LG和LSEG推出人工智能工具预测四周股票回报

摘要：

• LG和LSEG推出人工智能驱动工具，为机构投资者预测短期股票表现。
• 该系统每日使用深度学习和金融数据分析数千只美国上市股票。
• 缺乏性能指标引发对该人工智能工具在小盘股方面可靠性的质疑。
• 潜在的API集成可能允许金融科技开发者将预测嵌入风险仪表板。

LG AI研究院和伦敦证券交易所集团(LSEG)共同推出了一项人工智能驱动的股票预测服务，旨在预测四周内的股票回报。

这款工具结合了LG的人工智能专业知识和LSEG广泛的金融数据集，为机构投资者提供了分析市场趋势和评估投资风险的创新方法。

通过处理大量结构化市场数据和非结构化金融文件，该人工智能系统提供了表示预期回报的数值评分和解释每项预测背后原因的文字评论。据LG和LSEG称，该系统每天审查数千只美国上市股票，包括那些较小公司的股票，如纳米市值股票，这些股票通常具有较高的波动性和交易成本。

多代理人工智能驱动预测

该服务利用LG AI研究院的EXAONE-BI模型，这是一个多代理商业智能框架，采用四个专业人工智能代理协同工作。

这使系统能够评估复杂的市场信号并同时整合来自多个数据源的见解。用户接收数值评分和解释性评论的组合输出，每日更新并提供每周摘要以持续指导。

目前，该工具正由机构客户测试，他们正在探索其支持投资组合构建和投资决策的潜力。虽然人工智能的预测能力承诺效率和规模，但一些专家警告说，缺乏性能指标，如样本外回报、夏普比率或命中率，可能会限制对其预测能力的信心。

挑战与考虑

分析师指出，该人工智能工具尚未披露如何考虑交易摩擦，如周转成本、买卖价差或市场影响，这些因素可能显著影响实际回报，特别是对于纳米市值股票。

此外，在没有跨不同市场条件的独立验证的情况下，机构投资者可能对仅依靠预测评分来产生超额收益保持谨慎。

尽管存在这些担忧，该人工智能服务代表了结合机器学习与金融数据集的重要进步。通过自动化部分研究过程并提供每日见解，它可能提高资产管理人员、基金分析师和财富管理专业人士的效率。

展望未来

LG计划扩展系统以覆盖其他地区的股票，并纳入投资组合结构和商品预测的额外功能。另一个潜在的发展是将预测评分整合到LSEG的API基础设施中。

如果启用，金融科技开发者可以将1-100分的评分和随附评论嵌入风险仪表板、投资组合管理应用或股票筛选工具中。这将允许资产配置者将人工智能生成的信号与基本数据集、分析师估计或所有权信息相结合，创建更丰富的决策支持生态系统。

这篇文章《LG和LSEG推出人工智能工具预测四周股票回报》首次发表于CoinCentral。