سرمایه‌گذاری AI در بازارهای سهام و رمزارز: شواهد و محدودیت‌ها
خلاصه
این مرور کاربردهای AI را در سهام، صندوق‌های قابل‌معامله در بورس، بازارهای متمرکز رمزارز، قراردادهای آتی دائمی و فعالیت‌های درون‌زنجیره‌ای ارزیابی می‌کند. مسیر دستیابی به بازده سرمایه‌گذاری را زنجیره‌ای از مراحل می‌داند: داده‌های در دسترس در هر مقطع زمانی باید از سیگنالی قابل‌اعتماد، موقعیت‌های عملی، سفارش‌های قابل‌اجرا و عملکرد مثبت تعدیل‌شده با ریسک پس از هزینه‌ها پشتیبانی کنند. رویکردهای بررسی‌شده شامل یادگیری ماشین، مدل‌های سری زمانی و زبانی، یادگیری تقویتی و عامل‌های خودکارند. پیشرفت گزارش‌شده در پیش‌بینی، تحلیل متن، طراحی سبد و جریان‌های کاری پژوهش از همه چشمگیرتر است.
مرور، شواهد عمومی کمتری برای سودآوری خالص پایدار می‌یابد. نشت داده، انتخاب مکرر راهبردها، اثر بقا، مقایسه‌های نامناسب، هزینه‌های معاملاتی، محدودیت‌های محل معامله و ظرفیت محدود می‌توانند نتایج تاریخی را تضعیف کنند. همچنین به افت قدرت پیش‌بینی، اصلاح خطاهای نگاه به آینده، نتایج آینده‌نگر متناقض و کمبود شواهد حسابرسی‌شده از سرمایه واقعی اشاره می‌کند. رمزارز به تحلیل ویژه هر بازار نیاز دارد، زیرا بازارهای نقدی، قراردادهای دائمی و محیط‌های غیرمتمرکز جریان‌های نقدی و شرایط اجرای متفاوتی دارند. مرور، هیچ رویکرد AI اثبات‌شده‌ای را نمی‌یابد که در رژیم‌ها و سطوح ظرفیت مختلف آلفای خالص پایدار داشته باشد. ارزیابی بهتر مستلزم ورودی‌های در دسترس در هر مقطع زمانی، اهداف پیوندخورده با تصمیم‌های معاملاتی، آزمون‌های ترکیبی سبد و اجرا، سازگارسازی کنترل‌شده، ارزیابی پیش‌نگر و حاکمیت مناسب است؛ این رویه‌ها شواهد را بهبود می‌دهند، اما بازده را تضمین نمی‌کنند.
ایده‌های کلیدی
- قابلیت‌های AI در پیش‌بینی و پشتیبانی از جریان کار بیش از سودآوری پایدارِ اثبات‌شده پیشرفت کرده‌اند.
- سیگنال سرمایه‌گذاریِ قابل‌استفاده باید در تمام مراحل، از اطلاعات در دسترس در مقطع زمانی مربوط تا بازده قابل‌اجرا و تعدیل‌شده با هزینه، دوام بیاورد.
- آلودگی داده، اثرهای گزینش، معیارهای مقایسه ضعیف، دشواری‌های اجرا و ظرفیت می‌توانند نتایج تاریخی را تضعیف کنند.
- شواهد سهام و رمزارز را باید با توجه به ساختارهای بازار و جریان‌های نقدی متمایز آن‌ها تفسیر کرد.
- آزمون پیش‌نگر و ارزیابی مشترک سبد، اجرا و حاکمیت، ادعاها را تقویت می‌کنند، اما سود را تضمین نمی‌کنند.
برچسب‌ها
متن کامل
# 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.
با ذکر منبع و مطابق مجوز اثر، به‌طور کامل نمایش داده می‌شود. مجوز: abstract CC0
این خلاصه را عامل پژوهشی Stratmill بر پایه متن اصلی نوشته است؛ نسخه‌ای از اثر منبع نیست.