Как интеллектуальные машины меняют направление инвестирования

Takeaways

• Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует компьютерные алгоритмы для анализа и изучения данных.
• Алгоритмы машинного обучения могут извлекать информацию из данных быстрее и эффективнее, чем люди, и в рамках заданных параметров могут делать уникальные выводы и наблюдения, которые могут быть неинтуитивными для человека-наблюдателя.
• Машинное обучение в сфере инвестирования помогает людям находить новые инвестиционные возможности, устраняет предвзятость при принятии решений и адаптирует финансовые рекомендации для отдельных лиц. 

Инвесторы всегда ищут новые способы принятия более взвешенных инвестиционных решений. Многие полагаются на «количественные» стратегии или математические модели, чтобы предсказать успех своих решений. Но машинное обучение в сфере инвестирования предлагает новый, более эффективный способ принятия более взвешенных инвестиционных решений, при этом инвесторам даже пальцем не пошевелить.  

Возьмем, к примеру, Q.ai. Q.ai использует искусственный интеллект, чтобы максимизировать прибыль инвесторов и минимизировать риски, автоматически адаптируясь к рыночным условиям.

Скачать Q.ai для iOS для получения дополнительной информации об инвестициях и доступа к более чем дюжине инвестиционных стратегий на основе ИИ. Начните всего со 100 долларов и никогда не платите сборы или комиссии.

ИИ и машинное обучение: в чем разница?

«Искусственный интеллект» — это универсальная фраза, которая относится к компьютерным алгоритмам, принимающим разумные решения. Одним из простых примеров являются службы чат-ботов, которые появляются на большинстве веб-сайтов, чтобы предложить помощь. Основываясь на ключевых словах, которые вы используете, эти простые ИИ могут быстро ответить на ваши вопросы. 

Но этот базовый ИИ — только верхушка айсберга. На самом деле ИИ — это целая область компьютерных наук, которая расщепляется на подспециальности, такие как глубокое обучение и нейронные сети. Каждый тип ИИ собирает, анализирует и использует данные по-разному.

Машинное обучение — это один из видов ИИ, который использует сложные алгоритмы для быстрой обработки огромных объемов данных. Затем машина использует эти данные, чтобы делать прогнозы, собирать информацию и учиться. Чем больше информации обрабатывают эти алгоритмы, тем умнее они становятся — отсюда и название «машинное обучение». 

Хотя машинное обучение еще новое, оно уже добилось успехов в инженерии, здравоохранении и компьютерных науках. Индустрия финансовых услуг также выиграет из-за огромного объема данных, генерируемых каждый день. 

И одна область, которая, благодаря таким системам, как наша собственная Q.ai, наконец-то получает заслуженное внимание, — это использование машинного обучения в инвестировании. 

Преимущества машинного обучения в инвестировании

Хотя машинное обучение существует уже некоторое время, розничные инвесторы только недавно получили возможность воспользоваться им. И инвесторы уже видят преимущества, поскольку мы открываем новые и творческие способы, с помощью которых машинное обучение может повысить прибыль и потенциал. 

Возможности алгоритмической торговли

Количество данных, которое необходимо инвесторам для принятия действительно обоснованных торговых решений, является астрономическим. Но из-за ограничений человеческого мозга инвесторы могут обрабатывать только ограниченное количество информации за один раз. 

Но алгоритмическая торговля может расширить доступ инвестора к качественной информации о рынке. 

Как вы можете догадаться по названию, алгоритмическая торговля использует сложные алгоритмы для принятия инвестиционных решений. В отличие от людей, эти алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать огромные объемы данных почти мгновенно. И поскольку они могут учиться на этих данных, они постоянно делают более информированные и эффективные предложения.

Инвесторы могут извлечь выгоду из этого потенциала, используя машинное обучение для анализа исторических и текущих рыночных данных, чтобы найти выгодные инвестиции. Затем они могут использовать алгоритмическую информацию, чтобы рекомендовать инвестиции или даже автоматически совершать сделки. 

Расширенный доступ к инвестициям

Использование алгоритмической торговли — один из способов увеличить ваши инвестиционные возможности. Однако у большинства инвесторов нет доступа к собственному алгоритму машинного обучения. 

К счастью, роботы-консультанты с поддержкой искусственного интеллекта, такие как Q.ai, готовы помочь инвесторам воспользоваться преимуществами машинного обучения. 

Такие платформы полагаются на сложные алгоритмы благодаря своему опыту и способности обрабатывать данные для принятия инвестиционных решений и торговли ценными бумагами. Затем они передают эти преимущества инвесторам в виде персонализированных портфелей и возможностей пассивного инвестирования. 

Многие также предоставляют автоматические финансовые консультации инвесторам на основе кратких регистрационных опросов. Используя такую ​​информацию, как возраст человека, устойчивость к риску и финансовое положение, консультанты с поддержкой ИИ могут предлагать индивидуальные финансовые рекомендации. 

Роботы-консультанты также предлагают несколько преимуществ, которых финансовые консультанты-люди часто не могут. Например, они часто дешевле, чем консультанты-люди, и многие из них требуют меньших первоначальных инвестиций, чем крупные фирмы по управлению активами. 

Кроме того, роботы-консультанты обеспечивают доступ к вашей учетной записи в режиме 24/7, что избавляет от необходимости работать в рабочие часы и в выходные дни. (Хотя, как автоматизированные инвестиционные услуги, роботы-консультанты также не требуют надзора, который может потребоваться вашему портфелю с персоналом.) 

Более разумное пенсионное планирование

Планирование выхода на пенсию — огромная причина, по которой многие люди инвестируют. Многие управляющие активами применяют целостный подход к выходу на пенсию, учитывая ваш возраст, финансы, активы и потенциальный доход, чтобы составить свой пенсионный портфель. Затем они периодически корректируют ваши инвестиции, чтобы они соответствовали вашей терпимости к риску по мере вашего старения и изменения вашего финансового положения с течением времени. 

Как и другие инвестиционные услуги, основанные на людях, этот стиль пенсионного планирования может быть дорогостоящим и неэффективным. Но и здесь машинное обучение делает успехи. 

По мере того, как модели искусственного интеллекта учатся и развиваются, они становятся все более искусными в помощи инвесторам в создании пенсионных портфелей и реализации стратегий «умных денег». Используя короткие опросы, исторические рыночные данные и прогнозный анализ, машины могут создать несколько индивидуальных пенсионных планов для одного инвестора. Затем все, что остается инвестору, — это выбрать план, который соответствует его потребностям, и профинансировать свои инвестиции. 

Снижение человеческого фактора при принятии инвестиционных решений 

Как люди, мы врожденно эмоциональны и иногда принимаем иррациональные решения. В инвестировании это часто приводит к «избегающему» поведению, поскольку инвесторы часто избегают отрицательных результатов, а не идут на риск, необходимый для получения положительных результатов. 

Отличным примером является поведение инвесторов на фоне волатильности рынка в начале 2020 года. Многие инвесторы обналичили свои портфели, когда рынок рухнул, чтобы не потерять все. Тем не менее, те, кто с головой окунулся в рыночный крах, увидели, что их портфели восстановились менее чем за шесть месяцев, а затем ворвались прямо на бычий рынок, на котором их прибыль увеличилась еще больше. 

Инвестиции в качественные ценные бумаги со скидкой — это воплощение принципа «покупай дешево, продавай дорого». Но многие инвесторы паникуют во время волатильности рынка, что приводит к худшим результатам, чем если бы они оставили свои деньги в покое. 

Но модели машинного обучения и алгоритмической торговли не приписывают человеческой иррациональности. Таким образом, они являются идеальными беспристрастными судьями, которые направляют инвесторов к более разумным инвестиционным решениям — будь то оставление денег на рынке, перетасовка средств или даже увеличение инвестиций во время рыночного краха. 

Неиспользованные инвестиционные возможности

Алгоритмы машинного обучения не всегда ищут линейные отношения в данных. То есть они не перестают анализировать данные, когда становится ясной прямолинейная «причинно-следственная» связь. Вместо этого они изучают данные со всех сторон, что может привести к нахождению инвестиций, которые рынок переоценил или недооценил. 

Благодаря своей уникальной способности выявлять новые отношения модели машинного обучения являются идеальным инструментом для выявления новых инвестиционных возможностей. Инвесторы могут использовать этот потенциал для сбора информации о рынке и осуществления новых инвестиций на основе таких факторов, как ваша устойчивость к риску и финансовое положение. Со временем эти новые инвестиционные возможности могут даже оказаться прибыльными. 

Потенциал для большей отдачи

При инвестировании нет никаких гарантий, даже если вы используете искусственный интеллект. Однако, если посмотреть на все преимущества, которые мы представили до сих пор, вполне вероятно, что машинное обучение в инвестировании может привести к большей прибыли от инвестиций. 

В конце концов, машины могут обрабатывать данные в режиме реального времени быстрее, чем люди, и использовать эту информацию для анализа и даже принятия торговых решений. И по мере того, как эти модели учатся на новых данных, они, вероятно, уменьшат количество совершаемых ими ошибок. Не говоря уже о том, что компьютерные инвестиционные консультанты стоят гораздо меньше, чем большинство консультантов-людей. 

Когда вы складываете эти факторы вместе, разумно ожидать, что машинное обучение может привести к лучшим результатам портфолио — по крайней мере, в конечном итоге. И по мере того, как инвесторы совершают меньше ошибок, преодолевают свои иррациональные предубеждения и расширяют свой кругозор с помощью ИИ, они также увеличивают свой потенциал успеха (и богатства). 

Машинное обучение в инвестировании: уникальный шанс стать лучше

Машинное обучение переворачивает инвестиционную индустрию, предоставляя инвесторам беспрецедентный доступ к дешевым и эффективным инвестициям. По мере того как все больше портфелей, роботов-консультантов и управляющих инвестициями переходят на методы машинного обучения, инвесторы получат более широкий доступ к их преимуществам. 

Если вы готовы начать использовать машинное обучение в сфере инвестирования, обратите внимание на собственную платформу Q.ai, основанную на искусственном интеллекте. С Q.ai вы получите доступ к портфелям с поправкой на риск, уникальным инвестиционным наборам и даже нашей функции хеджирования, управляемой искусственным интеллектом, Downside Protection. Лучше всего то, что начать работу можно быстро и легко.

Скачать Q.ai для iOS для получения дополнительной информации об инвестициях и доступа к более чем дюжине инвестиционных стратегий на основе ИИ. Начните всего со 100 долларов и никогда не платите сборы или комиссии.