Tehisintellektil põhinevate investeerimisstrateegiate loomine: globaalne juhend

Tehisintellekt (TI) muudab kiiresti erinevaid tööstusharusid ja finantssektor ei ole erand. Tehisintellektil põhinevad investeerimisstrateegiad muutuvad üha populaarsemaks, pakkudes potentsiaali parandada portfelli tootlust, hallata riske tõhusamalt ja tuvastada võimalusi, mis traditsiooniliste meetoditega võivad märkamatuks jääda. See juhend uurib peamisi kaalutlusi tehisintellekti investeerimisstrateegiate loomisel ja rakendamisel globaalses kontekstis.

Tehisintellekti põhitõdede mõistmine investeerimises

Enne tehisintellekti investeerimisstrateegiate loomise spetsiifikasse sukeldumist on oluline mõista kaasnevaid põhimõisteid.

Mis on tehisintellekt investeerimises?

Tehisintellekt investeerimises tähendab tehisintellekti tehnikate, peamiselt masinõppe (MÕ), kasutamist investeerimisotsuste tegemise protsesside automatiseerimiseks ja parandamiseks. See hõlmab ülesandeid nagu:

• Andmete analüüs: tohutute andmemahtude töötlemine mustrite ja arusaamade tuvastamiseks.
• Ennustav modelleerimine: tulevaste turusuundumuste ja varahindade prognoosimine.
• Algoritmiline kauplemine: tehingute automaatne sooritamine eelnevalt määratletud reeglite alusel.
• Riskijuhtimine: potentsiaalsete riskide tuvastamine ja leevendamine investeerimisportfellides.
• Varade jaotus: varade jaotuse optimeerimine tootluse maksimeerimiseks ja riski minimeerimiseks.

Peamised investeerimises kasutatavad tehisintellekti tehnoloogiad

Investeerimisstrateegiates kasutatakse tavaliselt mitmeid tehisintellekti tehnoloogiaid:

• Masinõpe (MÕ): algoritmid, mis õpivad andmetest ilma selgesõnalise programmeerimiseta. Näideteks on juhendatud õpe (regressioon, klassifitseerimine), juhendamata õpe (klasterdamine, dimensionaalsuse vähendamine) ja stiimulõpe.
• Loomuliku keele töötlus (LKT): arvutite võime mõista ja töödelda inimkeelt, mida kasutatakse uudisteartiklite ja sotsiaalmeedia andmete sentimentanalüüsiks.
• Süvaõpe: masinõppe alamhulk, mis kasutab mitmekihilisi tehisnärvivõrke suurema keerukusega andmete analüüsimiseks.
• Robotiseeritud protsesside automatiseerimine (RPA): korduvate ülesannete, nagu andmesisestus ja aruannete genereerimine, automatiseerimine.

Tehisintellektil põhinevate investeerimisstrateegiate eelised

Tehisintellekti kasutuselevõtt investeerimises pakub mitmeid potentsiaalseid eeliseid:

• Parem tootlus: tehisintellekti algoritmid suudavad analüüsida tohutuid andmehulki ja tuvastada mustreid, mis inimestele võivad märkamatuks jääda, mis viib paremate investeerimisotsuste ja suurema tuluni.
• Vähendatud risk: tehisintellekt aitab tuvastada ja leevendada potentsiaalseid riske, analüüsides turuandmeid ja märgates hoiatavaid märke.
• Suurenenud tõhusus: tehisintellektil põhinevad süsteemid suudavad automatiseerida ülesandeid, vabastades inimanalüütikud keskenduma strateegilisematele tegevustele.
• Andmepõhised otsused: tehisintellekt tugineb otsuste tegemisel andmetele, vähendades inimlike eelarvamuste ja emotsioonide mõju.
• Ööpäevaringne jälgimine: tehisintellekti süsteemid saavad pidevalt jälgida turge ja portfelle, võimaldades õigeaegselt reageerida muutuvatele tingimustele.
• Personaliseerimine: tehisintellekti saab kasutada personaliseeritud investeerimisstrateegiate loomiseks, mis on kohandatud individuaalsete investorite vajadustele ja eelistustele.

Oma tehisintellekti investeerimisstrateegia loomine: samm-sammuline juhend

Tõhusa tehisintellekti investeerimisstrateegia loomine nõuab hoolikat planeerimist ja teostust. Siin on samm-sammuline juhend:

1. Määratlege oma investeerimiseesmärgid ja sihid

Määratlege selgelt oma investeerimiseesmärgid, riskitaluvus ja ajahorisont. See aitab teil kindlaks määrata, milline tehisintellekti strateegia on teie vajadustele kõige sobivam. Kaaluge selliseid tegureid nagu:

• Investeerimishorisont: lühiajaline, keskmise pikkusega või pikaajaline.
• Riskitaluvus: konservatiivne, mõõdukas või agressiivne.
• Tootluse ootused: realistlikud tootluse eesmärgid.
• Investeerimisuniversum: aktsiad, võlakirjad, toorained, valuutad või alternatiivsed varad.

Näide: pikaajalise investeerimishorisondi ja mõõduka riskitaluvusega pensionifond võib keskenduda mitmekesistatud aktsiate ja võlakirjade portfellile, mida haldab tehisintellektil põhinev varade jaotussüsteem.

2. Andmete hankimine ja ettevalmistamine

Andmed on iga tehisintellekti süsteemi elujõud. Peate oma mudelite treenimiseks hankima ja ette valmistama kvaliteetseid andmeid. Kaaluge järgmist:

• Andmeallikad: tuvastage usaldusväärsed andmeallikad, nagu finantsandmete pakkujad (nt Bloomberg, Refinitiv), turuandmete API-d ja alternatiivsed andmeallikad (nt sotsiaalmeedia sentiment, satelliidipildid).
• Andmete kvaliteet: veenduge, et andmed on täpsed, täielikud ja järjepidevad. Puhastage ja eeltöödelge andmeid vigade ja ebakõlade eemaldamiseks.
• Andmete tunnused: valige asjakohased tunnused, mida saab kasutada varahindade või turusuundumuste ennustamiseks. Näideteks on ajaloolised hinnad, kauplemismaht, makromajanduslikud näitajad ja uudiste sentiment.
• Andmete säilitamine: valige sobiv andmete säilitamise lahendus, näiteks pilvepõhine andmebaas või andmejärv.

Näide: riskifond, mis arendab aktsiatega kauplemise algoritmi, võib kasutada ajaloolisi aktsiahindu, kauplemismahtu ja uudiste sentimenti erinevatest allikatest. Nad puhastaksid ja eeltöötleksid andmeid erindite ja puuduvate väärtuste eemaldamiseks enne oma mudeli treenimist.

3. Mudeli valik ja treenimine

Valige oma investeerimisstrateegia jaoks sobiv tehisintellekti mudel, lähtudes oma eesmärkidest ja andmetest. Kaaluge järgmist:

• Mudeli tüüp: valige sobiv masinõppe algoritm, näiteks regressioon varahindade ennustamiseks, klassifitseerimine turu suuna ennustamiseks või stiimulõpe algoritmiliseks kauplemiseks.
• Mudeli treenimine: treenige mudelit ajalooliste andmete abil. Jagage andmed treening-, valideerimis- ja testimiskogumiteks, et tagada mudeli hea üldistusvõime uute andmete puhul.
• Hüperparameetrite häälestamine: optimeerige mudeli hüperparameetreid parima jõudluse saavutamiseks.
• Tagasitestimine: hinnake mudeli jõudlust ajalooliste andmete abil, et simuleerida, kuidas see oleks minevikus toiminud.

Näide: kvantitatiivne analüütik võib kasutada rekurrentset närvivõrku (RNN), et ennustada aktsiahindu ajalooliste hinnaandmete põhjal. Ta treeniks RNN-i ajalooliste andmetega, valideeriks selle jõudlust valideerimiskogumil ja seejärel tagasitestiks seda eraldi testimiskogumil.

4. Rakendamine ja kasutuselevõtt

Kui mudel on treenitud ja valideeritud, saate selle rakendada ja kasutusele võtta. Kaaluge järgmist:

• Kauplemisplatvorm: valige sobiv kauplemisplatvorm, mis toetab algoritmilist kauplemist ja pakub juurdepääsu turuandmetele.
• Teostusstrateegia: arendage teostusstrateegia, mis määratleb, kuidas mudeli tehingud sooritatakse.
• Riskijuhtimine: rakendage riskijuhtimiskontrolle potentsiaalsete kahjude piiramiseks.
• Jälgimine ja hooldus: jälgige pidevalt mudeli jõudlust ja tehke vajadusel kohandusi. Treenige mudelit perioodiliselt uuesti, et tagada selle täpsuse säilimine.

Näide: finantstehnoloogia ettevõte võib oma tehisintellektil põhineva varade jaotussüsteemi kasutusele võtta pilvepõhisel platvormil, mis võimaldab investoritel luua ja hallata isikupärastatud investeerimisportfelle. Süsteem tasakaalustaks portfelle automaatselt vastavalt turutingimustele ja investori eelistustele.

5. Riskijuhtimine ja vastavus

Riskijuhtimine ja vastavus on tehisintellekti investeerimisstrateegiate loomise kriitilised aspektid. Kaaluge järgmist:

• Mudeli risk: hinnake riski, et mudel võib teha ebatäpseid ennustusi või tekitada soovimatuid tagajärgi.
• Andmerisk: hallake andmeleketest, andmevigadest ja kallutatud andmetest tulenevat riski.
• Operatsioonirisk: veenduge, et süsteem on usaldusväärne ja turvaline.
• Regulatiivne vastavus: järgige kõiki kohaldatavaid eeskirju, näiteks andmekaitse ja finantsaruandlusega seotud eeskirju.

Näide: globaalne investeerimispank, mis rakendab tehisintellekti kauplemissüsteemi, peaks kehtestama tugevad riskijuhtimiskontrollid, et vältida volitamata kauplemist, andmelekkeid ja regulatiivseid rikkumisi. See hõlmaks meetmeid nagu mudeli valideerimine, andmeturve ja vastavuskoolitus.

Väljakutsed ja kaalutlused

Kuigi tehisintellekt pakub investeerimises märkimisväärseid potentsiaalseid eeliseid, on ka väljakutseid ja kaalutlusi, mida tuleb teadvustada:

• Andmete kättesaadavus ja kvaliteet: juurdepääs kvaliteetsetele andmetele võib olla väljakutse, eriti arenevatel turgudel või alternatiivsete varaklasside puhul.
• Mudeli keerukus: keerulisi tehisintellekti mudeleid võib olla raske tõlgendada ja mõista, mis muudab vigade tuvastamise ja parandamise keeruliseks.
• Ülesobitamine: tehisintellekti mudelid võivad ajaloolistele andmetele ülesobituda, mis viib tulevikus kehva jõudluseni.
• Musta kasti probleem: mõnede tehisintellekti mudelite otsustusprotsessid võivad olla läbipaistmatud, mis teeb raskeks mõista, miks nad tegid konkreetse otsuse.
• Regulatiivne ebakindlus: tehisintellekti reguleeriv maastik rahanduses on alles arenemas, mis tekitab ebakindlust ettevõtetele, kes arendavad ja kasutavad tehisintellekti süsteeme.
• Eetilised kaalutlused: tehisintellekti süsteemid võivad põlistada eelarvamusi, mis esinevad andmetes, millega neid treenitakse, viies ebaõiglaste või diskrimineerivate tulemusteni.
• Talentide hankimine: tehisintellekti investeerimisstrateegiate loomine ja hooldamine nõuab kvalifitseeritud andmeteadlasi, insenere ja finantsanalüütikuid.

Globaalsed näited tehisintellektist investeerimises

Tehisintellekti kasutatakse investeerimisstrateegiates üle kogu maailma. Siin on mõned näited:

• Renaissance Technologies (USA): riskifond, mis kasutab matemaatilisi ja statistilisi meetodeid, sealhulgas masinõpet, kauplemisstrateegiate arendamiseks.
• Aidyia (Hongkong): ettevõte, mis kasutab tehisintellekti isikupärastatud investeerimisportfellide loomiseks üksikinvestoritele.
• Alpaca (Jaapan): ettevõte, mis arendab tehisintellektil põhinevaid kauplemisalgoritme institutsionaalsetele investoritele.
• Kensho Technologies (USA - omandas S&P Global): ettevõte, mis pakub tehisintellektil põhinevaid analüütika- ja uurimisvahendeid finantsprofessionaalidele.
• Ant Financial (Hiina): kasutab tehisintellekti laialdaselt oma varahaldusplatvormil, pakkudes miljonitele kasutajatele isikupärastatud investeerimisnõuandeid ja automatiseeritud portfellihaldusteenuseid.

Tehisintellekti tulevik investeerimises

Tehisintellekti tulevik investeerimises on helge. Tehisintellekti tehnoloogia arenedes võime oodata veelgi keerukamaid ja tõhusamaid tehisintellektil põhinevaid investeerimisstrateegiaid. Mõned potentsiaalsed tulevikutrendid hõlmavad:

• Suurenenud kasutuselevõtt: tehisintellekt muutub laialdasemalt kasutatavaks igat tüüpi investeerimisühingutes, alates riskifondidest kuni varahaldurite ja jaemaakleriteni.
• Keerukamad mudelid: tehisintellekti mudelid muutuvad keerukamaks ja võimelisemaks analüüsima keerulisemaid andmeid.
• Isikupärastatud investeerimine: tehisintellekti kasutatakse väga isikupärastatud investeerimisstrateegiate loomiseks, mis on kohandatud individuaalsete investorite vajadustele ja eelistustele.
• Parem riskijuhtimine: tehisintellekti kasutatakse riskide tõhusamaks tuvastamiseks ja leevendamiseks.
• Uued investeerimisvõimalused: tehisintellekt aitab tuvastada uusi investeerimisvõimalusi, mida traditsioonilised meetodid praegu ei tunnista.
• Seletatav tehisintellekt (XAI): suurenenud keskendumine läbipaistvamate ja seletatavamate tehisintellekti mudelite arendamisele.
• Kvant-arvutamine: kvant-arvutamise uurimine keeruliste finantsprobleemide lahendamiseks ja tehisintellekti investeerimisstrateegiate täiustamiseks.

Kokkuvõte

Tehisintellekt muudab investeerimismaastikku, pakkudes potentsiaali parandada tootlust, vähendada riski ja suurendada tõhusust. Mõistes tehisintellekti põhitõdesid, luues tugeva andmevundamendi, valides õiged mudelid ja rakendades tugevaid riskijuhtimiskontrolle, saavad investorid rakendada tehisintellekti jõudu oma rahaliste eesmärkide saavutamiseks globaalsel turul. Kuigi väljakutseid ja kaalutlusi on, on tehisintellekti tulevik investeerimises paljulubav, pakkudes potentsiaali luua tõhusam, isikupärastatum ja andmepõhisem investeerimisökosüsteem. Edu saavutamiseks on ülioluline olla kursis viimaste arengutega tehisintellekti vallas ja kohaneda areneva regulatiivse maastikuga.