Главное в блогах: предсказания по твитам, когда человек лучше ИИ, чипы и Трамп

Экономисты Талита Грейлинг и Стефани Россоу рассказали, как предсказывать движения рынка по твитам. Редактор Journal of Economic Perspectives Тимоти Тейлор объяснил, в каких случаях лучше поручить задачу человеку, а не ИИ. Мартин Чорземпа из Института мировой экономики Петерсона написал о том, почему Трамп может навредить полупроводниковой отрасли США.    

Как вовремя разгадать признаки надвигающегося падения или надувания пузыря на рынке ценных бумаг? Надо читать Twitter (точнее сеть X), отвечают исследователи — Талита Грейлинг, профессор Школы экономики Университета Йоханнесбурга в ЮАР, и Стефани Россоу, доцент Оклендского технологического университета. Они опубликовали совместную статью в блоге Центра исследований экономической политики (CEPR). 

Традиционные финансовые модели при прогнозировании рыночных движений фокусируются на отчетах компаний, макроэкономической статистике и настроениях крупных инвесторов, но не учитывают посты в соцсетях. Однако исследование Грейлинг и Россоу показывает, что анализ постов в X может предсказывать рыночные тренды как на развитых, так и на развивающихся рынках. 

Они проанализировали 3 млн твитов, связанных с ценными бумагами, за год и сопоставили их с биржевой внутридневной динамикой за тот же период в развитых странах (Франции, Германии, Японии, Испании, Великобритании, США) и развивающихся (в Индии и Польше). Для анализа они применили метод обработки естественного языка (NLP), чтобы определить не только общий тон (позитивный, нейтральный и негативный), но и конкретные эмоции твитов, например, страх или доверие.

Авторы обнаружили, что для развитых рынков один только анализ настроений дает сильные предсказательные результаты. К примеру, для S&P 500 модели машинного обучения достигли точности более 55%. А для развивающихся рынков лучше предсказывать рыночные движения позволил комбинированный анализ настроений и эмоций твитов. Это говорит о том, что эмоции инвесторов играют более значительную роль на менее зрелых рынках, делают вывод авторы исследований.

Резкие всплески обсуждений в X часто предшествуют серьезным событиям: паническим распродажам, скачкам акций или биржевым обвалам. Яркий пример — феноменальный рост акций GameStop в 2021 году, пишут авторы. Он начался с обсуждений на Reddit, но эта волна быстро захватила Twitter. За несколько дней акции взлетели на сотни процентов, обрушив позиции крупных хедж-фондов. 

Сдвиги в настроениях в соцсетях могут служить ранними индикаторами рыночных потрясений, например, внезапных распродаж или спекулятивных пузырей, вызванных вирусными постами, пишут авторы исследования. Они рекомендуют использовать такой анализ институциональным и частным инвесторам. Управляющие могут интегрировать его в свои алгоритмы торговли, а хедж-фонды — выявлять потенциальные риски до того, как они отразятся на стоимости активов.

Ни человек, ни искусственный интеллект не способны принимать единственно верное решение во всех случаях жизни. В некоторых ситуациях человек все еще превосходит алгоритмы, пишет в своем блоге редактор журнала Journal of Economic Perspectives Тимоти Тейлор. Но он поднимает вопрос: когда стоит доверить задачу компьютеру, а когда человек справится лучше?

Одним из главных преимуществ ИИ перед человеком является способность избегать предвзятости и «шума» в принятии решений, пишет он, ссылаясь на работу профессора Гарвардской школы права Касса Санстейна. Предвзятость возникает, когда судья или врач полагаются на внешние факторы, такие как личные предпочтения или недавний опыт с похожими случаями. Шум — это когда человек применяет одно и то же правило по-разному, в зависимости от настроения или обстоятельств. Алгоритмы в итоге могут предложить более объективные решения.

Однако алгоритмы имеют ограничения. Например, они превосходят 90% судей в принятии решений о залоге, но лучшие 10% судей могут справиться с этим лучше, чем любой ИИ, показывает исследование Санстейна. Дело в том, что опытные судьи используют «локальные» знания — интуицию и скрытые факторы, которых алгоритмы не могут учитывать. То же самое можно сказать и о медицине: лучшие врачи замечают что-то, что алгоритм не в состоянии учесть.

Кроме того, польза алгоритмов не всегда настолько велика, чтобы оправдать затраты на их внедрение. Наконец, ИИ не всегда хорошо справляется с предсказаниями, зависящий от множества случайных факторов. Например, попытки предсказать развитие политических движений или культурных явлений чаще всего оказываются безуспешными. Тут справедливости ради стоит отметить, что и человек не всегда может с этим справиться. 

Алгоритмы — важный инструмент, но их использование должно быть обосновано, заключает Тейлор. В некоторых случаях, например, в принятии решений о залоге, можно отдать предпочтение алгоритмам. В других ситуациях, таких как медицина или творчество, человеческий опыт и интуиция могут оказаться более важными, чем точность алгоритмов.

В своей недавней речи в Конгрессе президент США Дональд Трамп заявил: компании, получающие субсидии в рамках действия Закона о чипах (CHIPS and Science Act), «берут наши деньги и не тратят их». Он призвал законодателей отменить этот закон. Закон подписал предыдущий президент США Джо Байден в 2022 году, он предполагает, в том числе, выделение грантов на $39 млрд для производства чипов и сопутствующих компонентов в США, а также налоговые льготы. Трамп считает, что пошлины намного эффективнее простимулируют компании инвестировать в полупроводниковую отрасль в США. В качестве примера он привел кейс TSMC, которая пообещала увеличить свои инвестиции в США с $65 млрд до $165 млрд после угрозы введения пошлин на импорт чипов. 

Однако Закон о чипах уже дал американской отрасли колоссальный приток инвестиций, а его отмена приведет к тому, что компании отменят запланированные инвестиции, пишет Мартин Чорземпа, старший научный сотрудник Института мировой экономики Петерсона.

За три года после принятия закона инвестиции в производство полупроводников в США выросли с $11 млрд до $90 млрд в год, пишет он. В совокупности отрасль привлекла примерно $206 млрд, из них около $158 млрд — по программе CHIPS. Более того, компании уже планируют потратить более $500 млрд в будущем, согласно данным Ассоциации полупроводниковой промышленности, на которые ссылается Чорземпа. Такой рост инвестиций мог бы случиться только благодаря Закону о чипах, считает он. Этот бум инвестиций не имеет аналогов в других странах-производителях чипов, что делает США уникальным лидером в этой отрасли, написал он.

Решение TSMC увеличить свои вложения в США, как отмечает Чорземпа, также связано с Законом о чипах, а не с пошлинами. «TSMC, по-видимому, все еще ожидает получить налоговый кредит в размере 25%, что приведет к субсидии в размере $25 млрд на $100 млрд инвестиций», – пишет он.