Kaip išmaniosios mašinos keičia investavimą

Takeaways

• Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto (AI) rūšis, kuri naudoja kompiuterinius algoritmus duomenims analizuoti ir mokytis iš jų.
• Mašininio mokymosi algoritmai gali gauti įžvalgų iš duomenų greičiau ir efektyviau nei žmonės, o pagal nustatytus parametrus gali padaryti unikalių įžvalgų ir stebėjimų, kurie gali būti neintuityvi žmogaus stebėtojui.
• Mašininis mokymasis investuojant padeda žmonėms rasti naujų investavimo galimybių, pašalina šališkumą priimant sprendimus ir pritaiko finansinius patarimus asmenims. 

Investuotojai visada ieško naujų būdų, kaip priimti protingesnius investavimo sprendimus. Daugelis remiasi „kiekybinėmis“ strategijomis arba matematiniais modeliais, kad prognozuotų savo sprendimų sėkmę. Tačiau mašininis mokymasis investuojant yra naujas, efektyvesnis būdas priimti geresnius investicinius sprendimus – investuotojams nė piršto nepajudinus.  

Paimkite, pavyzdžiui, Q.ai. Q.ai panaudoja dirbtinį intelektą, kad maksimaliai padidintų investuotojų grąžą ir sumažintų riziką, automatiškai prisitaikydama prie rinkos sąlygų.

Atsisiųskite Q.ai, skirtą iOS Norėdami gauti daugiau investicinio turinio ir prieiti prie daugiau nei tuzino DI pagrįstų investavimo strategijų. Pradėkite nuo 100 USD ir niekada nemokėkite mokesčių ar komisinių.

AI ir mašinų mokymasis: koks skirtumas?

„Dirbtinis intelektas“ yra visapusiška frazė, nurodanti kompiuterinius algoritmus, kurie priima protingus sprendimus. Vienas paprastas pavyzdys yra pokalbių roboto paslaugos, kurios pasirodo daugelyje svetainių, kad pasiūlytų pagalbą. Remiantis jūsų naudojamais raktiniais žodžiais, šios paprastos AI gali greitai atsakyti į jūsų klausimus. 

Tačiau šis pagrindinis AI yra tik ledkalnio viršūnė. Tiesą sakant, dirbtinis intelektas yra visa kompiuterių mokslo sritis, kuri yra padalinta į specialiąsias sritis, tokias kaip gilusis mokymasis ir neuroniniai tinklai. Kiekvienas AI tipas renka, analizuoja ir naudoja duomenis skirtingais būdais.

Mašinų mokymasis yra viena iš AI tipų, kurie naudoja sudėtingus algoritmus, kad greitai apdorotų didžiulius duomenų kiekius. Tada mašina naudoja šiuos duomenis prognozėms, įžvalgoms rinkti ir mokytis. Kuo daugiau informacijos šie algoritmai apdoroja, tuo protingesni jie tampa – taigi ir pavadinimas „mašininis mokymasis“. 

Nors mašininis mokymasis vis dar naujas, jis jau padarė pažangą inžinerijos, sveikatos priežiūros ir kompiuterių mokslo srityse. Finansinių paslaugų pramonė taip pat turi naudos, nes kasdien sugeneruojama daugybė duomenų. 

Ir viena sritis, kuri pagaliau sulaukia reikiamo dėmesio dėl tokių sistemų kaip mūsų pačių Q.ai, yra mašininio mokymosi naudojimas investuojant. 

Mašininio mokymosi privalumai investuojant

Nors mašininis mokymasis egzistuoja jau kurį laiką, mažmeniniams investuotojams tik neseniai buvo suteikta galimybė tuo pasinaudoti. Investuotojai jau mato naudą, nes atrandame naujų ir kūrybiškų būdų, kaip mašininis mokymasis gali padidinti pelną ir potencialą. 

Algoritminės prekybos galimybės

Duomenų kiekis, kurio investuotojams reikia, kad galėtų priimti tikrai pagrįstus prekybos sprendimus, yra astronominis. Tačiau dėl žmogaus smegenų ribotumo investuotojai vienu metu gali apdoroti tik tiek informacijos. 

Tačiau algoritminė prekyba gali padidinti investuotojo prieigą prie kokybiškų rinkos įžvalgų. 

Kaip galite atspėti iš pavadinimo, algoritminė prekyba naudoja sudėtingus algoritmus investavimo sprendimams priimti. Skirtingai nei žmonės, šie mašininio mokymosi algoritmai gali beveik akimirksniu apdoroti didžiulius duomenų kiekius. Ir kadangi jie gali pasimokyti iš šių duomenų, jie nuolat teikia geriau informuotus ir veiksmingesnius pasiūlymus.

Investuotojai gali pasinaudoti šiuo potencialu, naudodami mašininį mokymąsi, kad analizuotų istorinius ir dabartinius rinkos duomenis, kad surastų pelningas investicijas. Tada jie gali naudoti algoritmines įžvalgas, kad rekomenduotų investicijas ar net automatiškai vykdytų sandorius. 

Didesnė prieiga prie investicijų

Algoritminės prekybos naudojimas yra vienas iš būdų padidinti savo investicinį pajėgumą. Tačiau dauguma investuotojų neturi prieigos prie savo mašininio mokymosi algoritmo. 

Laimei, dirbtinio intelekto remiami robo patarėjai, tokie kaip Q.ai, yra čia, kad padėtų investuotojams pasinaudoti mašininio mokymosi pranašumais. 

Tokios platformos remiasi sudėtingais algoritmais, kad galėtų priimti investicinius sprendimus ir prekiauti vertybiniais popieriais. Tada jie perduoda šią naudą investuotojams suasmenintų portfelių ir pasyvių investavimo galimybių forma. 

Daugelis taip pat teikia automatizuotas finansines konsultacijas investuotojams, remdamosi trumpomis registracijos apklausomis. Naudodamiesi tokia informacija kaip asmens amžius, rizikos tolerancija ir finansinė padėtis, dirbtinio intelekto patarėjai gali pasiūlyti pritaikytas finansines rekomendacijas. 

„Robo“ patarėjai taip pat siūlo keletą privilegijų, kurių žmogiškieji finansų patarėjai dažnai negali. Pavyzdžiui, jie dažnai yra pigesni už žmonių patarėjus, ir daugeliui jų reikia mažesnės pradinės investicijos nei didelėms turto valdymo įmonėms. 

Be to, robo konsultantai suteikia prieigą prie jūsų paskyros 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę, išvengdami darbo valandų ir atostogų. (Nors, kaip automatizuotoms investicinėms paslaugoms, robo konsultantams taip pat nereikia tokios priežiūros, kokia gali būti jūsų valdomas portfelis.) 

Protingesnis išėjimo į pensiją planavimas

Išėjimo į pensiją planavimas yra didžiulė priežastis, kodėl daugelis žmonių investuoja. Daugelis turto valdytojų laikosi holistinio požiūrio į išėjimą į pensiją, atsižvelgdami į jūsų amžių, finansus, turtą ir uždarbio galimybes, kurdami savo pensijų portfelį. Tada jie periodiškai koreguoja jūsų investicijas, kad atitiktų jūsų rizikos toleranciją, kai senstate ir laikui bėgant keičiasi jūsų finansinė padėtis. 

Kaip ir kitos žmogiškosios investicijų paslaugos, toks išėjimo į pensiją planavimas gali būti brangus ir neefektyvus. Tačiau ir čia mašininis mokymasis žengia į priekį. 

Dirbtinio intelekto modeliams mokantis ir tobulėjant, jie vis labiau įgudo padėti investuotojams kurti pensijų portfelius ir įgyvendinti protingas pinigų strategijas. Naudodami trumpas apklausas, istorinius rinkos duomenis ir nuspėjamąją analizę, mašinos gali sukurti kelis individualizuotus pensijų planus vienam investuotojui. Tada investuotojui belieka pasirinkti savo poreikius atitinkantį planą ir finansuoti investicijas. 

Sumažėjęs žmogaus šališkumas priimant investicinius sprendimus 

Kaip žmonės, esame iš prigimties emocingi ir kartais priimame neracionalius sprendimus. Investuojant tai dažnai lemia „vengiantį“ elgesį, nes investuotojai dažnai vengia neigiamų rezultatų, o ne prisiima riziką, reikalingą norint pamatyti teigiamus rezultatus. 

Puikus pavyzdys yra investuotojų elgsena esant rinkos nepastovumui 2020 m. pradžioje. Daugelis investuotojų išpirko savo portfelius, kai rinka žlugo, kad neprarastų visko. Tačiau tie, kurie stačia galva pateko į rinkos žlugimą, pamatė, kad jų portfeliai atsigavo greičiau nei per šešis mėnesius, o tada iškart pateko į bulių rinką, kurios pelnas dar labiau išaugo. 

Investavimas į kokybiškus vertybinius popierius su nuolaida yra „pirk pigiai, parduok brangiai“ pavyzdys. Tačiau daugelis investuotojų panikuoja dėl rinkos nepastovumo, todėl rezultatai yra prastesni nei tuo atveju, jei jie būtų palikę savo pinigus ramybėje. 

Tačiau mašininis mokymasis ir algoritminiai prekybos modeliai nepriskiria žmogaus neracionalumo. Jie yra puikūs nešališki teisėjai, nukreipiantys investuotojus į protingesnius investavimo sprendimus – nesvarbu, ar tai būtų pinigų palikimas rinkoje, lėšų maišymas ar net investicijų padidinimas rinkos žlugimo metu. 

Neišnaudotos investavimo galimybės

Mašininio mokymosi algoritmai ne visada ieško linijinių duomenų duomenų. Tai reiškia, kad jie nenustoja analizuoti duomenų, kai paaiškėja tiesus „priežasties ir pasekmės“ ryšys. Vietoj to, jie tiria duomenis iš visų pusių, todėl jie gali rasti investicijų, kurias rinka pervertino arba neįvertino. 

Dėl unikalių gebėjimų nustatyti naujus ryšius mašininio mokymosi modeliai yra puiki priemonė naujoms investavimo galimybėms nustatyti. Investuotojai gali pasinaudoti šiuo potencialu rinkdami rinkos įžvalgas ir investuodami naujomis lėšomis, atsižvelgdami į tokius veiksnius kaip jūsų rizikos tolerancija ir finansinė padėtis. Laikui bėgant šios naujos investavimo galimybės netgi gali pasirodyti pelningos. 

Didesnės grąžos potencialas

Nėra jokių garantijų investuojant, net jei naudojate dirbtinį intelektą. Tačiau žiūrint į visus iki šiol pateiktus privalumus, tikėtina, kad mašininis mokymasis investuojant gali lemti didesnį investicijų pelną. 

Galų gale, mašinos gali greičiau nei žmonės apdoroti duomenis realiuoju laiku ir naudoti šią informaciją įžvalgoms išspjauti ir net priimti prekybos sprendimus. Kadangi šie modeliai mokosi iš naujų duomenų, tikėtina, kad jie sumažins daromų klaidų skaičių. Jau nekalbant apie tai, kad mašininiai investiciniai patarėjai kainuoja daug mažesnę nei dauguma žmonių konsultantų. 

Sudėjus šiuos veiksnius, tikslinga numatyti, kad mašininis mokymasis gali padėti pasiekti geresnių portfelio rezultatų – bent jau ilgainiui. Investuotojai daro mažiau klaidų, įveikia savo neracionalų šališkumą ir plečia savo akiratį naudodami AI, jie taip pat padidina savo sėkmės (ir turto) potencialą. 

Mašininis mokymasis investuojant: unikali galimybė tobulėti

Mašininis mokymasis skatina investicijų pramonę, suteikdamas investuotojams neprilygstamą prieigą prie pigių ir efektyvių investicijų. Kai vis daugiau portfelių, robo konsultantų ir investicijų valdytojų pereis prie mašininio mokymosi metodų, investuotojai turės didesnę prieigą prie jų privalumų. 

Jei esate pasiruošę pradėti mašininį mokymąsi investuodami, žiūrėkite tik į Q.ai AI palaikomą platformą. Naudodami Q.ai gausite prieigą prie rizikos pakoreguotų portfelių, vienetinių investicinių rinkinių ir net mūsų dirbtinio intelekto valdomo apsidraudimo funkcijos – apsaugos nuo neigiamo poveikio. Geriausia, kad pradėti greitai ir paprastai.

Atsisiųskite Q.ai, skirtą iOS Norėdami gauti daugiau investicinio turinio ir prieiti prie daugiau nei tuzino DI pagrįstų investavimo strategijų. Pradėkite nuo 100 USD ir niekada nemokėkite mokesčių ar komisinių.