Nous avons demandé à ChatGPT de créer un ETF qui bat le marché. Voici ce qui s'est passé

(Bloomberg) — Que se passe-t-il lorsque vous demandez à l'outil d'IA le plus performant au monde de concevoir un ETF capable de battre le marché boursier américain ? Cela vous dit la même chose que tout gestionnaire de stock frustré.

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Dans le but de voir à quel point la technologie est vraiment proche de remplacer l'armée d'analystes, d'experts et de courtiers de Wall Street, nous avons mis au défi ChatGPT, l'outil d'intelligence artificielle qui prend d'assaut Internet, de nous créer un portefeuille gagnant pour le marché boursier américain.

Le résultat : Un exercice classique de clôture, avec l'outil expliquant que le marché est trop imprévisible pour concevoir un tel fonds, tout en avertissant de la nécessité de choisir des investissements alignés sur nos objectifs et notre appétit pour la prise de risques.

Voici la réponse complète lorsque nous avons demandé à ChatGPT de "concevoir un ETF pour battre le marché boursier américain et nous dire quelles actions il contient".

Marquez un pour les humains. Malgré tout le battage médiatique, l'IA n'est pas encore tout à fait prête à conquérir le monde de la sélection de titres.

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D'un autre côté, peut-être que ChatGPT connaît le secret pour battre le marché, mais est-il assez intelligent pour ne pas le révéler ? Il existe déjà des investissements guidés par l'intelligence artificielle dans tout Wall Street - y compris dans le domaine des ETF - et certains battent le marché en ce moment.

L'AI Powered Equity ETF (ticker AIEQ), un véhicule de 102 millions de dollars qui a rapporté environ 9.9 % en 2023 jusqu'à mercredi, contre 4.7 % pour l'indice de rendement total S&P 500, se démarque actuellement.

AIEQ utilise un modèle quantitatif fonctionnant 24h/7 et 6,000j/XNUMX sur la plate-forme Watson d'IBM Corp. pour évaluer chaque jour plus de XNUMX XNUMX sociétés américaines cotées en bourse. Il récupère les documents réglementaires, les actualités, les profils de gestion, les jauges de sentiment, les modèles financiers, les évaluations et plus encore.

Le produit, développé par EquBot LLC et supervisé par ETF Managers Group LLC, peut être rapide pour modifier les avoirs et les niveaux d'exposition, ce qui en fait un baromètre du sentiment pour les observateurs.

Il est entré en 2023 avec une allocation mixte. Les principales participations comprennent actuellement la société d'ameublement RH, Las Vegas Sands Corp., la société d'énergie durable Constellation Energy Corp. et JPMorgan Chase & Co.

L'analyse des rendements montre que les avoirs de biens de consommation discrétionnaire de l'ETF – y compris des actions comme Caesars Entertainment Inc., Kohl's Corp. et le favori GameStop Corp. – ont été le principal moteur de performance cette année.

Cependant, élargissez l'horizon temporel et les prouesses d'AIEQ sur le marché se détruisent. Depuis sa création en 2017, l'ETF a remis aux investisseurs environ 41%, selon les données compilées par Bloomberg. L'indice de rendement total S&P 500 a livré plus de 72 % au cours de la même période.

"Cela fonctionne mieux lorsqu'il peut saisir des noms dynamiques dans l'espace de croissance", a déclaré Jessica Rabe, co-fondatrice de DataTrek Research. "Il a eu du mal à trouver des noms dynamiques dans un marché boursier très volatil l'année dernière, et quand il a eu le meilleur bilan, c'est pendant les marchés haussiers quand il favorise les noms technologiques."

Alors peut-être que ChatGPT a été sage en refusant de tenter de battre le marché. Pour lui donner une autre chance, nous avons demandé à l'outil - comme d'autres testant les capacités de ChatGPT avec des hypothèses - de nous aider dans une quête différente et sans fin de gestion de l'argent : un investissement offrant une diversification claire par rapport au marché plus large.

Voici ce que nous avons obtenu lorsque nous avons dit à ChatGPT de "concevoir un ETF pour offrir un rendement non corrélé au marché boursier américain".

Une approche multi-actifs, mêlant quelques alternatives. Pas un mauvais résultat, selon Eric Balchunas, analyste ETF senior chez Bloomberg Intelligence - même si l'histoire montre que les investisseurs humains ont tendance à aimer leurs classes d'actifs séparées.

"Ceci est tout droit sorti du manuel institutionnel", a déclaré Balchunas. "Ce sont des recommandations solides pour les classes d'actifs qui offrent des rendements non corrélés. C'est ce dans quoi la majorité des investisseurs institutionnels investissent. C'est clairement lire les livres.

Dans cette réponse, ChatGPT note qu'il est difficile de créer un ETF non corrélé car il existe généralement un certain niveau de co-mouvement. Il insiste pour que tout portefeuille soit choisi en fonction d'une analyse du marché et, bonne nouvelle pour la communauté financière, nous encourage une fois de plus à parler à un conseiller.

Reconnaître les limites de ChatGPT est une mise en garde importante pour notre expérience informelle. L'outil est basé sur le langage et optimisé pour le dialogue - il n'a pas été conçu pour prédire les marchés. OpenAI, la société derrière ChatGPT, est transparente sur ses limites, telles que sa "connaissance limitée" de tout après 2021.

Étant donné que l'outil ne nous fournira pas en détail un nouveau portefeuille fabriqué à la machine, nous avons essayé la meilleure chose suivante et lui avons demandé de nommer «le meilleur ETF alimenté par l'IA». Mais pour une raison quelconque, ChatGPT a du mal à en identifier, même si AIEQ a les mots "AI Powered" dans son nom. Et même s'il dit "certains ETF utilisent l'intelligence artificielle (IA) dans le cadre de leur processus d'investissement", l'outil n'en nomme aucun.

S'il nommait des noms, il mentionnerait probablement le WisdomTree US AI Enhanced Value Fund (AIVL) de 419 millions de dollars, l'un des plus importants. Aux côtés de son fonds frère, le WisdomTree International AI Enhanced Value Fund (AIVI) de 82 millions de dollars, il a subi des changements il y a un an pour intégrer l'IA et l'apprentissage automatique dans sa stratégie et son nom.

AIVL a rapporté environ 0.8 % au cours de la dernière année, tandis qu'AIVI a perdu 2.6 %, contre une perte de 6.1 % pour l'indice de rendement total S&P 500. Les deux fonds affichent des performances mitigées par rapport à l'indice de référence en 2023, avec des gains de 3.7 % et 7.9 %, respectivement.

Le FNB AdvisorShares Let Bob AI Powered Momentum (LETB) de 26 millions de dollars approche également d'un anniversaire, qui aura un an le mois prochain et analyse un mélange de données pour évaluer à la fois le sentiment fondamental et la dynamique technique des prix. Il a perdu environ 9.2 % depuis son lancement, mais est à peu près stable en 2023.

Un émetteur spécialisé, Qraft AI, gère plusieurs petits fonds alimentés par la machine. Son ETF Qraft AI-Enhanced US Large Cap Momentum (AMOM) de 12 millions de dollars a rapporté 4.5% cette année.

Pendant ce temps, le SPDR S&P Kensho New Economies Composite ETF (KOMP) de 1.7 milliard de dollars est le plus grand et le plus accrocheur de la cohorte. L'un des nombreux fonds State Street Global Advisors incorporant des machines, il suit un indice qui utilise l'IA et des méthodologies quantitatives pour sélectionner des actions bénéficiant, entre autres, de l'IA. Il est en hausse de 10 % cette année.

Matt Bartolini, responsable de SPDR Americas Research chez State Street, affirme que l'utilisation de l'IA signifie que le fonds peut analyser un ensemble beaucoup plus large d'investissements potentiels que les humains seuls peuvent gérer.

"L'IA examine des milliers de pages en quelques secondes", a déclaré Bartolini. "Vous pouvez augmenter la productivité dans le périmètre de couverture qu'avec une approche plus humaine."

Pour terminer notre expérience, nous avons décidé d'être direct. Nous avons dit sans ambages à ChatGPT "d'expliquer si l'intelligence artificielle peut mieux sélectionner les actions qu'un humain". Voici ce que nous avons récupéré, dans son intégralité :

Il semble donc qu'il y ait encore de l'espoir pour les humains de Wall Street.

–Avec l'aide de Matthew Miller.