Hvordan intelligente maskiner omformer investering

Takeaways

• Maskinlæring er en type kunstig intelligens (AI) som bruker datamaskinalgoritmer for å analysere og lære av data
• Maskinlæringsalgoritmer kan hente inn innsikt fra data raskere og mer effektivt enn mennesker, og innenfor angitte parametere kan de lage unike innsikter og observasjoner som kan være ikke-intuitive for en menneskelig observatør
• Maskinlæring i investering hjelper folk med å finne nye investeringsmuligheter, fjerner skjevheter fra beslutningstaking og skreddersyr finansiell rådgivning til enkeltpersoner 

Investorer er alltid på jakt etter nye måter å ta smartere investeringsbeslutninger på. Mange er avhengige av "kvantitative" strategier, eller matematiske modeller, for å forutsi suksessen til beslutningene deres. Men maskinlæring i investering tilbyr en ny, mer effektiv måte å ta bedre investeringsbeslutninger på – uten at investorer noen gang trenger å løfte en finger.  

Bare ta Q.ai, for eksempel. Q.ai utnytter kunstig intelligens for å maksimere investorenes avkastning og minimere risiko ved automatisk å tilpasse seg markedsforholdene.

Last ned Q.ai for iOS for mer investeringsinnhold og tilgang til over et dusin AI-drevne investeringsstrategier. Start med bare $100 og betal aldri gebyrer eller provisjoner.

AI og maskinlæring: Hva er forskjellen?

"Kunstig intelligens" er en oppsummerende setning som refererer til datamaskinalgoritmer som tar smarte avgjørelser. Et enkelt eksempel er chatbot-tjenestene som dukker opp på de fleste nettsteder for å tilby assistanse. Basert på søkeordene du bruker, kan disse enkle AI-ene spytte ut raske svar på spørsmålene dine. 

Men denne grunnleggende AI er bare toppen av isfjellet. Faktisk er AI et helt felt innen informatikk som splitter seg opp i subspesialiteter, for eksempel dyp læring og nevrale nettverk. Hver type AI samler inn, analyserer og bruker data på forskjellige måter.

Maskinlæring er en type AI som bruker komplekse algoritmer for å behandle enorme mengder data raskt. Deretter bruker maskinen disse dataene til å lage spådommer, samle innsikt og lære. Jo mer informasjon disse algoritmene behandler, jo mer intelligente blir de – derav navnet «maskinlæring». 

Selv om det fortsatt er nytt, har maskinlæring allerede gjort fremskritt innen ingeniørfag, helsevesen og informatikk. Finansnæringen kommer også til gode på grunn av det store datavolumet som genereres hver dag. 

Og et område som endelig får den oppmerksomheten det fortjener, takket være systemer som vår egen Q.ai, er bruken av maskinlæring i investering. 

Fordelene med maskinlæring ved investering

Mens maskinlæring har eksistert en stund, har detaljinvestorer først nylig fått muligheten til å dra nytte av det. Og investorer ser allerede fordelene når vi oppdager nye og kreative måter maskinlæring kan forbedre fortjeneste og potensial på. 

Algoritmiske handelsmuligheter

Mengden data som investorer trenger for å ta virkelig informerte handelsbeslutninger er astronomisk. Men på grunn av grensene til den menneskelige hjernen, kan investorer bare behandle så mye informasjon på en gang. 

Men algoritmisk handel kan øke en investors tilgang til markedsinnsikt av høy kvalitet. 

Som du kanskje gjetter med navnet, bruker algoritmisk handel komplekse algoritmer for å ta investeringsbeslutninger. I motsetning til mennesker kan disse maskinlæringsalgoritmene behandle enorme mengder data nesten umiddelbart. Og fordi de kan lære av disse dataene, kommer de med bedre informerte og mer effektive forslag hele tiden.

Investorer kan utnytte dette potensialet ved å bruke maskinlæring for å analysere historiske og nåværende markedsdata for å finne lønnsomme investeringer. Deretter kan de bruke algoritmisk innsikt for å anbefale investeringer eller til og med utføre handler automatisk. 

Økt tilgang til investeringer

Å bruke algoritmisk handel er en måte å øke investeringsevnen din på. Imidlertid har de fleste investorer ikke tilgang til sin egen maskinlæringsalgoritme. 

Heldigvis er AI-støttede robotrådgivere som Q.ai her for å hjelpe investorer med å dra nytte av maskinlæring. 

Slike plattformer er avhengige av komplekse algoritmer for sin ekspertise og dataknusingsevne for å ta investeringsbeslutninger og handle verdipapirer. Deretter overfører de disse fordelene til investorer i form av personlige porteføljer og passive investeringsmuligheter. 

Mange gir også automatisert økonomisk rådgivning til investorer basert på korte registreringsundersøkelser. Ved å bruke informasjon som en persons alder, risikotoleranse og økonomiske situasjon, kan AI-støttede rådgivere tilby skreddersydde økonomiske anbefalinger. 

Robo-rådgivere tilbyr også flere fordeler som menneskebaserte økonomiske rådgivere ofte ikke kan. For eksempel er de ofte billigere enn menneskelige rådgivere, og mange krever en mindre startinvestering enn store kapitalforvaltningsfirmaer. 

I tillegg gir robo-rådgivere tilgang til kontoen din døgnet rundt, og unngår behovet for kontortider og fridager. (Selv om, som automatiserte investeringstjenester, krever robo-rådgivere heller ikke det tilsynet som din bemannede portefølje kan ha.) 

Smartere pensjonsplanlegging

Pensjonsplanlegging er en enorm grunn til at mange investerer. Mange kapitalforvaltere tar en helhetlig tilnærming til pensjonering, og ser på din alder, økonomi, eiendeler og inntjeningspotensiale for å designe pensjonsporteføljen din. Deretter justerer de med jevne mellomrom investeringene dine for å matche risikotoleransen din etter hvert som du blir eldre og din økonomiske situasjon endres over tid. 

Akkurat som andre menneskebaserte investeringstjenester, kan denne stilen med pensjoneringsplanlegging være kostbar og ineffektiv. Men også her tar maskinlæring fremskritt. 

Etter hvert som modeller for kunstig intelligens lærer og utvikler seg, har de blitt flinkere til å hjelpe investorer med å bygge pensjonsporteføljer og vedta smarte pengestrategier. Ved å bruke korte undersøkelser, historiske markedsdata og prediktiv analyse, kan maskiner bygge flere personlige pensjonsplaner for en enkelt investor. Så er alt som gjenstår for investoren å velge planen som passer deres behov og finansiere investeringene. 

Redusert menneskelig skjevhet i investeringsbeslutninger 

Som mennesker er vi medfødt emosjonelle og tar noen ganger irrasjonelle avgjørelser. Ved investering fører dette ofte til «unngående» atferd, da investorer ofte unngår negative utfall i stedet for å ta risikoen som trengs for å se positive. 

Et utmerket eksempel er investoradferd midt i markedsvolatilitet tidlig i 2020. Mange investorer tok ut porteføljene sine da markedet krasjet for å unngå å tape alt. Imidlertid, de som dukket med hodet først inn i markedskrakket, så porteføljene sine komme seg i løpet av mindre enn seks måneder – og deretter løpe rett inn i et oksemarked som så gevinstene deres øke ytterligere. 

Å investere i kvalitetspapirer med rabatt er selve symbolet på "kjøp lavt, selg høyt." Men mange investorer får panikk under markedsvolatilitet, noe som fører til dårligere resultater enn om de hadde latt pengene sine være i fred. 

Men maskinlæring og algoritmiske handelsmodeller tilskriver ikke menneskelig irrasjonalitet. Som sådan utgjør de de perfekte upartiske dommerne for å veilede investorer mot smartere investeringsbeslutninger – enten det er å la penger stå i markedet, stokke midler rundt eller til og med legge til investeringer under et markedskrasj. 

Uutnyttede investeringsmuligheter

Maskinlæringsalgoritmer ser ikke alltid etter lineære forhold i data. Det vil si at de ikke slutter å analysere data når et rettlinjet "årsak og virkning"-forhold blir klart. I stedet undersøker de dataene fra alle sider, noe som kan føre til at de finner investeringer som markedet har overvurdert eller undervurdert. 

På grunn av deres unike evner til å identifisere nye relasjoner, er maskinlæringsmodeller de perfekte verktøyene for å identifisere nye investeringsmuligheter. Investorer kan bruke dette potensialet til å samle markedsinnsikt og foreta nye investeringer basert på faktorer som risikotoleranse og økonomiske situasjon. Over tid kan disse nye investeringsmulighetene til og med vise seg lønnsomme. 

Potensialet for større avkastning

Det er ingen garantier for å investere, selv når du bruker kunstig intelligens. Men når vi ser på alle fordelene vi har presentert så langt, er det sannsynlig at maskinlæring ved investering kan føre til større investeringsgevinster. 

Tross alt kan maskiner knuse sanntidsdata raskere enn mennesker, og bruke denne informasjonen til å spytte ut innsikt og til og med ta handelsbeslutninger. Og ettersom disse modellene lærer av nye data, vil de sannsynligvis redusere antallet feil de gjør. For ikke å nevne, maskinbaserte investeringsrådgivere har en mye lavere pris enn de fleste menneskelige rådgivere. 

Når du legger disse faktorene sammen, er det rimelig å forutse at maskinlæring kan føre til bedre porteføljeresultater – i hvert fall til slutt. Og ettersom investorer gjør færre feil, overvinner sine irrasjonelle skjevheter og utvider horisonten med AI, øker de også potensialet for suksess (og rikdom). 

Maskinlæring i investering: en unik sjanse til å forbedre seg

Maskinlæring øker investeringsindustrien ved å gi investorer uovertruffen tilgang til billige, effektive investeringer. Etter hvert som flere porteføljer, robo-rådgivere og investeringsforvaltere beveger seg mot maskinlæringsteknikker, vil investorer få større tilgang til fordelene deres. 

Hvis du er klar til å komme i gang med maskinlæring i investering, trenger du ikke se lenger enn til Q.ai sin egen AI-støttede plattform. Med Q.ai får du tilgang til risikojusterte porteføljer, unike investeringssett og til og med vår AI-administrerte sikringsfunksjon, Downside Protection. Det beste av alt er at det er raskt og enkelt å komme i gang.

Last ned Q.ai for iOS for mer investeringsinnhold og tilgang til over et dusin AI-drevne investeringsstrategier. Start med bare $100 og betal aldri gebyrer eller provisjoner.