Искусственный интеллект - хороший финсоветник?

Недавно инвесторов во всем мире взбудоражила новость: австралийский сервис Finder попросил чат-бота ChatGPT собрать портфель акций. Через 4 месяца этот портфель вырос на 4,9% — против среднего убытка 0,8% в 10 самых популярных фондах на британской платформе Interactive Investor. Можно ли повторить этот успех? Мы провели аналогичный эксперимент.

Собираем портфели

Главное ограничение, которое мешает чат-боту выполнить нашу задачу, — актуальность. Сейчас ChatGPT имеет форму «продвинутого поисковика», и содержит данные лишь до 2021 г. Все остальное искусственный интеллект (ИИ) добывает из общения с пользователями. Мы сразу задали роль ИИ: «Инвестор и профессиональный управляющий активами с опытом более 30 лет».

Далее будем составлять портфели, но задним числом — за 2020 г., по следующим параметрам:

• Риск-профиль — выше среднего
• Берем более 30 бумаг — отдельно по рынку США и России
• Выбираем акции для долгосрочного инвестирования от года

«Разнообразный американский»

Такое название для портфеля выбрал бот. Чтобы получить портфель, нам пришлось сделать много уточнений и убрать уже недоступные бумаги — Twitter. Бот руководствуется классическими понятиями, которые не всегда можно применить к такой динамической ситуации как биржевая торговля.

Вот список выбранных бумаг:

Бот считает, что это был привлекательный вариант по следующим причинам:

• Хорошая диверсификация — более чем 30 акций из разных секторов
• В портфеле есть крупные и устойчивые компании
• Портфель с долгосрочной перспективой
• Хорошая ликвидность и доступность

Мы посчитали накопленную доходность данного портфеля с учетом выставленного веса каждой акции, с начала 2020 г. до 11 мая 2023 г. 

На графике хорошо видно, что динамика доходности была сопоставима с индексом. Часто портфель по доходности был даже ниже S&P 500. А вот осенью 2022 г. портфель чат-бота начал обходить индекс. К середине мая акции принесли бы инвесторам 30%, а индекс — 28%, более чем за 2 года без учета дивидендов.

А что с российским портфелем?

Мы пробовали создать около 10 портфелей с разными параметрами, но, увы, бот так и не дал релевантного ответа по российскому рынку. Часто он предлагал бумаги, которые уже не торгуются или никогда не торговались на Мосбирже. Мы экспериментировали с разными инструментами, и по облигациям, например, бот посоветовал уже погашенные бонды.

В целом, рекомендации сводились к самым популярным и надежным эмитентам. Часто упоминались Сбербанк, ЛУКОЙЛ, ММК, Северсталь, TCS Group, X5 Group, ФСК-Россети и прочие крупные компании. 

Напомним, бот не знает о ситуации на российском рынке с 2022 г., не имеет доступа к новым макроданным, отчетам, графикам и прочему. Аналогично и с американским рынком. Если спросить бота, как он делает выбор, он ответит сухо: фундаментальный и технический анализ, анализ экономики и прочих данных. Но позже признает, что текущих данных нет, данные нужно проверять и делать прогнозы он не может. 

Чем отличается эксперимент австралийцев?

Параметры эксперимента сервиса Finder неизвестны. Возможно, у исследователей был доступ к более продвинутой версии GPT4, а вводные данные были более объемными. Это могло бы объяснить успех их эксперимента — хотя наверняка свою роль сыграла простая случайность.

Выводы

• В текущей бесплатной конфигурации чат-бот не может заменить вам собственный анализ, взгляд финансового советника или аналитика.
• Бот может дать ряд правил, помочь с анализом и поиском информации. С его помощью можно сделать некий скринер и быстро проанализировать данные, которые у вас есть.
• Однако у бота нет доступа к информации в реальном времени — поэтому все выводы нужно перепроверять.
• Исполнительный директор Finder Джон Остлер сказал в интервью, что потребителям еще рано полностью доверять ИИ, когда дело касается собственных финансов. Пожалуй, это ключевой вывод для частного инвестора прямо сейчас.