Kako inteligentni strojevi preoblikuju ulaganje

Zaključci

• Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja koristi računalne algoritme za analizu i učenje iz podataka
• Algoritmi strojnog učenja mogu izvući uvide iz podataka brže i učinkovitije od ljudi i, unutar postavljenih parametara, mogu napraviti jedinstvene uvide i zapažanja koja bi ljudskom promatraču mogla biti neintuitivna
• Strojno učenje u ulaganju pomaže ljudima da pronađu nove prilike za ulaganja, uklanjajući pristranosti u donošenju odluka i prilagođavajući financijske savjete pojedincima 

Investitori su uvijek u potrazi za novim načinima donošenja pametnijih odluka o ulaganju. Mnogi se oslanjaju na "kvantitativne" strategije ili matematičke modele kako bi predvidjeli uspjeh svojih odluka. Ali strojno učenje u ulaganju nudi novi, učinkovitiji način donošenja boljih odluka o ulaganju – bez da ulagači ikad ne moraju maknuti prstom.  

Uzmite samo Q.ai, na primjer. Q.ai koristi umjetnu inteligenciju kako bi maksimizirao prinose ulagača i minimizirao rizike automatskim prilagođavanjem tržišnim uvjetima.

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

AI i strojno učenje: u čemu je razlika?

“Umjetna inteligencija” je fraza koja se odnosi na računalne algoritme koji donose pametne odluke. Jedan jednostavan primjer su usluge chatbotova koje se pojavljuju na većini web-mjesta i nude pomoć. Na temelju ključnih riječi koje koristite, ovi jednostavni AI mogu dati brze odgovore na vaša pitanja. 

Ali ovaj osnovni AI samo je vrh ledenog brijega. Zapravo, AI je cijelo područje računalne znanosti koje se dijeli na podspecijalnosti, kao što su duboko učenje i neuronske mreže. Svaka vrsta umjetne inteligencije prikuplja, analizira i koristi podatke na različite načine.

Strojno učenje jedna je vrsta umjetne inteligencije koja koristi složene algoritme za brzu obradu ogromnih količina podataka. Zatim, stroj koristi te podatke za predviđanje, prikupljanje uvida i učenje. Što više informacija ovi algoritmi obrađuju, to postaju inteligentniji - otuda i naziv "strojno učenje". 

Iako je još uvijek novo, strojno učenje je već napredovalo u inženjerstvu, zdravstvu i računalnim znanostima. Industrija financijskih usluga također ima koristi zbog ogromne količine podataka koji se generiraju svaki dan. 

A jedno područje koje konačno dobiva pažnju koju zaslužuje, zahvaljujući sustavima kao što je naš vlastiti Q.ai, je korištenje strojnog učenja u ulaganju. 

Prednosti strojnog učenja u ulaganju

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

Mogućnosti algoritamskog trgovanja

Količina podataka koja je investitorima potrebna za donošenje uistinu 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 strojno učenje mogu obraditi ogromne količine podataka gotovo trenutno. A budući da mogu učiti iz ovih podataka, cijelo vrijeme daju bolje informirane i učinkovitije prijedloge.

Ulagači mogu iskoristiti ovaj potencijal korištenjem strojnog učenja za analizu povijesnih i trenutnih tržišnih podataka kako bi pronašli isplativa 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 strojnog učenja. 

Srećom, robotski savjetnici s podrškom umjetnom inteligencijom kao što je Q.ai su tu da pomognu investitorima da iskoriste prednosti strojnog učenja. 

Takve se platforme oslanjaju na složene algoritme zbog svoje stručnosti i sposobnosti prikupljanja podataka za donošenje investicijskih odluka i trgovanja vrijednosnim papirima. Zatim te pogodnosti prenose na ulagače u obliku personaliziranih portfelja i pasivnih mogućnosti ulaganja. 

Mnogi također pružaju automatizirane financijske savjete ulagačima na temelju kratkih anketa za prijavu. Koristeći informacije kao što su dob osobe, tolerancija na rizik i financijska situacija, savjetnici s AI-om mogu ponuditi prilagođene financijske preporuke. 

Robo savjetnici također nude nekoliko pogodnosti koje financijski savjetnici koji se temelje na ljudima često ne mogu. Na primjer, često su jeftiniji od ljudskih savjetnika, a mnogi zahtijevaju manje početno ulaganje od velikih tvrtki za upravljanje imovinom. 

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

Pametnije planiranje umirovljenja

Planiranje umirovljenja je ogroman razlog zašto mnogi ljudi ulažu. Mnogi upravitelji imovinom imaju holistički pristup umirovljenju, gledajući vašu dob, financije, imovinu i potencijal za zaradu kako bi osmislili svoj portfelj za umirovljenje. Zatim povremeno prilagođavaju vaša ulaganja kako bi odgovarala vašoj toleranciji na rizik kako starite i kako se vaša financijska situacija mijenja tijekom vremena. 

Baš kao i druge investicijske usluge temeljene na ljudima, ovaj stil planiranja umirovljenja može biti skup i neučinkovit. Ali i ovdje strojno učenje napreduje. 

Kako modeli umjetne inteligencije uče i razvijaju se, postali su vještiji u pomaganju ulagačima u izgradnji portfelja za umirovljenje i provedbi strategije pametnog novca. Koristeći kratke ankete, povijesne tržišne podatke i prediktivnu analizu, strojevi mogu izraditi nekoliko personaliziranih planova za umirovljenje za jednog ulagača. Zatim investitoru preostaje samo odabrati plan koji odgovara njegovim potrebama i financirati svoja ulaganja. 

Smanjena ljudska pristranost u odlukama o ulaganjima 

Kao ljudi, mi smo urođeni emocionalni i ponekad donosimo iracionalne odluke. U ulaganju to često dovodi do ponašanja "izbjegavanja", budući da ulagači često izbjegavaju negativne ishode umjesto da preuzimaju rizike potrebne da vide pozitivne. 

Jedan izvrstan primjer je ponašanje ulagača usred nestabilnosti tržišta početkom 2020. Mnogi su ulagači unovčili svoje portfelje kada se tržište srušilo kako ne bi izgubili sve. Međutim, oni koji su se zaglibili u krah tržišta vidjeli su kako se njihov portfelj oporavlja u roku od manje od šest mjeseci – a zatim jurišaju ravno na bikovsko tržište na kojem se njihov dobitak još više povećava. 

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

Ali modeli strojnog učenja i algoritamskog trgovanja ne pripisuju ljudskoj iracionalnosti. Kao takvi, oni su savršeni nepristrani suci koji će usmjeravati ulagače prema pametnijim investicijskim odlukama – bilo da to ostavlja novac na tržištu, razmjenjuje sredstva ili čak povećava ulaganja tijekom tržišnog kraha. 

Neiskorištene mogućnosti ulaganja

Algoritmi strojnog učenja ne traže uvijek linearne odnose u podacima. Odnosno, oni ne prestaju analizirati podatke kada postane jasan ravnocrtan odnos “uzroka i posljedice”. Umjesto toga, oni ispituju podatke sa svih strana, što ih može dovesti do pronalaska ulaganja koja je tržište precijenilo ili podcijenilo. 

Zbog svoje jedinstvene sposobnosti identificiranja novih odnosa, modeli strojnog učenja savršeni su alati za prepoznavanje novih prilika za ulaganja. Ulagači mogu iskoristiti ovaj potencijal za prikupljanje uvida u tržište i stvaranje novih ulaganja na temelju čimbenika kao što su vaša tolerancija na rizik i financijska situacija. S vremenom se ove nove prilike za ulaganja mogu čak pokazati i isplativim. 

Potencijal za veće povrate

Nema jamstava za ulaganje, čak ni kada koristite umjetnu inteligenciju. Međutim, kada se pogledaju sve prednosti koje smo do sada predstavili, vjerojatno je da strojno učenje u ulaganju može dovesti do veće dobiti od ulaganja. 

Naposljetku, strojevi mogu brusiti podatke u stvarnom vremenu brže od ljudi i koristiti te informacije za iznošenje uvida, pa čak i donošenje odluka o trgovanju. A kako ovi modeli uče iz novih podataka, vjerojatno će smanjiti broj pogrešaka koje čine. Da ne spominjemo, strojni investicijski savjetnici imaju mnogo nižu cijenu od većine ljudskih savjetnika. 

Kada zbrojite ove čimbenike, razumno je predvidjeti da bi strojno učenje moglo dovesti do boljih rezultata portfelja – barem na kraju. A kako investitori čine manje pogrešaka, prevladavaju svoje iracionalne predrasude i proširuju svoje horizonte pomoću umjetne inteligencije, oni također povećavaju svoj potencijal za uspjeh (i bogatstvo). 

Strojno učenje u ulaganju: jedinstvena prilika za poboljšanje

Strojno učenje preokreće investicijsku industriju pružajući ulagačima neusporediv pristup jeftinim, učinkovitim ulaganjima. Kako sve više portfelja, robo-savjetnika i investicijskih menadžera prelazi na tehnike strojnog učenja, investitori će dobiti veći pristup njihovim prednostima. 

Ako ste spremni započeti s strojnim učenjem u ulaganju, ne tražite dalje od Q.ai-jeve platforme s podrškom umjetnom inteligencijom. Uz Q.ai, dobit ćete pristup portfeljima prilagođenim riziku, jedinstvenim investicijskim setovima, pa čak i našoj značajci zaštite od zaštite kojom upravlja AI, Downside Protection. Najbolje od svega, brzo je i lako započeti.

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