Jak inteligentní stroje přetvářejí investice

Takeaways

• Strojové učení je typ umělé inteligence (AI), který využívá počítačové algoritmy k analýze dat a učení se z nich
• Algoritmy strojového učení mohou čerpat poznatky z dat rychleji a efektivněji než lidé a v rámci nastavených parametrů mohou vytvářet jedinečné poznatky a pozorování, která mohou být pro lidského pozorovatele neintuitivní.
• Strojové učení v investování pomáhá lidem najít nové investiční příležitosti, odstraňuje zaujatost při rozhodování a přizpůsobuje finanční poradenství jednotlivcům. 

Investoři neustále hledají nové způsoby, jak činit chytřejší investiční rozhodnutí. Mnozí spoléhají na „kvantitativní“ strategie nebo matematické modely, aby předpověděli úspěch svých rozhodnutí. Strojové učení v investování však nabízí nový, efektivnější způsob, jak činit lepší investiční rozhodnutí – aniž by investoři museli hnout prstem.  

Vezměte si například Q.ai. Q.ai využívá umělou inteligenci k maximalizaci výnosů investorů a minimalizaci rizik automatickým přizpůsobováním se podmínkám na trhu.

Stáhněte si Q.ai pro iOS pro více investičního obsahu a přístup k více než tuctu investičních strategií založených na umělé inteligenci. Začněte s pouhými 100 dolary a nikdy neplaťte poplatky ani provize.

AI a strojové učení: Jaký je rozdíl?

„Umělá inteligence“ je univerzální fráze, která odkazuje na počítačové algoritmy, které dělají chytrá rozhodnutí. Jedním jednoduchým příkladem jsou služby chatbotů, které se objevují na většině webových stránek a nabízejí pomoc. Na základě klíčových slov, která používáte, mohou tyto jednoduché AI vyplivnout rychlé odpovědi na vaše otázky. 

Ale tato základní umělá inteligence je pouze špičkou ledovce. Umělá inteligence je ve skutečnosti celá oblast informatiky, která se štěpí na dílčí specializace, jako je hluboké učení a neuronové sítě. Každý typ umělé inteligence shromažďuje, analyzuje a využívá data různými způsoby.

Strojové učení je jedním z typů umělé inteligence, který využívá složité algoritmy k rychlému zpracování velkého množství dat. Poté stroj tato data použije k předpovědím, shromažďování přehledů a učení. Čím více informací tyto algoritmy zpracovávají, tím jsou inteligentnější – odtud název „strojové učení“. 

Přestože je strojové učení stále nové, již dosáhlo pokroku ve strojírenství, zdravotnictví a informatice. Odvětví finančních služeb má z toho také prospěch, a to díky obrovskému objemu dat generovaných každý den. 

A jednou oblastí, které se konečně dostává zasloužené pozornosti, díky systémům, jako je naše vlastní Q.ai, je využití strojového učení při investování. 

Výhody strojového učení v investování

Zatímco strojové učení existuje již nějakou dobu, retailoví investoři dostali příležitost jej využít teprve nedávno. A investoři již vidí výhody, protože objevujeme nové a kreativní způsoby, jak může strojové učení zlepšit zisky a potenciál. 

Algoritmické obchodní příležitosti

Množství dat, které investoři potřebují ke skutečně informovaným obchodním rozhodnutím, je astronomické. Ale kvůli limitům lidského mozku mohou investoři zpracovat jen tolik informací najednou. 

Algoritmické obchodování však může zvýšit přístup investorů ke kvalitním informacím o trhu. 

Jak můžete uhodnout podle názvu, algoritmické obchodování používá k rozhodování o investicích složité algoritmy. Na rozdíl od lidí mohou tyto algoritmy strojového učení zpracovat obrovské objemy dat téměř okamžitě. A protože se mohou z těchto dat poučit, neustále poskytují informovanější a efektivnější návrhy.

Investoři mohou tento potenciál využít pomocí strojového učení k analýze historických a současných tržních dat, aby našli ziskové investice. Poté mohou pomocí algoritmických poznatků doporučovat investice nebo dokonce provádět obchody automaticky. 

Lepší přístup k investicím

Použití algoritmického obchodování je jedním ze způsobů, jak zvýšit svou investiční zdatnost. Většina investorů však nemá přístup ke svému vlastnímu algoritmu strojového učení. 

Naštěstí jsou tu robo poradci podporovaní umělou inteligencí, jako je Q.ai, aby pomohli investorům využít strojové učení. 

Tyto platformy se při přijímání investičních rozhodnutí a obchodování s cennými papíry spoléhají na složité algoritmy pro své odborné znalosti a schopnosti shromažďovat data. Tyto výhody pak předávají investorům ve formě personalizovaných portfolií a pasivních investičních příležitostí. 

Mnozí také poskytují investorům automatizované finanční poradenství na základě krátkých registračních průzkumů. Pomocí informací, jako je věk osoby, tolerance rizika a finanční situace, mohou poradci podporovaní umělou inteligencí nabídnout finanční doporučení na míru. 

Robo poradci také nabízejí několik výhod, které finanční poradci na lidech často nemohou. Například jsou často levnější než lidští poradci a mnozí vyžadují menší počáteční investici než velké společnosti spravující majetek. 

Navíc robo-poradci umožňují nepřetržitý přístup k vašemu účtu, čímž se vyhnou nutnosti mít pracovní dobu a volno. (Ačkoli jako automatizované investiční služby robo-poradci také nevyžadují dohled, jaký může mít vaše portfolio s posádkou.) 

Chytřejší plánování odchodu do důchodu

Plánování odchodu do důchodu je obrovským důvodem, proč mnoho lidí investuje. Mnoho správců aktiv zaujímá holistický přístup k odchodu do důchodu a při navrhování vašeho důchodového portfolia se dívá na váš věk, finance, majetek a výdělečný potenciál. Poté pravidelně upravují vaše investice tak, aby odpovídaly vaší toleranci k riziku, jak stárnete a vaše finanční situace se v průběhu času mění. 

Stejně jako jiné investiční služby založené na lidech může být tento styl plánování odchodu do důchodu nákladný a neefektivní. Ale i tady strojové učení dělá pokroky. 

Jak se modely umělé inteligence učí a vyvíjejí, staly se zběhlejšími v pomoci investorům vytvářet penzijní portfolia a zavádět strategie chytrých peněz. Pomocí krátkých průzkumů, historických údajů o trhu a prediktivní analýzy mohou stroje sestavit několik personalizovaných penzijních plánů pro jednoho investora. Investorovi pak zbývá jen vybrat plán, který vyhovuje jeho potřebám, a financovat své investice. 

Snížená lidská předpojatost v investičních rozhodnutích 

Jako lidé jsme vrozeně emocionální a někdy děláme iracionální rozhodnutí. Při investování to často vede k „vyhýbavému“ chování, protože investoři se často vyhýbají negativním výsledkům, místo aby podstupovali rizika potřebná k tomu, aby viděli ty pozitivní. 

Jedním z vynikajících příkladů je chování investorů uprostřed volatility trhu na začátku roku 2020. Mnoho investorů vyplatilo svá portfolia, když trh zkolaboval, aby se vyhnuli ztrátě všeho. Nicméně ti, kteří se do propadu trhu vrhli po hlavě, viděli, že se jejich portfolia zotavila za méně než šest měsíců – a pak se vrhli přímo na býčí trh, kde se jejich zisky ještě zvýšily. 

Investice do kvalitních cenných papírů s diskontem je ztělesněním „levně nakupovat, draze prodávat“. Mnoho investorů však během volatility trhu propadá panice, což vede k horším výsledkům, než kdyby nechali své peníze na pokoji. 

Ale strojové učení a algoritmické obchodní modely nepřipisují lidskou iracionalitu. Jako takové jsou dokonalými nestrannými soudci, kteří vedou investory k chytřejším investičním rozhodnutím – ať už jde o ponechání peněz na trhu, přesouvání prostředků nebo dokonce přidávání investic během krachu trhu. 

Nevyužité investiční příležitosti

Algoritmy strojového učení ne vždy hledají lineární vztahy v datech. To znamená, že nepřestávají analyzovat data, když je jasný přímý vztah „příčina a následek“. Místo toho zkoumají data ze všech stran, což je může vést k nalezení investic, které trh nadhodnotil nebo podhodnotil. 

Díky svým jedinečným schopnostem identifikovat nové vztahy jsou modely strojového učení perfektními nástroji k identifikaci nových investičních příležitostí. Investoři mohou využít tento potenciál ke shromažďování informací o trhu a provádění nových investic na základě faktorů, jako je vaše tolerance vůči riziku a finanční situace. Postupem času se tyto nové investiční příležitosti mohou dokonce ukázat jako ziskové. 

Potenciál pro větší výnosy

Neexistují žádné záruky v investování, i když používáte umělou inteligenci. Když se však podíváme na všechny výhody, které jsme doposud představili, je pravděpodobné, že strojové učení při investování může vést k větším investičním ziskům. 

Koneckonců, stroje dokážou zpracovat data v reálném čase rychleji než lidé a využít tyto informace k tomu, aby chrlili poznatky a dokonce i obchodní rozhodnutí. A protože se tyto modely učí z nových dat, pravděpodobně sníží počet chyb, kterých se dopouštějí. Nemluvě o tom, že strojní investiční poradci mají mnohem nižší cenu než většina lidských poradců. 

Když tyto faktory sečtete, je rozumné předpokládat, že strojové učení by mohlo vést k lepším výsledkům portfolia – alespoň nakonec. A protože investoři dělají méně chyb, překonávají své iracionální předsudky a rozšiřují si obzory pomocí AI, zvyšují také svůj potenciál úspěchu (a bohatství). 

Strojové učení v investování: jedinečná šance na zlepšení

Strojové učení zvedá investiční průmysl tím, že investorům poskytuje jedinečný přístup k levným a efektivním investicím. Čím více portfolií, robo-poradců a investičních manažerů přechází na techniky strojového učení, investoři získají lepší přístup k jejich výhodám. 

Pokud jste připraveni začít se strojovým učením při investování, nehledejte nic jiného než vlastní platformu Q.ai podporovanou umělou inteligencí. S Q.ai získáte přístup k rizikově upraveným portfoliím, jedinečným investičním sadám a dokonce k naší zajišťovací funkci řízené umělou inteligencí, Downside Protection. Nejlepší na tom je, že je rychlé a snadné začít.

Stáhněte si Q.ai pro iOS pro více investičního obsahu a přístup k více než tuctu investičních strategií založených na umělé inteligenci. Začněte s pouhými 100 dolary a nikdy neplaťte poplatky ani provize.