كشفت دراسة حديثة أن برنامج الذكاء الاصطناعي تشات جي بي تي (ChatGPT) قادر على التنبؤ بحركة أسواق الأسهم وعوائدها بدقة عالية، خاصة خلال فترات التباطؤ الاقتصادي وعدم اليقين السياسي. في المقابل، فشل النموذج الصيني
DeepSeek في تحقيق نتائج مماثلة، إذ تأثر أداؤه بتدريبه على اللغة الصينية بشكل أساسي، ما حدّ من قدرته على تحليل الأخبار المالية العالمية المكتوبة بالإنجليزية.
googletag.cmd.push(function() { googletag.display('div-gpt-ad-1738926244764-0'); });
تم إجراء هذه الدراسة من قِبل أربعة باحثين من جامعات صينية وجامعة واشنطن في سانت لويس، واعتمدت على تحليل عناوين الأخبار والتنبيهات المنشورة على الصفحة الأولى من صحيفة وول ستريت جورنال بين عامي 1996 و2022.
قام الباحثون باستخدام تشات جي بي تي-3.5 لتصنيف الأخبار إلى إيجابية وسلبية، ومن ثم قياس مدى تأثير هذه الأخبار على أداء سوق الأسهم خلال الأشهر التالية.
googletag.cmd.push(function() { googletag.display('div-gpt-ad-1739447063276-0'); });
دقة تصل إلى 8.52% في التوقعات السوقية
أظهرت النتائج أن تشات جي بي تي استطاع التنبؤ بعوائد السوق المستقبلية بمعدلات دقة مرتفعة؛ فعندما ارتفعت نسبة الأخبار الإيجابية في الصحيفة، انعكس ذلك على ارتفاع أداء سوق الأسهم خلال الأشهر الستة التالية.
وبلغ معامل التنبؤ بالأخبار الإيجابية 0.53 في المئة خلال شهر واحد، بينما ارتفع إلى 8.52 في المئة خلال 12 شهراً، ما يعكس قدرة واضحة للنموذج على التنبؤ بالاتجاهات السوقية.
كما سجل نموذج R2، الذي يقيس القدرة التفسيرية للنموذج، نسباً جيدة إذ بلغت قيمته 1.37 في المئة للتوقعات قصيرة الأجل و8.52 في المئة على المدى الطويل، ما يؤكد أن تشات جي بي تي يتمتع بقدرة حقيقية على تحليل الأخبار الاقتصادية والتنبؤ بحركة الأسواق.
عدم تأثير الأخبار السلبية على التوقعات المستقبلية
في مفاجأة أخرى، كشفت الدراسة أن الأخبار السلبية لم تحمل أي قيمة تنبؤية لحركة السوق، إذ استوعب المستثمرون تأثيرها بشكل فوري، ما جعل تأثيرها محدوداً على المدى الطويل.
وتتماشى هذه النتيجة مع النظريات المالية التي تفيد بأن الأسواق تمتص الأخبار السيئة بسرعة، في حين أن الأخبار الإيجابية يتم دمجها تدريجياً.
هذا التفسير يدعم الرأي القائل بأن المستثمرين يركزون بشكل أكبر على المخاطر السلبية ويستجيبون لها بسرعة أكبر، ما يجعل الأخبار السلبية أقل تأثيراً في توقعات السوق المستقبلية مقارنة بالأخبار الإيجابية التي تأخذ وقتاً أطول للانعكاس في الأسعار.
أداء DeepSeek المتواضع
على الرغم من أن DeepSeek أظهر بعض القدرة على تحليل المشاعر السائدة في السوق، فإنه لم يتمكن من تحقيق نتائج مماثلة لتشات جي بي تي. أرجع الباحثون هذا الفارق إلى الاعتماد الأكبر لـDeepSeek على النصوص الصينية في تدريبه، ما أثر على قدرته في تحليل الأخبار المالية باللغة الإنجليزية.
لم تكن نسبة الأخبار الإيجابية أو السلبية التي حددها DeepSeek ذات صلة قوية بأداء الأسواق المستقبلية، ما يشير إلى أن نوعية نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم تلعب دوراً حاسماً في قدرته التنبؤية، هذه النتيجة تفتح المجال أمام تساؤلات حول مدى تأثير البيانات التدريبية في تحديد فاعلية الذكاء الاصطناعي في تحليل الأسواق المالية العالمية.
لماذا يتفوق تشات جي بي تي على النماذج الأخرى؟
يتميز تشات جي بي تي بقدرة استثنائية على فهم النصوص المالية وتحليلها في سياقاتها المختلفة، وهو ما يجعله أكثر دقة في تحديد اتجاهات الأسواق المالية مقارنة بالأساليب التقليدية التي تعتمد على تحليل الكلمات المفردة فقط.
على عكس النماذج التقليدية مثل BERT أو قوائم الكلمات المستخدمة في التحليل النصي، يستطيع تشات جي بي تي تحليل النصوص بطريقة شاملة واستنتاج الاتجاهات العامة للأسواق.
إضافة إلى ذلك، أظهر تشات جي بي تي أداءً قوياً في رصد الأخبار الإيجابية الخفية التي قد تؤثر على السوق في المستقبل، ما يجعله أداة أكثر فاعلية خلال فترات التقلبات الاقتصادية مقارنة بالنماذج الأخرى.
وخلصت الدراسة إلى أن قدرته على تحليل الاتجاهات السوقية على المدى الطويل تعطيه ميزة تنافسية في التوقعات الاستثمارية.
تأثير الدراسة على المستثمرين والمؤسسات المالية
يمكن لهذه النتائج أن تكون ذات قيمة كبيرة للمستثمرين ومديري الأصول الذين يسعون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الأخبار الاقتصادية.
يمكن أن يوفر تشات جي بي تي ميزة تنافسية قوية من خلال تحليل الأخبار في الوقت الفعلي والتنبؤ بحركة الأسواق بناءً على التغطية الإعلامية.
بالنسبة للمؤسسات المالية، يمكن الاستفادة من هذه التقنية في إدارة الاستثمارات وتقييم المخاطر بشكل أكثر دقة، ما يساعد في اتخاذ قرارات استثمارية أكثر وعياً.
كما أن الاعتماد على تشات جي بي تي يمكن أن يعزز قدرة المستثمرين على تحديد الفرص السوقية غير الظاهرة بسهولة في البيانات التقليدية.
هل يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالأسواق المالية؟
تشير هذه الدراسة إلى أن تشات جي بي تي قد يكون أداة قوية في التنبؤ بحركة الأسواق المالية، متفوقاً على النماذج الأخرى مثل DeepSeek وBERT.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي لا يزال بحاجة إلى تحديث مستمر وإعادة تدريب على أحدث البيانات المالية والاقتصادية لضمان بقائه دقيقاً في توقعاته.
مع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، قد يصبح تحليل الأخبار المالية بواسطة الذكاء الاصطناعي جزءاً أساسياً من استراتيجيات الاستثمار، ما قد يؤدي إلى تغييرات كبيرة في الطريقة التي تتخذ بها القرارات في الأسواق المالية العالمية.
{{ article.formatted_date }}
