Inteligența artificială începe să dezvăluie mișcările bursiere. Modelele explică până la 20% din variația acțiunilor

Acest indicator compară profitul pe acțiune raportat de o companie cu estimările consensuale ale analiștilor privind profitul pe acțiune. El arată în ce măsură o companie a depășit sau a ratat previziunile analiștilor.

Caracterul intuitiv al acestui indicator l-a transformat în principalul instrument utilizat pentru a descrie evoluția acțiunilor după publicarea rezultatelor. Luat singur, indicatorul explică doar aproximativ 5% din mișcările acțiunilor în aceeași zi. Dacă sunt adăugate și celelalte elemente pe care cercetătorii le-au identificat de-a lungul anilor, procentul crește doar puțin.

Modelele AI pot explica mai bine de ce se mișcă acțiunile

Însă o nouă cercetare realizată de Ralph S.J. Koijen și Bradford Levy, de la University of Chicago Booth School of Business, sugerează că inteligența artificială poate crește semnificativ acest procent și ne poate ajuta să înțelegem de ce se modifică prețurile acțiunilor.

Cercetătorii au descoperit că cele mai performante modele AI au explicat aproximativ 17% din mișcările acțiunilor în aceeași zi.

Această îmbunătățire a performanței s-a datorat, în parte, faptului că modelele au „învățat” cum să prezică aceste mișcări. Ulterior, inteligența artificială și-a consemnat observațiile în caiete digitale pe care oamenii le puteau citi și din care puteau învăța.

Koijen, profesor distins, și Levy, profesor asistent, au realizat un test în timp real, nu o simulare bazată pe date istorice. Astfel, a fost eliminată posibilitatea apariției unei erori de tip lookahead bias. Ea poate apărea atunci când un model are acces la informații care nu erau cunoscute sau disponibile în perioada analizată.

Testarea a inclus trei modele de ultimă generație și aproape 2.000 de anunțuri privind rezultatele financiare, publicate la sfârșitul anului 2025 de companii dintr-o gamă largă de industrii.

AI identifică informații care nu apar doar în cifre

Abordarea modelelor AI a generat explicații scrise care puteau fi citite și analizate. Acest lucru sugerează că modelele au reușit să identifice detalii din conferințele privind rezultatele financiare care nu puteau fi surprinse doar prin analizarea cifrelor prezentate.

Unele dintre aceste detalii se regăseau în previziunile pentru perioada următoare oferite de directori și în comentariile conducerii. Altele au fost dezvăluite prin modul în care participanții au discutat despre rezultate în timpul conferințelor, inclusiv prin limbajul folosit.

Multe dintre observațiile modelelor ar putea părea intuitive pentru profesioniștii cu experiență din domeniul financiar. Un exemplu este faptul că veștile bune erau adesea deja reflectate în prețul unei acțiuni.

În loc să reacționeze exagerat la rezultate puternice, modelele au tratat astfel de rezultate drept un nivel de performanță deja așteptat. Profiturile record sau o creștere de 20% nu erau suficiente, de unele singure, pentru a determina creșterea prețului unei acțiuni.

Explicațiile generate de AI ar putea ajuta cercetătorii

Koijen și Levy se așteaptă ca aceste explicații ușor de înțeles pentru oameni să le ofere cercetătorilor care încearcă să descopere factorii ce determină mișcările prețurilor ipoteze mai precise pe care să le testeze.

Pe măsură ce modelele devin mai avansate și mai puternice, explicațiile generate de acestea ar putea fi aplicate unor modele mai mici și mai ieftine, cu rezultate similare. Acest lucru ar putea deschide o cale pentru extinderea utilizării acestor sisteme la costuri mai reduse.

Cercetătorii subliniază însă că rezultatele sunt încă într-un stadiu incipient și că cea mai mare parte a variațiilor în evoluția acțiunilor după publicarea rezultatelor financiare rămâne neexplicată.

Din acest motiv, ei au lansat un concurs, sponsorizat de firma de tranzacționare Optiver, și invită pe oricine să își înscrie propriul model capabil să prezică modul în care prețurile reacționează la informațiile prezentate în conferințele privind rezultatele financiare.

Modelele pot fi înscrise prin intermediul platformei explainingmarkets.ai, unde sunt disponibile și regulile competiției.

„Putem crește procentul la 20%, dar mai este mult de făcut”

Koijen a declarat că prognozarea acestor mișcări ale pieței este o sarcină „surprinzător de dificilă” pentru oameni, chiar și atunci când aceștia beneficiază de ajutorul inteligenței artificiale.

„Decenii de cercetare pot explica doar 8% din variație”, a spus el. „Noi arătăm că putem crește acest procent la 20%, dar mai este încă mult loc pentru îmbunătățire.”