Rezerva Federală a menținut ratele dobânzilor stabile miercuri pentru a patra ședință consecutivă și a menținut proiecția pentru două reduceri de rate în acest an. Banca centrală a votat în unanimitate pentru menținerea ratei dobânzii de referință în intervalul 4,25%-4,5%. Fed a menținut ratele la acest nivel timp de șase luni de la ultima reducere din decembrie. Oficialii Fed încă văd două reduceri ale ratelor în acest an, aceeași sumă proiectată în martie, pe fondul incertitudinii cu privire la modul în care politicile administrației Trump, de la tarife la imigrație și la politica fiscală, vor afecta economia. Cu toate acestea, banca centrală și-a schimbat perspectivele privind inflația și creșterea economică pe fondul acestor incertitudini. În prezent, oficialii Fed consideră că inflația va rămâne mai mare în acest an decât se estima anterior, iar creșterea economică va fi mai mică decât previziunile anterioare. Aceștia estimează că măsura de bază a inflației bazată pe cheltuielile de consum personal (PCE) va fi de 3,1%, față de 2,8% anterior. Cu toate acestea, estimează că această măsură va scădea din nou la 2,4% în 2026. Se estimează acum că economia SUA va crește într-un ritm anualizat de 1,4% în loc de 1,7%. Rata șomajului este văzută în creștere la 4,5% de la 4,4% anterior. „Incertitudinea privind perspectivele economice s-a diminuat, dar rămâne ridicată”, au afirmat oficialii în declarația lor de politică. Această formulare a marcat o schimbare față de creșterea în continuare a incertitudinii privind perspectivele economice.
Inteligența artificială vine să ia locul de muncă al traderilor de pe Wall Street? Un profesor asistent de finanțe de la Universitatea din Florida, Alejandro Lopez-Lira, și-a petrecut ultimii ani încercând să răspundă la această întrebare. Lopez-Lira a experimentat cu ChatGPT, DeepSeek și Grok pentru a vedea dacă inteligența artificială poate fi utilizată pentru a alege acțiuni. Într-un interviu, Lopez-Lira a recunoscut că inteligența artificială este predispusă să facă greșeli, dar nu a văzut ca cele trei versiuni pe care le-a folosit să facă ceva „stupid”. Activitatea sa vine în contextul în care tot mai mulți participanți la piață se gândesc la implicațiile IA pentru investiții și tranzacționare. La scurt timp după ce OpenAI Inc. a lansat ChatGPT în 2022, Lopez-Lira a început să testeze abilitățile chatbot-ului. El dorea să afle dacă ChatGPT, și AI în general, ar arăta o capacitate de a alege acțiuni: ar putea aplicația AI să interpreteze cu acuratețe dacă un titlu dintr-o știre este bun sau rău pentru o acțiune? Ceea ce a descoperit l-a surprins. Realizând un test retrospectiv care simulează randamentele istorice ale pieței bursiere, studiul a utilizat peste 134.000 de titluri din comunicate de presă și articole de știri pentru peste 4.000 de companii, care au fost extrase de la furnizori de date terți. Titlurile au fost introduse în ChatGPT folosind un limbaj de programare numit Python. ChatGPT decidea apoi dacă un titlu era pozitiv pentru o companie, negativ sau necunoscut. Rezultatele au fost apoi salvate într-un fișier de date și încărcate într-un software statistic în care titlurile percepute ca fiind pozitive ar duce la achiziționarea de acțiuni. Titlurile negative ar declanșa vânzări în lipsă, pariind efectiv împotriva unei acțiuni, anticipând că aceasta va scădea în preț. Dacă ChatGPT era incert, nu se lua nicio măsură. Deoarece aceasta a fost o simulare academică, nu au fost tranzacționate acțiuni reale. Dar software-ul a comparat performanța simulată cu rezultatele istorice. Selecțiile de acțiuni au fost făcute zilnic, cu o medie de 70 de acțiuni cumpărate și o medie de 20 de acțiuni în lipsă. OpenAI a antrenat ChatGPT pe date până în septembrie 2021. Astfel, Lopez-Lira a testat chatbotul folosind titluri de după octombrie 2021. În acest fel, ChatGPT nu ar fi știut ce urma să se întâmple și ar fi trebuit să se bazeze pe rațiune pentru a ajunge la concluzii. Versiunea GPT-4 a avut un randament mediu zilnic de 0,38%, cu un randament cumulat compus de peste 650% din octombrie 2021 până în decembrie 2023. La aproximativ o lună după publicarea prelegerii, Lopez-Lira a avut șansa de a-și duce experimentul în afara academiei, după ce a fost contactat de Autopilot, o aplicație de investiții care imită tranzacțiile unor figuri publice notabile. El a fost rugat să ajute la crearea unui portofoliu care să se bazeze pe selecțiile de investiții făcute de ChatGPT. A fost o oportunitate pentru el de a vedea cum ar funcționa experimentul său academic în lumea reală. Până în septembrie 2023, el a început să furnizeze lunar aplicației Autopilot selecțiile de investiții făcute de ChatGPT. Echipa Autopilot va încărca apoi selecțiile, iar utilizatorii Autopilot își vor putea conecta conturile de brokeraj la selecțiile de acțiuni. De data aceasta, deoarece erau implicați bani reali, Lopez-Lira a trebuit să facă mai mult decât să furnizeze câteva titluri de știri pentru ChatGPT. Portofoliul gestionat de ChatGPT ar fi format din 15 poziții, dintre care 10 ar fi trebuit să fie acțiuni din S&P 500 iar cinci dintre acestea trebuiau să fie fonduri tranzacționate la bursă care au expunere la un sector sau o industrie.Pentru a ajunge acolo, Lopez-Lira a folosit Python pentru a extrage informații de la furnizori de date terțiari și site-uri de știri cu privire la mediul macroeconomic, riscurile geopolitice, datele financiare ale companiilor și cele mai recente prețuri pentru acțiunile din cadrul S&P 500. Apoi i-a cerut lui ChatGPT să ia în considerare informațiile și să acorde companiilor un punctaj pe o scară de la 1 la 100, un punctaj mai mare reprezentând o investiție mai bună. După ce inteligența artificială și-a stabilit punctajul, i s-a cerut să creeze un portofoliu de acțiuni și fonduri tranzacționate la bursă pe baza acestor informații. Lopez-Lira a început să administreze portofoliul ChatGPT în septembrie 2023. Randamentele, care se bazează pe rezultatele agregate ale portofoliilor clienților, sunt de 43,5% din septembrie 2023 până la 30 mai 2025, conform Autopilot. S&P 500 a avut un randament total de 34,7% în aceeași perioadă, potrivit Dow Jones Market Data. În comparație, portofoliul Grok a avut un randament de 2,3% de la înființarea sa, la 11 februarie anul acesta, până la 30 mai, conform Autopilot. S&P 500 a avut un randament total care a scăzut cu 2,2% în aceeași perioadă, potrivit Dow Jones Market Data. DeepSeek a scăzut cu 0,25% de la înființarea sa pe 3 februarie până pe 30 mai, conform Autopilot. S&P 500 a avut un randament total negativ de 0,93% pentru aceeași perioadă, conform Dow Jones Market Data.
