Hoy en día, vemos un número creciente de estrategias basadas en machine learning y otros análisis financieros relacionados. Pero, ¿pueden las máquinas reemplazarnos? Sin duda, los algoritmos de IA tienen mayores capacidades para “digerir” big data, pero como siempre en los mercados, no todo es racional. Cao y col. (2021) profundiza en este tema y examina a los analistas de acciones. Los precios objetivo y los pronósticos de ganancias son partes cruciales de la práctica de inversión y los operadores e inversores los utilizan con frecuencia (e incluso las estrategias basadas en ML). La nueva investigación examina y compara las habilidades de los analistas humanos frente al algoritmo de inteligencia artificial para pronosticar el precio objetivo. En general, los analistas basados en inteligencia artificial, en promedio, superan a los analistas humanos, pero no es tan sencillo. Si bien la IA puede aprender de grandes conjuntos de datos, los humanos no parecen ser reemplazados pronto. Hay ciertos campos en los que la singularidad humana es valiosa. Por ejemplo, en empresas pequeñas y sin liquidez o empresas con modelos de negocio con pocos activos. Además, parece que en lugar de competir entre sí, la IA y los analistas humanos son complementarios. La nueva tecnología se puede utilizar con gran éxito para ayudarnos en las áreas en las que estamos rezagados, y el conocimiento y los pronósticos combinados de la IA y los humanos superan al analista de IA cada año.
- Autores: Sean Cao, Wei Jiang, Junbo L. Wang y Baozhong Yang
- Título: From Man vs. Machine to Man + Machine: The Art and AI of Stock Analyses (De hombre contra máquina a hombre + máquina: el arte y la inteligencia artificial de los análisis de stock)
- Enlace : https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3840538
Abstracto:
Un analista de inteligencia artificial que creamos para digerir la información financiera corporativa, la divulgación cualitativa y los indicadores macroeconómicos es capaz de superar a la mayoría de los analistas humanos en las previsiones de precios de las acciones y generar rendimientos excesivos en comparación con los siguientes analistas humanos. En el concurso de “hombre contra máquina”, la ventaja relativa del analista de inteligencia artificial es más fuerte cuando la empresa es compleja y cuando la información es de gran dimensión, transparente y voluminosa. Los analistas humanos siguen siendo competitivos cuando la información crítica requiere conocimiento institucional (como la naturaleza de los activos intangibles). La ventaja de la IA sobre los analistas humanos disminuye con el tiempo cuando los analistas obtienen acceso a datos alternativos y a recursos de IA internos. La combinación del poder computacional de la IA y el arte humano de comprender la información blanda produce el mayor potencial para generar pronósticos precisos. Nuestro papel retrata un futuro de “máquina más humano” (en lugar de desplazamiento humano) en profesiones de alta calificación.
Como siempre presentamos varias figuras interesantes:
Citas notables del trabajo de investigación académica:
“Para trazar el camino de “Man vs. Machine to Man + Machine”, decidimos construir nuestro propio modelo de inteligencia artificial para las predicciones de acciones de fin de año, de modo que tengamos un punto de referencia consistente y adaptado al tiempo para el rendimiento de la inteligencia artificial que entender y ser capaz de explicar.”
“Nuestro “analista de inteligencia artificial” se basa en la capacitación de una combinación de kits de herramientas de aprendizaje automático (ML) actuales utilizando datos e información disponibles de forma oportuna. Más específicamente, recopilamos variables a nivel de empresa, a nivel de industria y macroeconómicas, así como información textual de la divulgación de las empresas (actualizada justo antes del momento de un pronóstico del analista) como entradas o predictores, pero excluimos deliberadamente información de los propios pronósticos de los analistas (pasados y actuales). Recurrimos a modelos de aprendizaje automático, en
lugar de modelos económicos tradicionales (como las regresiones) debido a las ventajas de los primeros en la gestión de datos no estructurados de alta dimensión, y en su flexibilidad para optimizar y ajustar formas funcionales no especificadas.”
“El analista de IA basado en el modelo final de “conjunto” supera el 53,7% de las predicciones del precio objetivo realizadas por todos los analistas de IBES durante el período de muestra de 2001-2016. Además, un portafolio largo-corto reequilibrado mensual basado en las diferencias en las opiniones de analistas humanos y de inteligencia artificial puede generar un alfa mensual de 0.84% a 0.92% utilizando el modelo de cuatro factores Fama-French-Carhart.”
“En la medida en que tengamos a nuestra disposición un analista de IA que supere el promedio de sus homólogos humanos, podremos explorar las ventajas relativas y las posibles sinergias entre los dos lados. En primer lugar, examinamos las circunstancias en las que los analistas humanos conservan su ventaja, en el sentido de que un pronóstico realizado por un analista supera el pronóstico de IA concurrente en términos de error de pronóstico absoluto más bajo en relación con la realización ex post (es decir, el precio real de las acciones de fin de año ). Encontramos que los analistas humanos se desempeñan mejor para las empresas más pequeñas y sin liquidez, y para las empresas con modelos de negocio con pocos activos (es decir, activos intangibles más altos), de acuerdo con la noción
que tales empresas están sujetas a una mayor asimetría de información y requieren un mejor conocimiento institucional o experiencia en la industria para descifrarlas. Los analistas afiliados a grandes casas de bolsa también tienen una mayor probabilidad de vencer a la máquina, una combinación de sus habilidades y los recursos de investigación disponibles para ellos. Además, es más probable que los analistas tengan ventaja cuando la industria asociada está experimentando dificultades, lo que sugiere que la IA aún tiene que ponerse al día con cambios relativamente poco frecuentes, como una recesión de la industria. Esto es consistente con la limitación del aprendizaje automático actual y los modelos de inteligencia artificial que carecen de funciones de razonamiento y por lo tanto no puede aprender de manera efectiva de eventos poco frecuentes. Como era de esperar, la IA disfruta de una clara ventaja en su capacidad para procesar información y es más probable que supere a los analistas cuando el volumen de información pública es mayor.”
“Si el ser humano y la máquina tienen una ventaja relativa en el procesamiento de la información y la toma de decisiones, entonces los analistas humanos aún pueden contribuir críticamente a un analista “centauro”, es decir, un analista que hace pronósticos que combinan su propio conocimiento y los resultados / recomendaciones de los modelos de IA. Después de agregar los pronósticos de los analistas al conjunto de información de los modelos de aprendizaje automático subyacentes a nuestro analista de inteligencia artificial, el modelo de “hombre + máquina” resultante supera el 57,3% de los pronósticos realizados por los analistas y supera al modelo solo de inteligencia artificial en todos los años. Por tanto, el analista de IA no desplaza todavía a los analistas humanos; y, de hecho, un inversor o analista que combine el poder computacional de la IA y el arte humano de comprender la información puede lograr el mejor rendimiento”.”
