Hogyan alakítják át az intelligens gépek a befektetést

Elvitelre

• A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) egyik fajtája, amely számítógépes algoritmusokat használ az adatok elemzésére és tanulására.
• A gépi tanulási algoritmusok gyorsabban és hatékonyabban tudnak betekintést nyerni az adatokból, mint az emberek, és a beállított paramétereken belül egyedi betekintést és megfigyeléseket tehetnek, amelyek nem intuitívak lehetnek az emberi megfigyelő számára.
• A gépi tanulás a befektetésben segít az embereknek új befektetési lehetőségeket találni, megszünteti a döntéshozatali előítéleteket és személyre szabja a pénzügyi tanácsokat. 

A befektetők mindig új módszereket keresnek az intelligensebb befektetési döntések meghozatalára. Sokan „kvantitatív” stratégiákra vagy matematikai modellekre támaszkodnak döntéseik sikerének előrejelzésében. A gépi tanulás azonban a befektetések során új, hatékonyabb módszert kínál jobb befektetési döntések meghozatalára – anélkül, hogy a befektetőknek egy ujjukat sem kellene emelniük.  

Vegyük például a Q.ai-t. A Q.ai a mesterséges intelligenciát kihasználva maximalizálja a befektetők hozamát és minimalizálja a kockázatokat azáltal, hogy automatikusan alkalmazkodik a piaci feltételekhez.

Töltse le a Q.ai-t iOS-re több befektetési tartalomért és több mint tucatnyi mesterséges intelligencia által vezérelt befektetési stratégiához való hozzáférésért. Kezdje mindössze 100 dollárral, és soha ne fizessen díjat vagy jutalékot.

AI és gépi tanulás: mi a különbség?

A „mesterséges intelligencia” egy átfogó kifejezés, amely okos döntéseket hozó számítógépes algoritmusokra utal. Egy egyszerű példa a chatbot szolgáltatások, amelyek a legtöbb webhelyen felbukkannak, hogy segítséget nyújtsanak. Az Ön által használt kulcsszavak alapján ezek az egyszerű AI-k gyors válaszokat adhatnak kérdéseire. 

Ez az alapvető mesterséges intelligencia azonban csak a jéghegy csúcsa. Valójában a mesterséges intelligencia a számítástechnika egy egész területe, amely olyan részterületekre oszlik, mint a mélytanulás és a neurális hálózatok. A mesterséges intelligencia minden típusa különböző módon gyűjti, elemzi és használja fel az adatokat.

A gépi tanulás az AI egyik típusa, amely összetett algoritmusokat használ hatalmas mennyiségű adat gyors feldolgozására. Ezután a gép felhasználja ezeket az adatokat előrejelzések készítésére, betekintések gyűjtésére és tanulásra. Minél több információt dolgoznak fel ezek az algoritmusok, annál intelligensebbek lesznek – innen ered a „gépi tanulás” elnevezés. 

Bár még mindig új, a gépi tanulás már előrelépést tett a mérnöki, az egészségügy és a számítástechnika területén. A nap mint nap generált adatmennyiség miatt a pénzügyi szolgáltatási ágazat is profitál ebből. 

És az egyik terület, amely végre megkapja a megérdemelt figyelmet az olyan rendszereknek köszönhetően, mint a mi saját Q.ai-nk, a gépi tanulás alkalmazása a befektetésekben. 

A gépi tanulás előnyei a befektetésben

Míg a gépi tanulás már egy ideje létezik, a lakossági befektetők csak mostanában kaptak lehetőséget ennek kihasználására. A befektetők pedig már látják az előnyöket, amikor új és kreatív módszereket fedezünk fel, amelyek segítségével a gépi tanulás növelheti a profitot és a potenciált. 

Algoritmikus kereskedési lehetőségek

Az adatok mennyisége, amelyre a befektetőknek szüksége van ahhoz, hogy valóban megalapozott kereskedési döntéseket hozzanak, csillagászati. De az emberi agy korlátai miatt a befektetők csak ennyi információt tudnak egyszerre feldolgozni. 

Az algoritmikus kereskedés azonban növelheti a befektetők hozzáférését a minőségi piaci betekintéshez. 

Ahogy a név alapján sejthető, az algoritmikus kereskedés összetett algoritmusokat használ a befektetési döntések meghozatalához. Az emberekkel ellentétben ezek a gépi tanulási algoritmusok hatalmas mennyiségű adatot képesek szinte azonnal feldolgozni. És mivel tanulhatnak ezekből az adatokból, folyamatosan tájékozottabb és hatékonyabb javaslatokat tesznek.

A befektetők kihasználhatják ezt a lehetőséget, ha gépi tanulást használnak a történelmi és jelenlegi piaci adatok elemzésére, hogy jövedelmező befektetéseket találjanak. Ezután algoritmikus betekintést használhatnak befektetések ajánlására, vagy akár automatikusan végrehajthatják a kereskedéseket. 

Megnövelt hozzáférés a befektetésekhez

Az algoritmikus kereskedés használata az egyik módja a befektetési képesség növelésének. A legtöbb befektető azonban nem fér hozzá saját gépi tanulási algoritmusához. 

Szerencsére az AI által támogatott robo tanácsadók, mint például a Q.ai, itt vannak, hogy segítsenek a befektetőknek a gépi tanulás előnyeinek kihasználásában. 

Az ilyen platformok összetett algoritmusokra támaszkodnak szakértelmük és adatrögzítési képességeik miatt befektetési döntések meghozatalához és értékpapírokkal való kereskedéshez. Ezután ezeket az előnyöket személyre szabott portfóliók és passzív befektetési lehetőségek formájában adják át a befektetőknek. 

Sokan automatizált pénzügyi tanácsokat is nyújtanak a befektetőknek rövid regisztrációs felmérések alapján. A mesterséges intelligencia által támogatott tanácsadók személyre szabott pénzügyi ajánlásokat kínálhatnak az olyan információk felhasználásával, mint egy személy életkora, kockázattűrése és pénzügyi helyzete. 

A Robo tanácsadók számos olyan előnyt is kínálnak, amelyeket az emberi alapú pénzügyi tanácsadók gyakran nem tudnak. Például gyakran olcsóbbak, mint a humán tanácsadók, és sokuk kisebb kezdeti befektetést igényel, mint a nagy vagyonkezelő cégek. 

Ráadásul a robo-tanácsadók a hét minden napján, 24 órában hozzáférést biztosítanak fiókjához, elkerülve a munkaidő és a szabadnapok szükségességét. (Bár, mint automatizált befektetési szolgáltatások, a robo-tanácsadóknak sincs szükségük arra a felügyeletre, mint az Ön által irányított portfólió.) 

Okosabb nyugdíjtervezés

A nyugdíjtervezés óriási oka annak, hogy sokan fektetnek be. Sok vagyonkezelő holisztikus megközelítést alkalmaz a nyugdíjba vonuláskor, figyelembe véve az Ön életkorát, pénzügyeit, vagyonát és bevételi potenciálját a nyugdíjportfólió kialakítása során. Ezt követően időről időre módosítják befektetéseit, hogy megfeleljenek a kockázattűrő képességének, ahogy öregszik, és pénzügyi helyzete idővel változik. 

Más humán alapú befektetési szolgáltatásokhoz hasonlóan ez a nyugdíjtervezési stílus is költséges és nem hatékony lehet. De a gépi tanulás itt is halad előre. 

Ahogy a mesterséges intelligencia modellek tanulnak és fejlődnek, egyre ügyesebbek lettek abban, hogy segítsenek a befektetőknek nyugdíjportfóliók felépítésében és intelligens pénzstratégiák kidolgozásában. Rövid felmérések, történelmi piaci adatok és prediktív elemzések segítségével a gépek több személyre szabott nyugdíjazási tervet készíthetnek egyetlen befektető számára. Ezután a befektetőnek már csak az kell, hogy kiválassza az igényeinek megfelelő tervet, és finanszírozza befektetéseit. 

Csökkent emberi elfogultság a befektetési döntésekben 

Emberként velünk született érzelmek vagyunk, és néha irracionális döntéseket hozunk. A befektetések során ez gyakran „kerülő” magatartáshoz vezet, mivel a befektetők gyakran elkerülik a negatív kimeneteleket, ahelyett, hogy vállalnák a pozitív kimenetelhez szükséges kockázatokat. 

Az egyik kiváló példa a befektetői magatartás a piaci volatilitás közepette 2020 elején. Sok befektető a piac összeomlásakor kiváltotta portfólióját, nehogy elveszítsen mindent. Azok azonban, akik belevágtak a piaci összeomlásba, portfóliójuk kevesebb, mint hat hónapon belül felépült, majd egyenesen egy bikapiacra került, ahol nyereségük még tovább nőtt. 

Minőségi értékpapírokba való kedvezményes befektetés a „vásárolj olcsón, adj el drágán” megtestesítője. De sok befektető pánikba esik a piaci volatilitás idején, ami rosszabb eredményekhez vezet, mintha békén hagyták volna a pénzüket. 

De a gépi tanulás és az algoritmikus kereskedési modellek nem tulajdonítják az emberi irracionalitást. Mint ilyenek, tökéletes pártatlan bírákká teszik a befektetőket az intelligensebb befektetési döntések meghozatalához – legyen szó pénz elhagyásáról a piacon, alapok megosztásáról vagy akár befektetések növeléséről egy piaci összeomlás során. 

Kiaknázatlan befektetési lehetőségek

A gépi tanulási algoritmusok nem mindig keresnek lineáris kapcsolatokat az adatokban. Vagyis nem hagyják abba az adatok elemzését, ha egyértelművé válik az egyenes vonalú „ok-okozati” kapcsolat. Ehelyett minden oldalról megvizsgálják az adatokat, ami miatt olyan befektetésekre találhatnak, amelyeket a piac túl- vagy alulértékelt. 

Az új kapcsolatok azonosítására szolgáló egyedi képességeik miatt a gépi tanulási modellek tökéletes eszközök az új befektetési lehetőségek azonosítására. A befektetők felhasználhatják ezt a lehetőséget arra, hogy piaci betekintést nyerjenek, és újszerű befektetéseket hajtsanak végre olyan tényezők alapján, mint az Ön kockázattűrése és pénzügyi helyzete. Idővel ezek az új befektetési lehetőségek akár jövedelmezőnek is bizonyulhatnak. 

A nagyobb megtérülés lehetősége

Nincs garancia a befektetésre, még akkor sem, ha mesterséges intelligenciát használ. Ha azonban megvizsgáljuk az eddig bemutatott előnyöket, akkor valószínű, hogy a gépi tanulás a befektetések terén nagyobb befektetési nyereséghez vezethet. 

Végtére is, a gépek gyorsabban tudják feldolgozni a valós idejű adatokat, mint az emberek, és ezeket az információkat felhasználják arra, hogy betekintést nyerjenek, és még kereskedési döntéseket is hozzanak. És ahogy ezek a modellek tanulnak az új adatokból, valószínűleg csökkentik az elkövetett hibák számát. Arról nem is beszélve, hogy a gépi alapú befektetési tanácsadók sokkal alacsonyabb áron kaphatók, mint a legtöbb emberi tanácsadóé. 

Ha ezeket a tényezőket összeadja, ésszerű előre látni, hogy a gépi tanulás jobb portfólió-eredményekhez vezethet – legalábbis végül. És ahogy a befektetők kevesebb hibát követnek el, legyőzik irracionális elfogultságukat, és kiszélesítik látókörüket a mesterséges intelligencia segítségével, növelik a siker lehetőségét (és a gazdagságot). 

Gépi tanulás a befektetésben: egyedülálló lehetőség a fejlődésre

A gépi tanulás felforgatja a befektetési ágazatot azáltal, hogy a befektetők számára páratlan hozzáférést biztosít olcsó, hatékony befektetésekhez. Ahogy egyre több portfólió, robo-tanácsadó és befektetési menedzser tér át a gépi tanulási technikák felé, a befektetők jobban hozzáférhetnek az általuk nyújtott előnyökhöz. 

Ha készen áll arra, hogy elkezdje a gépi tanulást a befektetések terén, ne keressen mást, mint a Q.ai saját, mesterséges intelligencia által támogatott platformját. A Q.ai segítségével hozzáférhet a kockázattal kiigazított portfóliókhoz, egyedi befektetési készletekhez, és még mesterséges intelligencia által kezelt fedezeti szolgáltatásunkhoz, a Downside Protection-hez is. A legjobb az egészben, hogy gyorsan és egyszerűen indulhat.

Töltse le a Q.ai-t iOS-re több befektetési tartalomért és több mint tucatnyi mesterséges intelligencia által vezérelt befektetési stratégiához való hozzáférésért. Kezdje mindössze 100 dollárral, és soha ne fizessen díjat vagy jutalékot.