Як інтэлектуальныя машыны змяняюць інвестыцыі

Takeaways

• Машыннае навучанне - гэта тып штучнага інтэлекту (AI), які выкарыстоўвае камп'ютэрныя алгарытмы для аналізу і вывучэння даных
• Алгарытмы машыннага навучання могуць чэрпаць інфармацыю з даных хутчэй і больш эфектыўна, чым людзі, і ў межах зададзеных параметраў могуць рабіць унікальныя ідэі і назіранні, якія могуць быць неінтуітыўнымі для чалавека-назіральніка
• Машыннае навучанне інвеставанню дапамагае людзям знаходзіць новыя магчымасці для інвеставання, пазбаўляючы ад прадузятасці пры прыняцці рашэнняў і адаптуючы фінансавыя парады да фізічных асоб 

Інвестары заўсёды знаходзяцца ў пошуку новых спосабаў прыняцця больш разумных інвестыцыйных рашэнняў. Многія спадзяюцца на «колькасныя» стратэгіі або матэматычныя мадэлі, каб прагназаваць поспех сваіх рашэнняў. Але машыннае навучанне ў інвеставанні прапануе новы, больш эфектыўны спосаб прымаць лепшыя інвестыцыйныя рашэнні - інвестарам нават пальцам не трэба паварушыць.  

Вазьміце, напрыклад, Q.ai. Q.ai выкарыстоўвае штучны інтэлект для максімізацыі прыбытку інвестараў і мінімізацыі рызык шляхам аўтаматычнай адаптацыі да рынкавых умоў.

Спампаваць Q.ai для iOS для большага інвестыцыйнага кантэнту і доступу да больш чым дзесятку інвестыцыйных стратэгій на аснове AI. Пачніце толькі з 100 долараў і ніколі не плаціце зборы або камісійныя.

ШІ і машыннае навучанне: у чым розніца?

«Штучны інтэлект» - гэта агульная фраза, якая адносіцца да камп'ютэрных алгарытмаў, якія прымаюць разумныя рашэнні. Адным з простых прыкладаў з'яўляюцца паслугі чат-ботаў, якія з'яўляюцца на большасці вэб-сайтаў і прапануюць дапамогу. На аснове ключавых слоў, якія вы выкарыстоўваеце, гэтыя простыя штучныя інтэлекты могуць даць хуткія адказы на вашы пытанні. 

Але гэты асноўны штучны інтэлект - толькі вяршыня айсберга. Фактычна ІІ - гэта цэлая вобласць інфарматыкі, якая распадаецца на падспецыяльнасці, такія як глыбокае навучанне і нейронавыя сеткі. Кожны тып ІІ збірае, аналізуе і выкарыстоўвае даныя па-рознаму.

Машыннае навучанне - гэта адзін з відаў ІІ, які выкарыстоўвае складаныя алгарытмы для хуткай апрацоўкі велізарных аб'ёмаў даных. Затым машына выкарыстоўвае гэтыя даныя, каб рабіць прагнозы, збіраць інфармацыю і вучыцца. Чым больш інфармацыі гэтыя алгарытмы апрацоўваюць, тым больш разумнымі яны становяцца - адсюль і назва «машыннае навучанне». 

Нягледзячы на ​​тое, што машыннае навучанне ўсё яшчэ новае, яно ўжо дасягнула поспехаў у машынабудаванні, ахове здароўя і інфарматыцы. Індустрыя фінансавых паслуг таксама выйграе з-за велізарнай колькасці даных, якія ствараюцца кожны дзень. 

І адна сфера, якая, нарэшце, прыцягнула ўвагу, якой яна заслугоўвае, дзякуючы такім сістэмам, як наша ўласная Q.ai, - гэта выкарыстанне машыннага навучання ў інвеставанні. 

Перавагі машыннага навучання ў інвеставанні

Хоць машыннае навучанне існуе ўжо некаторы час, рознічныя інвестары толькі нядаўна атрымалі магчымасць скарыстацца ім. І інвестары ўжо бачаць перавагі, калі мы адкрываем новыя і крэатыўныя спосабы, з дапамогай якіх машыннае навучанне можа павялічыць прыбытак і патэнцыял. 

Магчымасці алгарытмічнага гандлю

Колькасць даных, неабходных інвестарам для прыняцця сапраўды абгрунтаваных гандлёвых рашэнняў, астранамічная. Але з-за абмежаванняў чалавечага мозгу інвестары могуць апрацоўваць толькі столькі інфармацыі адначасова. 

Але алгарытмічны гандаль можа павялічыць доступ інвестара да якаснай інфармацыі аб рынку. 

Як вы можаце здагадацца па назве, алгарытмічны гандаль выкарыстоўвае складаныя алгарытмы для прыняцця інвестыцыйных рашэнняў. У адрозненне ад людзей, гэтыя алгарытмы машыннага навучання могуць апрацоўваць велізарныя аб'ёмы даных амаль імгненна. І паколькі яны могуць вучыцца на гэтых дадзеных, яны ўвесь час робяць больш інфармаваныя і больш эфектыўныя прапановы.

Інвестары могуць атрымаць выгаду з гэтага патэнцыялу, выкарыстоўваючы машыннае навучанне для аналізу гістарычных і бягучых рынкавых даных, каб знайсці выгадныя інвестыцыі. Затым яны могуць выкарыстоўваць алгарытмічную інфармацыю, каб рэкамендаваць інвестыцыі або нават аўтаматычна выконваць здзелкі. 

Пашырэнне доступу да інвестыцый

Выкарыстанне алгарытмічнага гандлю - адзін са спосабаў павялічыць вашу інвестыцыйную здольнасць. Аднак большасць інвестараў не маюць доступу да ўласнага алгарытму машыннага навучання. 

На шчасце, роба-кансультанты з падтрымкай штучнага інтэлекту, такія як Q.ai, тут, каб дапамагчы інвестарам скарыстацца перавагамі машыннага навучання. 

Такія платформы абапіраюцца на складаныя алгарытмы для іх вопыту і здольнасці апрацоўкі даных для прыняцця інвестыцыйных рашэнняў і гандлю каштоўнымі паперамі. Затым яны перадаюць гэтыя перавагі інвестарам у выглядзе персаналізаваных партфеляў і пасіўных інвестыцыйных магчымасцей. 

Многія таксама прадастаўляюць аўтаматызаваныя фінансавыя парады інвестарам на аснове кароткіх апытанняў пры рэгістрацыі. Выкарыстоўваючы такую ​​інфармацыю, як узрост чалавека, талерантнасць да рызыкі і фінансавае становішча, кансультанты з падтрымкай штучнага інтэлекту могуць прапаноўваць індывідуальныя фінансавыя рэкамендацыі. 

Robo-кансультанты таксама прапануюць некалькі льгот, якія фінансавыя кансультанты, якія працуюць з людзьмі, часта не могуць. Напрыклад, яны часта таннейшыя за кансультантаў, і многія з іх патрабуюць меншых першапачатковых інвестыцый, чым буйныя кампаніі па кіраванні актывамі. 

Акрамя таго, робо-кансультанты дазваляюць кругласутачна атрымліваць доступ да вашага ўліковага запісу, пазбаўляючы ад неабходнасці працаваць у працоўны час і выходныя. (Хоць, як аўтаматызаваныя інвестыцыйныя паслугі, роба-кансультанты таксама не патрабуюць нагляду, які можа быць неабходны вашаму партфелю.) 

Разумнейшае планаванне выхаду на пенсію

Планаванне выхаду на пенсію з'яўляецца велізарнай прычынай, чаму многія людзі інвестуюць. Многія менеджэры актываў выкарыстоўваюць цэласны падыход да выхаду на пенсію, гледзячы на ​​ваш узрост, фінансы, актывы і патэнцыял заробку, каб стварыць свой пенсійны партфель. Затым яны перыядычна карэктуюць вашы інвестыцыі ў адпаведнасці з вашай талерантнасцю да рызыкі па меры старэння і змяненняў вашага фінансавага становішча. 

Як і іншыя інвестыцыйныя паслугі, арыентаваныя на людзей, гэты стыль планавання выхаду на пенсію можа быць дарагім і неэфектыўным. Але і тут машыннае навучанне робіць поспехі. 

Па меры навучання і развіцця мадэляў штучнага інтэлекту яны сталі больш дасведчанымі ў дапамозе інвестарам ствараць пенсійныя партфелі і прымяняць разумныя грашовыя стратэгіі. Выкарыстоўваючы кароткія апытанні, гістарычныя рынкавыя дадзеныя і прагнозны аналіз, машыны могуць будаваць некалькі персаналізаваных пенсійных планаў для аднаго інвестара. Затым інвестару застаецца толькі выбраць план, які адпавядае яго патрэбам, і прафінансаваць свае інвестыцыі. 

Зніжэнне чалавечай прадузятасці ў інвестыцыйных рашэннях 

Як людзі, мы ад прыроды эмацыянальныя і часам прымаем ірацыянальныя рашэнні. Пры інвеставанні гэта часта прыводзіць да «пазбягаючых» паводзін, паколькі інвестары часта пазбягаюць негатыўных вынікаў, а не бяруць на сябе рызыку, каб убачыць станоўчыя. 

Адным з выдатных прыкладаў з'яўляюцца паводзіны інвестараў на фоне валацільнасць рынку ў пачатку 2020 года. Многія інвестары абнаявілі свае партфелі, калі рынак абваліўся, каб не страціць усё. Тым не менш, тыя, хто з галавой кінуўся ў крах рынку, убачылі, што іх партфелі аднавіліся менш чым за паўгода, а потым накіраваліся адразу да бычынага рынку, на якім іх прыбытак павялічыўся яшчэ больш. 

Інвестыцыі ў якасныя каштоўныя паперы са зніжкай - гэта ўвасабленне прынцыпу "купляй танна, прадавай дорага". Але многія інвестары панікуюць падчас валацільнасці рынку, што прыводзіць да горшых вынікаў, чым калі б яны пакінулі свае грошы ў спакоі. 

Але мадэлі машыннага навучання і алгарытмічнага гандлю не прыпісваюць чалавечай ірацыянальнасці. Такім чынам, яны з'яўляюцца ідэальнымі бесстароннімі суддзямі, якія накіроўваюць інвестараў да больш разумных інвестыцыйных рашэнняў - няхай гэта будзе пакіданне грошай на рынку, ператасоўка сродкаў або нават папаўненне інвестыцый падчас абвалу рынку. 

Нявыкарыстаныя інвестыцыйныя магчымасці

Алгарытмы машыннага навучання не заўсёды шукаюць лінейныя залежнасці ў даных. Гэта значыць, яны не спыняюць аналіз дадзеных, калі прамалінейная прычынна-выніковая сувязь становіцца зразумелай. Замест гэтага яны вывучаюць дадзеныя з усіх бакоў, што можа прывесці іх да пошуку інвестыцый, якія рынак пераацаніў або недаацаніў. 

Мадэлі машыннага навучання дзякуючы сваёй унікальнай здольнасці выяўляць новыя адносіны з'яўляюцца ідэальным інструментам для выяўлення новых інвестыцыйных магчымасцей. Інвестары могуць выкарыстоўваць гэты патэнцыял, каб збіраць інфармацыю аб рынку і рабіць новыя інвестыцыі на аснове такіх фактараў, як ваша талерантнасць да рызыкі і фінансавае становішча. З часам гэтыя новыя інвестыцыйныя магчымасці могуць нават апынуцца прыбытковымі. 

Патэнцыял для большай аддачы

У інвеставанні няма ніякіх гарантый, нават калі вы выкарыстоўваеце штучны інтэлект. Аднак, разглядаючы ўсе перавагі, якія мы прадставілі да гэтага часу, цалкам верагодна, што машыннае навучанне ў інвеставанні можа прывесці да большай выгады ад інвестыцый. 

У рэшце рэшт, машыны могуць апрацоўваць дадзеныя ў рэжыме рэальнага часу хутчэй, чым людзі, і выкарыстоўваць гэтую інфармацыю, каб выплюхваць інфармацыю і нават прымаць гандлёвыя рашэнні. І калі гэтыя мадэлі вучацца на новых дадзеных, яны, верагодна, зменшаць колькасць памылак, якія яны робяць. Не кажучы ўжо пра тое, што машынныя інвестыцыйныя кансультанты каштуюць значна менш, чым большасць чалавечых кансультантаў. 

Калі дадаць гэтыя фактары разам, разумна чакаць, што машыннае навучанне можа прывесці да лепшых вынікаў партфоліо - прынамсі, у рэшце рэшт. І паколькі інвестары робяць менш памылак, пераадольваюць свае ірацыянальныя прадузятасці і пашыраюць свой кругагляд з дапамогай ІІ, яны таксама павялічваюць свой патэнцыял поспеху (і багацця). 

Машыннае навучанне ў інвеставанні: унікальны шанец палепшыць

Машыннае навучанне разгортвае індустрыю інвестыцый, забяспечваючы беспрэцэдэнтны доступ да танных і эфектыўных інвестыцый. Па меры таго як усё больш партфеляў, робо-кансультантаў і інвестыцыйных менеджэраў пераходзяць да метадаў машыннага навучання, інвестары атрымаюць большы доступ да іх пераваг. 

Калі вы гатовыя пачаць выкарыстоўваць машыннае навучанне ў інвеставанні, не шукайце далей, чым уласную платформу Q.ai, якая падтрымлівае штучны інтэлект. З дапамогай Q.ai вы атрымаеце доступ да партфеляў з папраўкай на рызыку, адзіных у сваім родзе інвестыцыйных набораў і нават да нашай функцыі хэджавання, кіраванай AI, Downside Protection. Лепш за ўсё тое, што пачаць хутка і лёгка.

Спампаваць Q.ai для iOS для большага інвестыцыйнага кантэнту і доступу да больш чым дзесятку інвестыцыйных стратэгій на аснове AI. Пачніце толькі з 100 долараў і ніколі не плаціце зборы або камісійныя.