A daytrade világát már napjainkban is az AI uralja: gépek kereskednek gépi jelek alapján – az emberi elemzők ebben a versenyben esélytelenek. A fundamentális befektetés viszont más műfaj.
Van-e még értelme pénzügyi elemzőként számvitelt tanulni az AI korában?
Meglepő volna, ha erre a kérdésre azt válaszolnám, hogy nem, igaz? 😊 Mindenesetre azon túl, hogy továbbra is meggyőződésem, miszerint a számviteli tudás fontos eleme egy pénzügyi elemző eszköztárának, azt is gondolom, hogy teljesen más fókusszal érdemes ma számvitelt tanulni, mint akár 5 évvel ezelőtt. Módszertani kérdésekkel nem érdemes sok időt tölteni, hiszen egy AI-alapú szoftveres megoldás az embernél sokkal gyorsabban és pontosabban képes nagy mennyiségű pénzügyi adatállományt és pénzügyi beszámoló szöveget átnézni, strukturálni, mutatókat számolni, benchmarkolni.
Az tehát nem meglepő, hogy a technikai elemzésen alapuló daytrade-ek világát már rég elfoglalták a gépek. Ezen a terepen az AI valóban legyőzhetetlen, hiszen emberfeletti sebességgel képes ezernyi piaci jelből statisztikai valószínűségek alapján döntéseket hozni. Nincsenek érzelmei, nem fárad el, és nem hibázik.
A fundamentális befektetések világa azonban más. Itt nem az a lényeg, hogy ki dönt 100 milliszekundummal gyorsabban, hanem hogy ki érti jobban a vállalati beszámolók által tükrözött üzleti valóságot. A fundamentális befektetők ugyanis éppen olyan cégekre vadásznak, amelyeket a piac félreáraz. Ennek során a kvantifikálható összefüggések mellett számos „puha” információval is dolgoznak: például az iparági szereplőkkel folytatott beszélgetések során átadott „megérzésekkel”, illetve a korábban elemzett vállalatok „sztorijaiból” megszerzett intuitív tapasztalatokkal. Ez a fajta „mesterszintű” tudás nem (vagy legalábbis nagyon nehezen) tanítható -– épp ezért nem képes az AI sem „megtanulni”. A szakmai intuíció ugyanis gyakran nem is írott forrásokra vagy adatokra építkezik, és legtöbbször olyan mintázatokon alapul, amelyeket még az adott szakember sem tudatosított magában.
Ha az elemzői társadalom többsége átáll arra, hogy AI-alapú rendszerek által generált elemzések alapján döntsön, az olyan mértékű konvergenciához vezet majd, amely torzíthatja a piacot.
Ha tíz elemző ugyanazt az AI modellt használja, ugyanazzal az adatforrással, akkor egyforma következtetésekre fognak jutni. A piac mozgásai ugyan kiszámíthatóbbak lesznek, de túlreagálások vagy buborékok is gyorsabban alakulhatnak ki. Eltűnhet az a sokszínűség, amely a sokféle módszertan, tapasztalat, egyéni nézőpont érvényesülése által mindezidáig biztosította a piacok hatékonyságát. Az AI egységesíteni fogja a piac látásmódját, ugyanakkor egyfajta kollektív vakságot is eredményezhet.
Így végül éppen ez a konvergencia teremti majd meg azt a teret, ahol valódi versenyelőnyre csak az emberi elemzők kritikus gondolkodása és tapasztalatból születő intuíciója által lehet majd szert tenni. Azok lehetnek képesek jelentős alphát elérni egy ilyen piacon, akik mernek olykor szembemenni az AI-modellek által meghatározott piaci konszenzussal, és akik a saját maguk által megszerzett számviteli és elemzői tudás birtokában képesek felismerni, hogy mikor nem szabad hinni a gépnek.
Szóval igen – pénzügyi elemzőként ma is érdemes számvitelt tanulni. Csak épp nem a képletek kedvéért, hanem mert a számviteli tudás segíthet kritikusan gondolkodni egy olyan világban, ahol a döntések többsége gondolkodás nélkül születik majd. Az AI ugyanis mindent kiszámol, de nem mindent ért. A jövő a bátor elemzőké!
Märtel Réka, CEFA oktató
A bejegyzés a saját ötletem és promptjaim alapján, a ChatGPT által adott szövegjavaslatok segítségével készült 2025.08.03-án.
Ismerd meg a CEFA képzést!
