Hur ofta har finansanalytiker rätt? Hur ofta har AI rätt? Kan vi lita på någondera, eller är det lika bra att vi låter slumpen avgöra med slantsingling? Det här behöver vi dyka ned i datan för att få koll på.
Analytiker har fel oftare än slumpen — och AI är inte mycket bättre
Tidningen The Economist lät nyligen AI-modellen GPT-5.5 granska 7 000 av tidningens egna ledarartiklar för att se hur ofta prognoserna stämde.
Resultatet blev relativt gott. Generellt hade man rätt hälften av tiden, särskilt när man inte kom med alltför vilda prognoser.
Wall Street-analytiker slår inte slantsingling
Riktar man blicken mot Wall Streets finansexperter ser det betydligt sämre ut. Analysfirman CXO Advisory Group landade på en genomsnittlig träffsäkerhet på 47,4 procent, enligt Forbes. Den som låg högst hade 68 procent, den sämsta hamnade på 21,7 procent.
Det är ett lägre genomsnitt än för att singlar slant, då hamnar man på 51 procent.
Riktkurser styrs av optimism
Analytikernas riktkurser för enskilda aktier klarar sig inte mycket bättre. Över 70 procent av alla 12-månaders riktkurser nås aldrig.
Och analytiker har en inbyggd slagsida åt det mer optimistiska hållet på 9,4 procent, enligt AnaChart.
Börja högt, sänk senare
Vinstprognoser lider av samma problem. En studie av analytikern Andrew Stotz visade att analytiker i snitt var 25,3 procent för optimistiska i sina årsvisa vinstprognoser.
Analytiker startade varje år med att prognostisera vinst på 125 USD, medan det verkliga utfallet låg runt 100 USD. Mönstret är systematiskt: börja högt, revidera ned under året. Resultatet blev det som kallas ”earnings estimate squiggles”.
Känslor sänker avkastningen
Wall Streets samlade börsprognoser missade den faktiska S&P 500-avkastningen i 13 av de senaste 16 åren, enligt Avantis Investors. Och man förutspådde positiv avkastning varje enskilt år, trots flera år med minus.
Som vi redan har skrivit om beror detta på att analytiker (precis som vi andra) påverkas av sina känslor.
Mönstret är detsamma hos vanliga sparare: enligt DALBARs rapport för 2025 tjänade den genomsnittlige investeraren 16,54 procent under 2024, mot S&P 500:s 25,05 procent.
Den största anledningen till gapet på 8,51 procentenheter är känslostyrda beslut.
Gör AI det bättre?
En fördel med AI-verktyg är att de inte är känslostyrda, vad vi vet. Så de borde ju göra bättre ifrån sig.
Inte nödvändigtvis. En studie från Harvard Business School lät ChatGPT och kinesiska DeepSeek analysera nästan 5 000 kinesiska börsbolag.
ChatGPT satte systematiskt högre riktkurser och gav fler köpråd. Men hade 13,3 procent större prisfel än DeepSeek. Förklaringen var informationsbrist snarare än sämre teknik: ChatGPT hade helt enkelt sämre tillgång till kinesisk mediebevakning i sitt träningsmaterial.
När forskarna matade modellen med kinesiska nyheter försvann skevheten helt. Slutsatsen är att AI ärver de informationsluckor och den bias som finns i datan den tränats på.
Investerare tar hjälp av AI
Begränsningar i träning och data är något som den dryga tredjedel av konsumenter som konsulterar ChatGPT innan de träffar sin rådgivare borde tänka på.
Och det borde definitivt vara en faktor för de 40 procent av institutionella investerare använder AI för marknadsanalys.
AI bättre på kort sikt
Kortsiktig sentimentanalys med AI, till exempel att tolka nyhetsrubriker inför nästa dags kursrörelse, har visat något bättre resultat i mindre studier. Där ligger verktygen på runt 55–58 procents träffsäkerhet.
Det är fortfarande långt ifrån någon garanti, och siffrorna kommer från begränsade testperioder snarare än långsiktig, oberoende granskning.
Räkna bort känslor och blind tillit
Vilket tar oss tillbaka till The Economists själv-analys. Där journalisterna låg bäst till var när de rörde sig i en mittfåra av prognoser.
Samma sak kan sägas om analytiker och AI-verktyg. De gör bäst ifrån sig när de inte tar ut svängarna på grund av känslor, eller låter sig påverkar av otillräcklig data.
Av detta kan vi lära att det är viktigt att syna motiven bakom rekommendationerna, från så väl maskiner som människor. Eller slantar.
Och att inte lita på några av dem per automatik.
