Článok
AI systém na predikciu akciového trhu, ktorý sa učí z vlastných chýb
V júli 2024 som písal o meniacich sa náladách na akciovom trhu. Opísal som sledovanie hodnotových ukazovateľov vedľa mediálnych naratívov, nazval som to teplomerom nálad. Ten článok končil vetou, ku ktorej sa často vraciam: akciový trh je odrazom kolektívnych ľudských emócií a správania.
Otázkou je, dokáže mi AI pomôcť to analyzovať a predikovať? Môže AI predpovedať akciový trh? Nie so 100 % istotou, ale s určitou pravdepodobnosťou. Pokúšam sa to vyvinúť. Čo tento nástroj dnes dokáže, je určiť pravdepodobnosti pre pohyb cien a určiť režim, v ktorom sa daný index nachádza. Potom sleduje, či tie pravdepodobnosti budú platiť naprieč stovkami predpovedí. To je systém, ktorý vyvíjam.
Dva roky potom, čo som písal o teplomeri nálad na akciovom trhu, ten teplomer stále žije v Google tabuľke, kde mám hodnotové ukazovatele v stĺpcoch a vedľa nich svoje vlastné komentáre k tomu, čo hovorila finančná tlač. Funguje pre mňa. A neprodukuje jasné predpovede, ktoré by sa dali konfrontovať s realitou. Neviem, koľkokrát som mal pravdu, koľkokrát som sa mýlil, ani či som lepší ako hod mincou, keď tvrdím, že vidím vysokú valuáciu. Toto má zmeniť môj predikčný systém, ktorý vyvíjam pomocou AI.
Na vývoji systému na predpovedanie akciového trhu pracujem od piatej ráno. Toto píšem o ôsmej. Prvá verzia už beží na mojom vlastnom počítači. Pipeline funguje od začiatku do konca. Zatiaľ v nej nie je dosť ohodnotených predikcií, aby mi povedal niečo zmysluplné. Táto fáza sa práve začína. Tento článok je prvý zo série, ktorá dokumentuje samotný vývoj, a to, čo mi bude systém hovoriť, keď sa záznam začne plniť.
NA ČOM JE POSTAVENÝ MÔJ AI PREDIKČNÝ SYSTÉM?
Podkladom pre to, čo vyvíjam, sú moje tri staršie články. Každý je samostatná myšlienka. Spolu tvoria chrbticu.
Prvý je asymetria risk-reward. Každá predikcia, ktorú systém vydá, prichádza s explicitnými pravdepodobnosťami a číslom dôvery. Musí odpovedať na otázku, ktorú si neustále kladiem nahlas. Ak sa mýlim, koľko stratím? Ak mám pravdu, koľko získam? A je ten pomer v môj prospech?
Druhý podkladový článok je o tom, že kvalita rozhodnutia je nad dopadom rozhodnutia. Založené na Rozhodovanie v marketingu a reklame v podmienkach neistoty a Robím chybu za chybou. Hlavná metrika nie je úspešnosť. Je to chyba kalibrácie. Keď systém povie 70 percent, bude to v realite 70 percent? Automatická predikcia, ktorá hovorí 95 percent a má pravdu v 80 percentách prípadov, je nebezpečnejšia než tá, ktorá hovorí 70 percent a má pravdu v 70 percentách. Systém, ktorý vyvíjam, toto vynucuje vo svojom UI. Úspešnosť sa nikdy nereportuje bez chyby kalibrácie vedľa nej. Čísla začnú byť zmysluplné, až keď bude mať záznam dosť ohodnotených predikcií.
Tretí podkladový článok je môj teplomer nálad na akciovom trhu. Opísal som ho ako svoj spôsob čítania trhu. Ide v ňom o to, ako bolo dané aktívum drahé voči svojej vlastnej histórii, a to aj v kontexte toho, ako o ňom hovorila finančná tlač. Písal som o tom ešte aj v Akciový trh je plný nádeje, ktorej nerozumiem a Viete, čo je CAPE?. V prvej fáze vývoja systém formalizuje len valuačnú stránku. Počíta percentil CAPE voči historickému vývoju od roku 1871. Klasifikuje trh do jedného z osemnástich režimov. Každá inteligentná predikcia je podmienená režimom, v ktorom bola vyrobená. Mediálny dopad na vývoj ceny zatiaľ nemám zautomatizovaný, ale plánujem to doprogramovať.
ČO PRVÁ VERZIA REÁLNE ROBÍ
Denne, na mojom vlastnom počítači, systém sťahuje OHLCV dáta S&P 500, makroindikátory z FRED a Shillerovu sériu CAPE. Ďalej z yfinance ťahá dáta na vypočítanie hodnoty aktíva.
Vstúpte do knižnice
Plný prístup k mojim zisteniam, osobným príbehom a tomu, čo sa dozviem od ľudí, s ktorými sa stretávam.
Vstúpte do knižnice · €29,99 ročne Ako môže byť malý podnikateľ, tvorca obsahu alebo politik… Čo študovať v AI dobe? Aký odbor si vybrať?… Na niekoľko mesiacov som odišiel z práce, aby som… Ako som sa do nej zamiloval, na prvý pohľad Ako nebyť závislý od sociálnych sietí? Môže ich tvorca… Ako začať s AI vo firme: automatizácia práce a…Získajte celý článok e-mailom a neváhajte odpovedať, ak o ňom chcete ďalej diskutovať.
Disclaimer
Zdroje
Zhrnutie
Časté otázky k téme článku
Môže AI predpovedať akciový trh?
Aká presná je AI predikcia akciového trhu?
Aké dáta používa AI na predikciu akciového trhu?
Dokáže AI predpovedať jednotlivé akcie?
Súvisiace články
V apríli som v prvej časti tejto série písal o AI predikčnom systéme, ktorý som začal vyvíjať na vlastnom počítači. Vtedy mal software pár hodín a záznam predpovedí bol prázdny. Odvtedy záznamy v systéme ukázali vec, ktorá sa na začiatku dala čakať. Systém ešte nerozumie trhu, ktorý má predpovedať. Vie si nájsť makro kontext, účtovnú hodnotu firiem, zisky. Ale nevie si tie veci poskladať do niečoho, čo by mu pomáhalo porozumieť cene.
AI spraví grafiku, newsletter aj produktovú stránku rýchlejšie než človek. Tomu, kto to robil, zostáva jediné: posúdiť, či je výstup dobrý. Lenže väčšina ľudí má horší úsudok než AI. A kto nevie posúdiť kvalitu, nevie ani delegovať. Ako zistíš, či je tvoj úsudok ten, na ktorý sa firma spolieha, alebo ten nahraditeľný?
Praha, 13. mája 2026. Cestou do práce som začal premýšľať o niečom, čo mi zostalo v hlave celé dni. Ak väčšina rutinnej práce na počítači v nasledujúcich desiatich rokoch zmizne a s ňou aj veľká časť opakujúcej sa manuálnej práce, čo sa stane s tokom peňazí? Kto bude platiť komu a za čo? Aké ekonomické vrstvy budú existovať, aké budú veľké a aké vzťahy medzi nimi pobežia? Toto je šesťvrstvová mapa, ktorú som ako odpoveď načrtol.
Ďalšie články
Ste tvorca obsahu a hráte podľa pravidiel YouTubu, Instagramu alebo Googlu? Ste malý podnikateľ a váš biznis model stojí na tom, ako často vás bude odporúčať Amazon, aké drahé budú zobrazenia vo Facebook reklame alebo aké drahé budú kliknutia v Google Ads? Ak celý váš kontakt s publikom alebo zákazníkmi, alebo jeho väčšina, stojí na tom, že vás zobrazí nejaká veľká platforma, nie ste v dobrej pozícii.
Rozvoj umelej inteligencie mení pohľad na to, aké životné cesty dávajú zmysel. To, aké štúdium a profesiu si vybrať.
Bol štvrtok 31. 3. 2022, keď som odovzdal posledné časti mojej agendy kolegom, zaklapol som počítač a šiel do knižnice. Na niekoľko mesiacov som odišiel z práce a ponoril som sa do filozofie. A som za to nesmierne vďačný. Dnes som, tak ako väčšina ľudí, v jednom kolotoči, a je pre mňa ťažké sa zastaviť a zamyslieť sa nad zásadnými otázkami môjho vlastného života.
Bol september 2023. Môj život, moja práca, všetko bolo úplne iné ako teraz. Bolo to jednoduchšie. Nevlastnil som takmer nič. Potreboval som natočiť jednu reklamu, išiel som v rámci firmy na poschodie, kde bol produkt, ktorý som do tej reklamy potreboval, a tam som si ju všimol prvýkrát. Ona sa mi smeje, keď to tak opisujem, ale mne vtedy vesmír povedal, to je ona.
Ako a prečo postupne opúšťam sociálne siete a veľké platformy. Keď dnes čítam o tom, ako Meta testuje nový spôsob spoplatnenia organického príspevku, ktorý obsahuje linky mimo jej platformu, pripomína mi to, aké správne bolo moje rozhodnutie byť čoraz nezávislejší od veľkých platforiem a sociálnych sietí. Neznamená to, že som ich úplne opustil, znamená to, že to, či budem alebo nebudem v kontakte s mojimi čitateľmi, od nich závisí čím ďalej tým menej, a dnes už takmer vôbec.
Jeden z mojich rodinných príslušníkov opisoval firmu, ktorá má dáta v niekoľkých rôznych nástrojoch a jej zamestnanci ich ešte dnes spájajú ručne, v tabuľkách. To je bežný stav firiem. Keď takým ľuďom niekto povie, nerobte to ručne, použite AI, nebudú mu rozumieť. Väčšina firiem nemá ani základné konektory medzi nástrojmi, ktoré používa. Takéto firmy potrebujú pomoc s firemnou AI transformáciou.
Ten istý audit, dva modely. Fable 5 proti Opusu 4.8. Na papieri je Fable lepší, má väčší kontext aj silnejšie parametre. A predsa prehral. Opus zvládol úlohu jedným kolom kontroly za 721-tisíc tokenov, kým Fable na to potreboval deväť kôl a spálil 2,78 milióna tokenov. Rozdiel nebol v modeli, ale v tom, ako som mu úlohu zadal. A viem to, lebo som to zmeral.
Pred pár týždňami som si na notebook nainštaloval malý lokálny AI model, ktorý sleduje živý obraz z kamery. Zapol som webkameru vo tme a v skoro úplnej tme rozoznal mňa aj predmety v miestnosti. Že takéto veci existujú, som vedel dávno. Oči mi otvorila dostupnosť. Nainštaloval som to na jeden prompt, zadarmo, beží celé na mojom stroji a nikam neposiela dáta.
Sedemdesiat percent. Tam začína prvý výstup AI, aj keď jej dáte celý firemný kontext aj najlepšie príklady z minulosti. Hovoríme o type výstupu, ktorý sa nedá zadefinovať programaticky. Je zložitejší. Často ide o kreatívnu prácu. Pri jednom opakovanom type výstupu som sa dostal na osemdesiat percent za týždeň. Každé jedno percento vyššie je ťažšie než to predošlé.
Internet sme dlho brali ako hlavný smer cesty, miesto, kde sa odohráva práca aj vzťahy. Lenže väčšina toho, čo na ňom dnes vidíme, už je alebo čoskoro bude AI-generovaná: text, obrázky, profily aj komentáre. Internet sa mení na online hru plnú botov, kde si pri ničom nemôžete byť istý, že na druhej strane je človek. A tak sa pýtam: bol online svet hlavná cesta, alebo len dočasná odbočka, z ktorej sa časť ľudí vráti späť do offline?
V minulosti som písal o tom, ako som si vyvíjal vlastný analytický nástroj, ktorý je v súlade s ochranou osobných údajov. Mal detekciu botov už v prvej verzii, no nestačila. Návštevy z directu mali zvláštne vysoký podiel. Keď niekto tvrdí, že 20 % jeho návštev sú boti a 80 % ľudia, kedysi som si to myslel tiež. Dnes by som povedal, že bližšie k pravde je opačný pomer. Takto som k tomu dospel.
Mám pri sebe Heideggera a zápisník. Pýtam sa, kam to všetko smeruje, kam nás vedie umelá inteligencia.
Štyri dni v Katalánsku. Bez počítača, bez AI, takmer bez sociálnych sietí. Kúpil som si tento zápisník, aby som doň písal to, o čom budem premýšľať, a to, na čo na tejto ceste narazím a čo sa naučím.

