Tekoäly (AI) on aikamme määrittelevä tekniikka häiriöistä elintärkeään osaan elämäämme, joka muuttaa nopeasti työskentelyä, kulutusta ja investointeja.

Sen kyky etsiä, analysoida ja tulkita valtavia määriä dataa tehokkaasti ja nopeasti on nähnyt sen käyttävän kaupankäyntiin ja sijoitusideoiden saamiseen. Useimmilla edistyneillä markkinoilla tekoälykauppa on kasvamassa ja sitä käytetään kauppastrategioiden kehittämiseen.

”Globaalisti omaisuudenhoito määritetään yhä enemmän tekoälyn ja koneoppimisen (ML) avulla. Tietokoneiden hallinnoimien rahastojen osuus on yli 60 prosenttia Yhdysvaltain kaupankäynnistä ”, kertoo koneoppimiseen perustuvaa sijoittamista harjoittava Kanika Agarrwal, Upside AI.

Tekoäly on puolueeton, tunteeton eikä sillä ole erityistä sijoittamistyyliä. Hyvä algoritmi on dynaaminen ja voi testata ja tarkentaa kaupankäyntistrategioita markkinoiden kehitykseen. Se voi tehdä mitä analyytikot tekevät - kerätä tietoja ja arvioida niitä ehdotusten tekemiseksi.

"Se voi jatkuvasti löytää alfaa, mikä on vaikeaa ihmisjohtajille, jotka menestyvät joissakin markkinakierrossa, mutta eivät toisissa", Agarrwal sanoi.

”Maailmanlaajuista kaupankäyntiä (lyhytaikaista, korkeataajuista, teknistä jne.) Ohjaa nyt tekniikka. Jopa passiiviset ETF: t ovat ylittäneet aktiiviset johtajat AUM: ssa Yhdysvalloissa ”, Agarrwal sanoi.

Hän on sitä mieltä, että tekoälyn seuraava askel on perustavanlaatuinen sijoittaminen.

"Uskomme, että seuraavat suuret sijoittajat, kuten Warren Buffett ja Charlie Munger, tulevat olemaan tekoäly. Benjamin Graham ja Warren Buffett ovat olleet suuria uskovia investoimaan järjestelmällisten sääntöjen avulla ja pitämään poissa tunteista. Paras tapa noudattaa sääntöjä emotionaalisesti on tekoälyn ja tekniikan käyttö ”, Agarrwal sanoi.

Vaikka kehittyneet markkinat näyttävät sopeutuvan nopeasti tähän teknologiseen vallankumoukseen, Intian kaltaisilla kehittyvillä markkinoilla kestää jonkin aikaa nähdä hallitsevuutensa sijoittamisessa.

"Intiassa, vaikka sijoittaminen on pitkälti ihmislähtöistä, uskon, että näemme rakenteellisia muutoksia seuraavan vuosikymmenen aikana, kun markkinamme kehittyvät ja alfaa on vaikea löytää. Näemme yhä enemmän kaltaisia ​​tuotteita, jotka yrittävät löytää erilaisia ​​lähestymistapoja tekoälyn käyttöön sijoittamiseen ", Agarrwal sanoi.

Tekoälyn suurin vahvuus on sen absoluuttinen riippuvuus tiedoista ja käyttää algoritmeja markkinoiden ja niiden syklien ymmärtämiseen. Tämän vuoksi tekoälyä käytetään sijoitus- ja varallisuudenhoitoteollisuudessa maailmanlaajuisesti.

Mihir K Malani, FinTech -käynnistyksen perustaja, Nerve Solutions huomautti, että vaikka lopullinen tavoite on aina parantaa tuottoa, prosessi käsittää yleensä useita vaiheita, kuten oikeiden osakkeiden poimiminen historiallisten suuntausten perusteella, sijoituskoosta päättäminen, trendien tunnistaminen ja ennustaminen, jne.

"Yleisesti käytetty lähestymistapa on käyttää ML-malleja asiakkaiden luokittelemiseen niiden profiilien, sijoitusasetusten ja riskinottohalun perusteella ja antamalla mallin saavuttaa heille sopivimmat sijoitusstrategiat", Malani sanoi.

Yksi hyvin kehitetyn tekoälyn sijoitusmallin suurimmista eduista on sen kyky välttää karikot ja ennustaa nostot onnistuneesti, hän sanoi.

”Hyvä tapa mitata mallin tehokkuus on myös sen tuottamien väärien positiivisten lukumäärien avulla. Mitä pienempi numero, sitä parempi ja luotettavampi malli on ”, Malani lisäsi.

Haasteet

Vaikka tekoäly näyttää olevan väistämätön voima sijoittamisessa, edessä on haasteita.

Vaikka suuria jäsenneltyjä taloudellisia tietoja on helppo käyttää koneoppimismallien rakentamiseen, toimivan mallin kehittämiseen liittyy useita haasteita.

Upside AI: n Agarrwal uskoo, että tekoälyn haasteet ovat todellisia kaikilla toimialoilla, mukaan lukien sijoittaminen - datan laatu, rakennetun mallin laatu, kyvykkyyden puute Intiassa näiden koneiden rakentamiseksi, laadullisten sijoittamiseen liittyvien kysymysten ratkaiseminen, kuten hallinnointi ja laajempi hyväksyntä tekniikkaa.

Aitojen mallien ja sattumien erottaminen on yksi suurimmista esteistä, joita voi kohdata tekoälyn soveltamisessa sijoittamiseen.

”Toisinaan pelkät sattumat antavat illuusion korrelaatiosta. Kyvyttömyys tunnistaa nämä voivat johtaa erittäin epätarkkoihin malleihin ”, Malani sanoi.

Oikeiden ominaisuuksien tunnistaminen ja sitten mallin suunnittelu on haaste.

"Tämä on yleinen haaste, jota usein kohdellaan kehitettäessä tekoälymalleja johdannaisvälineille. Johdannaissopimuksen hinnoitteluun liittyy useita tekijöitä, jos oikeat ominaisuudet puuttuvat, se voi johtaa näennäisesti oikeisiin mutta virheellisiin malleihin ”, Malani sanoi.

Lisäksi geopoliittisten tekijöiden upottaminen malliin on haaste.

"Vaikka hinta- ja volyymitietojen sisällyttäminen tekoälymalliin on melko menettelyllistä, on äärimmäisen vaikeaa ottaa huomioon tekijöitä, jotka ovat markkinoiden ulkopuolella, mutta joilla on syvä vaikutus markkinoiden liikkeisiin. Tällaiset tekijät ovat usein syy mallien epäonnistumiseen ”, Malani sanoi.

Näistä haasteista huolimatta tekoäly on sijoituksen tulevaisuus, joka avaa paljon mahdollisuuksia sekä sijoittajille että johtajille.

Lähde: https://www.fintechnews.org/ai-may-be-the-next-warren-buffett-but-there-are-challenges-ahead/