Ինչպես են խելացի մեքենաները վերափոխում ներդրումները

ստացվեց

Takeaways

Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի (AI) տեսակ է, որն օգտագործում է համակարգչային ալգորիթմներ՝ վերլուծելու և տվյալներից սովորելու համար
Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները կարող են տվյալներից ավելի արագ և արդյունավետ պատկերացում կազմել, քան մարդիկ, և սահմանված պարամետրերի սահմաններում կարող են եզակի պատկերացումներ և դիտարկումներ անել, որոնք կարող են ոչ ինտուիտիվ լինել մարդկային դիտորդի համար:
Ներդրումների մեջ մեքենայական ուսուցումն օգնում է մարդկանց գտնել նոր ներդրումային հնարավորություններ՝ հեռացնելով կողմնակալությունը որոշումներ կայացնելուց և ֆինանսական խորհրդատվություն տրամադրելով անհատներին:

Ներդրողները միշտ փնտրում են ներդրումային ավելի խելացի որոշումներ կայացնելու նոր ուղիներ: Շատերն իրենց որոշումների հաջողությունը կանխատեսելու համար ապավինում են «քանակական» ռազմավարություններին կամ մաթեմատիկական մոդելներին: Բայց ներդրումային մեքենայական ուսուցումն առաջարկում է նոր, ավելի արդյունավետ միջոց՝ ավելի լավ ներդրումային որոշումներ կայացնելու համար՝ առանց ներդրողների երբևէ մատը բարձրացնելու:

Պարզապես վերցրեք Q.ai-ն, օրինակ: Q.ai-ն օգտագործում է արհեստական ինտելեկտը՝ առավելագույնի հասցնելու ներդրողների եկամուտները և նվազագույնի հասցնելու ռիսկերը՝ ավտոմատ կերպով հարմարվելով շուկայական պայմաններին:

Ներբեռնեք Q.ai iOS-ի համար ավելի շատ ներդրումային բովանդակություն և ավելի քան մեկ տասնյակ AI-ի վրա աշխատող ներդրումային ռազմավարությունների հասանելիության համար: Սկսեք ընդամենը 100 դոլարից և երբեք մի վճարեք վճարներ կամ միջնորդավճարներ:

AI և մեքենայական ուսուցում. Ո՞րն է տարբերությունը:

«Արհեստական ինտելեկտը» համառ արտահայտություն է, որը վերաբերում է համակարգչային ալգորիթմներին, որոնք խելացի որոշումներ են կայացնում: Պարզ օրինակներից մեկն է chatbot-ի ծառայությունները, որոնք հայտնվում են շատ կայքերում՝ օգնություն առաջարկելու համար: Ձեր օգտագործած հիմնաբառերի հիման վրա այս պարզ AI-ները կարող են արագ պատասխաններ տալ ձեր հարցերին:

Բայց այս հիմնական AI-ն այսբերգի միայն գագաթն է: Փաստորեն, AI-ն համակարգչային գիտության մի ամբողջ ոլորտ է, որը բաժանվում է ենթամասնագիտությունների, ինչպիսիք են խորը ուսուցումը և նեյրոնային ցանցերը: AI-ի յուրաքանչյուր տեսակ հավաքում, վերլուծում և օգտագործում է տվյալներ տարբեր ձևերով:

Մեքենայական ուսուցումը AI-ի մի տեսակ է, որն օգտագործում է բարդ ալգորիթմներ՝ հսկայական քանակությամբ տվյալներ արագ մշակելու համար: Այնուհետև մեքենան օգտագործում է այս տվյալները՝ կանխատեսումներ անելու, պատկերացումներ հավաքելու և սովորելու համար: Որքան ավելի շատ տեղեկատվություն են մշակում այս ալգորիթմները, այնքան ավելի խելացի են դառնում դրանք, ուստի կոչվում է «մեքենայական ուսուցում»:

Չնայած դեռևս նոր է, մեքենայական ուսուցումն արդեն առաջընթաց է գրանցել ճարտարագիտության, առողջապահության և համակարգչային գիտության ոլորտներում: Ֆինանսական ծառայությունների ոլորտը նույնպես շահում է ամեն օր ստեղծվող տվյալների հսկայական ծավալի պատճառով:

Եվ մի ոլորտ, որը վերջապես արժանանում է իր արժանի ուշադրությանը՝ շնորհիվ մեր սեփական Q.ai համակարգերի, մեքենայական ուսուցման օգտագործումն է ներդրումներում:

Մեքենայի ուսուցման առավելությունները ներդրումների մեջ

Թեև մեքենայական ուսուցումը գոյություն ունի որոշ ժամանակով, մանրածախ ներդրողներին միայն վերջերս է հնարավորություն տրվել օգտվել դրանից: Եվ ներդրողները արդեն տեսնում են առավելությունները, քանի որ մենք հայտնաբերում ենք նոր և ստեղծագործ ուղիներ, որոնցով մեքենայական ուսուցումը կարող է բարելավել շահույթն ու ներուժը:

Ալգորիթմական առևտրի հնարավորություններ

Տվյալների քանակությունը, որը ներդրողներին անհրաժեշտ է իսկապես տեղեկացված առևտրային որոշումներ կայացնելու համար, աստղաբաշխական է: Սակայն մարդկային ուղեղի սահմանափակումների պատճառով ներդրողները կարող են միանգամից մշակել այդքան շատ տեղեկատվություն:

Բայց ալգորիթմական առևտուրը կարող է մեծացնել ներդրողի հասանելիությունը շուկայի որակյալ պատկերացումներին:

Ինչպես կարող եք կռահել անունով, ալգորիթմական առևտուրն օգտագործում է բարդ ալգորիթմներ ներդրումային որոշումներ կայացնելու համար: Ի տարբերություն մարդկանց, մեքենայական ուսուցման այս ալգորիթմները կարող են գրեթե ակնթարթորեն մշակել հսկայական ծավալի տվյալներ: Եվ քանի որ նրանք կարող են սովորել այս տվյալներից, նրանք անընդհատ ավելի լավ տեղեկացված և արդյունավետ առաջարկներ են անում:

Ներդրողները կարող են կապիտալիզացնել այս ներուժը՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցում՝ վերլուծելու պատմական և ընթացիկ շուկայի տվյալները՝ շահութաբեր ներդրումներ գտնելու համար: Այնուհետև նրանք կարող են օգտագործել ալգորիթմական պատկերացումները ներդրումներ առաջարկելու կամ նույնիսկ ավտոմատ կերպով գործարքներ իրականացնելու համար:

Ներդրումների հասանելիության ավելացում

Ալգորիթմական առևտրի օգտագործումը ձեր ներդրումային հմտությունը մեծացնելու ճանապարհներից մեկն է: Այնուամենայնիվ, ներդրողների մեծամասնությունը մուտք չունի մեքենայական ուսուցման իրենց սեփական ալգորիթմին:

Բարեբախտաբար, AI-ի աջակցությամբ աշխատող ռոբո խորհրդատուները, ինչպիսիք են Q.ai-ն, այստեղ են՝ օգնելու ներդրողներին օգտվել մեքենայական ուսուցման հնարավորությունից:

Նման հարթակները հիմնվում են բարդ ալգորիթմների վրա՝ իրենց փորձի և տվյալների ճշտման կարողությունների համար՝ ներդրումային որոշումներ կայացնելու և արժեթղթերի առևտրի համար: Այնուհետև նրանք այս առավելությունները փոխանցում են ներդրողներին՝ անհատականացված պորտֆելների և պասիվ ներդրումային հնարավորությունների տեսքով:

Շատերը նաև ավտոմատացված ֆինանսական խորհրդատվություն են տրամադրում ներդրողներին՝ հակիրճ գրանցման հարցումների հիման վրա: Օգտագործելով այնպիսի տեղեկատվություն, ինչպիսին է անձի տարիքը, ռիսկի հանդուրժողականությունը և ֆինանսական վիճակը, AI-ի կողմից աջակցվող խորհրդատուները կարող են առաջարկել համապատասխան ֆինանսական առաջարկություններ:

Robo խորհրդատուները նաև առաջարկում են մի քանի առավելություններ, որոնք մարդկային վրա հիմնված ֆինանսական խորհրդատուները հաճախ չեն կարողանում: Օրինակ, դրանք հաճախ ավելի էժան են, քան մարդկային խորհրդատուները, և շատերը պահանջում են ավելի փոքր նախնական ներդրումներ, քան ակտիվների կառավարման խոշոր ընկերությունները:

Բացի այդ, ռոբո-խորհրդատուները թույլ են տալիս 24/7 մուտք գործել ձեր հաշիվ՝ շրջանցելով աշխատանքային ժամերի և արձակուրդների անհրաժեշտությունը: (Չնայած, որպես ավտոմատացված ներդրումային ծառայություններ, ռոբո-խորհրդատուները նույնպես չեն պահանջում վերահսկողություն, որը կարող է ունենալ ձեր անձնակազմի պորտֆելը:)

Ավելի խելացի կենսաթոշակային պլանավորում

Կենսաթոշակային պլանավորումը հսկայական պատճառ է, թե ինչու շատ մարդիկ ներդրումներ են կատարում: Ակտիվների շատ մենեջերներ ամբողջական մոտեցում են ցուցաբերում կենսաթոշակի անցնելու հարցում՝ դիտարկելով ձեր տարիքը, ֆինանսները, ակտիվները և վաստակելու ներուժը՝ ձեր կենսաթոշակային պորտֆելը նախագծելու համար: Այնուհետև նրանք պարբերաբար կարգավորում են ձեր ներդրումները, որպեսզի համապատասխանեն ձեր ռիսկի հանդուրժողականությանը, քանի որ տարիք եք կատարում, և ձեր ֆինանսական վիճակը ժամանակի ընթացքում փոխվում է:

Ինչպես մարդկային վրա հիմնված այլ ներդրումային ծառայություններ, կենսաթոշակային պլանավորման այս ոճը կարող է ծախսատար և անարդյունավետ լինել: Բայց այստեղ էլ մեքենայական ուսուցումն առաջընթաց է գրանցում:

Երբ արհեստական ինտելեկտի մոդելները սովորում և զարգանում են, նրանք ավելի հմուտ են դարձել ներդրողներին օգնելու կենսաթոշակային պորտֆելներ ստեղծելու և խելացի փողի ռազմավարություններ կիրառելու հարցում: Օգտագործելով կարճ հարցումներ, պատմական շուկայական տվյալներ և կանխատեսող վերլուծություններ, մեքենաները կարող են ստեղծել մի քանի անհատականացված կենսաթոշակային ծրագրեր մեկ ներդրողի համար: Այնուհետև ներդրողին մնում է ընտրել այն պլանը, որը համապատասխանում է իր կարիքներին և ֆինանսավորել իր ներդրումները:

Ներդրումային որոշումների մեջ մարդկային կողմնակալության նվազում

Որպես մարդիկ՝ մենք բնածին զգացմունքային ենք և երբեմն իռացիոնալ որոշումներ ենք կայացնում: Ներդրումների ժամանակ դա հաճախ հանգեցնում է «խուսափող» վարքագծի, քանի որ ներդրողները հաճախ խուսափում են բացասական արդյունքներից, այլ ոչ թե ռիսկի են դիմում դրական արդյունքներ տեսնելու համար:

Գերազանց օրինակ է ներդրողների վարքագիծը 2020 թվականի սկզբին շուկայի անկայունության պայմաններում: Շատ ներդրողներ կանխիկացրել են իրենց պորտֆելները, երբ շուկան վթարի է ենթարկվել՝ ամեն ինչ կորցնելուց խուսափելու համար: Այնուամենայնիվ, նրանք, ովքեր առաջինն են ընկել շուկայի վթարի մեջ, տեսել են, որ իրենց պորտֆելները վերականգնվել են վեց ամսից պակաս ժամանակահատվածում, և այնուհետև ուղղակիորեն լիցքավորվել դեպի ցուլային շուկա, որտեղ նրանց շահույթներն էլ ավելի են աճել:

Որակյալ արժեթղթերում զեղչով ներդրումներ կատարելը «ցածր գնիր, բարձր վաճառիր» բառի մարմնացումն է: Բայց շատ ներդրողներ խուճապի են մատնվում շուկայի անկայունության ժամանակ, ինչը հանգեցնում է ավելի վատ արդյունքների, քան եթե նրանք հանգիստ թողնեին իրենց փողերը:

Բայց մեքենայական ուսուցումը և ալգորիթմական առևտրի մոդելները չեն վերագրում մարդկային իռացիոնալությանը: Որպես այդպիսին, նրանք կատարում են կատարյալ անկողմնակալ դատավորներ՝ ներդրողներին առաջնորդելու ավելի խելացի ներդրումային որոշումներ կայացնելու համար, լինի դա շուկայում փող թողնելը, դրամական միջոցները խառնելը կամ նույնիսկ ներդրումների ավելացումը շուկայի անկման ժամանակ:

Չօգտագործված ներդրումային հնարավորություններ

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները միշտ չէ, որ փնտրում են գծային հարաբերություններ տվյալների մեջ: Այսինքն՝ նրանք չեն դադարում վերլուծել տվյալները, երբ պարզ է դառնում ուղիղ գծի «պատճառահետևանքային» հարաբերությունը։ Փոխարենը, նրանք ուսումնասիրում են տվյալները բոլոր կողմերից, ինչը կարող է հանգեցնել նրանց գտնելու ներդրումներ, որոնք շուկան գերագնահատել կամ թերագնահատել է:

Նոր հարաբերությունները բացահայտելու իրենց յուրահատուկ կարողությունների շնորհիվ մեքենայական ուսուցման մոդելները կատարյալ գործիքներ են՝ բացահայտելու նոր ներդրումային հնարավորությունները: Ներդրողները կարող են օգտագործել այս ներուժը շուկայական պատկերացումներ հավաքելու և նոր ներդրումներ կատարելու համար՝ հիմնվելով այնպիսի գործոնների վրա, ինչպիսիք են ռիսկի հանդուրժողականությունը և ֆինանսական վիճակը: Ժամանակի ընթացքում այս նոր ներդրումային հնարավորությունները կարող են նույնիսկ շահավետ լինել:

Ավելի մեծ եկամուտների ներուժ

Ներդրումներ կատարելու երաշխիքներ չկան, նույնիսկ երբ դուք օգտագործում եք արհեստական ինտելեկտը: Այնուամենայնիվ, երբ դիտարկենք մինչ այժմ ներկայացված բոլոր առավելությունները, հավանական է, որ ներդրումային մեքենայական ուսուցումը կարող է հանգեցնել ավելի մեծ ներդրումային շահույթի:

Ի վերջո, մեքենաները կարող են իրական ժամանակի տվյալները ճզմել ավելի արագ, քան մարդիկ, և օգտագործել այս տեղեկատվությունը պատկերացումները թքելու և նույնիսկ առևտրային որոշումներ կայացնելու համար: Եվ քանի որ այս մոդելները սովորում են նոր տվյալներից, նրանք ամենայն հավանականությամբ կնվազեցնեն իրենց թույլ տված սխալների թիվը: Էլ չենք խոսում, որ մեքենաների վրա հիմնված ներդրումային խորհրդատուները շատ ավելի ցածր գին ունեն, քան մարդկային խորհրդատուների մեծ մասը:

Երբ դուք գումարում եք այս գործոնները միասին, խելամիտ է ակնկալել, որ մեքենայական ուսուցումը կարող է հանգեցնել ավելի լավ պորտֆելի արդյունքների, գոնե ի վերջո: Եվ քանի որ ներդրողները ավելի քիչ սխալներ են թույլ տալիս, հաղթահարում են իրենց իռացիոնալ կողմնակալությունները և ընդլայնում են իրենց հորիզոնները AI-ի միջոցով, նրանք նաև մեծացնում են հաջողության (և հարստության) իրենց ներուժը:

Մեքենայի ուսուցում ներդրումներում. կատարելագործվելու եզակի հնարավորություն

Մեքենայի ուսուցումը շրջում է ներդրումային արդյունաբերությունը՝ ներդրողներին ապահովելով էժան, արդյունավետ ներդրումների անզուգական հասանելիություն: Քանի որ ավելի շատ պորտֆելներ, ռոբո-խորհրդատուներ և ներդրումային մենեջերներ շարժվում են դեպի մեքենայական ուսուցման տեխնիկա, ներդրողները ավելի մեծ հասանելիություն կստանան իրենց առավելություններից:

Եթե պատրաստ եք ներդրումներ կատարել մեքենայական ուսուցմամբ, մի նայեք Q.ai-ի սեփական AI-ով ապահովված հարթակին: Q.ai-ի միջոցով դուք մուտք կունենաք ռիսկի հետ ճշգրտված պորտֆելներ, եզակի ներդրումային փաթեթներ և նույնիսկ մեր AI-ի կողմից կառավարվող հեջավորման գործառույթը՝ Downside Protection: Լավագույնն այն է, որ սկսելը արագ և հեշտ է:

Աղբյուր՝ https://www.forbes.com/sites/qai/2022/01/25/how-intelligent-machines-are-reshaping-investing/