Kako inteligentne mašine preoblikuju investiranje

Takeaways

• Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja koristi kompjuterske algoritme za analizu i učenje iz podataka
• Algoritmi mašinskog učenja mogu izvući uvide iz podataka brže i efikasnije od ljudi i, unutar zadatih parametara, mogu napraviti jedinstvene uvide i zapažanja koja bi mogla biti neintuitivna za ljudskog posmatrača
• Mašinsko učenje u investiranju pomaže ljudima da pronađu nove mogućnosti ulaganja, uklanjajući pristrasnost u donošenju odluka i prilagođavajući finansijske savjete pojedincima 

Investitori su uvijek u potrazi za novim načinima za donošenje pametnijih investicionih odluka. Mnogi se oslanjaju na "kvantitativne" strategije, ili matematičke modele, kako bi predvidjeli uspjeh svojih odluka. Ali mašinsko učenje u ulaganju nudi novi, efikasniji način za donošenje boljih investicionih odluka – bez potrebe da investitori maknu prstom.  

Uzmite samo Q.ai, na primjer. Q.ai koristi veštačku inteligenciju kako bi maksimizirao prinose investitora i minimizirao rizike automatskim prilagođavanjem tržišnim uslovima.

Preuzmite Q.ai za iOS za više investicionog sadržaja i pristup preko desetak strategija ulaganja koje pokreće AI. Počnite sa samo 100 USD i nikada ne plaćajte naknade ili provizije.

AI i mašinsko učenje: u čemu je razlika?

“Umjetna inteligencija” je fraza koja se odnosi na kompjuterske algoritme koji donose pametne odluke. Jednostavan primjer su usluge chatbot-a koje se pojavljuju na većini web stranica kako bi ponudile pomoć. Na osnovu ključnih riječi koje koristite, ovi jednostavni AI mogu dati brze odgovore na vaša pitanja. 

Ali ova osnovna umjetna inteligencija samo je vrh ledenog brega. U stvari, AI je čitavo polje računarske nauke koje se deli na podspecijalnosti, kao što su duboko učenje i neuronske mreže. Svaka vrsta AI prikuplja, analizira i koristi podatke na različite načine.

Mašinsko učenje je jedna vrsta umjetne inteligencije koja koristi složene algoritme za brzu obradu ogromnih količina podataka. Zatim, mašina koristi ove podatke za predviđanje, prikupljanje uvida i učenje. Što više informacija ovi algoritmi obrađuju, to postaju inteligentniji – otuda i naziv „mašinsko učenje“. 

Iako još uvijek novo, mašinsko učenje je već napredovalo u inženjerstvu, zdravstvu i informatici. Industrija finansijskih usluga takođe ima koristi zbog ogromne količine podataka koji se generišu svaki dan. 

A jedno područje koje konačno dobija pažnju koju zaslužuje, zahvaljujući sistemima kao što je naš Q.ai, je upotreba mašinskog učenja u investiranju. 

Prednosti mašinskog učenja u investiranju

Iako mašinsko učenje postoji već neko vrijeme, maloprodajni investitori su tek nedavno dobili priliku da ga iskoriste. A investitori već vide prednosti jer otkrivamo nove i kreativne načine na koje mašinsko učenje može poboljšati profit i potencijal. 

Mogućnosti algoritamskog trgovanja

Količina podataka koja je investitorima potrebna za donošenje istinski informiranih trgovačkih odluka je astronomska. Ali zbog ograničenja ljudskog mozga, investitori mogu obraditi samo toliko informacija odjednom. 

Ali algoritamsko trgovanje može povećati pristup investitora kvalitetnim tržišnim uvidima. 

Kao što možete pogoditi po imenu, algoritamsko trgovanje koristi složene algoritme za donošenje odluka o ulaganju. Za razliku od ljudi, ovi algoritmi za mašinsko učenje mogu obraditi ogromne količine podataka gotovo trenutno. A budući da mogu učiti iz ovih podataka, oni stalno daju bolje informisane i efikasnije prijedloge.

Investitori mogu iskoristiti ovaj potencijal koristeći mašinsko učenje za analizu istorijskih i trenutnih tržišnih podataka kako bi pronašli profitabilna ulaganja. Zatim mogu koristiti algoritamske uvide kako bi preporučili ulaganja ili čak automatski izvršili trgovine. 

Povećan pristup investicijama

Korištenje algoritamskog trgovanja jedan je od načina da povećate svoju investicijsku sposobnost. Međutim, većina investitora nema pristup vlastitom algoritmu za strojno učenje. 

Na sreću, robotski savjetnici podržani umjetnom inteligencijom kao što je Q.ai su tu da pomognu investitorima da iskoriste prednosti mašinskog učenja. 

Takve platforme se oslanjaju na složene algoritme zbog svoje stručnosti i sposobnosti prikupljanja podataka za donošenje odluka o ulaganju i trgovinu hartijama od vrijednosti. Zatim te pogodnosti prenose na investitore u obliku personaliziranih portfelja i pasivnih mogućnosti ulaganja. 

Mnogi također pružaju automatizirane finansijske savjete investitorima na osnovu kratkih anketa o registraciji. Koristeći informacije kao što su starost osobe, tolerancija na rizik i finansijska situacija, savjetnici podržani umjetnom inteligencijom mogu ponuditi prilagođene finansijske preporuke. 

Robo savjetnici također nude nekoliko pogodnosti koje finansijski savjetnici zasnovani na ljudima često ne mogu. Na primjer, često su jeftiniji od ljudskih savjetnika, a mnogi zahtijevaju manja početna ulaganja od velikih firmi za upravljanje imovinom. 

Osim toga, robo-savjetnici dozvoljavaju pristup vašem računu 24/7, zaobilazeći potrebu za radnim vremenom i praznicima. (Iako, kao automatizovane investicione usluge, robo-savjetnici također ne zahtijevaju nadzor koji vaš portfelj s posadom može.) 

Pametnije planiranje penzionisanja

Planiranje odlaska u penziju je ogroman razlog zašto mnogi ljudi ulažu. Mnogi menadžeri imovine imaju holistički pristup penzionisanju, gledajući vaše godine, finansije, imovinu i potencijal za zaradu kako bi osmislili svoj portfelj za penzionisanje. Zatim povremeno prilagođavaju vaša ulaganja kako bi odgovarali vašoj toleranciji na rizik kako starite i kako se vaša finansijska situacija mijenja tokom vremena. 

Baš kao i druge investicione usluge zasnovane na ljudima, ovaj stil planiranja penzionisanja može biti skup i neefikasan. Ali i ovdje strojno učenje napreduje. 

Kako modeli umjetne inteligencije uče i razvijaju se, postali su vještiji u pomaganju investitorima u izgradnji portfelja za penzionisanje i usvajanju strategija pametnog novca. Koristeći kratke ankete, istorijske tržišne podatke i prediktivnu analizu, mašine mogu da naprave nekoliko personalizovanih planova za penzionisanje za jednog investitora. Zatim, investitoru ostaje samo da odabere plan koji odgovara njegovim potrebama i finansira svoja ulaganja. 

Smanjena ljudska pristrasnost u odlukama o ulaganjima 

Kao ljudi, mi smo urođeni emotivni i ponekad donosimo iracionalne odluke. U ulaganju, ovo često dovodi do ponašanja „izbjegavanja“, budući da investitori često izbjegavaju negativne ishode umjesto da preuzimaju rizike potrebne da vide pozitivne. 

Odličan primjer je ponašanje investitora usred nestabilnosti tržišta početkom 2020. Mnogi investitori su unovčili svoje portfelje kada je došlo do kraha tržišta kako bi izbjegli sve. Međutim, oni koji su se zaglibili u krah tržišta vidjeli su da se njihov portfelj oporavlja u roku od manje od šest mjeseci – a zatim juriša pravo na bikovsko tržište gdje je njihov dobitak još veći. 

Ulaganje u kvalitetne vrijednosne papire s popustom oličenje je “kupuj jeftino, prodaj visoko”. Ali mnogi investitori paniče tokom nestabilnosti tržišta, što dovodi do lošijih rezultata nego da su ostavili svoj novac na miru. 

Ali modeli mašinskog učenja i algoritamskog trgovanja ne pripisuju ljudskoj iracionalnosti. Kao takvi, oni čine savršene nepristrasne sudije za usmjeravanje investitora prema pametnijim investicijskim odlukama – bilo da je to ostavljanje novca na tržištu, premještanje sredstava ili čak povećanje investicija tokom tržišnog kraha. 

Neiskorištene mogućnosti ulaganja

Algoritmi mašinskog učenja ne traže uvijek linearne odnose u podacima. Odnosno, oni ne prestaju da analiziraju podatke kada pravolinijski “uzročno-posledični” odnos postane jasan. Umjesto toga, oni ispituju podatke sa svih strana, što ih može navesti da pronađu investicije koje je tržište precijenilo ili podcijenilo. 

Zbog svojih jedinstvenih sposobnosti da identifikuju nove odnose, modeli mašinskog učenja su savršeni alati za identifikaciju novih mogućnosti ulaganja. Investitori mogu iskoristiti ovaj potencijal da prikupe uvid u tržište i naprave nova ulaganja na osnovu faktora kao što su vaša tolerancija na rizik i finansijska situacija. Vremenom, ove nove mogućnosti ulaganja mogu se čak pokazati i profitabilnim. 

Potencijal za veće povrate

Nema garancija za ulaganje, čak ni kada koristite umjetnu inteligenciju. Međutim, kada se pogledaju sve prednosti koje smo do sada predstavili, moguće je da mašinsko učenje u investiranju može dovesti do većih dobitaka od ulaganja. 

Na kraju krajeva, mašine mogu brisati podatke u realnom vremenu brže od ljudi i koristiti ove informacije da izbace uvide, pa čak i donesu odluke o trgovanju. I kako ovi modeli uče iz novih podataka, vjerovatno će smanjiti broj grešaka koje prave. Da ne spominjemo, mašinski bazirani investicijski savjetnici imaju mnogo nižu cijenu od većine ljudskih savjetnika. 

Kada saberete ove faktore zajedno, razumno je pretpostaviti da bi mašinsko učenje moglo dovesti do boljih rezultata portfelja – barem na kraju. I kako investitori prave manje grešaka, prevazilaze svoje iracionalne predrasude i proširuju svoje horizonte pomoću AI, oni takođe povećavaju svoj potencijal za uspeh (i bogatstvo). 

Mašinsko učenje u ulaganju: jedinstvena prilika za poboljšanje

Mašinsko učenje preokreće investicionu industriju pružajući investitorima neuporediv pristup jeftinim, efikasnim investicijama. Kako sve više portfelja, robo-savjetnika i investicijskih menadžera prelazi na tehnike strojnog učenja, investitori će dobiti veći pristup njihovim prednostima. 

Ako ste spremni da počnete sa mašinskim učenjem u ulaganju, ne tražite dalje od Q.ai platforme podržane veštačkom inteligencijom. Uz Q.ai, dobit ćete pristup portfeljima prilagođenim riziku, jedinstvenim investicijskim setovima, pa čak i našoj funkciji hedžinga kojom upravlja AI, Downside Protection. Najbolje od svega, brzo je i lako započeti.

Preuzmite Q.ai za iOS za više investicionog sadržaja i pristup preko desetak strategija ulaganja koje pokreće AI. Počnite sa samo 100 USD i nikada ne plaćajte naknade ili provizije.