หนึ่งในความผิดปกติของตลาดที่ต่อเนื่องที่สุดคือการประกาศผลกระทบหลังการดริฟท์ (PEAD)-แนวโน้มของราคาหุ้นที่จะดำเนินการต่อไปในทิศทางของความประหลาดใจของรายได้ที่ดีหลังจากข่าวเป็นสาธารณะ แต่การเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์กำเนิด (AI) ที่มีความสามารถในการแยกวิเคราะห์และสรุปข้อมูลทันทีเปลี่ยนไปหรือไม่?
Pead ขัดแย้งกับรูปแบบกึ่งแข็งแกร่งของสมมติฐานตลาดที่มีประสิทธิภาพซึ่งแสดงให้เห็นว่าราคาสะท้อนข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณชนทันที นักลงทุนได้ถกเถียงกันมานานว่าสัญญาณ PEAD ไม่มีประสิทธิภาพหรือเพียงแค่สะท้อนความล่าช้าในการประมวลผลข้อมูล
ตามเนื้อผ้า Pead มีสาเหตุมาจากปัจจัยต่าง ๆ เช่นความสนใจของนักลงทุนที่ จำกัด อคติเชิงพฤติกรรมและความไม่สมดุลของข้อมูล การวิจัยเชิงวิชาการได้บันทึกความคงทนของตลาดและกรอบเวลา เบอร์นาร์ดและโธมัส (1989)ตัวอย่างเช่นพบว่าหุ้นยังคงล่องลอยไปในทิศทางของรายได้ที่น่าประหลาดใจนานถึง 60 วัน
เมื่อไม่นานมานี้ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในการประมวลผลข้อมูลและการกระจายข้อมูลทำให้เกิดคำถามว่าความผิดปกติดังกล่าวอาจหายไปหรือไม่หรืออย่างน้อยก็แคบ หนึ่งในการพัฒนาที่ก่อกวนมากที่สุดคือ AI กำเนิดเช่น CHATGPT เครื่องมือเหล่านี้สามารถปรับเปลี่ยนวิธีที่นักลงทุนตีความรายได้และดำเนินการกับข้อมูลใหม่ได้อย่างไร
AI Generative สามารถกำจัด – หรือ Evolve – Pead ได้หรือไม่?
ในฐานะที่เป็นรุ่น AI แบบกำเนิด – แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT – นิยามใหม่ว่าข้อมูลทางการเงินได้เร็วและกว้างมีการประมวลผลอย่างรวดเร็วและเพิ่มความสามารถของนักลงทุนในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลข้อความอย่างมีนัยสำคัญ เครื่องมือเหล่านี้สามารถสรุปรายงานผลประกอบการประเมินความเชื่อมั่นตีความคำอธิบายการจัดการที่เหมาะสมและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่กระชับและดำเนินการได้ซึ่งอาจลดความล่าช้าของข้อมูล
ด้วยการลดเวลาและภาระทางปัญญาอย่างมากที่จำเป็นในการแยกวิเคราะห์การเปิดเผยข้อมูลทางการเงินที่ซับซ้อนการกำเนิด AI ในทางทฤษฎีลดความล่าช้าของข้อมูลที่มีส่วนช่วยในอดีต
การศึกษาเชิงวิชาการหลายครั้งให้การสนับสนุนทางอ้อมสำหรับศักยภาพนี้ ตัวอย่างเช่น Tetlock และคณะ (2008) และ Loughran และ McDonald (2011) แสดงให้เห็นว่าความเชื่อมั่นที่สกัดจากการเปิดเผยข้อมูลขององค์กรสามารถทำนายผลตอบแทนหุ้นแนะนำว่าการวิเคราะห์ข้อความที่ทันเวลาและแม่นยำสามารถเพิ่มการตัดสินใจของนักลงทุน ในฐานะที่เป็น Generative AI เพิ่มเติมโดยอัตโนมัติและปรับแต่งการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการสรุปข้อมูลนักลงทุนทั้งสถาบันและผู้ค้าปลีกสามารถเข้าถึงเครื่องมือวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้อย่างไม่เคยมีมาก่อน
นอกจากนี้การมีส่วนร่วมของนักลงทุนรายย่อยในตลาดได้เพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาโดยได้รับแรงหนุนจากแพลตฟอร์มดิจิตอลและโซเชียลมีเดีย ความสะดวกในการใช้งานของ AI ของ Generative AI และการเข้าถึงในวงกว้างสามารถเพิ่มขีดความสามารถให้กับนักลงทุนที่มีความซับซ้อนน้อยกว่าเหล่านี้โดยการลดข้อเสียของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้เล่นสถาบัน ในขณะที่นักลงทุนรายย่อยได้รับข้อมูลที่ดีขึ้นและตอบสนองอย่างรวดเร็วยิ่งขึ้นต่อการประกาศผลประกอบการปฏิกิริยาของตลาดอาจเร่งความเร็วอาจบีบอัดระยะเวลาที่ Pead ได้คลี่คลายในอดีต
ทำไมข้อมูลไม่สมดุลจึงมีความสำคัญ
Pead มักจะเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับความไม่สมดุลของข้อมูล – การกระจายข้อมูลทางการเงินที่ไม่สม่ำเสมอระหว่างผู้เข้าร่วมการตลาด การวิจัยก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นว่า บริษัท ที่มีความครอบคลุมนักวิเคราะห์ลดลงหรือความผันผวนที่สูงขึ้นมีแนวโน้มที่จะแสดงการล่องลอยที่แข็งแกร่งขึ้นเนื่องจากความไม่แน่นอนที่สูงขึ้นและการเผยแพร่ข้อมูลที่ช้าลง (Foster, Olsen และ Shevlin, 1984– Collins and Hribar, 2000– ด้วยการเพิ่มความเร็วและคุณภาพของการประมวลผลข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญเครื่องมือ AI แบบกำเนิดสามารถลดความไม่สมดุลดังกล่าวได้อย่างเป็นระบบ
พิจารณาว่าเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเผยแพร่ข้อมูลที่เหมาะสมยิ่งจากการโทรหารายได้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยมนุษย์แบบดั้งเดิม การยอมรับอย่างกว้างขวางของเครื่องมือเหล่านี้สามารถทำให้สนามเด็กเล่นมีข้อมูลเท่าเทียมกันทำให้มั่นใจได้ว่าการตอบสนองของตลาดอย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นต่อข้อมูลรายได้ใหม่ สถานการณ์นี้สอดคล้องกับ Grossman และ Stiglitz’s (1980) ข้อเสนอที่ประสิทธิภาพการปรับปรุงข้อมูลช่วยลดโอกาสในการเก็งกำไรที่มีอยู่ในความผิดปกติเช่น Pead
ผลกระทบสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุน
ในขณะที่ AI กำเนิดเร่งการตีความและการเผยแพร่ข้อมูลทางการเงินผลกระทบต่อพฤติกรรมการตลาดอาจลึกซึ้ง สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนนี่หมายถึงกลยุทธ์ดั้งเดิมที่ขึ้นอยู่กับปฏิกิริยาของราคาที่ล่าช้าเช่นการใช้ประโยชน์จาก Pead – อาจสูญเสียความได้เปรียบ นักวิเคราะห์และผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอจะต้องปรับเทียบโมเดลและวิธีการเพื่อบัญชีสำหรับการไหลของข้อมูลที่เร็วขึ้นและหน้าต่างปฏิกิริยาที่อาจถูกบีบอัด
อย่างไรก็ตามการใช้ AI อย่างกว้างขวางอาจแนะนำความไร้ประสิทธิภาพใหม่ ๆ หากผู้เข้าร่วมการตลาดจำนวนมากดำเนินการสรุป AI-AI-JENERATED หรือสัญญาณความเชื่อมั่นสิ่งนี้อาจนำไปสู่การเกิดปฏิกิริยามากเกินไปความผันผวนหรือพฤติกรรมการเลี้ยงสัตว์แทนที่จะแทนที่รูปแบบหนึ่งของความไร้ประสิทธิภาพ
ความขัดแย้งเมื่อเครื่องมือ AI กลายเป็นกระแสหลักคุณค่าของการตัดสินของมนุษย์อาจเพิ่มขึ้น ในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความคลุมเครือความแตกต่างทางคุณภาพหรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์อาจมีความพร้อมที่ดีกว่าในการตีความสิ่งที่อัลกอริทึมพลาด ผู้ที่ผสมผสานความสามารถของ AI เข้ากับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งของมนุษย์อาจได้รับความได้เปรียบในการแข่งขันที่แตกต่างกัน
ประเด็นสำคัญ
- กลยุทธ์เก่าอาจจางหายไป: การซื้อขายที่ใช้ PEAD อาจสูญเสียประสิทธิภาพเนื่องจากตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ความไร้ประสิทธิภาพใหม่อาจเกิดขึ้น: การตอบสนองที่ขับเคลื่อนด้วย AI สม่ำเสมออาจทำให้เกิดการบิดเบือนระยะสั้น
- ความเข้าใจของมนุษย์ยังคงเป็นเรื่องสำคัญ: ในสถานการณ์ที่เหมาะสมหรือไม่แน่นอนการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญยังคงมีความสำคัญ
ทิศทางในอนาคต
มองไปข้างหน้านักวิจัยมีบทบาทสำคัญในการเล่น การศึกษาระยะยาวที่เปรียบเทียบพฤติกรรมการตลาดก่อนและหลังการใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจผลกระทบที่ยั่งยืนของเทคโนโลยี นอกจากนี้การสำรวจดริฟท์ประกาศล่วงหน้า-ที่นักลงทุนคาดการณ์ข่าวรายได้-อาจเปิดเผยว่า AI Generative ปรับปรุงการพยากรณ์หรือเพียงแค่เปลี่ยนความไร้ประสิทธิภาพก่อนหน้านี้ในไทม์ไลน์หรือไม่
ในขณะที่ผลกระทบระยะยาวของ AI Generative ยังคงไม่แน่นอนความสามารถในการประมวลผลและแจกจ่ายข้อมูลในระดับกำลังเปลี่ยนวิธีการที่ตลาดตอบสนอง ผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนจะต้องยังคงความคล่องตัวพัฒนากลยุทธ์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับภูมิทัศน์ที่ให้ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
