Revoluce na burze: AI modely vysvětlují 17 % pohybů akcií v den oznámení výsledků, výrazně překonávají tradiční metody

Nový výzkum z University of Chicago Booth School of Business přináší zásadní poznatky o tom, jak umělá inteligence (AI) dokáže lépe porozumět dynamice akciových trhů.

Nový výzkum z University of Chicago Booth School of Business přináší zásadní poznatky o tom, jak umělá inteligence (AI) dokáže lépe porozumět dynamice akciových trhů. Zatímco tradiční nástroje, jako je „earnings surprise“ (rozdíl mezi skutečným a očekávaným ziskem na akcii), vysvětlují jen asi 5 % pohybů akcií v den oznámení firemních výsledků, nejlepší AI modely dokážou objasnit až 17 % těchto změn. Tento skok naznačuje, že AI má potenciál výrazně prohloubit naše chápání tržních reakcí.

Výzkumníci Ralph S.J. Koijen a Bradford Levy provedli živý test, nikoli simulaci s historickými daty, čímž eliminovali riziko zkreslení. Jejich studie zahrnovala téměř 2 000 oznámení výsledků z konce roku 2025 od firem z různých odvětví. AI modely se naučily předpovídat pohyby akcií a zaznamenávaly své poznatky do digitálních zápisníků, které jsou čitelné pro člověka. Ukázalo se, že AI dokáže zachytit detaily z konferenčních hovorů k výsledkům, které nejsou obsaženy pouze v číslech. Patří sem například výhledy managementu, komentáře vedení nebo dokonce jazyk použitý během diskuse.

Mnoho z těchto poznatků AI bylo pro zkušené finanční profesionály intuitivních, například to, že dobré zprávy jsou často již zohledněny v ceně akcií. Místo přehnané reakce na silné výsledky modely považovaly tyto informace za očekávaný základ. Rekordní zisky nebo 20% růst tak samy o sobě nestačily k pohybu akcií. Tyto lidsky čitelné vysvětlení by mohly výzkumníkům poskytnout konkrétnější hypotézy k testování a pomoci jim lépe pochopit, co skutečně ovlivňuje ceny.

Výsledky jsou sice zatím rané a většina variability v pohybech akcií po oznámení výsledků zůstává nevysvětlena, ale výzkumníci vidí velký potenciál. Očekávají, že s dalším pokrokem AI by se generované vysvětlení mohla aplikovat i na menší a levnější modely s podobnými výsledky, což by otevřelo cestu k cenově efektivnímu škálování těchto systémů. Pro další rozvoj v této oblasti byla spuštěna soutěž, sponzorovaná obchodní firmou Optiver, která zve kohokoli k předložení vlastního modelu pro předpovídání reakcí trhu na informace z oznámení výsledků.