هل يمكن أن يعطل الذكاء الاصطناعى التوليدي إعلان ما بعد الأرباح (PEAD)؟

واحدة من أكثر الحالات الشاذة للسوق هي الانجراف بعد الإعلان (PEAD)-ميل أسعار الأسهم إلى الاستمرار في اتجاه مفاجأة الأرباح بعد أن أصبحت الأخبار عامة. ولكن هل يمكن لظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) ، مع قدرته على تحليل المعلومات وتلخيصها على الفور ، تغيير ذلك؟

يتناقض PEAD مع الشكل شبه القوي لفرضية السوق الفعالة ، مما يشير إلى أن الأسعار تعكس على الفور جميع المعلومات المتاحة للجمهور. ناقش المستثمرون منذ فترة طويلة ما إذا كان PEAD يشير إلى عدم الكفاءة الحقيقية أو يعكس ببساطة التأخير في معالجة المعلومات.

تقليديا ، يعزى Pead إلى عوامل مثل انتباه المستثمر المحدود ، والتحيزات السلوكية ، وعدم تناسق المعلومات. وثقت البحوث الأكاديمية ثباتها عبر الأسواق والإطار الزمني. على سبيل المثال ، وجد برنارد وتوماس (1989) أن الأسهم استمرت في الانجراف في اتجاه مفاجآت الأرباح لمدة تصل إلى 60 يومًا.

في الآونة الأخيرة ، أثارت التطورات التكنولوجية في معالجة البيانات وتوزيعها مسألة ما إذا كانت مثل هذه الحالات الشاذة قد تختفي – أو على الأقل ضيق. واحدة من أكثر التطورات التخريبية هي الذكاء الاصطناعي ، مثل chatgpt. هل يمكن لهذه الأدوات إعادة تشكيل كيفية تفسير المستثمرين الأرباح والتصرف على معلومات جديدة؟

هل يمكن أن تقضي الذكاء الاصطناعى التوليدي – أو يتطور – Pead؟

نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعى التوليدي – على وجه التحديد نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مثل ChatGPT – تعيد تعريف مدى سرعة ومعالجة البيانات المالية على نطاق واسع ، فإنها تعزز بشكل كبير من قدرة المستثمرين على تحليل المعلومات النصية وتفسيرها. يمكن أن تلخص هذه الأدوات تقارير الأرباح بسرعة ، وتقييم المشاعر ، وتفسير التعليقات الإدارية الدقيقة ، وتوليد رؤى موجزة وقابلة للتنفيذ – مما قد يقلل من التأخير المعلوماتية الذي يدعم PEAD.

من خلال الحد بشكل كبير من الوقت والحمل المعرفي المطلوب لتحليل الإفصاحات المالية المعقدة ، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يقلل نظريًا عن التأخير المعلوماتية الذي ساهم تاريخياً في PEAD.

توفر العديد من الدراسات الأكاديمية دعمًا غير مباشر لهذه الإمكانات. على سبيل المثال ، Tetlock et al. (2008) ولوغران وماكدونالد (2011) أظهروا أن المشاعر المستخرجة من إفصاحات الشركات يمكن أن تتنبأ بعوائد الأسهم ، مما يشير إلى أن تحليل النص في الوقت المناسب ودقيق يمكن أن يعزز اتخاذ القرارات للمستثمرين. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعى الأولي يزيد من أتمتة تحليل المشاعر وتلخيص المعلومات ، فإن كلا من المستثمرين المؤسسيين وتجارة التجزئة يكتسبون وصولًا غير مسبوق إلى أدوات تحليلية متطورة تقتصر سابقًا على المحللين الخبراء.

علاوة على ذلك ، ارتفعت مشاركة مستثمر التجزئة في الأسواق في السنوات الأخيرة ، مدفوعة بالمنصات الرقمية والوسائط الاجتماعية. يمكن أن تزيد سهولة استخدام الذكاء الاصطناعي وإمكانية الوصول الواسعة من تمكين هؤلاء المستثمرين الأقل تعقيدًا من خلال الحد من العيوب المعلوماتية بالنسبة للاعبين المؤسسيين. عندما يصبح مستثمرو التجزئة على دراية أفضل ويتفاعلون بسرعة أكبر لإعلانات الأرباح ، قد تتسارع ردود أفعال السوق ، مما قد تضغط على الإطار الزمني الذي تكشفت تاريخياً تاريخياً.

لماذا لا تتماثل المعلومات المهمة

غالبًا ما يرتبط Pead ارتباطًا وثيقًا بعدم التناسق المعلوماتية – التوزيع غير المتكافئ للمعلومات المالية بين المشاركين في السوق. يسلط الأبحاث السابقة الضوء على أن الشركات ذات التغطية المنخفضة للمحللين أو التقلب العالي تميل إلى إظهار انجراف أقوى بسبب عدم اليقين العالي ونشر المعلومات البطيئة (فوستر ، أولسن ، وشيفلين ، 1984 ؛ كولينز وهريبار ، 2000). من خلال تعزيز سرعة وجودة معالجة المعلومات بشكل كبير ، يمكن أن تقلل أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي بشكل منهجي.

ضع في اعتبارك مدى سرعة أدوات AI-التي تحركها AI من نشر المعلومات الدقيقة من مكالمات الأرباح مقارنة بالتحليلات التقليدية التي يحركها الإنسان. يمكن أن يعتمد التبني الواسع النطاق لهذه الأدوات على مساواة مجال الملعب المعلوماتية ، مما يضمن استجابات أسرع ودقيقة في السوق لبيانات الأرباح الجديدة. يتماشى هذا السيناريو عن كثب مع اقتراح Grossman و Stiglitz (1980) ، حيث يقلل كفاءة المعلومات المحسنة من فرص التحكيم المتأصلة في الحالات الشاذة مثل Pead.

الآثار المترتبة على المتخصصين في الاستثمار

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يسرع تفسير المعلومات المالية ونشرها ، فقد يكون تأثيرها على سلوك السوق عميقًا. بالنسبة للمحترفين الاستثماريين ، فإن هذا يعني الاستراتيجيات التقليدية التي تعتمد على ردود الفعل المتأخرة في الأسعار – مثل أولئك الذين يستغلون PEAD – قد تفقد حدوثها. سيحتاج المحللون ومديري المحافظ إلى إعادة معايرة النماذج وأساليبها لحساب التدفق الأسرع للمعلومات ونوافذ التفاعل المحتملة.

ومع ذلك ، فإن الاستخدام الواسع من الذكاء الاصطناعى قد يقدم أيضًا أوجه عدم الكفاءة الجديدة. إذا كان العديد من المشاركين في السوق يتصرفون على ملخصات أو إشارات المشاعر التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى ، فقد يؤدي ذلك إلى رد الفعل المفرط أو مسامير التقلبات أو سلوكيات الرعي ، لتحل محل شكل من أشكال عدم الكفاءة.

ومن المفارقات ، عندما تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي سائدة ، قد تزداد قيمة الحكم البشري. في المواقف التي تنطوي على الغموض أو الفوارق النوعية أو البيانات غير المكتملة ، قد يكون المهنيون ذوو الخبرة أكثر تجهيزًا لتفسير ما تفتقده الخوارزميات. أولئك الذين يمزجون قدرات الذكاء الاصطناعي مع البصيرة البشرية قد يكتسبون ميزة تنافسية مميزة.

الوجبات الرئيسية

• قد تتلاشى الاستراتيجيات القديمة: قد تفقد الصفقات المستندة إلى PEAD فعاليتها حيث تصبح الأسواق أكثر كفاءة في المعلومات.
• أوجه القصور الجديدة قد تظهر: يمكن أن تؤدي الاستجابات الموحدة التي تحركها AI إلى تشوهات قصيرة الأجل.
• لا تزال البصيرة البشرية مهمة: في سيناريوهات دقيقة أو غير مؤكدة ، لا يزال حكم الخبراء حاسما.

الاتجاهات المستقبلية

في المستقبل ، يكون للباحثين دور حيوي للعب. ستكون الدراسات الطولية التي تقارن سلوك السوق قبل وبعد اعتماد الأدوات التي تحركها الذكاء الاصطناعي مفتاحًا لفهم التأثير الدائم للتكنولوجيا. بالإضافة إلى ذلك ، قد يكشف استكشاف الانجراف قبل التنفيذ-حيث يتوقع المستثمرون أخبار الأرباح-ما إذا كان الذكاء الاصطناعى التوليدي يحسن التنبؤ أو ينقل ببساطة أوجه القصور في وقت مبكر من الجدول الزمني.

في حين أن الآثار المترتبة على المدى الطويل على الذكاء الاصطناعي لا تزال غير مؤكدة ، فإن قدرتها على معالجة وتوزيع المعلومات على نطاق واسع تعمل بالفعل على تحويل كيفية تفاعل الأسواق. يجب أن يظل محترفي الاستثمار رشيقًا ، ويتطورون باستمرار استراتيجياتهم لمواكبة مشهد إعلامي سريع التغير.