Jak inteligentne maszyny zmieniają inwestycje

Takeaways

• Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), która wykorzystuje algorytmy komputerowe do analizowania danych i uczenia się na ich podstawie
• Algorytmy uczenia maszynowego mogą wyciągać wnioski z danych szybciej i wydajniej niż ludzie, a w ramach ustalonych parametrów mogą dokonywać unikalnych spostrzeżeń i obserwacji, które mogą być nieintuicyjne dla ludzkiego obserwatora
• Uczenie maszynowe w inwestowaniu pomaga ludziom znajdować nowe możliwości inwestycyjne, usuwać uprzedzenia w procesie decyzyjnym i dostosowywać porady finansowe do indywidualnych potrzeb 

Inwestorzy nieustannie poszukują nowych sposobów podejmowania mądrzejszych decyzji inwestycyjnych. Wiele osób opiera się na strategiach „ilościowych” lub modelach matematycznych, aby przewidzieć sukces swoich decyzji. Jednak uczenie maszynowe w inwestowaniu oferuje nowatorski, skuteczniejszy sposób podejmowania lepszych decyzji inwestycyjnych – bez konieczności kiwnięcia przez inwestorów palcem.  

Weźmy na przykład Q.ai. Q.ai wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby maksymalizować zwroty inwestorów i minimalizować ryzyko, automatycznie dostosowując się do warunków rynkowych.

Pobierz Q.ai na iOS więcej treści inwestycyjnych i dostęp do kilkunastu strategii inwestycyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Zacznij od zaledwie 100 $ i nigdy nie płać opłat ani prowizji.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe: jaka jest różnica?

„Sztuczna inteligencja” to uniwersalne określenie odnoszące się do algorytmów komputerowych podejmujących mądre decyzje. Prostym przykładem są usługi chatbota, które pojawiają się na większości witryn internetowych i oferują pomoc. Na podstawie słów kluczowych, których używasz, te proste sztuczna inteligencja mogą szybko odpowiedzieć na Twoje pytania. 

Ale ta podstawowa sztuczna inteligencja to tylko wierzchołek góry lodowej. W rzeczywistości sztuczna inteligencja to cała dziedzina informatyki, która dzieli się na podspecjalizacje, takie jak głębokie uczenie się i sieci neuronowe. Każdy rodzaj sztucznej inteligencji gromadzi, analizuje i wykorzystuje dane na różne sposoby.

Uczenie maszynowe to jeden z rodzajów sztucznej inteligencji, który wykorzystuje złożone algorytmy do szybkiego przetwarzania ogromnych ilości danych. Następnie maszyna wykorzystuje te dane do przewidywania, zbierania spostrzeżeń i uczenia się. Im więcej informacji przetwarzają te algorytmy, tym stają się bardziej inteligentne – stąd nazwa „uczenie maszynowe”. 

Uczenie maszynowe, choć wciąż nowe, poczyniło już postępy w inżynierii, opiece zdrowotnej i informatyce. Branża usług finansowych również może na tym zyskać ze względu na ogromną ilość danych generowanych każdego dnia. 

Jednym z obszarów, któremu w końcu poświęca się uwagę, na jaką zasługuje, dzięki systemom takim jak nasz własny Q.ai, jest wykorzystanie uczenia maszynowego w inwestowaniu. 

Korzyści z uczenia maszynowego w inwestowaniu

Chociaż uczenie maszynowe istnieje już od jakiegoś czasu, inwestorzy detaliczni dopiero niedawno otrzymali możliwość skorzystania z niego. Inwestorzy już dostrzegają korzyści, gdy odkrywamy nowe i kreatywne sposoby, w jakie uczenie maszynowe może zwiększyć zyski i potencjał. 

Możliwości handlu algorytmicznego

Ilość danych potrzebnych inwestorom do podejmowania naprawdę świadomych decyzji handlowych jest astronomiczna. Jednak ze względu na ograniczenia ludzkiego mózgu inwestorzy mogą przetwarzać tylko określoną ilość informacji na raz. 

Jednak handel algorytmiczny może zwiększyć dostęp inwestora do wysokiej jakości spostrzeżeń rynkowych. 

Jak można się domyślić po nazwie, handel algorytmiczny wykorzystuje złożone algorytmy do podejmowania decyzji inwestycyjnych. W przeciwieństwie do ludzi te algorytmy uczenia maszynowego mogą niemal natychmiast przetwarzać ogromne ilości danych. A ponieważ mogą uczyć się na podstawie tych danych, przez cały czas przedstawiają lepiej przemyślane i skuteczniejsze sugestie.

Inwestorzy mogą wykorzystać ten potencjał, wykorzystując uczenie maszynowe do analizy historycznych i bieżących danych rynkowych w celu znalezienia zyskownych inwestycji. Następnie mogą wykorzystać wiedzę algorytmiczną do rekomendowania inwestycji, a nawet automatycznego wykonywania transakcji. 

Zwiększony dostęp do inwestycji

Korzystanie z handlu algorytmicznego jest jednym ze sposobów na zwiększenie efektywności inwestycyjnej. Jednak większość inwestorów nie ma dostępu do własnego algorytmu uczenia maszynowego. 

Na szczęście robo-doradcy wspierani przez sztuczną inteligencję, tacy jak Q.ai, są tutaj, aby pomóc inwestorom skorzystać z uczenia maszynowego. 

Platformy takie opierają się na złożonych algorytmach ze względu na swoją wiedzę specjalistyczną i umiejętności przetwarzania danych przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych i handlu papierami wartościowymi. Następnie przekazują te korzyści inwestorom w postaci spersonalizowanych portfeli i możliwości inwestowania pasywnego. 

Wiele z nich zapewnia również inwestorom automatyczne porady finansowe w oparciu o krótkie ankiety rejestracyjne. Wykorzystując takie informacje, jak wiek danej osoby, tolerancja ryzyka i sytuacja finansowa, doradcy wspierani przez sztuczną inteligencję mogą oferować dostosowane rekomendacje finansowe. 

Doradcy Robo oferują również kilka korzyści, których często nie mają doradcy finansowi zatrudniani przez ludzi. Na przykład często są tańsi niż doradcy ludzcy, a wiele z nich wymaga mniejszych inwestycji początkowych niż duże firmy zarządzające aktywami. 

Ponadto robo-doradcy umożliwiają całodobowy dostęp do Twojego konta, eliminując konieczność korzystania z godzin pracy i dni wolnych od pracy. (Chociaż robo-doradcy, jako zautomatyzowane usługi inwestycyjne, również nie wymagają nadzoru, jaki może mieć Twój portfel załogowy.) 

Inteligentniejsze planowanie emerytury

Planowanie emerytury to ważny powód, dla którego wiele osób inwestuje. Wielu zarządzających aktywami przyjmuje całościowe podejście do emerytury, biorąc pod uwagę Twój wiek, finanse, majątek i potencjał zarobkowy, aby zaprojektować portfel emerytalny. Następnie okresowo dostosowują Twoje inwestycje, aby dopasować je do Twojej tolerancji ryzyka w miarę starzenia się i zmiany sytuacji finansowej. 

Podobnie jak inne usługi inwestycyjne oparte na ludziach, ten styl planowania emerytalnego może być kosztowny i nieefektywny. Ale i tutaj uczenie maszynowe robi postępy. 

W miarę uczenia się i rozwoju modeli sztucznej inteligencji stają się one coraz bardziej skuteczne w pomaganiu inwestorom w budowaniu portfeli emerytalnych i wdrażaniu inteligentnych strategii pieniężnych. Wykorzystując krótkie ankiety, historyczne dane rynkowe i analizy predykcyjne, maszyny mogą zbudować kilka spersonalizowanych planów emerytalnych dla jednego inwestora. Inwestorowi pozostaje wówczas wybrać plan odpowiadający jego potrzebom i sfinansować inwestycję. 

Zmniejszona stronniczość ludzka przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych 

Jako ludzie jesteśmy z natury emocjonalni i czasami podejmujemy irracjonalne decyzje. W inwestowaniu często prowadzi to do zachowań „unikających”, ponieważ inwestorzy często unikają negatywnych wyników, zamiast podejmować ryzyko potrzebne do zobaczenia pozytywnych. 

Doskonałym przykładem jest zachowanie inwestorów w obliczu zmienności rynku na początku 2020 r. Wielu inwestorów zrealizowało swoje portfele, gdy rynek się załamał, aby uniknąć utraty wszystkiego. Jednak w przypadku tych, którzy rzucili się do przodu w stronę krachu na rynku, ich portfele odbiły się w czasie krótszym niż sześć miesięcy, a następnie ruszyły prosto w stronę hossy, która spowodowała jeszcze większy wzrost zysków. 

Inwestowanie w wysokiej jakości papiery wartościowe z dyskontem jest uosobieniem zasady „kupuj tanio, sprzedawaj drogo”. Jednak wielu inwestorów wpada w panikę w obliczu zmienności rynku, co prowadzi do gorszych wyników, niż gdyby pozostawili swoje pieniądze w spokoju. 

Jednak uczenie maszynowe i modele handlu algorytmicznego nie przypisują ludzkiej irracjonalności. Dzięki temu są doskonałymi, bezstronnymi sędziami, którzy mogą pomóc inwestorom w podejmowaniu mądrzejszych decyzji inwestycyjnych – niezależnie od tego, czy chodzi o pozostawienie pieniędzy na rynku, przetasowanie funduszy, czy nawet zwiększenie inwestycji w czasie krachu na rynku. 

Niewykorzystane możliwości inwestycyjne

Algorytmy uczenia maszynowego nie zawsze szukają zależności liniowych w danych. Oznacza to, że nie przestają analizować danych, gdy staje się jasny prosty związek „przyczynowo-skutkowy”. Zamiast tego analizują dane ze wszystkich stron, co może prowadzić do znalezienia inwestycji, które rynek przewartościował lub zaniżył. 

Modele uczenia maszynowego, ze względu na swoje unikalne zdolności identyfikowania nowych relacji, są doskonałymi narzędziami do identyfikowania nowych możliwości inwestycyjnych. Inwestorzy mogą wykorzystać ten potencjał do gromadzenia wiedzy rynkowej i dokonywania nowatorskich inwestycji w oparciu o takie czynniki, jak tolerancja ryzyka i sytuacja finansowa. Z biegiem czasu te nowe możliwości inwestycyjne mogą nawet okazać się opłacalne. 

Potencjał większych zysków

Nie ma żadnych gwarancji w inwestowaniu, nawet jeśli korzystasz ze sztucznej inteligencji. Jednak biorąc pod uwagę wszystkie korzyści, które do tej pory zaprezentowaliśmy, prawdopodobne jest, że uczenie maszynowe w inwestowaniu może prowadzić do większych zysków z inwestycji. 

W końcu maszyny mogą przetwarzać dane w czasie rzeczywistym szybciej niż ludzie i wykorzystywać te informacje do wyciągania wniosków, a nawet podejmowania decyzji handlowych. A gdy modele te będą uczyć się na nowych danych, prawdopodobnie zmniejszą liczbę popełnianych błędów. Nie wspominając, że doradcy inwestycyjni korzystający z maszyn mają znacznie niższą cenę niż większość doradców ludzkich. 

Po dodaniu tych czynników można rozsądnie przewidzieć, że uczenie maszynowe może prowadzić do lepszych wyników portfela – przynajmniej w ostatecznym rozrachunku. A ponieważ inwestorzy popełniają mniej błędów, pokonują swoje irracjonalne uprzedzenia i poszerzają swoje horyzonty dzięki sztucznej inteligencji, zwiększają także swój potencjał sukcesu (i bogactwa). 

Uczenie maszynowe w inwestowaniu: wyjątkowa szansa na poprawę

Uczenie maszynowe wywraca do góry nogami branżę inwestycyjną, zapewniając inwestorom niezrównany dostęp do tanich i wydajnych inwestycji. W miarę jak coraz więcej portfeli, robodoradców i menedżerów inwestycyjnych będzie przechodzić na techniki uczenia maszynowego, inwestorzy zyskają większy dostęp do swoich korzyści. 

Jeśli jesteś gotowy, aby rozpocząć korzystanie z uczenia maszynowego w inwestowaniu, nie szukaj dalej niż platforma Q.ai wspierana przez sztuczną inteligencję. Dzięki Q.ai uzyskasz dostęp do portfeli skorygowanych o ryzyko, jedynych w swoim rodzaju zestawów inwestycyjnych, a nawet naszej funkcji zabezpieczającej zarządzanej przez sztuczną inteligencję, Ochrona przed spadkiem. A co najważniejsze, rozpoczęcie pracy jest szybkie i łatwe.

Pobierz Q.ai na iOS więcej treści inwestycyjnych i dostęp do kilkunastu strategii inwestycyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Zacznij od zaledwie 100 $ i nigdy nie płać opłat ani prowizji.