Як інтелектуальні машини змінюють інвестування

Takeaways

• Машинне навчання – це тип штучного інтелекту (ШІ), який використовує комп’ютерні алгоритми для аналізу та навчання на основі даних.
• Алгоритми машинного навчання можуть отримувати інформацію з даних швидше та ефективніше, ніж люди, і, в межах встановлених параметрів, можуть робити унікальні ідеї та спостереження, які можуть бути неінтуїтивними для спостерігача.
• Машинне навчання в інвестуванні допомагає людям знаходити нові можливості для інвестування, усуваючи упередженість у прийнятті рішень та пристосовуючи фінансові поради до індивідів 

Інвестори завжди шукають нові способи прийняття більш розумних інвестиційних рішень. Багато людей покладаються на «кількісні» стратегії або математичні моделі, щоб передбачити успіх своїх рішень. Але машинне навчання в інвестуванні пропонує новий, більш ефективний спосіб приймати кращі інвестиційні рішення – без необхідності поворухнути пальцем.  

Візьміть, наприклад, Q.ai. Q.ai використовує штучний інтелект, щоб максимізувати прибуток інвесторів і мінімізувати ризики, автоматично адаптуючись до ринкових умов.

Завантажте Q.ai для iOS для додаткового інвестиційного контенту та доступу до понад десятка інвестиційних стратегій на основі штучного інтелекту. Почніть із 100 доларів США і ніколи не платіть комісій.

ШІ та машинне навчання: в чому різниця?

«Штучний інтелект» — це загальна фраза, яка відноситься до комп’ютерних алгоритмів, які приймають розумні рішення. Одним із простих прикладів є служби чат-ботів, які з’являються на більшості веб-сайтів, щоб запропонувати допомогу. На основі ключових слів, які ви використовуєте, ці прості штучні інтелекти можуть видати швидкі відповіді на ваші запитання. 

Але цей базовий ШІ — лише верхівка айсберга. Насправді ШІ — це ціла область інформатики, яка розпадається на підспеціальності, такі як глибоке навчання та нейронні мережі. Кожен тип ШІ збирає, аналізує та використовує дані по-різному.

Машинне навчання — це один із видів штучного інтелекту, який використовує складні алгоритми для швидкої обробки величезних обсягів даних. Потім машина використовує ці дані для прогнозування, збору ідей та навчання. Чим більше інформації обробляють ці алгоритми, тим розумнішими вони стають – звідси назва «машинне навчання». 

Незважаючи на те, що машинне навчання все ще є новим, воно вже досягло успіхів у галузі техніки, охорони здоров’я та інформатики. Індустрія фінансових послуг також виграє через величезний обсяг даних, що генеруються щодня. 

І одна сфера, яка нарешті привертає увагу, на яку вона заслуговує, завдяки таким системам, як наша власна Q.ai, — це використання машинного навчання для інвестування. 

Переваги машинного навчання в інвестуванні

Хоча машинне навчання існує вже деякий час, роздрібні інвестори лише нещодавно отримали можливість скористатися ним. І інвестори вже бачать переваги, оскільки ми відкриваємо нові та креативні способи, за допомогою яких машинне навчання може підвищити прибуток і потенціал. 

Можливості алгоритмічної торгівлі

Обсяг даних, необхідних інвесторам для прийняття справді обґрунтованих торгових рішень, астрономічний. Але через обмеженість людського мозку інвестори можуть обробляти лише стільки інформації одночасно. 

Але алгоритмічна торгівля може розширити доступ інвестора до якісної інформації про ринок. 

Як ви можете здогадатися з назви, алгоритмічна торгівля використовує складні алгоритми для прийняття інвестиційних рішень. На відміну від людей, ці алгоритми машинного навчання можуть обробляти величезні обсяги даних майже миттєво. І оскільки вони можуть вчитися на цих даних, вони постійно роблять більш обґрунтовані та ефективніші пропозиції.

Інвестори можуть скористатися цим потенціалом, використовуючи машинне навчання для аналізу історичних та поточних ринкових даних, щоб знайти вигідні інвестиції. Потім вони можуть використовувати алгоритмічні ідеї, щоб рекомендувати інвестиції або навіть автоматично виконувати операції. 

Розширений доступ до інвестицій

Використання алгоритмічної торгівлі є одним із способів підвищити вашу інвестиційну майстерність. Однак більшість інвесторів не мають доступу до власного алгоритму машинного навчання. 

На щастя, робо-радники з підтримкою штучного інтелекту, такі як Q.ai, допомагають інвесторам скористатися перевагами машинного навчання. 

Такі платформи покладаються на складні алгоритми завдяки їхньому досвіду та здатності обробляти дані для прийняття інвестиційних рішень та торгівлі цінними паперами. Потім вони передають ці переваги інвесторам у вигляді персоналізованих портфелів і можливостей пасивного інвестування. 

Багато з них також надають автоматизовані фінансові консультації інвесторам на основі коротких опитувань щодо реєстрації. Використовуючи таку інформацію, як вік людини, толерантність до ризику та фінансове становище, консультанти з підтримкою AI можуть запропонувати індивідуальні фінансові рекомендації. 

Робо-консультанти також пропонують кілька переваг, які фінансові консультанти, які працюють з людьми, часто не можуть. Наприклад, вони часто дешевші, ніж людські радники, і багато з них вимагають менших початкових інвестицій, ніж великі фірми з управління активами. 

Крім того, робо-консультанти надають доступ до вашого облікового запису цілодобово, без вихідних, уникаючи потреби в робочих днях і вихідних. (Хоча, як автоматизовані інвестиційні послуги, роботи-консультанти також не потребують нагляду, який може бути за вашим портфелем з персоналом.) 

Розумніше планування виходу на пенсію

Пенсійне планування є величезною причиною, чому багато людей інвестують. Багато керівників активів використовують цілісний підхід до виходу на пенсію, враховуючи ваш вік, фінанси, активи та потенціал заробітку, щоб створити свій пенсійний портфель. Потім вони періодично коригують ваші інвестиції, щоб відповідати вашій толерантності до ризику, коли ви старієте, і ваша фінансова ситуація змінюється з часом. 

Подібно до інших інвестиційних послуг, орієнтованих на людину, цей стиль планування виходу на пенсію може бути дорогим і неефективним. Але і тут машинне навчання досягає успіхів. 

Оскільки моделі штучного інтелекту вчаться та розвиваються, вони стають все більш вправними, допомагаючи інвесторам створювати пенсійні портфелі та впроваджувати стратегії розумних грошей. Використовуючи короткі опитування, історичні ринкові дані та прогнозний аналіз, машини можуть створити кілька персоналізованих пенсійних планів для одного інвестора. Потім інвестору залишається лише вибрати план, який відповідає його потребам, і профінансувати свої інвестиції. 

Зменшення людської упередженості при прийнятті інвестиційних рішень 

Як люди, ми від природи емоційні й іноді приймаємо ірраціональні рішення. При інвестуванні це часто призводить до «уникнення» поведінки, оскільки інвестори часто уникають негативних результатів, а не ризикують, щоб побачити позитивні. 

Відмінним прикладом є поведінка інвесторів на тлі нестабільності ринку на початку 2020 року. Багато інвесторів вивели свої портфелі в готівку, коли ринок зазнав краху, щоб не втратити все. Однак ті, хто кинувся головою в ринковий крах, побачили, що їхні портфелі відновилися менш ніж за шість місяців, а потім кинулися прямо на бичачий ринок, де їхні прибутки ще більше зросли. 

Інвестування в якісні цінні папери зі знижкою є втіленням «купуйте дешево, продавайте дорого». Але багато інвесторів панікують під час волатильності ринку, що призводить до гірших результатів, ніж якби вони залишили свої гроші в спокої. 

Але моделі машинного навчання та алгоритмічної торгівлі не приписують людській ірраціональності. Таким чином, вони є ідеальними неупередженими суддями, щоб направляти інвесторів до більш розумних інвестиційних рішень – чи то залишати гроші на ринку, перемішувати кошти або навіть додавати інвестиції під час ринкового краху. 

Невикористані інвестиційні можливості

Алгоритми машинного навчання не завжди шукають лінійні зв’язки в даних. Тобто вони не припиняють аналізувати дані, коли стає зрозумілим прямолінійний «причинно-наслідковий» зв’язок. Замість цього вони вивчають дані з усіх боків, що може привести їх до пошуку інвестицій, які ринок переоцінив або недооцінив. 

Завдяки своїм унікальним здібностям визначати нові відносини, моделі машинного навчання є ідеальними інструментами для визначення нових інвестиційних можливостей. Інвестори можуть використати цей потенціал, щоб зібрати інформацію про ринок і зробити нові інвестиції на основі таких факторів, як ваша стійкість до ризику та фінансова ситуація. З часом ці нові інвестиційні можливості можуть виявитися навіть прибутковими. 

Можливість більшої віддачі

Немає жодних гарантій щодо інвестування, навіть якщо ви використовуєте штучний інтелект. Однак, якщо розглянути всі переваги, які ми представили досі, цілком імовірно, що машинне навчання в інвестуванні може призвести до більшого інвестиційного прибутку. 

Зрештою, машини можуть обробляти дані в режимі реального часу швидше, ніж люди, і використовувати цю інформацію, щоб викладати ідеї та навіть приймати торгові рішення. І оскільки ці моделі навчаються на нових даних, вони, ймовірно, зменшать кількість помилок, які вони роблять. Не кажучи вже про те, що машинні інвестиційні консультанти коштують набагато нижчу ціну, ніж більшість людських радників. 

Якщо додати ці фактори разом, можна припустити, що машинне навчання може призвести до кращих результатів портфоліо – принаймні в кінцевому підсумку. І оскільки інвестори роблять менше помилок, долають свої ірраціональні упередження та розширюють свій кругозір за допомогою ШІ, вони також збільшують свій потенціал успіху (і багатство). 

Машинне навчання в інвестуванні: унікальний шанс покращитися

Машинне навчання перевертає інвестиційну індустрію, надаючи інвесторам безпрецедентний доступ до дешевих, ефективних інвестицій. У міру того, як більше портфелів, робототехніки та інвестиційні менеджери переходять до методів машинного навчання, інвестори отримають більший доступ до їхніх переваг. 

Якщо ви готові розпочати машинне навчання для інвестування, не дивіться далі, ніж власна платформа Q.ai з підтримкою штучного інтелекту. З Q.ai ви отримаєте доступ до портфелів з урахуванням ризиків, унікальних інвестиційних комплектів і навіть нашої функції хеджування, керованої штучним інтелектом, Downside Protection. Найприємніше, що розпочати роботу швидко й легко.

Завантажте Q.ai для iOS для додаткового інвестиційного контенту та доступу до понад десятка інвестиційних стратегій на основі штучного інтелекту. Почніть із 100 доларів США і ніколи не платіть комісій.