AI الاستثمار في أسواق الأسهم والعملات الرقمية: الأدلة والحدود

الملخص

تقيّم هذه المراجعة تطبيقات AI في الأسهم وصناديق المؤشرات المتداولة وأسواق العملات الرقمية المركزية والعقود الآجلة الدائمة والنشاط على السلسلة. وتعرض مسار تحقيق العوائد الاستثمارية كسلسلة من الخطوات: يجب أن تدعم البيانات المتاحة في وقتها إشارة موثوقة، ومراكز عملية، وأوامر قابلة للتنفيذ، وأداءً إيجابيًا معدّلًا حسب المخاطر بعد التكاليف. وتشمل الأساليب المستعرَضة التعلم الآلي ونماذج السلاسل الزمنية واللغة والتعلم المعزز والوكلاء الآليين. وقد أُحرز أكبر تقدم مُبلغ عنه في التنبؤ وتحليل النصوص وتصميم المحافظ وسير عمل البحث.

تجد المراجعة أن الأدلة العلنية على استمرار الربحية الصافية محدودة. وقد تضعف النتائج التاريخية بسبب تسرب البيانات، وتكرار اختيار الاستراتيجيات، وآثار البقاء، وضعف المقارنات، وتكاليف التداول، وقيود المنصات، ومحدودية القدرة الاستيعابية. وتشير أيضًا إلى تراجع قدرة المتنبئات، وتصحيح أخطاء النظر إلى المستقبل، واختلاط النتائج الاستشرافية، وندرة الأدلة المدققة على رأس المال المتداول فعليًا. وتتطلب العملات الرقمية تحليلًا خاصًا بالسوق، لأن أسواق التداول الفوري والعقود الدائمة والتمويل اللامركزي تختلف في التدفقات النقدية وظروف التنفيذ. ولا تجد المراجعة نهجًا مثبتًا للـ AI يحقق ألفا صافية مستمرة عبر أنظمة السوق ومستويات القدرة الاستيعابية. ويتطلب التقييم الأفضل مدخلات مؤرخة بحسب وقت توافرها، وأهدافًا مرتبطة بقرارات التداول، واختبارات تجمع بين المحفظة والتنفيذ، وتكيفًا مضبوطًا، وتقييمًا مستقبليًا، وحوكمة مناسبة؛ وتحسن هذه الممارسات جودة الأدلة، لكنها لا تضمن العوائد.

الأفكار الرئيسية

• تقدمت قدرات AI في التنبؤ ودعم سير العمل أكثر مما تقدمت الأدلة على تحقيق ربحية مستدامة.
• يجب أن تصمد إشارة الاستثمار القابلة للاستخدام في كل خطوة من المعلومات المتاحة في وقتها إلى العوائد القابلة للتنفيذ بعد التكاليف.
• قد تقوض تلوث البيانات وآثار الاختيار والمعايير المرجعية الضعيفة واحتكاكات التنفيذ والقدرة الاستيعابية النتائج التاريخية.
• ينبغي تفسير الأدلة في الأسهم والعملات الرقمية في ضوء اختلاف بنية أسواقهما وتدفقاتهما النقدية.
• تعزز الاختبارات الاستشرافية والتقييم المشترك للمحفظة والتنفيذ والحوكمة قوة الاستنتاجات دون ضمان الربح.

الوسوم

# 2609.04917


# Artificial Intelligence in Equity and Crypto Markets: Progress, Profitability Evidence, and the Limits of Automated Investing









Artificial intelligence (AI) now supports investment workflows from data and prediction through research, portfolios, execution, and tool use. Technical capability, however, is not evidence of investment profitability. This critical state-of-the-art review examines public research available through 31 August 2026 on listed equities, exchange-traded funds, centralized crypto spot, perpetual futures, and on-chain markets. We organize evidence with an alpha-translation chain: point-in-time information must yield a stable signal, feasible positions, executable orders, and risk-adjusted returns after costs. Across machine learning, time-series foundation models, financial language models, reinforcement learning, and agents, the examined record shows real but mainly upstream progress in prediction, text processing, portfolio design, and workflow integration. Evidence is thinner for durable net performance. Temporal contamination, repeated selection, survivorship, weak benchmarks, implementation costs, venue mechanics, and capacity can break translation to net alpha. Strong historical results coexist with predictor decay, corrected look-ahead failures, mixed prospective evidence, and few audited live-capital records. Crypto adds informative state but requires separate treatment of spot, perpetual, and decentralized cash flows and execution. Within the public evidence examined here, no general AI architecture is shown to deliver persistent, cross-regime, capacity-aware net alpha. More credible claims require point-in-time data and models, decision-aligned objectives, joint portfolio--execution evaluation, controlled adaptation, prospective tests, and authority-matched governance. These conditions can improve evidence and implementation; they do not guarantee profit.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.