Czy sztuczna inteligencja może przewidywać ceny akcji z 90% dokładnością ?

Możliwość przewidywania cen akcji przez AI jest tematem dyskusji od kilku lat. Wraz z rozwojem uczenia maszynowego i big data wielu ekspertów uważa, że AI może być wykorzystywane do dokładnego przewidywania cen akcji. Inni natomiast twierdzą, że rynek akcji jest z natury nieprzewidywalny i że AI nie jest jeszcze wystarczająco zaawansowana, aby dokonywać dokładnych prognoz. Ostatnie badania pokazały, że AI może być wykorzystywane do analizy dużych ilości danych i przewidywania cen akcji. Czy jednak AI jest w stanie przewidywać ceny akcji z dokładnością 90%? To pytanie wywołało wiele dyskusji w środowisku finansowym. Potencjalne konsekwencje, gdyby AI mogła przewidywać ceny akcji z dużą dokładnością, są znaczące i mogłyby zmienić sposób podejmowania decyzji przez inwestorów. W miarę rozwoju technologii AI będzie interesujące sprawdzenie, czy sprosta ona obietnicom w tej dziedzinie.

Background

The ability of AI to predict stock prices has been a topic of discussion in recent years. With the rise of machine learning and big data, many experts believe that AI can be used to make accurate predictions about stock prices. However, others argue that the stock market is inherently unpredictable and that AI is not yet advanced enough to make accurate predictions. Recent studies have shown that AI can be used to analyze large amounts of data and make predictions about stock prices.

AI cannot currently predict stock prices with 90 % accuracy. While machine learning models, including deep learning and transformers, can process vast amounts of market data to identify patterns or trends, financial markets are inherently noisy, non-stationary, and influenced by unpredictable external factors such as geopolitical events or black swan occurrences. State-of-the-art research reports best-case accuracies for directional movement predictions (e.g., up vs. down) in the range of 50–60 %, far below the 90 % threshold, and even those models typically fail to generalize across different market regimes. High-frequency trading firms with proprietary models and extensive data resources still face significant uncertainty, underscoring the fundamental difficulty of achieving such precision.

— Enriched May 12, 2026 · Source: best-effort summary, no public reference