Дані ШІ, традиційна торгівля та сучасні інвестиції

Штучний інтелект кардинально змінює майбутнє фінансів. Фінансові установи минулого року витратив понад 10.1 мільярд доларів на ШІ. Одним із багатьох способів використання штучного інтелекту у фінансах є сприяння покращенню досвіду інвесторів.

Сучасні інвестори насолоджуються набагато плавнішою торгівлею, ніж їхні попередники. Завдяки винаходу Інтернету все, від проведення торгів до завантаження вичерпних звітів, можна завершити майже миттєво. Завдання, які раніше займали тижні, тепер займають лише хвилини, що, безумовно, заохотило нове покоління молодих інвесторів. Це лише один із багатьох способів ШІ змінив фінансовий сектор.

Однак інновації ніколи не сплять, тому сучасний інвестиційний ландшафт продовжує змінюватися (цього разу з появою ШІ). Тим не менш, штучний інтелект — як ціле — це технологія, яка все ще перебуває в зародковому стані, без винятку правила і загальні стандарти. Чи справді впровадження штучного інтелекту та даних штучного інтелекту в сучасний торговий світ дає якісь переваги? У цій статті ми прагнемо дізнатися!

Проблеми з традиційним підходом

Ринок постійно змінюється, тому багато професійних аналітиків роблять кар’єру на його вивченні. Аналізуючи, визначаючи та прогнозуючи ці тенденції, аналітики можуть допомогти своїм клієнтам мінімізувати ризики, отримуючи при цьому великі прибутки. ШІ має значно допоміг інвесторам у цьому відношенні. Певною мірою ціни частково залежать від взаємодії широкої громадськості та сприйняття вартості активу. Аналітики-люди можуть включати ці емоційні реакції у свої прогнози акцій, поєднуючи їх із даними про тенденції для отримання відносно точної аналітики. Однак виконання цих розрахунків може зайняти дуже багато часу, і, оскільки люди схильні до помилок, вони не завжди точні. На жаль, навіть ті самі тенденції можуть мати різні інтерпретації у багатьох аналітиків.

Сучасний підхід

Сучасні аналітики не завершують усі свої розрахунки за допомогою ручки та паперу; вони користуються різними інструментами, які є в їх розпорядженні. Є багато різних Програмні рішення призначений для допомоги аналітикам та інвесторам, дозволяючи їм збирати великі обсяги даних за короткий проміжок часу. Ці програми часто можуть представляти дані кількома різними способами, наприклад лінійними графіками або свічковими діаграмами, що полегшує обробку даних. Тим не менш, ручний аналіз даних все ще займає дещо багато часу, навіть за допомогою програмних рішень. Ось чому багато компаній почали впроваджувати дані ШІ у свої інвестиційні стратегії.

Розвиток робо-консультантів

Протягом багатьох років багато фінансових експертів підштовхували ідею інвестування на ранній стадії, але насправді для того, щоб почати, потрібно було докласти багато зусиль. Навіть після того, як акції та інші активи можна було придбати через онлайн-брокерську компанію, для стабільної прибутковості все одно потрібні певні знання фондового ринку. На щастя, перші робо-порадники були створені в 2008 році.

Робо-радники були унікальним сервісом, який спростив інвестування для мас. Замість того, щоб робити індивідуальні інвестиції, аналізувати ринки та активно торгувати, користувачі могли просто внести гроші та чекати. Робо-консультант займався фактичним інвестиційним процесом, використовуючи аналіз даних ШІ та автоматизацію для завершення угод і реагування на зміни ринку. Сьогодні у споживачів є багато робо-консультантів на вибір, що дозволяє практично будь-кому легко почати інвестувати.

Переваги та недоліки даних AI

Основна відмінність даних AI від даних людини полягає в тому, що в даних AI відсутній емоційний компонент. У деяких ситуаціях це може бути недоліком (особливо для короткострокової торгівлі). Наприклад, людина може емоційно проаналізувати поточні політичні чи піар-проблеми (і відповідні наслідки). Це емоційне розуміння дозволяє їм включати громадське сприйняття у свої прогнози та вносити активні корективи. Оскільки дані штучного інтелекту повністю базуються на статистиці й не враховують емоцій, робо-консультант може лише реагувати: він не здатний робити проактивний вибір на основі емоційних реакцій акціонерів.

Зворотний бік полягає в тому, що система, яка покладається виключно на дані ШІ, не приймає емоційно насичених рішень. У той час як людина може почати переглядати свої інвестиції, оскільки це затягує, ШІ враховує лише історичні дані, які він використовує для прийняття своїх рішень. Кожне прийняте рішення ґрунтується виключно на всебічному аналізі минулого, який є набагато більш всеосяжним, ніж аналіз, зроблений людиною-аналітиком.

Покращена доступність для споживачів

Ще одна перевага використання даних штучного інтелекту в інвестиціях — покращена доступність клієнтів. Інвестування на ранніх стадіях дозволяє повною мірою скористатися перевагами складних відсотків, але ставки та комісія, які стягують консультанти, можуть зробити наймання такого консультанта нереальним. Робо-консультанти можуть надавати послуги з управління портфелем за незначну вартість, що робить їх набагато доступнішими для потенційних молодих інвесторів. Хоча їхній середній прибуток, який зазвичай становить від 11.7% до 13.4%, не такий вражаючий, як альтернативні варіанти інвестування, robo-advisor пропонує один із найпростіших способів почати будувати портфель з обмеженим доходом.

Дані ШІ в майбутньому

Технологія може бути відносно новою, але це розумно передбачити сучасний ШІ буде ставати все більш популярним у майбутньому. Хоча він, ймовірно, ніколи повністю не замінить людей-аналітиків, він, безперечно, буде помітним на ринку, що рухається вперед. Ми очікуємо, що з удосконаленням технології можна буде використовувати все: від управління особистими фінансами до відстеження ринку.