Kuidas intelligentsed masinad investeerimist ümber kujundavad

Takeaways

• Masinõpe on tehisintellekti (AI) tüüp, mis kasutab andmete analüüsimiseks ja nendest õppimiseks arvutialgoritme.
• Masinõppe algoritmid saavad andmetest teadmisi ammutada kiiremini ja tõhusamalt kui inimesed ning seatud parameetrite piires saavad teha ainulaadseid teadmisi ja tähelepanekuid, mis ei pruugi olla inimvaatleja jaoks intuitiivsed.
• Masinõpe investeerimisel aitab inimestel leida uusi investeerimisvõimalusi, kõrvaldab otsuste tegemisel erapoolikused ja kohandab finantsnõu üksikisikutele. 

Investorid jahivad alati uusi viise targemate investeerimisotsuste tegemiseks. Paljud toetuvad oma otsuste edu ennustamiseks "kvantitatiivsetele" strateegiatele või matemaatilistele mudelitele. Kuid masinõpe investeerimisel pakub uudset ja tõhusamat viisi paremate investeerimisotsuste tegemiseks – ilma, et investorid peaksid näppugi kergitama.  

Võtke näiteks Q.ai. Q.ai võimendab tehisintellekti, et maksimeerida investorite tootlust ja minimeerida riske, kohanedes automaatselt turutingimustega.

Laadige alla Q.ai iOS-i jaoks rohkem investeerivat sisu ja juurdepääsu enam kui tosinale tehisintellektil põhinevale investeerimisstrateegiale. Alustage vaid 100 dollariga ja ärge kunagi makske tasusid ega vahendustasusid.

AI ja masinõpe: mis vahe on?

"Tehisintellekt" on kõikehõlmav fraas, mis viitab arvutialgoritmidele, mis teevad nutikaid otsuseid. Üks lihtne näide on vestlusrobotiteenused, mis avanevad enamikel veebisaitidel abi pakkumiseks. Need lihtsad tehisintellektid võivad teie kasutatavate märksõnade põhjal teie küsimustele kiired vastused välja anda. 

Kuid see põhiline tehisintellekt on vaid jäämäe tipp. Tegelikult on AI terve arvutiteaduse valdkond, mis jaguneb alamerialadeks, nagu süvaõpe ja närvivõrgud. Iga tüüpi tehisintellekt kogub, analüüsib ja kasutab andmeid erineval viisil.

Masinõpe on üks AI tüüp, mis kasutab tohutute andmehulkade kiireks töötlemiseks keerulisi algoritme. Seejärel kasutab masin neid andmeid ennustuste tegemiseks, arusaamade kogumiseks ja õppimiseks. Mida rohkem teavet need algoritmid töötlevad, seda intelligentsemaks nad muutuvad – sellest ka nimi "masinõpe". 

Kuigi masinõpe on endiselt uus, on see juba inseneri-, tervishoiu- ja arvutiteaduses edusamme teinud. Iga päev genereeritava andmemahu tõttu on sellest kasu ka finantsteenuste sektor. 

Ja üks valdkond, mis tänu sellistele süsteemidele nagu meie enda Q.ai saab lõpuks väärilist tähelepanu, on masinõppe kasutamine investeerimisel. 

Masinõppe eelised investeerimisel

Kui masinõpe on olnud juba mõnda aega, siis jaeinvestoritele on alles hiljuti antud võimalus seda ära kasutada. Ja investorid näevad juba eeliseid, kui avastame uusi ja loomingulisi viise, kuidas masinõpe võib kasumit ja potentsiaali suurendada. 

Algoritmilised kauplemisvõimalused

Andmete hulk, mida investorid vajavad tõeliselt teadlike kauplemisotsuste tegemiseks, on astronoomiline. Kuid inimaju piiride tõttu saavad investorid korraga töödelda vaid nii palju teavet. 

Kuid algoritmiline kauplemine võib suurendada investori juurdepääsu kvaliteetsetele turuülevaadetele. 

Nagu nime järgi võite arvata, kasutab algoritmiline kauplemine investeerimisotsuste tegemiseks keerulisi algoritme. Erinevalt inimestest suudavad need masinõppe algoritmid töödelda tohutuid andmemahtusid peaaegu kohe. Ja kuna nad saavad nendest andmetest õppida, teevad nad kogu aeg teadlikumaid ja tõhusamaid soovitusi.

Investorid saavad seda potentsiaali ära kasutada, kasutades masinõpet ajalooliste ja praeguste turuandmete analüüsimiseks, et leida tulusaid investeeringuid. Seejärel saavad nad kasutada algoritmilisi teadmisi investeeringute soovitamiseks või isegi tehingute automaatseks sooritamiseks. 

Parem juurdepääs investeeringutele

Algoritmilise kauplemise kasutamine on üks viis oma investeerimisvõimekuse suurendamiseks. Enamikul investoritel pole aga juurdepääsu oma masinõppe algoritmile. 

Õnneks on AI-ga toetatud robo-nõustajad, nagu Q.ai, siin, et aidata investoritel masinõppe eeliseid kasutada. 

Sellised platvormid tuginevad investeerimisotsuste tegemisel ja väärtpaberitega kauplemisel keerukatele algoritmidele. Seejärel edastavad nad need eelised investoritele isikupärastatud portfellide ja passiivsete investeerimisvõimaluste kujul. 

Paljud pakuvad investoritele ka automatiseeritud finantsnõustamist lühikeste registreerumisuuringute põhjal. Kasutades teavet, nagu inimese vanus, riskitaluvus ja rahaline olukord, saavad AI-ga toetatud nõustajad pakkuda kohandatud finantssoovitusi. 

Robo nõustajad pakuvad ka mitmeid eeliseid, mida inimpõhised finantsnõustajad sageli ei saa. Näiteks on need sageli odavamad kui inimnõustajad ja paljud nõuavad väiksemat alginvesteeringut kui suured varahaldusettevõtted. 

Lisaks võimaldavad robo-nõustajad teie kontole 24/7 juurdepääsu, vältides vajadust kontoritundide ja puhkepäevade järele. (Kuigi automatiseeritud investeerimisteenustena ei vaja robo-nõustajad ka järelevalvet, mida teie mehitatud portfell võib teha.) 

Nutikam pensioni planeerimine

Pensioni planeerimine on tohutu põhjus, miks paljud inimesed investeerivad. Paljud varahaldurid suhtuvad pensionile jäämisel terviklikult, võttes arvesse teie vanust, rahalisi vahendeid, varasid ja teenimispotentsiaali, et kujundada teie pensioniportfell. Seejärel kohandavad nad perioodiliselt teie investeeringuid, et need vastaksid teie riskitaluvusele, kui vananete ja teie rahaline olukord aja jooksul muutub. 

Nii nagu teisedki inimpõhised investeerimisteenused, võib selline pensioniplaneerimise stiil olla kulukas ja ebaefektiivne. Kuid ka siin teeb masinõpe edusamme. 

Kuna tehisintellekti mudelid õpivad ja arenevad, on nad muutunud osavamaks, et aidata investoritel pensioniportfelle koostada ja nutikaid rahastrateegiaid ellu viia. Kasutades lühikesi uuringuid, ajaloolisi turuandmeid ja ennustavat analüüsi, saavad masinad koostada ühe investori jaoks mitu isikupärastatud pensioniplaani. Seejärel ei jää investoril muud üle, kui valida oma vajadustele vastav plaan ja rahastada oma investeeringuid. 

Vähenenud inimlik eelarvamus investeerimisotsuste tegemisel 

Inimestena oleme loomupäraselt emotsionaalsed ja teeme mõnikord irratsionaalseid otsuseid. Investeerimisel viib see sageli vältiva käitumiseni, kuna investorid pigem väldivad negatiivseid tulemusi kui võtavad positiivsete tulemuste nägemiseks vajalikke riske. 

Üks suurepärane näide on investorite käitumine turu volatiilsuses 2020. aasta alguses. Paljud investorid rahastasid oma portfellid turu kokkuvarisemise ajal, et vältida kõige kaotamist. Kuid need, kes sattusid turukrahhi, nägid nende portfellide taastumist vähem kui kuue kuu jooksul – ja seejärel läksid otse härjaturule, mille kasum kasvas veelgi. 

Kvaliteetsetesse väärtpaberitesse allahindlusega investeerimine on "osta madalalt, müü kõrgelt" võrdkuju. Kuid paljud investorid satuvad turu volatiilsuse ajal paanikasse, mis toob kaasa kehvemad tulemused kui siis, kui nad oleksid oma raha rahule jätnud. 

Kuid masinõpe ja algoritmilised kauplemismudelid ei omista inimeste irratsionaalsust. Sellisena on nad ideaalsed erapooletud kohtunikud, kes suunavad investoreid arukamate investeerimisotsuste suunas – olgu selleks siis raha turule jätmine, fondide segamine või isegi investeeringute lisamine turukrahhi ajal. 

Kasutamata investeerimisvõimalused

Masinõppe algoritmid ei otsi andmetest alati lineaarseid seoseid. See tähendab, et nad ei lõpeta andmete analüüsimist, kui ilmneb sirgjooneline põhjuse ja tagajärje seos. Selle asemel uurivad nad andmeid igast küljest, mis võib viia nende investeeringute leidmiseni, mida turg on üle- või alahinnanud. 

Tänu oma ainulaadsetele võimetele tuvastada uusi suhteid, on masinõppemudelid ideaalsed tööriistad uute investeerimisvõimaluste tuvastamiseks. Investorid saavad seda potentsiaali kasutada turuülevaadete kogumiseks ja uudsete investeeringute tegemiseks selliste tegurite alusel nagu teie riskitaluvus ja finantsolukord. Aja jooksul võivad need uued investeerimisvõimalused osutuda isegi kasumlikuks. 

Suurema tulu potentsiaal

Investeerimisel pole garantiid, isegi kui kasutate tehisintellekti. Kui aga vaadata kõiki seni pakutud eeliseid, on tõenäoline, et masinõpe võib investeerimisel kaasa tuua suurema investeeringukasumi. 

Lõppude lõpuks suudavad masinad reaalajas andmeid purustada kiiremini kui inimesed ja kasutada seda teavet arusaamade avaldamiseks ja isegi kauplemisotsuste tegemiseks. Ja kuna need mudelid õpivad uutest andmetest, vähendavad nad tõenäoliselt nende tehtud vigade arvu. Rääkimata sellest, et masinapõhistel investeerimisnõustajatel on palju väiksem hind kui enamikul inimnõustajatel. 

Kui liidate need tegurid kokku, on mõistlik eeldada, et masinõpe võib viia paremate portfelli tulemusteni – vähemalt lõpuks. Ja kuna investorid teevad vähem vigu, saavad üle oma irratsionaalsetest eelarvamustest ja laiendavad oma silmaringi tehisintellektiga, suurendavad nad ka oma edu (ja rikkuse) potentsiaali. 

Masinõpe investeerimisel: ainulaadne võimalus areneda

Masinõpe muudab investeerimissektori pöördeliseks, pakkudes investoritele enneolematut juurdepääsu odavatele ja tõhusatele investeeringutele. Mida rohkem portfelle, robo-nõustajaid ja investeeringute haldureid liigub masinõppetehnikate poole, saavad investorid parema juurdepääsu nende eelistele. 

Kui olete valmis investeerimisel masinõppega alustama, vaadake Q.ai enda tehisintellektiga toetatud platvormi. Q.ai abil saate juurdepääsu riskiga kohandatud portfellidele, ainulaadsetele investeerimiskomplektidele ja isegi meie tehisintellekti hallatavale riskimaandamisfunktsioonile Downside Protection. Mis kõige parem, sellega alustamine on kiire ja lihtne.

Laadige alla Q.ai iOS-i jaoks rohkem investeerivat sisu ja juurdepääsu enam kui tosinale tehisintellektil põhinevale investeerimisstrateegiale. Alustage vaid 100 dollariga ja ärge kunagi makske tasusid ega vahendustasusid.