AI-gegevens, traditionele handel en moderne investeringen

Kunstmatige intelligentie verandert de toekomst van financiën drastisch. Financiële instellingen heeft vorig jaar meer dan $ 10.1 miljard uitgegeven aan AI. Een van de vele manieren waarop AI in de financiële wereld wordt ingezet, is door de ervaring van investeerders te helpen verbeteren.

Moderne beleggers genieten van een veel vlottere handelservaring dan hun voorgangers. Dankzij de uitvinding van internet kan alles, van het uitvoeren van transacties tot het downloaden van uitgebreide rapporten, vrijwel onmiddellijk worden voltooid. Taken die voorheen weken in beslag namen, nemen nu slechts enkele minuten in beslag, wat zeker de volgende generatie jonge investeerders heeft aangemoedigd. Dit is slechts een van de vele manieren waarop AI heeft de financiële sector veranderd.

Innovatie slaapt echter nooit, en dus blijft het moderne investeringslandschap veranderen (dit keer met de introductie van AI). Toch is AI – als geheel – een technologie die nog in de kinderschoenen staat, sans reglement en algemene normen. Biedt het implementeren van AI- en AI-gegevens in de moderne handelswereld daadwerkelijk voordelen? In dit artikel gaan we op zoek!

De problemen met de traditionele aanpak

De markt verandert voortdurend, en daarom maken veel professionele analisten carrière van het bestuderen ervan. Door deze trends te analyseren, te identificeren en te voorspellen, kunnen analisten hun klanten helpen het risico te minimaliseren en tegelijkertijd een hoog rendement te behalen. AI heeft heeft beleggers hierin aanzienlijk geholpen. Tot op zekere hoogte zijn prijzen gedeeltelijk gebaseerd op de interacties van het grote publiek en de perceptie van de waarde van een actief. Menselijke analisten kunnen deze emotionele reacties opnemen in hun aandelenvoorspellingen en ze combineren met trendgegevens om relatief nauwkeurige analyses te produceren. Het maken van deze berekeningen kan echter extreem tijdrovend zijn en, aangezien mensen gevoelig zijn voor fouten, niet altijd nauwkeurig zijn. Helaas kunnen zelfs dezelfde trends verschillende interpretaties hebben van meerdere analisten.

De moderne aanpak

Moderne analisten maken niet al hun berekeningen met pen en papier; ze maken gebruik van de verschillende tools die ze tot hun beschikking hebben. Er zijn veel verschillende softwareoplossingen ontworpen om zowel analisten als beleggers te helpen, waardoor ze in korte tijd grote hoeveelheden gegevens kunnen verzamelen. Deze programma's zijn vaak in staat om gegevens op een aantal verschillende manieren weer te geven, zoals lijngrafieken of kandelaardiagrammen, waardoor het gemakkelijker wordt om de gegevens te verwerken. Desalniettemin is het handmatig analyseren van data nog wat tijdrovend, zelfs met behulp van softwareoplossingen. Daarom zijn veel bedrijven begonnen met het implementeren van AI-gegevens in hun investeringsstrategieën.

De opkomst van robo-adviseurs

Jarenlang hebben veel financiële experts het idee gepromoot om vroeg te investeren, maar het kostte veel moeite om echt aan de slag te gaan. Zelfs nadat aandelen en andere activa konden worden gekocht via een online brokerage, was voor het zien van consistente rendementen nog steeds enige kennis van de aandelenmarkt vereist. Gelukkig ontstonden in 2008 de eerste robo-adviseurs.

Robo-adviseurs waren een unieke service die het beleggen voor de massa vereenvoudigde. In plaats van individuele investeringen te doen, de markten te analyseren en actief te handelen, konden gebruikers gewoon geld storten en wachten. De robo-adviseur handelde het eigenlijke investeringsproces af en gebruikte AI-gegevensanalyse en automatisering om transacties te voltooien en te reageren op marktveranderingen. Tegenwoordig hebben consumenten genoeg robo-adviseurs om uit te kiezen, waardoor het voor bijna iedereen gemakkelijk is om te beginnen met beleggen.

Voordelen en nadelen van AI-gegevens

Het belangrijkste verschil tussen AI-gegevens en menselijke gegevens is dat AI-gegevens een emotionele component missen. In sommige situaties kan dit een nadeel zijn (vooral voor kortetermijnhandel). Zo kunnen actuele politieke of PR-kwesties (en de daaruit voortvloeiende gevolgen) door een mens emotioneel worden geanalyseerd. Dit emotionele inzicht stelt hen in staat om de publieke perceptie mee te nemen in hun voorspellingen en proactief bij te sturen. Omdat AI-gegevens volledig gebaseerd zijn op statistieken en geen rekening houden met emoties, kan een robo-adviseur alleen reageren: hij is niet in staat om proactieve keuzes te maken op basis van emotionele reacties van aandeelhouders.

De keerzijde is dat een systeem dat uitsluitend op AI-gegevens vertrouwt, geen emotioneel beladen beslissingen neemt. Hoewel een mens zijn investeringen misschien gaat heroverwegen als een lage drempel, houdt de AI alleen rekening met de historische gegevens die het heeft gebruikt om zijn beslissingen te nemen. Elke genomen beslissing is uitsluitend gebaseerd op een uitgebreide analyse van het verleden, die veel omvattender is dan die van een menselijke analist.

Een verbeterde toegankelijkheid voor de consument

Een ander voordeel van het integreren van AI-gegevens in investeringen is de verbeterde toegankelijkheid voor klanten. Als u vroeg investeert, kunt u volledig profiteren van samengestelde rente, maar de tarieven en vergoedingen die door menselijke adviseurs in rekening worden gebracht, kunnen het inhuren van iemand onrealistisch maken. Robo-adviseurs kunnen portefeuillebeheerdiensten leveren voor een fractie van de kosten, waardoor ze veel betaalbaarder zijn voor potentiële jonge investeerders. Hoewel hun gemiddelde rendement - dat gemiddeld tussen 11.7% en 13.4% ligt - niet zo indrukwekkend is als alternatieve investeringsopties, biedt robo-adviseur een van de gemakkelijkste manieren om een ​​portefeuille op te bouwen met een beperkt inkomen.

AI-gegevens in de toekomst

De technologie is misschien nog relatief nieuw, maar het is redelijk om daarop te anticiperen moderne AI zal in de toekomst steeds populairder worden. Hoewel het de menselijke analisten waarschijnlijk nooit volledig zal vervangen, zal het in de toekomst zeker prominent aanwezig zijn in de markt. Met toepassingen voor alles, van persoonlijk financieel beheer tot markttracking, verwachten we dat de opties alleen maar zullen uitbreiden naarmate de technologie verbetert.