Проверили прогнозы ChatGPT по акциям, курсу доллара и ставке: эксперимент

Искусственный интеллект может предсказывать доходность акций

В конце марта информационное агентство Bloomberg сообщило о создании модели искусственного интеллекта с использованием свободно доступных стандартных методов, то есть бесплатных ИИ с открытым кодом. Получилась большая языковая модель (LLM) с более чем 50 млрд параметров. LLM — это нейросетевая модель, которая позволяет обобщать, понимать и писать тексты на разных языках.

Агентство заявило, что является первопроходцем в применении новой технологии именно для финансовой сферы и планирует интегрировать ее в торговый терминал. Свою модель ИИ Bloomberg обучает на собранных за 40 лет работы агентства финансовых документах. По мнению разработчиков, это позволило модели научиться хорошо ориентироваться в финансовой терминологии и экономических процессах. По их мнению, внутренняя модель искусственного интеллекта BloombergGPT более качественна для финансовых задач в отличие от базового GPT OpenAI, который обучался на терабайтах текста, не имеющих ничего общего с финансами.

В агентстве отметили, что модель искусственного интеллекта Bloomberg GPT может более точно отвечать на вопросы типа «Гендиректор Citigroup Inc?», оценивать, как новости могут влиять на котировки акций, заставляя их расти или снижаться, и даже писать заголовки на основе коротких аннотаций.

Одновременно с этим ученые из университета Флориды доказали, что и базовый ChatGPT довольно успешно справляется с анализом влияния новостей на последующее движение цен акций. Исследование, в котором ученые попросили ChatGPT проанализировать заголовки новостей на предмет того, хороши они или плохи для акций, было опубликовано в середине апреля.

Кроме того, один из крупнейших банков мира JPMorgan Chase на этой неделе представил модель искусственного интеллекта на основе ChatGPT, которая сможет выявлять потенциальные сигналы для рынка в заявлениях и выступлениях Федеральной резервной системы США (ФРС).

Искусственный интеллект обучили на текстах сообщений ФРС и выступлений его спикеров за 25 лет и обнаружили, что модель справляется с оценкой заявлений спикеров регулятора между заседаниями и адекватно оценивает их как «голубиные» или «ястребиные». По мнению экономистов JPMorgan, предварительные результаты подтверждают, что ИИ может быть полезен для прогноза денежно-кредитной политики и интерпретации сигналов регулятора для торговых стратегий. Инструмент JPMorgan помимо ФРС также анализирует сообщения Европейского центрального банка и Банка Англии, в ближайшие месяцы модель охватит более 30 центральных банков мира.

«РБК Инвестиции» решили провести собственный эксперимент на базовом ChatGPT, чтобы проверить, поймет ли искусственный интеллект особенности российского фондового рынка и движения цен акций на нем в условиях закрытых отчетностей, повышенной неопределенности и прочих перипетий, которые в последний год зачастую становились проблемой для людей-аналитиков, а также сможет ли чат-бот сделать прогноз по решению совета директоров Банка России по ключевой ставке.

Может ли ChatGPT собрать портфель из российских акций?

В нашем первом задании для ChatGPT мы пошли по самому простому пути: попросили чат-бот представить себя профессиональным аналитиком российского фондового рынка и собрать портфель из десяти акций, которые сильнее всего подорожают на следующей неделе.

Ответ ChatGPT мы оценили как нерелевантный. Нейросеть ответила, что как языковая модель искусственного интеллекта она не имеет доступа к инсайдерской информации и не может с уверенностью предсказать цены на акции. Чат-бот рекомендовал для анализа и принятия обоснованных инвестиционных решений проанализировать различные факторы:

• тенденции рынка: проверьте тенденции на рынке и определите сектора, которые показывают хорошие результаты;
• новости и объявления: следите за новостями и объявлениями по конкретным компаниям, которые могут повлиять на цену акций;
• технический анализ: анализируйте движение цены акции, объем и другие технические индикаторы, чтобы выявить закономерности и потенциальные движения цены;
• фундаментальный анализ: анализируйте финансовое состояние компании, ее руководство, конкурентную позицию и перспективы роста.

На основе лишь простого вопроса ChatGPT не смог собрать краткосрочный портфель, однако и совсем без списка компаний нас не оставил. Нейросеть предположила, что наиболее эффективно будет проанализировать следующие акции, обращающиеся на российском фондовом рынке:

• «Газпром» (GAZP);
• Сбербанк (SBER);
• ЛУКОЙЛ (LKOH);
• «Норильский никель» (GMKN);
• «Яндекс» (YNDX);
• НОВАТЭК (NVTK);
• «Роснефть» (ROSN);
• МТС (MTSS);
• «Татнефть» (TATN);
• «Аэрофлот» (AFLT).

Кроме того, ИИ сообщил, что не дает инвестиционных советов, и рекомендовал проводить собственное исследование и обращаться за профессиональной консультацией перед принятием любых инвестиционных решений.

Прогноз ChatGPT по ценам на акции «Газпрома», Сбербанка и ЛУКОЙЛа на основе технического анализа

Во втором задании для ChatGPT мы воспользовались советом бота и из всех факторов, которые можно проанализировать, загрузили в него набор данных о ежедневных уровнях движения цен на акции и объемах торгов. Известно, что ChatGPT обучали до сентября 2021 года, поэтому временной период данных мы выбрали с апреля 2021 года по апрель 2023 года. В нашей выборке приняли участие акции Сбербанка, ЛУКОЙЛа и «Газпрома».

Ввиду ограниченности времени проведения эксперимента и, соответственно, необходимости быстро зафиксировать результат, мы попросили чат-бот сделать прогноз о том, какой будет цена через три торговых дня. Для данной части эксперимента датой первых данных для анализа стало 21 апреля 2023 года, а датой сверки прогноза ChatGPT с реальными данными торгов на Московской бирже — 26 апреля 2023 года. Мы сознательно не стали добавлять в данной части исследования в набор данных корпоративные новости и события, которые могли бы повлиять на волатильность бумаг.

В своем ответе ChatGPT в первую очередь сделал общее предупреждение о том, что цены на акции очень волатильны и подвержены резким изменениям и любое инвестиционное решение должно приниматься после тщательного рассмотрения всех соответствующих факторов.

Прогноз ChatGPT по акциям «Газпрома» (GAZP): «Судя по историческим ценовым данным, с марта 2022 года акции «Газпрома» испытывают тенденцию к снижению с небольшими колебаниями. Однако, похоже, акции нашли некоторую поддержку около текущего уровня, технические индикаторы указывают на возможность отскока в краткосрочной перспективе. Текущая цена акций составляет ₽181,72, вполне возможно, что в ближайшие три дня цена может вырасти на 2–4%. Однако эта оценка может измениться в зависимости от последних новостей и состояния рынка».

Реальные результаты торгов: за период 21–26 апреля по ценам закрытия акции «Газпрома» упали на 1,84%, с ₽181,72 до ₽178,38. Только на следующий день, 27 апреля, акции выросли в конце торгового дня до ₽183,95, обеспечив им рост за период 21–27 апреля на 1,52%.

Прогноз ChatGPT по акциям Сбербанка (SBER): «В течение последних нескольких месяцев акции Сбербанка России торговались в диапазоне ₽96,5–238,85, в настоящее время они находятся в районе нижней границы диапазона. Технические индикаторы указывают на то, что акции могут испытать некоторое понижательное давление в краткосрочной перспективе, однако фундаментальный анализ указывает на то, что акции могут быть недооценены. Поэтому в ближайшие три дня возможно повышение акций на 1–3%, но эта оценка может измениться в зависимости от последних новостей и состояния рынка».

Реальные результаты торгов: за период 21–26 апреля по ценам закрытия акции Сбербанка выросли на 0,02%, с ₽235,17 до ₽235,21. На следующий день, 27 апреля, акции обновили годовой максимум на уровне ₽240,74 и закрылись по цене ₽240,38. Рост за период 21–27 апреля составил 2,22%. В прогнозе чат-бот ошибочно указал, что «в настоящее время они находятся в районе нижней границы диапазона», тогда как на самом деле они находятся на годовых максимумах, то есть в районе верхней границы диапазона.

Прогноз ChatGPT по акциям ЛУКОЙЛа (LKOH): «Последние несколько месяцев акции ЛУКОЙЛа торговались в диапазоне ₽3482,5–4794,5, в настоящее время они находятся вблизи верхней границы диапазона. Технические индикаторы указывают на то, что в краткосрочной перспективе акции могут испытать некоторое понижательное давление, однако фундаментальный анализ показывает, что акции оценены достаточно высоко. Поэтому в ближайшие три дня возможно снижение акций на 1–3%, но эта оценка может измениться в зависимости от последних новостей и состояния рынка».

Реальные результаты торгов: за период 21–26 апреля по ценам закрытия акции «ЛУКОЙЛа» подешевели на 1,49%, с ₽4729,5 до ₽4659.

Отсутствие в данной части эксперимента базы данных по последним новостям не осталось незамеченным нейросетью. ChatGPT указал на отсутствие доступа к последним новостям, которые могли бы повлиять на краткосрочные колебания цен на акции. Этим он оправдывает невозможность конкретного прогноза относительно того, какой будет цена через три торговых дня на открытии рынка. Однако ИИ посчитал необходимым предложить некоторые факторы, которые могут повлиять на цены этих акций в краткосрочной перспективе, исходя из текущих рыночных условий и тенденций. Вот некоторые из них:

• экономические показатели: показатели российской экономики и ключевые экономические показатели, такие как рост ВВП и темпы инфляции, могут повлиять на цены акций. Любые существенные изменения в этих показателях могут повлиять на доверие инвесторов и, следовательно, на спрос на эти акции;
• политические события: политическая нестабильность или геополитическая напряженность как внутри страны, так и на международном уровне могут повлиять на цены этих акций. Например, любые новые санкции против России могут негативно сказаться на акциях;
• новости, касающиеся конкретных компаний: любые важные новости или события, характерные для этих компаний, такие как новые контракты, приобретения или изменения в руководстве, могут повлиять на цены этих акций.

«Важно отметить, что краткосрочные рыночные прогнозы по своей сути неопределенны и могут изменяться в зависимости от новых тенденций и событий. Как финансовый консультант я бы порекомендовал следить за рыночной конъюнктурой и новостями, связанными с этими акциями, и принимать инвестиционные решения на основе тщательного анализа рисков и потенциальных выгод», — отметил ChatGPT в своем ответе.

Прогноз ChatGPT по курсу доллара к рублю

В отличие от стандартных научных исследований, мы позволили себе менять правила эксперимента прямо в ходе него. Тем более что сама нейросеть ясно дала понять, что не только человек обучает машины, но и машины обучают человека, как с ней правильно общаться, чтобы получить эффективный ответ.

В задании по проверке гипотезы, сможет ли ChatGPT предсказать курс доллара к рублю, мы учли пожелания ИИ и включили в набор представленных для анализа данных не только технические данные по стоимости доллара за рубль за последние два года, но и последние новости по теме.

Первая подсказка (prompt) включала в себя десять последних заголовков новостей «РБК Инвестиций», наиболее релевантно отражающих движение пары доллар/рубль. ChatGPT, взяв на себя роль финансового эксперта, должен был определить, какие из них хорошие для рубля, а какие плохие. И нейросеть с задачей справилась. Например, чат-бот безошибочно определил, что новость о падении курса доллара ниже ₽81 впервые за две недели в целом позитивна для рубля, а более раннее объяснение Центробанком падения курса рубля в связи с сокращением экспортной выручки негативно для российской валюты.

Во вторую подсказку мы включили полученные ответы по новостям и добавили технические данные за последние два года о курсе доллара к рублю, включая цены открытия, закрытия, минимальные и максимальные пики. Данные за март и апрель 2023 года были представлены в ежедневном формате, а более устаревшие, вплоть до апреля 2021 года, в ежемесячном. Срок требуемого прогноза был установлен в один день — на закрытии 27 апреля.

Прогноз ChatGPT по курсу доллара к рублю: «На основе смешанных новостей и анализа трудно предсказать точное направление курса доллара к рублю в краткосрочной перспективе. Однако прогноз СберCIB о падении курса доллара до ₽75 к концу 2023 года является положительным для рубля в долгосрочной перспективе. Глядя на таблицу обменных курсов, мы видим, что курс доллара к рублю колеблется вокруг уровня ₽81 в последние несколько дней без четкой тенденции. Новость о том, что доллар впервые за две недели упал ниже ₽81, в целом позитивна для рубля, но влияние налогового периода и экспортеров, обменивающих доллары на рубли, неопределенно. Поэтому, исходя из имеющейся информации, разумно предположить, что в краткосрочной перспективе курс доллара к рублю может продолжать колебаться около текущего уровня. Однако в долгосрочной перспективе, если прогноз СберCIB сбудется, курс рубля может укрепиться по отношению к доллару».

Реальные результаты торгов: 27 апреля доллар торговался в диапазоне ₽81,19–81,99, закрывшись на уровне ₽81,33.

Прогноз ChatGPT по ключевой ставке

Идея о включении в эксперимент прогноза по ключевой ставке нам пришла раньше, чем JPMorgan Chase объявил о своих результатах. И мы шли другим путем: не пытались дать ему базу сообщений о прошлых заседаниях совета директоров Банка России, а попросили представить себя членом совета директоров ЦБ и принять решение, каким должен быть уровень ключевой ставки при целевом уровне инфляции 4% на основе макроэкономических показателей.

Показатели были взяты из официально раскрытых ЦБ, Минэком и Минфином данных, максимально актуальных по каждому из них. В перечень макропоказателей мы включили уровень инфляции, ВВП, роста промышленности, инвестиций, розничной торговли, реальной и номинальной заработной платы, уровень безработицы, баланс консолидированного бюджета, объем экспорта и импорта товаров и услуг, курс доллара к рублю, а также цену на нефть марки Urals.

Решение ChatGPT по ключевой ставке: «Принимая во внимание вышеуказанные макроэкономические показатели, я бы рекомендовал Банку России сохранить текущий уровень ключевой ставки, поскольку уровень инфляции близок к целевому показателю Банка, а в экономике наблюдаются смешанные сигналы с точки зрения роста, занятости и потребительских расходов. Однако Банк должен внимательно следить за макроэкономическими показателями и быть готовым скорректировать ключевую ставку, если ситуация изменится».

Реальное решение Банка России по ключевой ставке 28 апреля 2023 года: по итогам заседания, которое прошло 28 апреля, ЦБ в пятый раз сохранил ключевую ставку на уровне 7,5% годовых. Регулятор отметил, что инфляционные ожидания населения снизились, но все еще находятся на повышенном уровне, как и ценовые ожидания предприятий.