هل يستطيع ChatGPT تقدير مسار سوق الأسهم؟ | كنكافا

اسأل ChatGPT عن مسار سهم لاحقًا، وستأتيك الإجابة بصوت محلل: موزون ومتزن وواثق بهدوء. تبدو كأنها معرفة، والرغبة في أن تكون معرفة هي صوت الطمع؛ الاختصار الذي سنسلكه جميعًا لو وُجد. ورد الفعل المعاكس، أن الذكاء الاصطناعي لا يقدم شيئًا للأسواق، خاطئ بالقدر نفسه وله الكلفة نفسها. السؤال المفيد بينهما: ما الذي صُمّم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لتعلّمه فعلًا، وما الذي تتطلبه الأسواق؟

موديل اللغة ليس استراتيجية تداول جرى التحقق من صلاحيتها

قد يطّلع موديل اللغة على نصوص مالية وجداول وتسلسلات رقمية، وقد يستخدم النظام المبني حوله مصادر بيانات أو أدوات حساب. لكن قدرته على إنتاج إجابة لا تثبت موثوقية استراتيجية تداول. يجب معرفة المدخلات ونسخة الموديل والهدف وإجراءات التقييم.

تسلسلات الأسعار والأحجام التاريخية مصدر للمعلومات؛ والأخبار والإفصاحات مصدر آخر. وقد يكون كلاهما مدخلًا مفيدًا. يجب تقييم قيمتها باستخدام البيانات المتاحة قبل إنتاج مخرج الموديل، مع الحذر من إدخال معلومات مستقبلية دون قصد.

ما تظهره الأبحاث فعلًا

يذكر لوبيز ليرا وتانغ وجود معلومات مفيدة لتقدير المسار المستقبلي لدى موديلات تفسّر عناوين الأخبار في دراستهما لمخرجات موديلات اللغة الكبيرة للأسهم. وهذا دليل ضد التعميم بأن موديلات اللغة لا يمكن أن تسهم أبدًا في تقدير النتائج المستقبلية. لكنه نتيجة بحثية محددة، وليس وعدًا بأن إجابة عشوائية من روبوت محادثة تحدد حركة السهم التالية.

وتكشف مهام أخرى قيودًا مختلفة. تشين وزملاؤه وجدوا إفراطًا في استقراء العوائد الحديثة في الموديلات والتعليمات التي اختبروها، إلى جانب معايرة أفضل للمخاطر في بعض الجوانب مقارنةً بالعينة البشرية. تخص هذه النتائج تجارب معينة، ولا تثبت حدًا دائمًا لجميع الموديلات.

الطلاقة لا تعني الاستناد إلى أدلة

قد تجعل الكتابة السلسة استنتاجًا غير مدعوم يبدو راسخًا. فقد ترافق النبرة الواثقة نفسها تحليلًا موثقًا أو افتراضًا أو خطأ. قيّم الأدلة والحسابات بدلًا من استخدام النبرة مقياسًا للموثوقية.

يحدد مخرج الموديل المفيد الحدث المحتمل والمدة وعدم اليقين. ويوفّر أيضًا وسيلة لمقارنة المخرجات السابقة بالنتائج. يمكنك طلب إدراج هذه الحقول من روبوت محادثة، لكن ملأها لا يثبت معايرة احتمالاته.

إذا غابت النتيجة المحددة وقاعدة التقييم، صَعُب تقييم الادعاء باتساق.

الضبط الدقيق يغيّر الموديل، لا الحاجة إلى اختباره

قد يغيّر الضبط الدقيق والمدخلات المنظمة والأدوات الخارجية قدرات النظام. وما إذا كانت هذه التغييرات تحسّن مخرجاته للأسواق سؤال تجريبي. قارن الأداء على بيانات لاحقة لم يرها الموديل بخط أساس مناسب؛ ولا تفترض النجاح أو الفشل من عائلة الموديل وحدها.

يجب أن يتحقق سير إنتاج المخرجات من الحسابات الرقمية والطوابع الزمنية وتوفر البيانات. كما يحتاج تقييم التداول إلى افتراضات تنفيذ وتكاليف واقعية. الموديل الذي يقدّر حدثًا بدقة أكبر لا ينتج تلقائيًا استراتيجية مربحة.

كيف يتعامل كنكافا مع مهمة تقدير احتمالات الأسواق

سبعون خبيرًا، وسؤال واحد لكل منهم. يقيّم كل خبير مدى تحرّك السعر المحتمل واتجاهه بصورة مستقلة، ويتدرّب على الأرقام لا على الكتابة عنها: نحو 10 مليارات نقطة من بيانات تاريخ الأسعار عبر الأسهم والمؤشرات والعملات والسلع والعملات الرقمية.

يجمع المنتج سبعين رؤية للموديلات. الاتفاق والاختلاف جزء من العرض، لكن عدد الموديلات وحده لا يثبت الدقة أو الاستقلال الإحصائي. احكم على النتائج المنشورة وكيفية تعريفها.

يصف كنكافا إجراءات التدريب والتقييم في صفحة المنهجية. الاختبار المفيد هو مدى تطابق الاحتمالات المعلنة مع النتائج اللاحقة، مع أمثلة كافية وقاعدة تقييم واضحة. وينطبق المعيار نفسه على نظام مبني على موديل لغة؛ ولا يثبت هذا المقال تفوق كنكافا عليه.

قد يعبّر مخرج الموديل بصورة معقولة عن قدر كبير من عدم اليقين. يمكن لاحتمال قريب من ⁦50%⁩ أن يكون مفيدًا لبعض الأحداث، لكنه ليس خط أساس عامًا: احتمال بلوغ مستوى يعتمد على بُعده والمدة. وينبغي أن تظل هذه التفاصيل مرتبطة بالرقم.

أدوار مفيدة لموديلات اللغة

يمكن لموديلات اللغة تلخيص الإفصاحات وشرح المصطلحات غير المألوفة وتنظيم البحث والمساعدة في التحليل. راجع الملخصات مقابل المادة الأصلية والحسابات مقابل البيانات الأساسية. لا تتطلب هذه الاستخدامات التعامل مع النص المُولَّد كتقدير لمسار السوق.

تظهر المخاطرة عند قبول إجابة معقولة دون التحقق من أدلتها. يستحق النظام المزود بأدوات وعملية تقدير مختبرة أن يُقيَّم بناءً على تلك العملية؛ أما الفقرة الواثقة بلا سجل فلا تثبت الشيء نفسه.

ما الذي تسأله لأي أداة تدّعي استشراف ما سيأتي

تفصل أربعة أسئلة بين مخرج قابل للتقييم وفقرة سلسة، وتنطبق على أي أداة، بما فيها هذه الأداة.

• هل يوجد احتمال مرفق، وهل يوضّح الوصف ما يقيسه؟
• هل توجد مسافة ومدة حتى يمكن تقييم الادعاء بدلًا من إعادة تفسيره لاحقًا؟
• هل يظهر كلا الاتجاهين، أم الاتجاه الذي كنت تأمله فقط؟
• هل يوجد سجل عام لأداء الادعاءات المماثلة، وهل يقرّ عندما تكون العينة أصغر من أن تسمح بالحكم؟

تجد إجابات كنكافا عن الأسئلة الأربعة على نتائج أداء مخرجات موديل كنكافا، وتُحدَّث يوميًا، مع شرح إنتاج المخرجات وتقييمها على كيف يحسب كنكافا احتمالات الأسواق والأسئلة الشائعة على أسئلة كنكافا الشائعة عن مخرجات الموديل والأتمتة. ويتعمق مقالان مرتبطان في الجانب الرقمي: البيانات الجدولية، مسألة الذكاء الاصطناعي التي لا يتحدث عنها أحد، و كيف درّبنا ذكاءً اصطناعيًا على 10 مليارات نقطة بيانات.

في المرة القادمة التي يقول فيها أحد إن الذكاء الاصطناعي يستطيع تحديد مسار السوق، لا تسأل عن ذكائه، بل عمّا تدرّب عليه ومن اختبره بعد ذلك. مخرجات احتمالية وليست نصائح. للمستثمر العقلاني: استبعد العاطفة وفكّر في السيناريوهات.