როგორ ცვლიან ინტელექტუალური მანქანები ინვესტიციებს

Takeaways

• მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) ტიპი, რომელიც იყენებს კომპიუტერულ ალგორითმებს მონაცემების ანალიზისა და სწავლისთვის
• მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს შეუძლიათ მონაცემებიდან უფრო სწრაფად და ეფექტურად გამოიტანონ შეხედულებები, ვიდრე ადამიანებმა და, განსაზღვრული პარამეტრების ფარგლებში, შექმნან უნიკალური შეხედულებები და დაკვირვებები, რომლებიც შეიძლება არაინტუიციური იყოს ადამიანის დამკვირვებლისთვის.
• მანქანური სწავლება ინვესტიციაში ეხმარება ადამიანებს იპოვონ ახალი საინვესტიციო შესაძლებლობები, აღმოფხვრას მიკერძოება გადაწყვეტილების მიღებისგან და ფინანსური რჩევების მორგება ინდივიდებზე. 

ინვესტორები ყოველთვის ეძებენ ახალ გზებს უფრო ჭკვიანური საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მისაღებად. ბევრი ეყრდნობა „რაოდენობრივ“ სტრატეგიებს ან მათემატიკურ მოდელებს მათი გადაწყვეტილებების წარმატების პროგნოზირებისთვის. მაგრამ მანქანათმცოდნეობა ინვესტიციაში გვთავაზობს ახალ, უფრო ეფექტურ გზას უკეთესი საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მისაღებად – ინვესტორებს თითის აწევის გარეშე.  

უბრალოდ აიღეთ Q.ai, მაგალითად. Q.ai იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს ინვესტორების ანაზღაურება და მინიმუმამდე დაიყვანოს რისკები ბაზრის პირობებთან ავტომატურად ადაპტაციით.

ჩამოტვირთეთ Q.ai iOS-ისთვის მეტი საინვესტიციო შინაარსისთვის და ათზე მეტი ხელოვნური ინტელექტის მქონე საინვესტიციო სტრატეგიაზე წვდომისთვის. დაიწყეთ მხოლოდ 100 დოლარით და არასოდეს გადაიხადოთ საკომისიო ან საკომისიო.

AI და მანქანათმცოდნეობა: რა განსხვავებაა?

„ხელოვნური ინტელექტი“ არის უნივერსალური ფრაზა, რომელიც ეხება კომპიუტერულ ალგორითმებს, რომლებიც იღებენ ჭკვიან გადაწყვეტილებებს. ერთი მარტივი მაგალითია ჩეთბოტის სერვისები, რომლებიც ჩნდება უმეტეს ვებსაიტებზე დახმარების შეთავაზებისთვის. თქვენს მიერ გამოყენებული საკვანძო სიტყვებიდან გამომდინარე, ამ მარტივ AI-ებს შეუძლიათ თქვენს კითხვებზე სწრაფი პასუხების გაცემა. 

მაგრამ ეს ძირითადი AI არის მხოლოდ აისბერგის წვერი. სინამდვილეში, AI არის კომპიუტერული მეცნიერების მთელი სფერო, რომელიც იყოფა ქვესპეციალობად, როგორიცაა ღრმა სწავლება და ნერვული ქსელები. AI-ის თითოეული ტიპი აგროვებს, აანალიზებს და იყენებს მონაცემებს სხვადასხვა გზით.

მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი ტიპი, რომელიც იყენებს კომპლექსურ ალგორითმებს უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემების სწრაფად დასამუშავებლად. შემდეგ, მანქანა იყენებს ამ მონაცემებს პროგნოზების გასაკეთებლად, ინფორმაციის შესაგროვებლად და სწავლისთვის. რაც უფრო მეტ ინფორმაციას ამუშავებს ეს ალგორითმები, მით უფრო ინტელექტუალური ხდებიან ისინი - აქედან მომდინარეობს სახელწოდება "მანქანური სწავლება". 

მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ ახალია, მანქანათმცოდნეობამ უკვე მიაღწია წინსვლას ინჟინერიაში, ჯანდაცვასა და კომპიუტერულ მეცნიერებაში. ფინანსური მომსახურების ინდუსტრია ასევე სარგებელს მიიღებს ყოველდღიურად წარმოქმნილი მონაცემების დიდი მოცულობის გამო. 

და ერთ-ერთი სფერო, რომელიც საბოლოოდ იმსახურებს ყურადღებას, რომელსაც იმსახურებს, ისეთი სისტემების წყალობით, როგორიცაა ჩვენი Q.ai, არის მანქანური სწავლების გამოყენება ინვესტიციებში. 

მანქანათმცოდნეობის სარგებელი ინვესტიციაში

მიუხედავად იმისა, რომ მანქანათმცოდნეობა უკვე დიდი ხანია არსებობს, საცალო ინვესტორებს მხოლოდ ახლახან მიეცათ შესაძლებლობა ისარგებლონ ამით. და ინვესტორები უკვე ხედავენ სარგებელს, რადგან ჩვენ აღმოვაჩენთ ახალ და კრეატიულ გზებს, რომლითაც მანქანური სწავლება შეიძლება გააუმჯობესოს მოგება და პოტენციალი. 

ალგორითმული ვაჭრობის შესაძლებლობები

მონაცემების რაოდენობა, რომელიც ინვესტორებს სჭირდებათ ჭეშმარიტად ინფორმირებული სავაჭრო გადაწყვეტილებების მისაღებად, ასტრონომიულია. მაგრამ ადამიანის ტვინის საზღვრების გამო, ინვესტორებს შეუძლიათ მხოლოდ ამდენი ინფორმაციის ერთდროულად დამუშავება. 

მაგრამ ალგორითმულმა ვაჭრობამ შეიძლება გაზარდოს ინვესტორის წვდომა ხარისხის ბაზრის შეხედულებებზე. 

როგორც სახელით მიხვდით, ალგორითმული ვაჭრობა იყენებს რთულ ალგორითმებს საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მისაღებად. ადამიანებისგან განსხვავებით, ამ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს შეუძლიათ თითქმის მყისიერად დაამუშავონ უზარმაზარი მოცულობის მონაცემები. და რადგან მათ შეუძლიათ ამ მონაცემების სწავლა, ისინი ყოველთვის უკეთესად ინფორმირებულ და უფრო ეფექტურ წინადადებებს აკეთებენ.

ინვესტორებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს პოტენციალი მანქანური სწავლების გამოყენებით ისტორიული და მიმდინარე ბაზრის მონაცემების გასაანალიზებლად მომგებიანი ინვესტიციების მოსაძებნად. შემდეგ მათ შეუძლიათ გამოიყენონ ალგორითმული შეხედულებები ინვესტიციების რეკომენდაციისთვის ან თუნდაც ავტომატურად განახორციელონ გარიგებები. 

ინვესტიციებზე ხელმისაწვდომობის გაზრდა

ალგორითმული ვაჭრობის გამოყენება თქვენი საინვესტიციო უნარების გაზრდის ერთ-ერთი გზაა. თუმცა, ინვესტორების უმეტესობას არ აქვს წვდომა მანქანათმცოდნეობის საკუთარ ალგორითმზე. 

საბედნიეროდ, ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერილი რობო მრჩევლები, როგორიცაა Q.ai, აქ არიან, რათა დაეხმარონ ინვესტორებს ისარგებლონ მანქანათმცოდნეობით. 

ასეთი პლატფორმები ეყრდნობა კომპლექსურ ალგორითმებს მათი გამოცდილებისა და მონაცემთა შეგროვების შესაძლებლობისთვის, რათა მიიღონ საინვესტიციო გადაწყვეტილებები და ვაჭრობის ფასიანი ქაღალდები. შემდეგ ისინი ამ სარგებელს გადასცემენ ინვესტორებს პერსონალიზებული პორტფელებისა და პასიური საინვესტიციო შესაძლებლობების სახით. 

ბევრი ასევე აწვდის ავტომატურ ფინანსურ რჩევებს ინვესტორებს მოკლე სარეგისტრაციო გამოკითხვებზე დაყრდნობით. ისეთი ინფორმაციის გამოყენებით, როგორიცაა ადამიანის ასაკი, რისკის შემწყნარებლობა და ფინანსური მდგომარეობა, ხელოვნური ინტელექტის მხარდაჭერით მრჩევლებს შეუძლიათ შემოგთავაზონ მორგებული ფინანსური რეკომენდაციები. 

Robo მრჩევლები ასევე გვთავაზობენ რამდენიმე უპირატესობას, რაც ადამიანზე დაფუძნებულ ფინანსურ მრჩევლებს ხშირად არ შეუძლიათ. მაგალითად, ისინი ხშირად უფრო იაფია ვიდრე ადამიანური მრჩევლები და ბევრი მოითხოვს უფრო მცირე საწყისი ინვესტიციას, ვიდრე აქტივების მართვის მსხვილი ფირმები. 

გარდა ამისა, რობო მრჩევლები ნებას რთავენ თქვენს ანგარიშზე 24/7 წვდომას, უგულებელყოფენ სამუშაო საათების და დასვენების საჭიროებას. (თუმცა, როგორც ავტომატიზირებული საინვესტიციო სერვისები, რობო-მრჩევლები ასევე არ საჭიროებენ ზედამხედველობას, რომელიც შეიძლება იყოს თქვენი დაკომპლექტებული პორტფელი.) 

საპენსიო დაგეგმვა უფრო გონივრული

საპენსიო დაგეგმვა არის უზარმაზარი მიზეზი, რის გამოც ბევრი ადამიანი ინვესტირებას ახდენს. ბევრი აქტივების მენეჯერი იღებს ჰოლისტიკური მიდგომას პენსიაზე გასვლის მიმართ, უყურებს თქვენს ასაკს, ფინანსებს, აქტივებს და შემოსავლის პოტენციალს თქვენი საპენსიო პორტფოლიოს შესაქმნელად. შემდეგ, ისინი პერიოდულად არეგულირებენ თქვენს ინვესტიციებს, რათა შეესაბამებოდეს თქვენი რისკის ტოლერანტობას ასაკთან ერთად და თქვენი ფინანსური მდგომარეობა იცვლება დროთა განმავლობაში. 

ისევე როგორც სხვა ადამიანებზე დაფუძნებული საინვესტიციო სერვისები, საპენსიო დაგეგმვის ეს სტილი შეიძლება იყოს ძვირი და არაეფექტური. მაგრამ აქაც, მანქანათმცოდნეობა პროგრესირებს. 

როგორც ხელოვნური ინტელექტის მოდელები სწავლობენ და განვითარდებიან, ისინი უფრო კომპეტენტურნი ხდებიან ინვესტორებს საპენსიო პორტფოლიოს შექმნაში და გონივრული ფულის სტრატეგიების დანერგვაში. მოკლე გამოკითხვების, ისტორიული ბაზრის მონაცემებისა და პროგნოზირებადი ანალიზის გამოყენებით, მანქანებს შეუძლიათ შექმნან რამდენიმე პერსონალიზებული საპენსიო გეგმა ერთი ინვესტორისთვის. შემდეგ, რაც რჩება ინვესტორს, არის აირჩიოს გეგმა, რომელიც შეესაბამება მათ საჭიროებებს და დააფინანსოს მათი ინვესტიციები. 

შემცირდა ადამიანური მიკერძოება საინვესტიციო გადაწყვეტილებებში 

როგორც ადამიანები, ჩვენ ბუნებრივად ემოციურები ვართ და ზოგჯერ ირაციონალურ გადაწყვეტილებებს ვიღებთ. ინვესტირებისას, ეს ხშირად იწვევს „აცილებულ“ ქცევას, რადგან ინვესტორები ხშირად ერიდებიან ნეგატიურ შედეგებს, ვიდრე იღებენ რისკებს, რომლებიც საჭიროა პოზიტიური შედეგების სანახავად. 

ერთ-ერთი შესანიშნავი მაგალითია ინვესტორების ქცევა ბაზრის ცვალებადობის ფონზე 2020 წლის დასაწყისში. ბევრმა ინვესტორმა განაღდა თავისი პორტფელი, როდესაც ბაზარი დაეცა, რათა თავიდან აიცილონ ყველაფრის დაკარგვა. თუმცა, მათ, ვინც თავდავიწყებით შეაღწიეს ბაზრის კრახს, დაინახეს, რომ მათი პორტფელი გამოჯანმრთელდა ექვს თვეზე ნაკლებ დროში - და შემდეგ ჩარიცხეს პირდაპირ ხარის ბაზარზე, სადაც მათი მოგება კიდევ უფრო გაიზარდა. 

ხარისხიან ფასიან ქაღალდებში ფასდაკლებით ინვესტიცია არის განსახიერება "იყიდე დაბალი, გაყიდე მაღლა". მაგრამ ბევრი ინვესტორი პანიკაშია ბაზრის ცვალებადობის დროს, რაც უფრო ცუდ შედეგებამდე მიგვიყვანს, ვიდრე მარტოს რომ დატოვებდნენ ფულს. 

მაგრამ მანქანათმცოდნეობა და ალგორითმული ვაჭრობის მოდელები არ მიეკუთვნება ადამიანის ირაციონალურობას. როგორც ასეთი, ისინი ქმნიან სრულყოფილ მიუკერძოებელ მოსამართლეებს, რათა უხელმძღვანელონ ინვესტორებს უფრო ჭკვიანური საინვესტიციო გადაწყვეტილებებისკენ – იქნება ეს ფულის დატოვება ბაზარზე, სახსრების გადარევა ან თუნდაც ინვესტიციების დამატება ბაზრის კრახის დროს. 

გამოუყენებელი საინვესტიციო შესაძლებლობები

მანქანური სწავლების ალგორითმები ყოველთვის არ ეძებენ ხაზოვან ურთიერთობებს მონაცემებში. ანუ, ისინი არ წყვეტენ მონაცემების ანალიზს, როდესაც ცხადი გახდება სწორი ხაზის „მიზეზ-შედეგობრივი“ ურთიერთობა. სამაგიეროდ, ისინი იკვლევენ მონაცემებს ყველა მხრიდან, რამაც შეიძლება მიგვიყვანოს იპოვონ ინვესტიციები, რომლებიც ბაზარმა გადააფასა ან დაუფასდა. 

ახალი ურთიერთობების იდენტიფიცირების უნიკალური შესაძლებლობების გამო, მანქანათმცოდნეობის მოდელები შესანიშნავი ინსტრუმენტებია ახალი საინვესტიციო შესაძლებლობების იდენტიფიცირებისთვის. ინვესტორებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს პოტენციალი ბაზრის იდეების შესაგროვებლად და ახალი ინვესტიციების განსახორციელებლად, ისეთი ფაქტორების საფუძველზე, როგორიცაა თქვენი რისკის შემწყნარებლობა და ფინანსური მდგომარეობა. დროთა განმავლობაში, ეს ახალი საინვესტიციო შესაძლებლობები შეიძლება მომგებიანიც კი აღმოჩნდეს. 

უფრო დიდი შემოსავლის პოტენციალი

არ არსებობს ინვესტიციის გარანტიები, მაშინაც კი, როდესაც თქვენ იყენებთ ხელოვნურ ინტელექტს. თუმცა, როდესაც გადავხედავთ ყველა იმ სარგებელს, რაც ჩვენ აქამდე წარმოვადგინეთ, სავარაუდოა, რომ მანქანური სწავლება ინვესტიციებში შეიძლება გამოიწვიოს უფრო დიდი საინვესტიციო მოგება. 

ყოველივე ამის შემდეგ, მანქანებს შეუძლიათ რეალურ დროში მონაცემების შეკუმშვა უფრო სწრაფად, ვიდრე ადამიანებმა და გამოიყენონ ეს ინფორმაცია ინფორმაციის გასაგებად და სავაჭრო გადაწყვეტილებების მისაღებადაც კი. და რადგან ეს მოდელები სწავლობენ ახალ მონაცემებს, ისინი სავარაუდოდ შეამცირებენ შეცდომებს, რომლებსაც უშვებენ. რომ აღარაფერი ვთქვათ, მანქანაზე დაფუძნებული საინვესტიციო მრჩევლები ბევრად უფრო დაბალი ფასით არიან, ვიდრე ადამიანური მრჩევლების უმეტესობა. 

როდესაც ამ ფაქტორებს ერთად დაამატებთ, გონივრული იქნება იმის გათვალისწინება, რომ მანქანათმცოდნეობამ შეიძლება გამოიწვიოს უკეთესი პორტფელის შედეგები - ყოველ შემთხვევაში, საბოლოოდ. და რამდენადაც ინვესტორები უშვებენ ნაკლებ შეცდომებს, გადალახავენ თავიანთ ირაციონალურ მიკერძოებებს და აფართოებენ თავიანთ ჰორიზონტს AI-ით, ისინი ასევე ზრდიან წარმატების (და სიმდიდრის) პოტენციალს. 

მანქანათმცოდნეობა ინვესტიციაში: გაუმჯობესების უნიკალური შანსი

მანქანათმცოდნეობა არღვევს საინვესტიციო ინდუსტრიას ინვესტორებისთვის შეუდარებელი წვდომით იაფ, ეფექტურ ინვესტიციებზე. რაც უფრო მეტი პორტფელი, რობო-მრჩეველი და საინვესტიციო მენეჯერები გადაინაცვლებენ მანქანური სწავლების ტექნიკისკენ, ინვესტორები მიიღებენ უფრო დიდ წვდომას მათ უპირატესობებზე. 

თუ მზად ხართ დაიწყოთ მანქანური სწავლება ინვესტიციებში, არ გაიხედოთ Q.ai-ს საკუთარი AI-ით მხარდაჭერილი პლატფორმაზე. Q.ai-ით თქვენ მიიღებთ წვდომას რისკზე მორგებულ პორტფელებზე, უნიკალურ საინვესტიციო კომპლექტებზე და ჩვენს AI-ით მართულ ჰეჯირების ფუნქციაზე, Downside Protection-ზეც კი. რაც მთავარია, ეს არის სწრაფი და მარტივი დაწყება.

ჩამოტვირთეთ Q.ai iOS-ისთვის მეტი საინვესტიციო შინაარსისთვის და ათზე მეტი ხელოვნური ინტელექტის მქონე საინვესტიციო სტრატეგიაზე წვდომისთვის. დაიწყეთ მხოლოდ 100 დოლარით და არასოდეს გადაიხადოთ საკომისიო ან საკომისიო.