Како интелигентне машине преобликују улагање

Такеаваис

• Машинско учење је врста вештачке интелигенције (АИ) која користи компјутерске алгоритме за анализу и учење из података
• Алгоритми машинског учења могу да извуку увиде из података брже и ефикасније од људи и, у оквиру постављених параметара, могу да направе јединствене увиде и запажања која могу бити неинтуитивна за човека посматрача
• Машинско учење у инвестирању помаже људима да пронађу нове могућности за улагања, уклањајући пристрасност у доношењу одлука и прилагођавајући финансијске савете појединцима 

Инвеститори су увек у потрази за новим начинима за доношење паметнијих инвестиционих одлука. Многи се ослањају на „квантитативне“ стратегије или математичке моделе да би предвидели успех својих одлука. Али машинско учење у улагању нуди нови, ефикаснији начин за доношење бољих инвестиционих одлука – без потребе да инвеститори макну прстом.  

Узмите само К.аи, на пример. К.аи користи вештачку интелигенцију како би максимизирао приносе инвеститора и минимизирао ризике аутоматским прилагођавањем тржишним условима.

Преузмите К.аи за иОС за више инвестиционог садржаја и приступ преко десетина стратегија улагања које покреће вештачка интелигенција. Почните са само 100 долара и никада не плаћајте накнаде или провизије.

АИ и машинско учење: у чему је разлика?

„Вештачка интелигенција“ је општа фраза која се односи на компјутерске алгоритме који доносе паметне одлуке. Један једноставан пример су услуге цхатбот-а које се појављују на већини веб локација да би понудиле помоћ. На основу кључних речи које користите, ове једноставне вештачке интелигенције могу да испљуну брзе одговоре на ваша питања. 

Али ова основна АИ је само врх леденог брега. У ствари, вештачка интелигенција је читава област рачунарске науке која се дели на под-специјалности, као што су дубоко учење и неуронске мреже. Сваки тип вештачке интелигенције прикупља, анализира и користи податке на различите начине.

Машинско учење је једна врста вештачке интелигенције која користи сложене алгоритме за брзу обраду огромних количина података. Затим, машина користи ове податке за предвиђања, прикупљање увида и учење. Што више информација ови алгоритми обрађују, то постају интелигентнији – отуда и назив „машинско учење“. 

Иако још увек ново, машинско учење је већ напредовало у инжењерству, здравству и рачунарству. Индустрија финансијских услуга такође има користи због огромне количине података који се генеришу сваког дана. 

А једна област која коначно добија пажњу коју заслужује, захваљујући системима као што је наш К.аи, јесте коришћење машинског учења у инвестирању. 

Предности машинског учења у инвестирању

Иако машинско учење постоји већ неко време, малопродајни инвеститори су тек недавно добили прилику да то искористе. А инвеститори већ виде предности јер откривамо нове и креативне начине на које машинско учење може побољшати профит и потенцијал. 

Могућности алгоритамског трговања

Количина података која је инвеститорима потребна да донесу истински информисане одлуке о трговању је астрономска. Али због ограничења људског мозга, инвеститори могу обрадити само толико информација одједном. 

Али алгоритамско трговање може повећати приступ инвеститора квалитетним тржишним увидима. 

Као што можете погодити по имену, алгоритамско трговање користи сложене алгоритме за доношење одлука о улагању. За разлику од људи, ови алгоритми за машинско учење могу да обрађују огромне количине података скоро тренутно. И пошто могу да уче из ових података, они све време дају боље информисане и ефикасније предлоге.

Инвеститори могу да искористе овај потенцијал коришћењем машинског учења за анализу историјских и тренутних тржишних података како би пронашли профитабилна улагања. Затим, могу да користе алгоритамске увиде да би препоручили улагања или чак аутоматски извршили трговине. 

Повећан приступ инвестицијама

Коришћење алгоритамског трговања је један од начина да повећате своју инвестициону способност. Међутим, већина инвеститора нема приступ сопственом алгоритму за машинско учење. 

На срећу, роботски саветници подржани вештачком интелигенцијом као што је К.аи су ту да помогну инвеститорима да искористе предности машинског учења. 

Такве платформе се ослањају на сложене алгоритме због своје стручности и способности прикупљања података за доношење инвестиционих одлука и трговину хартијама од вредности. Затим те погодности преносе на инвеститоре у облику персонализованих портфеља и пасивних могућности улагања. 

Многи такође пружају аутоматизоване финансијске савете инвеститорима на основу кратких анкета за регистрацију. Користећи информације као што су старост особе, толеранција на ризик и финансијска ситуација, саветници подржани вештачком интелигенцијом могу да понуде прилагођене финансијске препоруке. 

Робо саветници такође нуде неколико погодности које финансијски саветници засновани на људима често не могу. На пример, често су јефтинији од људских саветника, а многи захтевају мања почетна улагања од великих фирми за управљање имовином. 

Поред тога, робот-саветници дозвољавају приступ вашем налогу 24/7, заобилазећи потребу за радним временом и празницима. (Иако, као аутоматизоване инвестиционе услуге, робо-саветници такође не захтевају надзор који ваш портфолио са посадом може.) 

Паметније планирање пензионисања

Планирање одласка у пензију је огроман разлог зашто многи људи улажу. Многи менаџери имовине имају холистички приступ пензионисању, посматрајући ваше године, финансије, имовину и потенцијал за зараду како би дизајнирали свој портфељ за пензионисање. Затим, они периодично прилагођавају ваше инвестиције тако да одговарају вашој толеранцији на ризик како старите и ваша финансијска ситуација се мења током времена. 

Баш као и друге инвестиционе услуге засноване на људима, овај стил планирања пензионисања може бити скуп и неефикасан. Али и овде машинско учење напредује. 

Како модели вештачке интелигенције уче и развијају се, постали су вештији у помагању инвеститорима да изграде портфеље за пензионисање и донесу стратегије паметног новца. Користећи кратке анкете, историјске податке о тржишту и предиктивну анализу, машине могу да направе неколико персонализованих планова за пензионисање за једног инвеститора. Затим, инвеститору остаје само да одабере план који одговара њиховим потребама и финансира своја улагања. 

Смањена људска пристрасност у одлукама о инвестицијама 

Као људи, ми смо урођени емотивни и понекад доносимо ирационалне одлуке. У улагању, ово често доводи до понашања „избјегавања“, јер инвеститори често избјегавају негативне исходе умјесто да преузимају ризике потребне да би видјели позитивне. 

Одличан пример је понашање инвеститора у условима нестабилности тржишта почетком 2020. Многи инвеститори су уновчили своје портфеље када је тржиште дошло до краха како би избегли губитак свега. Међутим, они који су се заглибили у крах тржишта видели су да се њихов портфељ опоравља у року од мање од шест месеци – а затим су кренули право на биковско тржиште где су њихови добици још више порасли. 

Улагање у квалитетне хартије од вредности са попустом је оличење „купуј јефтино, продај високо“. Али многи инвеститори паниче током нестабилности тржишта, што доводи до лошијих резултата него да су оставили свој новац на миру. 

Али модели машинског учења и алгоритамског трговања не приписују људској ирационалности. Као такви, они чине савршене непристрасне судије да усмеравају инвеститоре ка паметнијим инвестиционим одлукама – било да то оставља новац на тржишту, мешање средстава или чак додавање инвестиција током тржишног краха. 

Неискоришћене могућности улагања

Алгоритми машинског учења не траже увек линеарне односе у подацима. То значи да они не престају да анализирају податке када праволинијски „узрочно-последични“ однос постане јасан. Уместо тога, они испитују податке са свих страна, што их може навести да пронађу инвестиције које је тржиште преценило или потценило. 

Због својих јединствених способности да идентификују нове односе, модели машинског учења су савршени алати за идентификацију нових могућности улагања. Инвеститори могу искористити овај потенцијал да прикупе увид у тржиште и направе нове инвестиције на основу фактора као што су ваша толеранција на ризик и финансијска ситуација. Временом, ове нове могућности улагања могу се чак показати и профитабилним. 

Потенцијал за веће поврате

Нема гаранција за улагање, чак ни када користите вештачку интелигенцију. Међутим, када се погледају све предности које смо до сада представили, вероватно је да машинско учење у улагању може довести до веће добити од улагања. 

На крају крајева, машине могу да обрађују податке у реалном времену брже од људи и да користе ове информације да избаце увиде, па чак и донесу одлуке о трговању. И како ови модели уче из нових података, вероватно ће смањити број грешака које праве. Да не спомињемо, машински засновани инвестициони саветници имају много нижу цену од већине људских саветника. 

Када саберете ове факторе заједно, разумно је предвидјети да би машинско учење могло довести до бољих резултата портфеља – барем на крају. И како инвеститори праве мање грешака, превазилазе своје ирационалне предрасуде и проширују своје хоризонте помоћу вештачке интелигенције, они такође повећавају свој потенцијал за успех (и богатство). 

Машинско учење у улагању: јединствена шанса за побољшање

Машинско учење преокреће инвестициону индустрију пружајући инвеститорима неупоредив приступ јефтиним, ефикасним инвестицијама. Како се све више портфеља, робо-саветника и менаџера инвестиција креће ка техникама машинског учења, инвеститори ће добити већи приступ њиховим предностима. 

Ако сте спремни да почнете са машинским учењем у улагању, не тражите даље од К.аи платформе која подржава вештачку интелигенцију. Уз К.аи, добићете приступ портфолијима прилагођеним ризику, јединственим инвестиционим комплетима, па чак и нашој функцији хеџинга којом управља АИ, Довнсиде Протецтион. Најбоље од свега, брзо је и лако започети.

Преузмите К.аи за иОС за више инвестиционог садржаја и приступ преко десетина стратегија улагања које покреће вештачка интелигенција. Почните са само 100 долара и никада не плаћајте накнаде или провизије.