רוב האנשים מכירים את אפקט הפרפר, את הרעיון כי לכל פעולה לא משנה כמה קטנה יש פוטנציאל להגדיר תגובת שרשרת שיכולה להיות בעלת השלכות מרחיקות לכת. מכונות בינה מלאכותית שפותחו במיוחד כדי לעצב ולבצע תחזיות על מערכות מורכבות, כמו שוק המניות, חייבות לשקול את האפשרות של כל אירוע שיכול לשנות את תוצאות המערכת למחרת, בשבועות הבאים, חודשים ואפילו שנים קדימה.

למידת מכונה פועלת על ידי קליטת כמויות גדולות של נתונים ומציאת חוקים ודפוסים בתוך הנתונים. בהתבסס על דפוסים שהתגלו, המכונה מסוגלת לחזות מה יקרה בעתיד בהסתברות הגבוהה ביותר. אלגוריתם חיזוי המנתח את שוק המניות, למשל, בוחן נתוני שוק שנמשכים שנים רבות, מזהה את הדפוסים במגמות המניות ואז יפיק פלט האם המניות, הסחורות, המדדים וכו' יגדלו או יפחתו בערכן.


משקיעים משתמשים בכלים אלגוריתמים, בנוסף לניתוח בסיסי, כדי לקבוע מהן ההזדמנויות הטובות ביותר בשוק וכדי לדעת מתי הזמן הטוב ביותר להיכנס לשוק או לצאת ממנו. דרך אפשרית נוספת לניתוח השוק ולחיזוי תנאי שוק עתידיים נקראת ניתוח תרחישים, או ניתוח מה אם. במקום לנתח את השוק ולהפיק פלט יחיד, ניתוח תרחישים נועד לבחון תוצאות מרובות אפשריות יחד עם ההסתברות של כל תרחיש. דבר זה מאפשר למשקיעים לקבוע את הסיכון הכרוך בהשקעה מסוימת על ידי חשיפת השונות הסטטיסטית בתוצאות הסיום, על סמך הסתברות שנקבעת לפי גורמים משתנים.




למאמר המלא לחץ כאן