోవచ్చు (ఎందుకంటే అవి అపూర్వమైనవి) లేదా అరుదైన షాక్‌లుగా సంభవిస్తాయి. ఉదాహరణకు, 2010–2019 నుండి చారిత్రక డేటాపై శిక్షణ పొందిన ఏ AI మోడల్ కూడా 2020 ప్రారంభంలో COVID-19 క్రాష్ లేదా దాని వేగవంతమైన పునరుజ్జీవనాన్ని ప్రత్యేకంగా ఊహించలేదు. పాలనలు మారినప్పుడు లేదా ఒకే సంఘటన ధరలను నడిపించినప్పుడు ఆర్థిక AI నమూనాలు కష్టపడతాయి. ఒక మూలం గమనించినట్లుగా, భౌగోళిక రాజకీయ సంఘటనలు లేదా ఆకస్మిక ఆర్థిక డేటా విడుదలలు వంటి అంశాలు అంచనాలను దాదాపు తక్షణమే వాడుకలో లేకుండా చేస్తాయి ( స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించడం... | FMP ) ( స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించడం... | FMP ). మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ఊహించని వార్తలు ఎల్లప్పుడూ అల్గోరిథమిక్ అంచనాలను భర్తీ చేయగలవు , తగ్గించలేని అనిశ్చితి స్థాయిని ఇంజెక్ట్ చేస్తాయి.

• ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ మరియు జనరలైజేషన్: ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌కు గురవుతాయి - అంటే అవి అంతర్లీన సాధారణ నమూనాల కంటే శిక్షణ డేటాలోని "శబ్దం" లేదా విచిత్రాలను బాగా నేర్చుకోవచ్చు. ఓవర్‌ఫిట్ చేయబడిన మోడల్ చారిత్రక డేటాపై అద్భుతంగా పని చేయవచ్చు (ఆకట్టుకునే బ్యాక్‌టెస్ట్ చేసిన రాబడిని లేదా అధిక ఇన్-శాంపిల్ ఖచ్చితత్వాన్ని కూడా చూపిస్తుంది) కానీ కొత్త డేటాపై ఘోరంగా విఫలమవుతుంది. ఇది పరిమాణాత్మక ఫైనాన్స్‌లో ఒక సాధారణ ఆపద. ఉదాహరణకు, ఒక సంక్లిష్టమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ గతంలో యాదృచ్చికంగా ఉన్న నకిలీ సహసంబంధాలను తీసుకోవచ్చు (గత 5 సంవత్సరాలలో ర్యాలీలకు ముందు జరిగిన సూచిక క్రాస్‌ఓవర్‌ల కలయిక వంటివి) కానీ ఆ సంబంధాలు ముందుకు సాగకపోవచ్చు. ఒక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ: గత సంవత్సరం స్టాక్ విజేతలు ఎల్లప్పుడూ పెరుగుతాయని అంచనా వేసే మోడల్‌ను రూపొందించవచ్చు - ఇది ఒక నిర్దిష్ట కాలానికి సరిపోవచ్చు, కానీ మార్కెట్ పాలన మారితే, ఆ నమూనా విచ్ఛిన్నమవుతుంది. ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ పేలవమైన అవుట్-ఆఫ్-శాంపిల్ పనితీరుకు దారితీస్తుంది , అంటే లైవ్ ట్రేడింగ్‌లో మోడల్ యొక్క అంచనాలు అభివృద్ధిలో గొప్పగా కనిపిస్తున్నప్పటికీ యాదృచ్ఛికం కంటే మెరుగైనవి కావు. ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌ను నివారించడానికి క్రమబద్ధీకరణ, మోడల్ సంక్లిష్టతను అదుపులో ఉంచడం మరియు బలమైన ధ్రువీకరణను ఉపయోగించడం వంటి పద్ధతులు అవసరం. అయితే, AI మోడళ్లకు శక్తినిచ్చే సంక్లిష్టత కూడా వాటిని ఈ సమస్యకు గురి చేస్తుంది.

• డేటా నాణ్యత మరియు లభ్యత: "చెత్త లోపలికి, చెత్త బయటికి" అనే సామెత స్టాక్ అంచనాలో AI కి బలంగా వర్తిస్తుంది. డేటా యొక్క నాణ్యత, పరిమాణం మరియు ఔచిత్యం మోడల్ పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తాయి. చారిత్రక డేటా సరిపోకపోతే (ఉదాహరణకు, కొన్ని సంవత్సరాల స్టాక్ ధరలపై లోతైన నెట్‌వర్క్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ప్రయత్నించడం) లేదా ప్రాతినిధ్యం వహించకపోతే (ఉదాహరణకు, బేరిష్ దృశ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి ఎక్కువగా బుల్లిష్ కాలం నుండి డేటాను ఉపయోగించడం), మోడల్ బాగా సాధారణీకరించబడదు. డేటాను కూడా పక్షపాతంతో లేదా మనుగడకు లోబడి (ఉదాహరణకు, స్టాక్ సూచికలు సహజంగా కాలక్రమేణా పేలవంగా పనిచేసే కంపెనీలను తగ్గిస్తాయి, కాబట్టి చారిత్రక సూచిక డేటా పైకి పక్షపాతంతో ఉండవచ్చు). డేటాను శుభ్రపరచడం మరియు క్యూరేట్ చేయడం అనేది చిన్నవిషయం కాని పని. అదనంగా, ప్రత్యామ్నాయ డేటా ఫ్రీక్వెన్సీ సమస్య కూడా ఉంది : అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ ట్రేడింగ్ మోడల్‌లకు టిక్-బై-టిక్ డేటా అవసరం, ఇది వాల్యూమ్‌లో భారీగా ఉంటుంది మరియు ప్రత్యేక మౌలిక సదుపాయాలు అవసరం, అయితే తక్కువ-ఫ్రీక్వెన్సీ మోడల్‌లు రోజువారీ లేదా వారపు డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. డేటా సమయానికి అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడం (ఉదా., సంబంధిత ధర డేటాతో వార్తలు) మరియు లుకాఫ్‌హెడ్ బయాస్ లేకుండా చూసుకోవడం నిరంతర సవాలు.

• మోడల్ పారదర్శకత మరియు వివరణ: అనేక AI నమూనాలు, ముఖ్యంగా లోతైన అభ్యాస నమూనాలు, బ్లాక్ బాక్స్‌లుగా . అవి సులభంగా వివరించగల కారణం లేకుండా అంచనా లేదా ట్రేడింగ్ సిగ్నల్‌ను మళ్లించవచ్చు. ఈ పారదర్శకత లేకపోవడం పెట్టుబడిదారులకు - ముఖ్యంగా సంస్థాగత వారికి - వాటాదారులకు నిర్ణయాలను సమర్థించుకోవాల్సిన లేదా నిబంధనలకు లోబడి ఉండాల్సిన వారికి సమస్యాత్మకంగా ఉంటుంది. ఒక AI మోడల్ స్టాక్ పడిపోతుందని అంచనా వేసి అమ్మకాన్ని సిఫార్సు చేస్తే, పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్ హేతుబద్ధతను అర్థం చేసుకోకపోతే వెనుకాడవచ్చు. AI నిర్ణయాల అస్పష్టత మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వంతో సంబంధం లేకుండా నమ్మకం మరియు స్వీకరణను తగ్గిస్తుంది. ఈ సవాలు ఫైనాన్స్ కోసం వివరించదగిన AIపై పరిశోధనను ప్రోత్సహిస్తోంది, కానీ మోడల్ సంక్లిష్టత/ఖచ్చితత్వం మరియు వివరణాత్మకత మధ్య తరచుగా ట్రేడ్-ఆఫ్ ఉంటుందనేది నిజం.

• అనుకూల మార్కెట్లు మరియు పోటీ: అనుకూలతను కలిగి ఉన్నాయని గమనించడం ముఖ్యం . ఒక అంచనా నమూనా (AI లేదా ఏదైనా పద్ధతి ద్వారా) కనుగొనబడి, చాలా మంది వ్యాపారులు ఉపయోగించిన తర్వాత, అది పనిచేయడం ఆగిపోవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట సిగ్నల్ తరచుగా స్టాక్ పెరుగుదలకు ముందు ఉంటుందని AI మోడల్ కనుగొంటే, వ్యాపారులు ఆ సిగ్నల్‌పై ముందుగానే పనిచేయడం ప్రారంభిస్తారు, తద్వారా అవకాశాన్ని దూరం చేసుకుంటారు. సారాంశంలో, మార్కెట్లు తెలిసిన వ్యూహాలను రద్దు చేయడానికి పరిణామం చెందుతాయి . నేడు, అనేక ట్రేడింగ్ సంస్థలు మరియు నిధులు AI మరియు MLని ఉపయోగిస్తాయి. ఈ పోటీ అంటే ఏదైనా అంచు తరచుగా చిన్నది మరియు స్వల్పకాలికం. ఫలితంగా AI మోడల్‌లకు మారుతున్న మార్కెట్ డైనమిక్స్‌తో పాటు నిరంతరం తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు నవీకరించడం అవసరం కావచ్చు. అధిక ద్రవ మరియు పరిణతి చెందిన మార్కెట్లలో (US లార్జ్-క్యాప్ స్టాక్‌ల వంటివి), అనేక అధునాతన ఆటగాళ్ళు ఒకే సంకేతాల కోసం వెతుకుతున్నారు, దీని వలన అంచుని నిర్వహించడం చాలా కష్టం. దీనికి విరుద్ధంగా, తక్కువ సమర్థవంతమైన మార్కెట్లు లేదా సముచిత ఆస్తులలో, AI తాత్కాలిక అసమర్థతలను కనుగొనవచ్చు - కానీ ఆ మార్కెట్లు ఆధునీకరించబడినప్పుడు, అంతరం మూసివేయబడవచ్చు. మార్కెట్ల యొక్క ఈ డైనమిక్ స్వభావం ఒక ప్రాథమిక సవాలు: "ఆట నియమాలు" స్థిరంగా లేవు, కాబట్టి గత సంవత్సరం పనిచేసిన మోడల్‌ను వచ్చే ఏడాది తిరిగి ఉపయోగించాల్సి రావచ్చు.

• వాస్తవ ప్రపంచ పరిమితులు: ఒక AI మోడల్ ధరలను మంచి ఖచ్చితత్వంతో అంచనా వేయగలిగినప్పటికీ, అంచనాలను లాభంగా మార్చడం మరొక సవాలు. ట్రేడింగ్ లావాదేవీ ఖర్చులను . ఒక మోడల్ అనేక చిన్న ధరల కదలికలను సరిగ్గా అంచనా వేయవచ్చు, కానీ లాభాలు రుసుములు మరియు ట్రేడ్‌ల మార్కెట్ ప్రభావం ద్వారా తుడిచిపెట్టుకుపోవచ్చు. రిస్క్ నిర్వహణ కూడా చాలా కీలకం - ఏ అంచనా కూడా 100% ఖచ్చితంగా ఉండదు, కాబట్టి ఏదైనా AI-ఆధారిత వ్యూహం సంభావ్య నష్టాలను (స్టాప్-లాస్ ఆర్డర్‌లు, పోర్ట్‌ఫోలియో డైవర్సిఫికేషన్ మొదలైనవి ద్వారా) లెక్కించాలి. AI తప్పుగా ఉండే అంచనాపై వ్యవసాయంపై పందెం వేయకుండా చూసుకోవడానికి సంస్థలు తరచుగా AI అంచనాలను విస్తృత రిస్క్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో అనుసంధానిస్తాయి. ఈ ఆచరణాత్మక పరిశీలనలు అంటే వాస్తవ ప్రపంచ ఘర్షణల తర్వాత ఉపయోగకరంగా ఉండటానికి AI యొక్క సైద్ధాంతిక అంచు గణనీయంగా ఉండాలి.

సారాంశంలో, AIకి బలీయమైన సామర్థ్యాలు ఉన్నాయి, కానీ ఈ పరిమితులు స్టాక్ మార్కెట్ పాక్షికంగా ఊహించదగిన, పాక్షికంగా ఊహించలేని వ్యవస్థగా మిగిలిపోయేలా . AI నమూనాలు డేటాను మరింత సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడం ద్వారా మరియు సూక్ష్మమైన అంచనా సంకేతాలను వెలికితీయడం ద్వారా పెట్టుబడిదారునికి అనుకూలంగా అవకాశాలను మళ్లించగలవు. అయితే, సమర్థవంతమైన ధర నిర్ణయం, ధ్వనించే డేటా, ఊహించలేని సంఘటనలు మరియు ఆచరణాత్మక పరిమితుల కలయిక అంటే ఉత్తమ AI కూడా కొన్నిసార్లు తప్పు అవుతుంది - తరచుగా ఊహించలేని విధంగా.

AI నమూనాల పనితీరు: ఆధారాలు ఏమి చెబుతున్నాయి?

చర్చించిన పురోగతులు మరియు సవాళ్లు రెండింటినీ దృష్టిలో ఉంచుకుని, స్టాక్ అంచనాలో AIని వర్తింపజేయడానికి పరిశోధన మరియు వాస్తవ ప్రపంచ ప్రయత్నాల నుండి మనం ఏమి నేర్చుకున్నాము? ఇప్పటివరకు వచ్చిన ఫలితాలు మిశ్రమంగా ఉన్నాయి, ఆశాజనకమైన విజయాలు మరియు తీవ్రమైన వైఫల్యాలు :

• AI అత్యుత్తమ పనితీరు కనబరిచే సందర్భాలు: కొన్ని పరిస్థితులలో AI మోడల్‌లు యాదృచ్ఛిక అంచనాను అధిగమించగలవని అనేక అధ్యయనాలు నిరూపించాయి. ఉదాహరణకు, 2024 అధ్యయనం వియత్నామీస్ స్టాక్ మార్కెట్‌లో స్టాక్ ధరల ధోరణులను మరియు అధిక అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని నివేదించింది - పరీక్ష డేటాపై దాదాపు 93% ( స్టాక్ మార్కెట్‌లో స్టాక్ ధరల ధోరణులను అంచనా వేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను వర్తింపజేయడం - వియత్నాం కేసు | హ్యుమానిటీస్ అండ్ సోషల్ సైన్సెస్ కమ్యూనికేషన్స్ ). ఆ మార్కెట్‌లో (ఒక అభివృద్ధి చెందుతున్న ఆర్థిక వ్యవస్థ), మోడల్ స్థిరమైన నమూనాలను సంగ్రహించగలిగిందని ఇది సూచిస్తుంది, బహుశా మార్కెట్‌లో LSTM నేర్చుకున్న అసమర్థతలు లేదా బలమైన సాంకేతిక ధోరణులు ఉన్నందున. 2024లో మరొక అధ్యయనం విస్తృత పరిధిని తీసుకుంది: పరిశోధకులు అన్ని S&P 500 స్టాక్‌లకు (చాలా సమర్థవంతమైన మార్కెట్) స్వల్పకాలిక రాబడిని అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నించారు. వారు దీనిని వర్గీకరణ సమస్యగా రూపొందించారు - రాండమ్ ఫారెస్ట్‌లు, SVM మరియు LSTM వంటి అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి - రాబోయే 10 రోజుల్లో స్టాక్ ఇండెక్స్‌ను 2% అధిగమిస్తుందో లేదో అంచనా వేయడం. ఫలితం: LSTM మోడల్ ఇతర ML మోడల్‌లు మరియు యాదృచ్ఛిక బేస్‌లైన్ రెండింటినీ అధిగమించింది , ఫలితాలు గణాంకపరంగా ముఖ్యమైనవి, ఇది కేవలం అదృష్టం మాత్రమే కాదని సూచించాయి ( మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి S&P 500 స్టాక్‌లకు సాపేక్ష రాబడిని అంచనా వేయడం | ఫైనాన్షియల్ ఇన్నోవేషన్ | పూర్తి టెక్స్ట్ యాదృచ్ఛిక నడక పరికల్పన సంభావ్యత "చాలా తక్కువగా" ఉందని రచయితలు నిర్ధారించారు , ఇది వారి ML మోడల్‌లు నిజమైన ప్రిడిక్టివ్ సిగ్నల్‌లను కనుగొన్నాయని సూచిస్తుంది. స్టాక్ కదలికలను అంచనా వేయడంలో (నిరాడంబరంగా ఉన్నప్పటికీ) ఒక అంచుని ఇచ్చే నమూనాలను AI గుర్తించగలదని ఈ ఉదాహరణలు చూపిస్తున్నాయి, ముఖ్యంగా పెద్ద డేటా సెట్‌లపై పరీక్షించినప్పుడు.

• పరిశ్రమలో గుర్తించదగిన ఉపయోగ సందర్భాలు: విద్యా అధ్యయనాల వెలుపల, హెడ్జ్ ఫండ్‌లు మరియు ఆర్థిక సంస్థలు తమ ట్రేడింగ్ కార్యకలాపాలలో AIని విజయవంతంగా ఉపయోగిస్తున్నట్లు నివేదికలు ఉన్నాయి. కొన్ని హై-ఫ్రీక్వెన్సీ ట్రేడింగ్ సంస్థలు సెకనులో భిన్నాలలో మార్కెట్ మైక్రో-స్ట్రక్చర్ నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి AIని ఉపయోగిస్తాయి. పెద్ద బ్యాంకులు పోర్ట్‌ఫోలియో కేటాయింపు మరియు రిస్క్ ఫోర్కాస్టింగ్ , ఇవి ఎల్లప్పుడూ ఒకే స్టాక్ ధరను అంచనా వేయడం గురించి కాకపోయినా, మార్కెట్ యొక్క అంశాలను (అస్థిరత లేదా సహసంబంధాలు వంటివి) అంచనా వేయడం కలిగి ఉంటాయి. ట్రేడింగ్ నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించే AI-ఆధారిత నిధులు (తరచుగా "క్వాంట్ ఫండ్స్" అని పిలుస్తారు) కూడా ఉన్నాయి - కొన్ని నిర్దిష్ట కాలాల పాటు మార్కెట్‌ను అధిగమించాయి, అయితే అవి తరచుగా మానవ మరియు యంత్ర మేధస్సు కలయికను ఉపయోగిస్తాయి కాబట్టి దానిని ఖచ్చితంగా AIకి ఆపాదించడం కష్టం. సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ AI : ఉదాహరణకు, స్టాక్ ధరలు ప్రతిస్పందనగా ఎలా కదులుతాయో అంచనా వేయడానికి వార్తలు మరియు ట్విట్టర్‌ను స్కాన్ చేయడం. ఇటువంటి నమూనాలు 100% ఖచ్చితమైనవి కాకపోవచ్చు, కానీ అవి వార్తలలో ధర నిర్ణయించడంలో వ్యాపారులకు కొంచెం ముందంజ వేయగలవు. సంస్థలు సాధారణంగా విజయవంతమైన AI వ్యూహాల వివరాలను మేధో సంపత్తిగా జాగ్రత్తగా కాపాడుతాయని గమనించడం విలువ, కాబట్టి పబ్లిక్ డొమైన్‌లో ఆధారాలు వెనుకబడి ఉంటాయి లేదా వృత్తాంతంగా ఉంటాయి.

• పనితీరు తగ్గడం మరియు వైఫల్యాల కేసులు: ప్రతి విజయగాథకు, హెచ్చరిక కథలు ఉంటాయి. ఒక మార్కెట్ లేదా కాలపరిమితిలో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రకటించిన అనేక విద్యా అధ్యయనాలు సాధారణీకరించడంలో విఫలమయ్యాయి. ఒక ముఖ్యమైన ప్రయోగం US స్టాక్‌లపై విజయవంతమైన భారతీయ స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా అధ్యయనాన్ని (సాంకేతిక సూచికలపై ML ఉపయోగించి అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉంది) ప్రతిబింబించడానికి ప్రయత్నించింది. ప్రతిరూపణకు గణనీయమైన అంచనా శక్తి - వాస్తవానికి, స్టాక్ మరుసటి రోజు పెరుగుతుందని ఎల్లప్పుడూ అంచనా వేసే అమాయక వ్యూహం సంక్లిష్ట ML నమూనాలను ఖచ్చితత్వంతో అధిగమించింది. రచయితలు వారి ఫలితాలు "యాదృచ్ఛిక నడక సిద్ధాంతానికి మద్దతు ఇస్తాయి" , అంటే స్టాక్ కదలికలు తప్పనిసరిగా అనూహ్యమైనవి మరియు ML నమూనాలు సహాయం చేయలేదు. మార్కెట్ మరియు వ్యవధిని బట్టి ఫలితాలు నాటకీయంగా మారవచ్చని ఇది నొక్కి చెబుతుంది. అదేవిధంగా, అనేక కాగ్లే పోటీలు మరియు క్వాంట్ పరిశోధన పోటీలు మోడల్‌లు తరచుగా గత డేటాకు బాగా సరిపోతాయని చూపించాయి, కొత్త పరిస్థితులను ఎదుర్కొన్న తర్వాత ప్రత్యక్ష ట్రేడింగ్‌లో వాటి పనితీరు తరచుగా 50% ఖచ్చితత్వం (దిశ అంచనా కోసం) వైపు తిరోగమిస్తుంది. 2007 క్వాంట్ ఫండ్ మెల్ట్‌డౌన్ మరియు 2020 మహమ్మారి షాక్ సమయంలో AI-ఆధారిత నిధులు ఎదుర్కొన్న ఇబ్బందులు మార్కెట్ పాలన మారినప్పుడు AI నమూనాలు అకస్మాత్తుగా తడబడవచ్చని వివరిస్తాయి. సర్వైవర్‌షిప్ బయాస్ కూడా అవగాహనలలో ఒక అంశం - వైఫల్యాల కంటే AI విజయాల గురించి మనం తరచుగా వింటుంటాము, కానీ తెరవెనుక, చాలా మోడల్‌లు మరియు ఫండ్‌లు నిశ్శబ్దంగా విఫలమవుతాయి మరియు వాటి వ్యూహాలు పనిచేయడం మానేస్తాయి కాబట్టి అవి మూతపడతాయి.

• మార్కెట్లలో తేడాలు: అధ్యయనాల నుండి ఆసక్తికరమైన పరిశీలన ఏమిటంటే, AI యొక్క సామర్థ్యం మార్కెట్ పరిపక్వత మరియు సామర్థ్యంపై . సాపేక్షంగా తక్కువ సమర్థవంతమైన లేదా అభివృద్ధి చెందుతున్న మార్కెట్లలో, AI నమూనాలు అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి వీలు కల్పించే ఎక్కువ దోపిడీ నమూనాలు (తక్కువ విశ్లేషకుల కవరేజ్, ద్రవ్యత పరిమితులు లేదా ప్రవర్తనా పక్షపాతాల కారణంగా) ఉండవచ్చు. 93% ఖచ్చితత్వంతో వియత్నాం మార్కెట్ LSTM అధ్యయనం దీనికి ఉదాహరణ కావచ్చు. దీనికి విరుద్ధంగా, US వంటి అత్యంత సమర్థవంతమైన మార్కెట్లలో, ఆ నమూనాలు త్వరగా తొలగించబడవచ్చు. వియత్నాం కేసు మరియు US ప్రతిరూపణ అధ్యయనం మధ్య మిశ్రమ ఫలితాలు ఈ వ్యత్యాసాన్ని సూచిస్తాయి. ప్రపంచవ్యాప్తంగా, దీని అర్థం AI ప్రస్తుతం కొన్ని సముచిత మార్కెట్లు లేదా ఆస్తి తరగతులలో మెరుగైన అంచనా పనితీరును అందించవచ్చు (ఉదాహరణకు, కొందరు వివిధ విజయాలతో వస్తువుల ధరలను లేదా క్రిప్టోకరెన్సీ ట్రెండ్‌లను అంచనా వేయడానికి AIని వర్తింపజేసారు). కాలక్రమేణా, అన్ని మార్కెట్లు ఎక్కువ సామర్థ్యం వైపు కదులుతున్నప్పుడు, సులభంగా అంచనా వేసే విజయాల కోసం విండో తగ్గిపోతుంది.

• ఖచ్చితత్వం vs. లాభదాయకత: అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని పెట్టుబడి లాభదాయకత నుండి వేరు చేయడం కూడా చాలా ముఖ్యం . ఒక మోడల్ స్టాక్ యొక్క రోజువారీ అప్-లేదా-డౌన్ కదలికను అంచనా వేయడంలో 60% మాత్రమే ఖచ్చితమైనదిగా ఉంటుంది - ఇది చాలా ఎక్కువగా అనిపించదు - కానీ ఆ అంచనాలను స్మార్ట్ ట్రేడింగ్ వ్యూహంలో ఉపయోగిస్తే, అవి చాలా లాభదాయకంగా ఉంటాయి. దీనికి విరుద్ధంగా, ఒక మోడల్ 90% ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు కానీ 10% సార్లు అది తప్పు అయితే అది భారీ మార్కెట్ కదలికలతో (మరియు అందువల్ల పెద్ద నష్టాలు) సమానంగా ఉంటే, అది లాభదాయకం కాదు. అనేక AI స్టాక్ అంచనా ప్రయత్నాలు దిశాత్మక ఖచ్చితత్వం లేదా ఎర్రర్ కనిష్టీకరణపై దృష్టి పెడతాయి, కానీ పెట్టుబడిదారులు రిస్క్-సర్దుబాటు చేసిన రాబడి గురించి శ్రద్ధ వహిస్తారు. అందువల్ల, మూల్యాంకనాలలో తరచుగా షార్ప్ నిష్పత్తి, డ్రాడౌన్‌లు మరియు పనితీరు యొక్క స్థిరత్వం వంటి కొలమానాలు ఉంటాయి, ముడి హిట్ రేటు మాత్రమే కాదు. కొన్ని AI నమూనాలు స్థానాలు మరియు రిస్క్‌ను స్వయంచాలకంగా నిర్వహించే అల్గోరిథమిక్ ట్రేడింగ్ సిస్టమ్‌లలో విలీనం చేయబడ్డాయి - వాటి నిజమైన పనితీరు స్వతంత్ర అంచనా గణాంకాల కంటే లైవ్ ట్రేడింగ్ రాబడిలో కొలుస్తారు. ట్రేడర్లు ధర ఎంపికలకు ఉపయోగించగల స్వల్పకాలిక మార్కెట్ అస్థిరతను

మొత్తం మీద, AI కొన్ని మార్కెట్ నమూనాలను అవకాశం కంటే మెరుగైన ఖచ్చితత్వంతో అంచనా వేయగలదని మరియు అలా చేయడం వలన ట్రేడింగ్ ఎడ్జ్‌ను అందించగలదని ఆధారాలు సూచిస్తున్నాయి. అయితే, ఆ ఎడ్జ్ తరచుగా చిన్నదిగా ఉంటుంది మరియు దానిని ఉపయోగించుకోవడానికి అధునాతన అమలు అవసరం. ఎవరైనా, AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయగలదా అని , ప్రస్తుత ఆధారాల ఆధారంగా అత్యంత నిజాయితీగల సమాధానం: AI కొన్నిసార్లు నిర్దిష్ట పరిస్థితులలో స్టాక్ మార్కెట్ యొక్క అంశాలను అంచనా వేయగలదు, కానీ అది అన్ని సమయాల్లో అన్ని స్టాక్‌లకు స్థిరంగా అలా చేయలేము . విజయాలు పాక్షికంగా మరియు సందర్భోచితంగా ఉంటాయి.

ముగింపు: స్టాక్ మార్కెట్ అంచనాలో AI కోసం వాస్తవిక అంచనాలు

AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ నిస్సందేహంగా ఫైనాన్స్‌లో శక్తివంతమైన సాధనాలుగా మారాయి. అవి భారీ డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడంలో, దాచిన సహసంబంధాలను వెలికితీయడంలో మరియు వ్యూహాలను తక్షణమే స్వీకరించడంలో కూడా రాణిస్తాయి. స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయాలనే తపనలో, AI స్పష్టమైన కానీ పరిమిత విజయాలను అందించింది. పెట్టుబడిదారులు మరియు సంస్థలు వాస్తవికంగా AI నిర్ణయం తీసుకోవడంలో సహాయం చేస్తుందని ఆశించవచ్చు - ఉదాహరణకు, అంచనా సంకేతాలను రూపొందించడం, పోర్ట్‌ఫోలియోలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం లేదా రిస్క్‌ను నిర్వహించడం ద్వారా - కానీ లాభాలకు హామీ ఇచ్చే క్రిస్టల్ బాల్‌గా పనిచేయకూడదు.

AI ఏమి
చేయగలదు : పెట్టుబడిలో విశ్లేషణాత్మక ప్రక్రియను AI మెరుగుపరచగలదు. ఇది సంవత్సరాల మార్కెట్ డేటా, వార్తల ఫీడ్‌లు మరియు ఆర్థిక నివేదికలను సెకన్లలో జల్లెడ పట్టగలదు, మానవుడు విస్మరించగల సూక్ష్మ నమూనాలు లేదా క్రమరాహిత్యాలను ( స్టాక్ మార్కెట్ అంచనా కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించడం... | FMP ) గుర్తించగలదు. ఇది వందలాది వేరియబుల్స్ (సాంకేతిక, ప్రాథమిక, సెంటిమెంట్, మొదలైనవి)ను ఒక సమగ్ర అంచనాగా మిళితం చేయగలదు. స్వల్పకాలిక ట్రేడింగ్‌లో, AI అల్గోరిథంలు యాదృచ్ఛిక ఖచ్చితత్వం కంటే కొంచెం మెరుగ్గా ఒక స్టాక్ మరొకదాని కంటే మెరుగ్గా పనిచేస్తుందని లేదా మార్కెట్ అస్థిరతలో పెరుగుదలను అనుభవించబోతోందని అంచనా వేయవచ్చు. ఈ పెరుగుతున్న అంచులు, సరిగ్గా ఉపయోగించబడినప్పుడు, నిజమైన ఆర్థిక లాభాలుగా అనువదించబడతాయి. AI రిస్క్ నిర్వహణలో - తిరోగమనాల ముందస్తు హెచ్చరికలను గుర్తించడం లేదా అంచనా యొక్క విశ్వాస స్థాయిని పెట్టుబడిదారులకు తెలియజేయడం. AI యొక్క మరొక ఆచరణాత్మక పాత్ర వ్యూహాత్మక ఆటోమేషన్‌లో : అల్గోరిథంలు అధిక వేగం మరియు ఫ్రీక్వెన్సీలో ట్రేడ్‌లను అమలు చేయగలవు, 24/7 ఈవెంట్‌లకు ప్రతిస్పందిస్తాయి మరియు క్రమశిక్షణను అమలు చేయగలవు (భావోద్వేగ వ్యాపారం లేదు), ఇది అస్థిర మార్కెట్లలో ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.

AI ఏమి
చేయలేము (ఇంకా): కొన్ని మీడియాలో హైప్ ఉన్నప్పటికీ, AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను స్థిరంగా మరియు విశ్వసనీయంగా అంచనా వేయదు . మార్కెట్లు మానవ ప్రవర్తన, యాదృచ్ఛిక సంఘటనలు మరియు ఏదైనా స్టాటిక్ మోడల్‌ను ధిక్కరించే సంక్లిష్టమైన ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్‌ల ద్వారా ప్రభావితమవుతాయి. AI అనిశ్చితిని తొలగించదు; ఇది సంభావ్యతలను మాత్రమే పరిష్కరిస్తుంది. రేపు స్టాక్ పెరిగే అవకాశం 70% ఉంటుందని AI సూచించవచ్చు - అంటే అది పెరగకుండా ఉండటానికి 30% అవకాశం కూడా ఉంటుంది. ట్రేడ్‌లను కోల్పోవడం మరియు చెడు కాల్‌లు అనివార్యం. AI దాని శిక్షణ డేటా పరిధికి వెలుపల ఉన్న నిజంగా నవల సంఘటనలను (తరచుగా "బ్లాక్ స్వాన్స్" అని పిలుస్తారు) ఊహించదు. అంతేకాకుండా, ఏదైనా విజయవంతమైన ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ దాని ప్రయోజనాన్ని దెబ్బతీసే పోటీని ఆహ్వానిస్తుంది. సారాంశంలో, క్రిస్టల్ బాల్‌కు సమానమైన AI లేదు . పెట్టుబడిదారులు వేరే విధంగా క్లెయిమ్ చేసే వారి పట్ల జాగ్రత్తగా ఉండాలి.

తటస్థ, వాస్తవిక దృక్పథం:
తటస్థ దృక్కోణం నుండి, AI అనేది సాంప్రదాయ విశ్లేషణ మరియు మానవ అంతర్దృష్టికి ప్రత్యామ్నాయంగా కాకుండా, మెరుగుదలగా పరిగణించబడుతుంది. ఆచరణలో, చాలా మంది సంస్థాగత పెట్టుబడిదారులు మానవ విశ్లేషకులు మరియు పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్‌ల ఇన్‌పుట్‌తో పాటు AI నమూనాలను ఉపయోగిస్తారు. AI సంఖ్యలు మరియు అవుట్‌పుట్ అంచనాలను తగ్గించవచ్చు, కానీ మానవులు లక్ష్యాలను నిర్దేశిస్తారు, ఫలితాలను అర్థం చేసుకుంటారు మరియు సందర్భానికి వ్యూహాలను సర్దుబాటు చేస్తారు (ఉదాహరణకు, ఊహించని సంక్షోభ సమయంలో మోడల్‌ను అధిగమించడం). AI-ఆధారిత సాధనాలు లేదా ట్రేడింగ్ బాట్‌లను ఉపయోగించే రిటైల్ పెట్టుబడిదారులు అప్రమత్తంగా ఉండాలి మరియు సాధనం యొక్క తర్కం మరియు పరిమితులను అర్థం చేసుకోవాలి. AI సిఫార్సును గుడ్డిగా అనుసరించడం ప్రమాదకరం - అనేక ఇన్‌పుట్‌లలో దీనిని ఒక ఇన్‌పుట్‌గా ఉపయోగించాలి.

వాస్తవిక అంచనాలను ఏర్పరచడంలో, ఒకరు ఇలా ముగించవచ్చు: AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను కొంతవరకు అంచనా వేయగలదు, కానీ ఖచ్చితంగా కాదు మరియు లోపం లేకుండా కాదు . ఇది సరైన నిర్ణయం తీసుకునే అవకాశాలను పెంచుతుంది సామర్థ్యాన్ని , ఇది పోటీ మార్కెట్లలో లాభం మరియు నష్టాల మధ్య వ్యత్యాసం కావచ్చు. అయితే, ఇది హామీ ఇవ్వదు మోడల్ చేయబడిన సమాచారానికి మించిన కారకాల కారణంగా "స్వాభావికంగా అనూహ్యమైనవి" కావచ్చు డీప్ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించి స్టాక్ మార్కెట్ ప్రిడిక్షన్ ).

ముందుకు సాగే మార్గం:
ముందుకు చూస్తే, స్టాక్ మార్కెట్ అంచనాలో AI పాత్ర పెరిగే అవకాశం ఉంది. కొనసాగుతున్న పరిశోధన కొన్ని పరిమితులను పరిష్కరిస్తోంది (ఉదాహరణకు, పాలన మార్పులకు కారణమయ్యే నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడం లేదా డేటా-ఆధారిత మరియు ఈవెంట్-ఆధారిత విశ్లేషణ రెండింటినీ కలిగి ఉన్న హైబ్రిడ్ వ్యవస్థలు). రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఏజెంట్లపై . ఇంకా, ప్రవర్తనా ఫైనాన్స్ లేదా నెట్‌వర్క్ విశ్లేషణ నుండి సాంకేతికతలతో AIని కలపడం వల్ల మార్కెట్ డైనమిక్స్ యొక్క గొప్ప నమూనాలను పొందవచ్చు. అయినప్పటికీ, అత్యంత అధునాతనమైన భవిష్యత్ AI కూడా సంభావ్యత మరియు అనిశ్చితి సరిహద్దుల్లో పనిచేస్తుంది.

సారాంశంలో, “AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయగలదా?” అనే అవును లేదా కాదు అనే సరళమైన సమాధానం లేదు. అత్యంత ఖచ్చితమైన సమాధానం ఏమిటంటే: AI స్టాక్ మార్కెట్‌ను అంచనా వేయడంలో సహాయపడుతుంది, కానీ అది తప్పుపట్టలేనిది కాదు. ఇది శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తుంది, వీటిని తెలివిగా ఉపయోగించినప్పుడు, అంచనా వేయడం మరియు వ్యాపార వ్యూహాలను మెరుగుపరచగలదు, కానీ ఇది మార్కెట్ల యొక్క ప్రాథమిక అనూహ్యతను తొలగించదు. పెట్టుబడిదారులు దాని బలాలు - డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు నమూనా గుర్తింపు - కోసం AIని స్వీకరించాలి, అదే సమయంలో దాని బలహీనతల గురించి తెలుసుకుంటారు. అలా చేయడం ద్వారా, మానవ తీర్పు మరియు యంత్ర మేధస్సు కలిసి పనిచేయడం అనే రెండు ప్రపంచాలలోని ఉత్తమమైన వాటిని ఉపయోగించుకోవచ్చు. స్టాక్ మార్కెట్ ఎప్పుడూ 100% ఊహించదగినది కాకపోవచ్చు, కానీ వాస్తవిక అంచనాలు మరియు AI యొక్క వివేకవంతమైన ఉపయోగంతో, మార్కెట్ పాల్గొనేవారు నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్న ఆర్థిక దృశ్యంలో మెరుగైన సమాచారం, మరింత క్రమశిక్షణ కలిగిన పెట్టుబడి నిర్ణయాల కోసం ప్రయత్నించవచ్చు.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే శ్వేతపత్రాలు:

🔗 AI భర్తీ చేయలేని ఉద్యోగాలు - మరియు AI ఏ ఉద్యోగాలను భర్తీ చేస్తుంది?
AI ప్రపంచ ఉపాధిని పునర్నిర్మిస్తున్నందున ఏ కెరీర్‌లు భవిష్యత్తుకు అనుకూలంగా ఉన్నాయో మరియు ఏవి ఎక్కువ ప్రమాదంలో ఉన్నాయో కనుగొనండి.

🔗 మానవ జోక్యం లేకుండా ఉత్పాదక AI ఏమి చేయగలదు?
ఆచరణాత్మక దృశ్యాలలో ఉత్పాదక AI యొక్క ప్రస్తుత సరిహద్దులు మరియు స్వయంప్రతిపత్తి సామర్థ్యాలను అర్థం చేసుకోండి.

🔗 సైబర్ సెక్యూరిటీలో జనరేటివ్ AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
ముందస్తు మరియు స్వయంప్రతిపత్తి సాధనాలతో AI బెదిరింపుల నుండి ఎలా రక్షిస్తుందో మరియు సైబర్ స్థితిస్థాపకతను ఎలా పెంచుతుందో తెలుసుకోండి.