Is AI al een betere belegger dan jij?
In het kort:
Een recente studie van de Universiteit van Chicago toont aan dat AI, in de vorm van Large Language Models (LLM's), beter is in het voorspellen van bedrijfswinsten dan menselijke financiële analisten.
De onderzoekers gebruikten ChatGPT om financiële overzichten te analyseren en ontdekten dat AI in staat was om significant beter te presteren door middel van eenvoudige prompts en narratieven.
Dit roept vragen op over de toekomstige rol van menselijke analisten in de financiële sector, vooral nu AI-systemen steeds meer waarde lijken toe te voegen bij het voorspellen van marktbewegingen.
De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) in de financiële wereld heeft opnieuw aandacht gekregen door een studie van de Universiteit van Chicago Booth School of Business. Deze studie wijst uit dat AI, met name Large Language Models (LLM's) zoals ChatGPT, bedrijfswinsten nu al beter kan voorspellen dan menselijke financiële analisten.
De studie laat zien dat AI, met een nauwkeurigheid van 60%, beter presteert in het voorspellen van winstveranderingen dan menselijke analisten, die een nauwkeurigheid van 57% behalen. Hoewel het verschil klein lijkt, vertegenwoordigt het een significante stap vooruit in de financiële analyse.
Het verschil tussen analisten prognoses en die van ChatGPT:
Bron: Financial Statement Analysis with Large Language Models
Onderzoekers Alex Kim, Maximilian Muhn en Valeri Nikolaev voerden een uitgebreide analyse uit waarbij ze ChatGPT duizenden balans- en resultatenrekeningen lieten analyseren, die dateren van 1968 tot 2021. Ze gaven het model opdrachten zoals "Wat is er veranderd in de cijfers van vorig jaar?" en "Bereken de liquiditeitsratio." De kracht van de AI bleek vooral uit de narratieve analyses die het model maakte, wat de voorspellingen verbeterde.
De onderzoekers gebruikten de voorspellingen van de AI om modelportefeuilles samen te stellen, oftewel verzamelingen van verschillende aandelen. Ze bekeken hoe goed deze portefeuilles presteerden in vergelijking met de bredere markt. Hieruit bleek dat de portefeuilles op basis van de AI-voorspellingen maandelijks een hogere winst behaalden dan de markt als geheel:
Marktkapitalisatie-gewogen basis: Hierbij krijgen grotere bedrijven (met een hogere marktkapitalisatie) een groter gewicht in de portefeuille. Op deze manier behaald de AI-gestuurde portefeuille een extra rendement van 0,37% per maand in vergelijking met de algemene markt.
Gelijk gewogen basis: In deze benadering krijgt elk aandeel in de portefeuille een gelijk gewicht, ongeacht de grootte van het bedrijf. Op deze manier behaald de AI-gestuurde portefeuille een extra rendement van 0,84% per maand in vergelijking met de algemene markt.
Deze resultaten suggereren dat de AI vooral goed was in het voorspellen van winst veranderingen bij kleinere bedrijven, omdat deze bedrijven zwaarder meetellen in de gelijk gewogen portefeuille. In andere woorden, de AI wist vooral bij kleinere bedrijven de juiste aandelen te selecteren die betere resultaten opleverden.
De resultaten van dit onderzoek zijn veelbelovend, maar roepen ook fundamentele vragen op over de rol van menselijke analisten in de toekomst. Als AI-systemen zoals ChatGPT met eenvoudige prompts al beter kunnen presteren dan de gemiddelde analist, wat blijft er dan over van de traditionele rol van de financiële analist? Historisch gezien zijn analisten cruciaal geweest bij het interpreteren van bedrijfsgegevens en het maken van weloverwogen beleggings beslissingen. Deze studie suggereert echter dat AI in staat zou kunnen zijn om veel van deze taken efficiënter en mogelijk nauwkeuriger uit te voeren.
Ondanks de gevaren vertrouwen sommige investeerders AI meer dan mensen, omdat ze denken dat machines objectiever, logischer en consequenter zijn. Business psycholoog Stuart Duff merkt op dat mensen soms de fout maken te denken dat AI altijd rationeel is en nooit fouten maakt. Maar in werkelijkheid kan AI net zo goed vatbaar zijn voor de fouten en vooroordelen van zijn makers.
De studie benadrukt dat AI vooral beter presteert door de mogelijkheid om snel grote hoeveelheden ongestructureerde data te verwerken en hieruit nuttige inzichten te destilleren. Dit geeft AI een voordeel, vooral in situaties waar menselijke analisten moeite hebben om consistente voorspellingen te doen. De combinatie van zowel AI als menselijk inzicht is naar mijn mening dat ook de beste combinatie bij het analyseren van aandelen en aandelen portfolio´s.
Hoewel de bevindingen indrukwekkend zijn, blijven er dus onzekerheden bestaan. AI kan weliswaar beter presteren in het voorspellen van korte termijn winst veranderingen, maar het vermogen van AI om de "grote lijnen" en structurele veranderingen in de markt te zien, is nog onduidelijk. Beleggers die zich richten op lange termijn groei en structurele voordelen van bedrijven, zullen wellicht nog steeds waarde vinden in menselijke analyse.
Daarnaast benadrukken de onderzoekers dat hun bevindingen voorlopig zijn en dat verdere studies nodig zijn om te bepalen of AI in de praktijk daadwerkelijk de besluitvorming in de financiële markten kan verbeteren.
De studie van de Universiteit van Chicago biedt een interessant inzicht in de potentie van AI binnen de financiële sector. Hoewel AI menselijke analisten in sommige opzichten lijkt te overtreffen, blijft de vraag of dit de traditionele beleggings analyse fundamenteel zal veranderen. Wat wel duidelijk is, is dat AI een steeds prominentere rol zal spelen in hoe financiële gegevens worden geanalyseerd en geïnterpreteerd. De tijd zal leren in hoeverre dit de rol van menselijke analisten zal herdefiniëren.
Comments