Əsas Nəticələr: Yeni Milli İqtisadi Tədqiqatlar Bürosu nun iş sənədinə görə, süni intellekt tərəfindən yaradılan investisiya portfelləri əsasən böyük kapitallı texnologiya səhmlərinə, xüsusilə də yarımkeçiricilərə yüksək dərəcədə cəmlənmişdir. Tədqiqatçılar müəyyən ediblər ki, böyük dil modelləri səhm tövsiyələrini media işıqlandırmasına əsaslandırır ki, bu da daha az şaxələndirilmiş portfellərə gətirib çıxarır. Milli İqtisadi Tədqiqatlar Bürosu nun yeni iş sənədində deyilir ki, süni intellekt çatbotunun portfelinizi qurmasına icazə vermək sizi əsas texnologiya firmaları ilə yükləyir və passiv indeks investisiyalarına nisbətən heç bir real üstünlük qazandırmır. Tədqiqatda tədqiqatçılar müxtəlif böyük dil modellərindən (LLM) – o cümlədən ChatGPT 5.0 , Grok 4.1 Fast , Claude Sonnet 4.5 və Gemini 2.5 Flash – iki növ investisiya portfeli qurmağı xahiş ediblər. Biri passiv idarə olunurdu, yəni süni intellekt səhmləri seçir və saxlayırdı. Digəri aktiv idarə olunurdu, yəni süni intellekt seçimlərini gündəlik dəyişə bilərdi. Nəticədə yaranan portfellər aqressiv idi və Böyük Texnologiya şirkətlərində, xüsusilə də Nvidia (NVDA) demək olar ki, universal seçim olaraq yüksək dərəcədə cəmlənmişdi. Bir çox investor pulunu bu səhmlərə qoysa da, NBER tədqiqatçıları qeyd etdilər ki, LLM -lər fundamental analizdən daha çox media işıqlandırmasının həcmi ilə idarə olunurdu. Bu Sizin Üçün Nə Deməkdir? Bir çox investor portfel məsləhətləri üçün süni intellektə müraciət edir. Lakin yeni araşdırma göstərir ki, LLM -lər müəyyən növ məlumatlara qarşı daxili qərəzlərə malik ola bilər ki, bu da investorları düşündüklərindən daha çox riskə məruz qoya bilər. Tədqiqata görə, süni intellekt modellərinin tövsiyələri əsasən bir şirkətin aldığı media işıqlandırmasının miqdarına əsaslanırdı, tövsiyə olunan səhmlər haqqında orta Compustat şirkətinə nisbətən demək olar ki, 10 dəfə çox xəbər məqaləsi var idi. ( Compustat , ABŞ -dakı ictimai şirkətlər haqqında məlumat toplayan bir S&P verilənlər bazasıdır.) Tədqiqatçılar yazırdılar: “Korporativ xəbərlər kainatında diqqəti cəlb etmək bacarığı süni intellektin tövsiyələrinin əsas sürücüsüdür.” LLM -lərin məlumat toplamaq üçün istifadə etdiyi saytlar əsasən korporativ veb-saytlar, xüsusilə də yarımkeçirici və digər əsas texnologiya şirkətlərinin saytları idi. Tədqiqatda deyilir ki, LLM ziyarətlərinin təxminən üçdə ikisi şirkət veb-saytlarına, qalanları isə xəbər xidmətlərinə, hökumət təşkilatlarına və səhm analizi təmin edən saytlara gedirdi. NBER tədqiqatı müəyyən etdi ki, yarımkeçirici səhmlər süni intellekt portfellərinin orta hesabla 41%-ni təşkil edirdi ki, bu da S&P 500 indeksindəki 21%-lik payından təxminən iki dəfə çoxdur. Bu, adi investorlar üçün bir problemdir. Belə bir konsentrasiya, sektor dəyişərsə, itkiləri gücləndirə bilər və xəbər dövründə ən səs-küylü adlar, investorların artıq yüksəltdiyi adlar olmağa meyllidir – buna görə də onlar başlıqlardadır – yəni siz zirvəyə yaxın ala bilərsiniz. Və LLM -lərin portfelləri bütövlükdə bazardan daha yüksək gəlir gətirsə də, S&P 500 -ü üstələsə də, tədqiqatçılar müəyyən etdilər ki, ticarət xərcləri və ya texnologiya səhmlərinə qarşı qərəzləri nəzərə alındıqda bu gəlirlər həddindən artıq deyildi. Tədqiqatçılar yazırdılar: “Süni intellekt risk götürür, dar bir aktivlər dəstini tövsiyə edir, müəyyən sənayelərə diqqət yetirir və passiv xarakteristikaya əsaslanan etalonlardan daha yaxşı performans göstərmir.” Bu konsentrasiyadan əlavə, süni intellekt portfelləri qeyri-adi dərəcədə dəyişkən səhmlərdən qurulmuşdu. Heç bir məhdudiyyət olmadan, modellər orta bazar betası 1.6 olan səhmləri seçdi, yəni portfellər S&P 500 indeksindən hər iki istiqamətdə təxminən 60% daha çox dəyişəcəkdi. Beləliklə, əgər S&P 10% düşsəydi, belə bir portfelin təxminən 16% düşməsi gözlənilirdi. Tədqiqatçılar modellərdən S&P 500 -ün dəyişkənlik səviyyəsinə uyğunlaşmağı xahiş etdikdə belə, portfellər hələ də icazə verilən diapazonun yuxarı həddinə yaxın idi və bəzən onu keçirdi. Tədqiqatçılar dedilər ki, Gemini ən az şaxələndirilmiş portfelləri təmin etdi, orta hesabla cəmi 4.5 səhm saxlayırdı, Claude və Grok üçün isə bu rəqəm 10 idi. Və daha da şaxələndirmək əvəzinə, modellər onları zamanla aktiv şəkildə idarə etdikcə portfellər daraldı. Tədqiqatçılar xəbərdarlıq edirlər ki, sənəd ilkindir və Claude , Gemini və Grok nəticələri yalnız təxminən dörd həftəlik ticarət məlumatlarına əsaslanır. Onlar həmçinin qeyd edirlər ki, tədqiqatdakı sorğular tipik bir pərakəndə investorun yazacağı sorğuları əks etdirir, modelləri daha çox sıxışdırmaq üçün bir peşəkarın istifadə edə biləcəyi daha təkmilləşdirilmiş sorğuları deyil. Orijinal məqaləni Investopedia -da oxuyun.