Financijski model koji predviđa burzu umjesto tebe, koji kurac, zvuči kao sveti gral — sve dok ne...

Novi model, EXAONE Forecast for Finance, dolazi iz kvartira koji je dosad radio druge stvari, pa sad misli da može i burzu. Tehnički izvještaj je napisan onim jezikom koji akademski krugovi koriste da bi prikrili činjenicu da ni sami nisu sigurni funkcionira li stvar u stvarnom svijetu — puno riječi o arhitekturi, pozornosti i skaliranju, malo o tome što se dogodi kad tržište odluči da ignorira sve modele i padne 12 posto jer je neki tip na Twitteru napisao krivo slovo.

Pozornost je velika riječ u tim krugovima. Samopozornost, unakrsna pozornost, mehanizmi pozornosti koji koštaju sve više kako raste broj varijabli. Kvadratna složenost, pišu, kao da je to neka sitnica, a zapravo je to razlog zašto ti model treba tri dana da procesira ono što bi stari dobri ARIMA model napravio za vrijeme dok popiješ kavu. Ali ARIMA nije sexy. ARIMA ne dobiva funding. ARIMA ne piše tehničke izvještaje od četrdeset stranica o tome kako je budućnost stigla i donijela račun.

Ono što je zanimljivo, ako se probiješ kroz sloj matematičkog žargona koji bi i bivšem profesoru statistike izazvao blagu mučninu, jest da su prepoznali problem: financijski podaci nisu kao vremenski podaci iz meteorologije ili prometa. Financijski podaci su prljavi, nepredvidivi i — evo najboljeg dijela — na njih utječu ljudi koji čitaju iste modele pa onda rade suprotno onome što modeli predviđaju. To je kao da si sagradio savršeni GPS koji te vodi kroz grad, a onda su svi ostali kupili isti GPS i svi krenuli istom cestom, i sad stojiš u koloni koju je tvoj pametni GPS sam stvorio.

Modeli su uvijek igrali na kartu da je prošlost dobar vodič za budućnost, što je u financijama jednako istinito kao tvrdnja da je tvoja baka dobar vodič za Tinder. Ponekad pogodiš, većinom ne, a kad ne pogodiš, gubiš novac. Jedina razlika između hedge fondova koji koriste te modele i kockara koji igra rulet jest u tome što kockar barem zna da je igra na sreću.

Ono što ovaj model pokušava napraviti, koliko se da razabrati iz tehničkog žargona, jest reducirati računalni trošak i prilagoditi se financijskim podacima koji imaju svoje specifične obrasce. Čestitke, izumili su kotač koji je malo okrugliji od prethodnog i sad ga pokušavaju prodati kao revoluciju. U svijetu gdje svaki kvartal izađe novi model koji tvrdi da je bolji od prethodnog, pa onda taj model tiho nestane nakon što tržište pokaže da nije baš tako pametan kao što je tvrdio, treba malo više od tehničkog izvještaja da bi se netko ozbiljno uzbudio.

Ali eto, netko će to kupiti. Netko će uvijek kupiti. Postoji cijela industrija ljudi koji prodaju nadu u obliku prediktivnih modela, i oni nikad neće nestati jer je nada najprofitabilnija roba na svijetu. Prodaješ čovjeku alat koji tvrdi da zna što će se dogoditi sutra na burzi, i on će platiti bilo koju cijenu, jer je uvjeren da su svi ostali glupi, a on je samo čekao pravi alat.

Pitanje koje nitko ne postavlja, jer bi uništilo cijelu priču, glasi: ako model stvarno predviđa financijska tržišta tako dobro kao što tvrdi, zašto ga onda prodaješ? Zašto ga ne koristiš za sebe, u tišini, i ne postaneš najbogatija osoba na planeti za osamnaest mjeseci? Ovo pitanje, postavljeno dovoljno glasno, rastjera pola industrije prediktivne analitike u bijeg, jer odgovor je uvijek isti: jer model ne radi ono što tvrdi da radi, ali radi dovoljno dobro da se proda onima koji ne provjeravaju.

Tržište je puno takvih priča. Ljudi koji prodaju svete gralove, alate koji će ti konačno dati prednost, modele koji će vidjeti ono što drugi ne vide. I svaki put ista priča: kupiš, testiraš, izgubiš novac, shvatiš da si platio maglu. Pa onda kupiš sljedeći. Jer priznati da si prevaren znači priznati da si naivan, a to je gore od gubitka novca.

U međuvremenu, pravi novac se zarađuje na onima koji prodaju alate, a ne na onima koji ih koriste. To je stara lekcija iz doba zlatne groznice: najsigurnije bogatstvo nisu napravili rudari koji su kopali zlato, nego trgovci koji su rudarima prodavali lopate, pijuke i traperice. Danas se te lopate zovu modelima za predviđanje, a traperice su pretplate na SaaS platforme. Geometrija je ista, samo su boje drugačije.

Ono što bi svaki ozbiljan igrač trebao napraviti kad vidi tehnički izvještaj o novom modelu za predviđanje financijskih tržišta jest da ga stavi u ladicu, zaključa je i nastavi raditi ono što je radio dosad. Jer ako postoji jedna konstanta u financijskim tržištima, to je da se ne mogu predvidjeti na način na koji se predviđa vrijeme. Tržište nije atmosferski sustav; to je skup ljudi koji reagiraju na vijesti, glasine, strahove i pohlepu, a ljudi su, za razliku od molekula zraka, u stanju promijeniti ponašanje čim shvate da ih netko promatra i predviđa.

Možda je najbolja stvar u cijeloj toj priči činjenica da su autori priznali ograničenje: generalni modeli za vremenske serije ne rade dobro na financijskim podacima jer su ti podaci drugačiji. To je kao da ti konobar prizna da je jučerašnja juha bila loša, ali te uvjerava da je današnja napravljena po novoj recepturi. Možda je. Možda nije. Ali jedno je sigurno: naplaćena je ista cijena.

U svijetu gdje svaki dan izađe novi model koji obećava bolje predikcije, gdje svaki kvartal netko proglasi smrt klasične analize i rođenje nove ere, jedino što možeš napraviti jest ostati trijezan i sjetiti se da je netko već 1973. godine rekao da su tržišta efikasna i da je nemoguće pobijediti ih sustavno. Pedeset godina kasnije, nakon milijardi dolara uloženih u istraživanje, nakon tisuća doktorskih disertacija i tehničkih izvještaja, nakon svih tih modela koji su trebali promijeniti sve — tržišta su i dalje tu, i dalje se ponašaju kao da ih nije briga za našu potrebu da ih razumijemo.

Ako je AI toliko pametan, zašto mu treba cijeli data centar, pet godina istraživanja i kvadratna složenost da bi naučio ono što je svaki iskusni burzovni mešetar naučio za deset godina za šankom — da tržište ne sluša modele, nego ljude, a ljudi su nepredvidljivi, pogotovo kad misle da su pametniji od svih ostalih?

Izvor: arxiv.org