Voiko tekoäly voittaa markkinat?
Viime vuosina tekoäly on tullut jäädäkseen kaikkien ulottuville, ja yhä useampi sijoittaja miettii, voiko se auttaa tekemään hyviä sijoituspäätöksiä. Opinnäytetyössä testattiin käytännössä, pystyykö tekoäly tuottamaan ylituottoa verrattuna passiiviseen indeksisijoittamiseen lyhyellä aikavälillä.
Osakepoiminta on tunnetusti vaatinut paljon aikaa ja ymmärrystä yrityksen tunnusluvuista, sekä yleistä ymmärrystä markkinoista. Yksityissijoittajalla ei usein ole kaikkia tarvittavia resursseja käytössään, jonka lisäksi harmillisen usein sijoituspäätökset ovat tunneperäisiä faktapohjaisen tiedon sijaan. Tässä tekoäly saattaisi olla avuksi. Se kykenee käsittelemään suuria määriä dataa nopeasti ja tekemään päätöksiä ilman tunteita.
Tekoäly osakepoiminnan tukena
Suuret kielimallit kuten ChatGPT ja Claude ovat taitavia analysoimaan yritysten tunnuslukuja sekä yleistä markkinatilannetta. Ne pystyvät hyödyntämään fundamenttianalyysiä, eli arvioimaan yrityksen taloudellista tilannetta, jossa verrataan osakkeen markkinahintaa sen todelliseen arvoon. Tavoitteena on löytää niitä osakkeita, joiden markkinahinta on todellista hintaa alhaisempi, ennen kuin osakkeen kurssi nousee.
Aiempi tutkimus on antanut lupaavia tuloksia. Esimerkiksi GPT-4-mallilla on saavutettu 60 prosentin tarkkuus yritysten tulevien tulosten ennustamisessa, mikä ylitti rahoitusalan ammattilaisten keskimääräisen tarkkuuden. Kim ym. (2024). Tekoäly ei tietenkään korvaa ihmistä vaan voi toimia tehokkaana apuvälineenä.
Mitä käytännön testi osoitti?
Opinnäytetyössä rakennettiin keväällä 2026 kaksi osakesalkkua, joista toinen Claudella ja toinen ChatGPT:llä. Molemmille annettiin identtinen prompti, joka ohjeisti rakentamaan salkun 15:sta osakkeesta hyödyntäen fundamenttianalyysiä. Salkkuja seurattiin neljän viikon ajan ja tuloksia verrattiin S&P 500 -indeksiin. Malleille annettiin mahdollisuus päivittää salkkuja viikoittain.
Tulokset ovat mielenkiintoisia. ChatGPT:n salkku tuotti 13,22 prosentin tuoton ja ylitti S&P 500 -indeksin tuoton 0,14 prosenttiyksikön erolla. Clauden salkku tuotti ainoastaan 9,95 prosentin tuoton ja jäi näin 3,13 prosenttia indeksistä. Merkittävin ero mallien välillä syntyi osakevalinnoissa, ChatGPT onnistui löytämään enemmän suuria yhtiöitä, joista useat tuottivat yli 20 prosentin tuoton.
Myös aktiivisempi salkunhallinta osoittautui eduksi. ChatGPT teki salkkuunsa yhdeksän muutosta, kun taas Claude ainoastaan neljä. Epävakaassa markkinatilanteessa kyky reagoida nopeasti osoittautui tärkeäksi.
Tulokset ovat mielenkiintoisia, sillä testin aikaan yleinen konsensus tuntuu olevan, että Claudea pidetään yleisesti parempana mallina, kuin ChatGPT:tä.
Mitä sijoittajan tulee ottaa huomioon?
Tulokset osoittavat, että tekoälyllä on potentiaalia osakepoiminnassa, mutta se ei tietenkään takaa ylituottoa, tuloksiin vaikuttaa merkittävästi ainakin seuraavat tekijät:
- tekoälymallin valinta
- ohjeistaminen eli promptaus ja sen laatu
- vallitseva markkinatilanne
- salkunhallinnan aktiivisuus
On tärkeää ottaa huomioon, että tutkimus toteutettiin lyhyellä, neljän viikon jaksolla epävakaassa markkinatilanteessa, eikä tuloksia voida sellaisenaan yleistää, mutta ne ovat osoitus potentiaalista. Pidemmällä aikavälillä tulokset voivat olla hyvinkin erilaiset.
Tekoäly voi siis toimia hyödyllisenä apuvälineenä yksityissijoittajalle, mutta päätöksentekoa ei kannata jättää pelkästään sen varaan, sillä se ei aina ymmärrä kontekstia samalla tavalla kuin ihminen. Parhaimmillaan tekoäly tuo analyysiin järjestelmällisyyttä ja nopeutta, nämä ovat ominaisuuksia, joista sijoittaja voi hyötyä merkittävästi.
Lähteet:
Kim, A. G., Muhn, M., & Nikolaev, V. V. (2024). Financial Statement Analysis with Large Language Models. City University of London.