Aitohala가 2014/2017/2020년 10-K 파일을 기반으로 주식 시장 예측 모델을 구축했어요. 모델의 정확도는 35%로 낮았지만, 순위를 매겼을 때 상위 20%는 연 20.6%의 수익을 올린 반면 하위 20%는 손실을 봤어요. 기능이 많을수록 예측 성능이 떨어지는 현상도 발견됐는데, 정보 획득량은 6개의 특징에서 0.107에서 16개 특징으로 늘어나면서 0.023으로 감소했어요.
모델은 250개 S&P 500 기업의 질적 요소를 평가하고, 12년 동안의 데이터를 활용한 백테스트를 진행했어요. 백테스트는 거래 비용을 고려하지 않았고, 반도체 산업의 성공이 훈련 결과에 영향을 미칠 수 있다는 한계도 존재해요.
Aitohala는 이 모델이 투자 조언이 아니며, 주식 시장에 대한 이해를 높이기 위한 목적으로 개발됐다고 밝혔어요. 모델 구축 방식, 시점별 평가, 잠재적 누수 가능성에 대한 피드백을 환영해요.