Man Group tutkii tekoälyä osakekurssien ennustamiseen

Man Group PLC:n Oxford Man Institute of Quantitative Finance on julkaissut tutkimuksen, joka hyödyntää Generatiivisia Kilpailevia Verkkoja (GAN) ennustamaan rahoitusmarkkinoiden aikasarjadataa. Tutkimus, jonka on tehnyt opiskelija Milena Vuletić yhdessä akateemisten kumppaneiden kanssa, esittelee uuden GAN-menetelmän, joka keskittyy taloudellisten aikasarjojen ennustamiseen ja luokitteluun.

Perinteisten ennustustapojen, jotka usein keskittyvät yksittäisiin piste-estimaatteihin, sijaan Fin-GAN-menetelmä tarjoaa täydellisiä ehdollisia todennäköisyysjakaumia tuottojen ennustamiseen. Tämä mahdollistaa epävarmuustekijöiden huomioimisen aiempien historiallisten arvojen perusteella. Uusi lähestymistapa lisää GAN-verkkojen soveltuvuutta luokittelutehtäviin ja sijoittaa ne ohjatun oppimisen ympäristöön.

Tutkimuksessa käytettiin sijoitusdatan numeerisia kokeita, jotka osoittivat Fin-GAN-menetelmän tehokkuuden. Se saavutti korkeampia Sharpe-suhdelukuja verrattuna klassisiin ohjatun oppimisen malleihin, kuten LSTM (Long Short-Term Memory) ja ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Nämä tulokset viittaavat siihen, että GAN-teknologia voi tarjota parannettuja työkaluja rahoitusalan ennustamiseen.

Tämä tutkimus on osa Man Groupin laajempaa yhteistyötä akateemisen maailman kanssa pyrkien edistämään kvantitatiivista rahoitusanalyysiä. Yhtiö toivoo, että tällaiset innovaatiot voivat auttaa parantamaan sijoitusstrategioiden kehittämistä ja riskienhallintaa monimutkaisilla markkinoilla.