Ralph S.J. Koijen y Bradford Levy, de la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago, descubrieron que los modelos de inteligencia artificial pueden explicar el 17% de los movimientos de precios de acciones en días de ganancias. Esto representa un gran avance en comparación con el método tradicional de sorpresa de ganancias, que solo explica el 5%. Los investigadores señalaron que los modelos pueden generar explicaciones escritas que reflejan las directivas de la gestión y las intuiciones de los profesionales financieros.
Los modelos analizaron más de 2.000 declaraciones de ganancias de empresas para finales de 2025 y crearon cuadernos digitales que contienen información utilizada para predecir movimientos de precios futuros. Estos cuadernos están preparados para ser leídos y aprendidos por humanos. Los modelos capturan detalles como el lenguaje utilizado durante las llamadas de ganancias y los comentarios de la gestión, yendo más allá de los simples números.
Los investigadores sugirieron que las explicaciones de los modelos podrían utilizarse en modelos más pequeños y económicos, aunque la mayoría de los movimientos de precios de acciones siguen sin explicarse. Por ello, lanzaron un concurso patrocinado por la firma de comercio Optiver e invitaron a los participantes a presentar sus propios modelos.