Данные ИИ, традиционная торговля и современные инвестиции

Искусственный интеллект кардинально меняет будущее финансов. Финансовые институты потратили более 10.1 миллиардов долларов на ИИ в прошлом году. Один из многих способов использования ИИ в финансах — это помощь в улучшении опыта инвесторов.

Современные инвесторы наслаждаются гораздо более плавным торговым опытом, чем их предшественники. Благодаря изобретению Интернета все, от проведения сделок до загрузки подробных отчетов, можно выполнять практически мгновенно. Задачи, которые раньше занимали недели, теперь выполняются за считанные минуты, что, безусловно, воодушевляет следующее поколение молодых инвесторов. Это лишь один из многих способов, которые ИИ изменил финансовый сектор.

Однако инновации никогда не дремлют, поэтому современный инвестиционный ландшафт продолжает меняться (на этот раз с появлением искусственного интеллекта). Тем не менее, ИИ в целом — это технология, которая все еще находится в зачаточном состоянии. правила и общие стандарты. Дает ли внедрение ИИ и данных ИИ в современный торговый мир какие-либо преимущества? В этой статье мы постараемся это выяснить!

Проблемы традиционного подхода

Рынок постоянно меняется, поэтому многие профессиональные аналитики делают карьеру на его изучении. Анализируя, выявляя и прогнозируя эти тенденции, аналитики могут помочь своим клиентам минимизировать риск, получая при этом большую прибыль. ИИ имеет существенно помог инвесторам в этом отношении. В определенной степени цены частично основаны на взаимодействии широкой публики и восприятии стоимости актива. Аналитики-люди могут включать эти эмоциональные реакции в свои прогнозы акций, комбинируя их с данными о тенденциях для получения относительно точной аналитики. Однако выполнение этих расчетов может занять чрезвычайно много времени и — поскольку люди склонны к ошибкам — не всегда точны. К сожалению, даже одни и те же тенденции могут интерпретироваться разными аналитиками по-разному.

Современный подход

Современные аналитики не выполняют все свои расчеты, используя ручку и бумагу; они используют различные инструменты, имеющиеся в их распоряжении. Есть много разных Программные решения предназначен как для аналитиков, так и для инвесторов, позволяя им собирать большие объемы данных за короткий промежуток времени. Эти программы часто могут представлять данные различными способами, например, в виде линейных графиков или свечных диаграмм, что упрощает обработку данных. Тем не менее, анализ данных вручную по-прежнему занимает некоторое время, даже с помощью программных решений. Вот почему многие компании начали внедрять данные ИИ в свои инвестиционные стратегии.

Восстание роботов-советников

В течение многих лет многие финансовые эксперты продвигали идею инвестирования как можно раньше, однако начало работы требовало больших усилий. Даже после того, как акции и другие активы можно было приобрести через онлайн-брокера, для получения стабильной прибыли по-прежнему требовались определенные знания фондового рынка. К счастью, первые роботы-советники были созданы в 2008 году.

Робо-эдвайзеры были уникальным сервисом, который упрощал инвестирование для масс. Вместо того, чтобы делать индивидуальные инвестиции, анализировать рынки и активно торговать, пользователи могли просто вносить деньги и ждать. Робот-консультант управлял реальным инвестиционным процессом, используя анализ данных искусственного интеллекта и автоматизацию для завершения сделок и реагирования на изменения рынка. В наши дни у потребителей есть множество роботов-советников, из которых можно выбирать, что позволяет практически каждому легко начать инвестировать.

Преимущества и недостатки данных ИИ

Основное различие между данными ИИ и человеческими данными заключается в том, что данным ИИ не хватает эмоционального компонента. В некоторых ситуациях это может быть недостатком (особенно при краткосрочной торговле). Например, текущие политические или пиар-проблемы (и вытекающие из них последствия) могут быть эмоционально проанализированы человеком. Эта эмоциональная проницательность позволяет им учитывать общественное мнение в своих прогнозах и вносить упреждающие коррективы. Поскольку данные ИИ полностью основаны на статистике и не учитывают эмоции, робот-консультант может только реагировать: он не способен делать упреждающий выбор, основываясь на эмоциональных реакциях акционеров.

Обратная сторона заключается в том, что система, полагающаяся исключительно на данные ИИ, не принимает эмоционально окрашенных решений. В то время как человек может начать пересматривать свои инвестиции как нечто незначительное, ИИ учитывает только исторические данные, которые он использовал для принятия своих решений. Каждое принимаемое решение основано исключительно на всестороннем анализе прошлого, который гораздо более всеобъемлющий, чем анализ, проведенный человеком-аналитиком.

Улучшенная доступность для потребителей

Еще одним преимуществом использования данных ИИ в инвестировании является повышение доступности для клиентов. Раннее инвестирование позволяет в полной мере воспользоваться преимуществами сложных процентов, но ставки и сборы, взимаемые консультантами-людьми, могут сделать их наем нереальным. Робо-консультанты могут предоставлять услуги по управлению портфелем за небольшую плату, что делает их гораздо более доступными для потенциальных молодых инвесторов. Хотя их средняя доходность, которая обычно составляет от 11.7% до 13.4%, не так впечатляет, как альтернативные варианты инвестирования, робот-советник предлагает один из самых простых способов начать формировать портфель с ограниченным доходом.

Данные искусственного интеллекта в будущем

Технология все еще может быть относительно новой, но разумно предположить, что современный ИИ будет продолжать становиться все более популярным в будущем. Хотя он, вероятно, никогда полностью не заменит людей-аналитиков, он, безусловно, будет занимать видное место на рынке в будущем. Мы ожидаем, что возможности использования для всего, от управления личными финансами до отслеживания рынка, будут только расширяться по мере совершенствования технологии.