ایجاد استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی: یک راهنمای جهانی

هوش مصنوعی (AI) در حال ایجاد تحول در صنایع مختلف در سراسر جهان است و دنیای سرمایه‌گذاری نیز از این قاعده مستثنی نیست. استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی در حال افزایش محبوبیت هستند و پتانسیل بازدهی برتر، کاهش ریسک و افزایش کارایی را ارائه می‌دهند. این راهنما یک نمای کلی جامع از نحوه ایجاد و پیاده‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای بازارهای جهانی ارائه می‌دهد.

درک چشم‌انداز هوش مصنوعی در سرمایه‌گذاری

قبل از پرداختن به جزئیات ایجاد استراتژی‌های هوش مصنوعی، درک چشم‌انداز فعلی و روش‌های مختلفی که هوش مصنوعی در بخش سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد، بسیار مهم است.

کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در مدیریت سرمایه‌گذاری:

• معاملات الگوریتمی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی معاملات را بر اساس قوانین از پیش تعیین شده و شرایط بازار انجام می‌دهند و اغلب با سرعتی فراتر از توانایی‌های انسانی عمل می‌کنند. این شامل استراتژی‌های معاملات با فرکانس بالا (HFT) است که از نوسانات جزئی قیمت بهره می‌برند.
• بهینه‌سازی پورتفولیو: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا تخصیص دارایی بهینه را شناسایی کنند، ریسک و بازده را بر اساس ترجیحات سرمایه‌گذار و پیش‌بینی‌های بازار متعادل کنند.
• مدیریت ریسک: هوش مصنوعی می‌تواند خطرات بالقوه را شناسایی و ارزیابی کند، سیگنال‌های هشدار اولیه ارائه دهد و به کاهش خسارات کمک کند. این شامل تجزیه و تحلیل ریسک اعتباری، تشخیص تقلب و پیش‌بینی نوسانات بازار است.
• تحلیل احساسات: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مقالات خبری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع را تجزیه و تحلیل کنند تا احساسات بازار را ارزیابی کرده و حرکات قیمت را پیش‌بینی کنند.
• تشخیص تقلب: مدل‌های هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای غیرعادی و ناهنجاری‌هایی که ممکن است نشان دهنده فعالیت‌های متقلبانه باشد، آموزش داده می‌شوند.
• مشاوران رباتیک: پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خدمات مشاوره سرمایه‌گذاری خودکار و مدیریت پورتفولیو را ارائه می‌دهند، اغلب با هزینه کمتری نسبت به مشاوران مالی سنتی.

بلوک‌های سازنده استراتژی‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی

ایجاد استراتژی‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی مؤثر نیازمند یک پایه قوی در داده‌ها، الگوریتم‌ها و زیرساخت‌ها است. در اینجا تفکیکی از اجزای کلیدی آورده شده است:

1. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

داده‌ها شاهرگ حیاتی هر سیستم هوش مصنوعی هستند. کیفیت و کمیت داده‌ها مستقیماً بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی شما تأثیر می‌گذارد. در اینجا مواردی وجود دارد که باید در نظر بگیرید:

• منابع داده:
  • ارائه‌دهندگان داده‌های مالی: بلومبرگ، Refinitiv، FactSet داده‌های بازار تاریخی و بی‌درنگ را ارائه می‌دهند.
  • داده‌های جایگزین: احساسات رسانه‌های اجتماعی، تصاویر ماهواره‌ای، تراکنش‌های کارت اعتباری و وب اسکرپینگ می‌توانند بینش‌های منحصربه‌فردی را ارائه دهند. برای مثال، تصاویر ماهواره‌ای که تراکم پارکینگ را در مکان‌های خرده‌فروشی تجزیه و تحلیل می‌کنند، می‌توانند قبل از اعلام سود، بینشی در مورد عملکرد شرکت ارائه دهند.
  • داده‌های عمومی: پایگاه‌های داده دولتی، شاخص‌های اقتصادی و گزارش‌های بانک مرکزی دیدگاه‌های کلان اقتصادی را ارائه می‌دهند.
• پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌های خام اغلب پر سر و صدا و ناسازگار هستند. تمیز کردن، تبدیل و عادی‌سازی داده‌ها گام‌های مهمی هستند.
  • رسیدگی به مقادیر از دست رفته: داده‌های از دست رفته را با استفاده از روش‌های آماری یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین جایگزین کنید.
  • حذف نقاط پرت: مقادیر شدید را که می‌توانند نتایج مدل را منحرف کنند، شناسایی و حذف کنید.
  • مهندسی ویژگی: ویژگی‌های جدیدی از داده‌های موجود ایجاد کنید تا عملکرد مدل را بهبود بخشید. برای مثال، میانگین‌های متحرک، معیارهای نوسانات یا ضرایب همبستگی را محاسبه کنید.
• ذخیره‌سازی داده‌ها: یک راه‌حل ذخیره‌سازی داده مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد مانند یک انبار داده مبتنی بر ابر (مانند Amazon S3، Google Cloud Storage، Azure Blob Storage) یا یک سیستم پایگاه داده اختصاصی را انتخاب کنید.

2. انتخاب الگوریتم و توسعه مدل

انتخاب الگوریتم به هدف سرمایه‌گذاری خاص و ویژگی‌های داده‌ها بستگی دارد. در اینجا چند الگوریتم هوش مصنوعی رایج در امور مالی آورده شده است:

• مدل‌های رگرسیون: مقادیر پیوسته مانند قیمت سهام یا بازده اوراق قرضه را پیش‌بینی می‌کنند. رگرسیون خطی، رگرسیون چند جمله‌ای و رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) انتخاب‌های محبوبی هستند.
• مدل‌های طبقه‌بندی: داده‌ها را به دسته‌ها طبقه‌بندی می‌کنند، مانند توصیه‌های خرید/فروش/نگهداری یا رتبه‌بندی ریسک اعتباری. رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و درخت‌های تصمیم معمولاً استفاده می‌شوند.
• تحلیل سری زمانی: نقاط داده جمع‌آوری شده در طول زمان، مانند قیمت سهام یا شاخص‌های اقتصادی را تجزیه و تحلیل می‌کنند. ARIMA، هموارسازی نمایی و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی سری زمانی مناسب هستند.
• الگوریتم‌های خوشه‌بندی: نقاط داده مشابه را با هم گروه‌بندی می‌کنند، مانند شناسایی خوشه‌های سهام با ویژگی‌های مشابه. خوشه‌بندی K-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی و DBSCAN به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• یادگیری تقویتی: به عوامل آموزش داده می‌شود تا در یک محیط پویا تصمیم‌گیری کنند، مانند انجام معاملات در یک بازار مالی. Q-learning و یادگیری تقویتی عمیق در معاملات الگوریتمی استفاده می‌شوند.
• شبکه‌های عصبی: الگوریتم‌های پیچیده الهام گرفته از ساختار مغز انسان. مدل‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، می‌توانند الگوها و روابط پیچیده را در داده‌ها بیاموزند. برای مثال، یک RNN می‌تواند برای تجزیه و تحلیل مقالات خبری و پیش‌بینی حرکات قیمت سهام بر اساس تحلیل احساسات استفاده شود.

ارزیابی و اعتبارسنجی مدل: ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از معیارهای مناسب بسیار مهم است. معیارهای رایج شامل دقت، صحت، فراخوانی، امتیاز F1 (برای طبقه‌بندی) و خطای میانگین مربعات ریشه (RMSE) یا خطای مطلق میانگین (MAE) (برای رگرسیون) است. از تکنیک‌هایی مانند اعتبارسنجی متقابل استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که مدل شما به خوبی به داده‌های دیده نشده تعمیم می‌یابد.

3. زیرساخت و فناوری

پیاده‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی نیازمند زیرساخت و فناوری قوی است.

• محاسبات ابری: پلتفرم‌های ابری (مانند Amazon Web Services، Google Cloud Platform، Microsoft Azure) منابع محاسباتی مقیاس‌پذیر، ذخیره‌سازی داده و ابزارهای یادگیری ماشین را فراهم می‌کنند.
• زبان‌های برنامه‌نویسی: پایتون زبان غالب برای توسعه هوش مصنوعی است، با کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch، scikit-learn و pandas. R نیز برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده‌ها محبوب است.
• سخت‌افزار: منابع محاسباتی با کارایی بالا (HPC) مانند GPU و TPU می‌توانند آموزش و استنتاج مدل را تسریع کنند.
• ادغام API: مدل‌های هوش مصنوعی خود را با پلتفرم‌های معاملاتی و ارائه‌دهندگان داده از طریق API ادغام کنید.

توسعه یک استراتژی سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی: راهنمای گام به گام

در اینجا یک راهنمای گام به گام برای توسعه یک استراتژی سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی آورده شده است:

مرحله 1: اهداف سرمایه‌گذاری خود را تعریف کنید

اهداف سرمایه‌گذاری، تحمل ریسک و افق سرمایه‌گذاری خود را به وضوح تعریف کنید. آیا هدف شما افزایش سرمایه، ایجاد درآمد یا ترکیبی از هر دو است؟ حداکثر میزان افت قابل قبول شما چقدر است؟ این امر انتخاب دارایی، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مدیریت ریسک شما را راهنمایی می‌کند.

مرحله 2: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

داده‌های مرتبط را از منابع مختلف جمع‌آوری کنید، از جمله داده‌های بازار تاریخی، شاخص‌های اقتصادی و داده‌های جایگزین. داده‌ها را تمیز، تبدیل و عادی کنید تا از کیفیت و سازگاری آن اطمینان حاصل شود.

مرحله 3: مهندسی ویژگی

ویژگی‌های جدیدی از داده‌های موجود ایجاد کنید تا قدرت پیش‌بینی مدل‌های هوش مصنوعی خود را بهبود بخشید. با ترکیب‌های مختلف ویژگی‌ها آزمایش کنید و تأثیر آنها را بر عملکرد مدل ارزیابی کنید.

مرحله 4: انتخاب الگوریتم و آموزش مدل

الگوریتم‌های هوش مصنوعی مناسب را بر اساس اهداف سرمایه‌گذاری خود و ویژگی‌های داده‌ها انتخاب کنید. مدل‌های خود را با استفاده از داده‌های تاریخی آموزش دهید و عملکرد آنها را با استفاده از معیارهای مناسب ارزیابی کنید. استفاده از تکنیک‌هایی مانند تست برگشتی را برای شبیه‌سازی عملکرد استراتژی خود در شرایط مختلف بازار در نظر بگیرید.

مرحله 5: تست برگشتی و اعتبارسنجی

استراتژی خود را با استفاده از داده‌های تاریخی به طور دقیق تست برگشتی کنید تا عملکرد آن را ارزیابی کرده و نقاط ضعف بالقوه را شناسایی کنید. از داده‌های خارج از نمونه برای اعتبارسنجی توانایی مدل خود برای تعمیم به داده‌های دیده نشده استفاده کنید. سوگیری‌های احتمالی در فرآیند تست برگشتی، مانند سوگیری نگاه به آینده را در نظر بگیرید و برای کاهش آنها اقدام کنید. برای مثال، اطمینان حاصل کنید که از اطلاعات آینده برای تصمیم‌گیری در تست برگشتی خود استفاده نمی‌کنید.

مرحله 6: مدیریت ریسک

تکنیک‌های مدیریت ریسک قوی را برای محافظت از سرمایه خود پیاده‌سازی کنید. این شامل تنظیم دستورات توقف ضرر، تنوع بخشیدن به پورتفولیو و نظارت بر نوسانات بازار است. هوش مصنوعی می‌تواند برای تنظیم پویای پارامترهای ریسک بر اساس شرایط متغیر بازار استفاده شود.

مرحله 7: استقرار و نظارت

استراتژی هوش مصنوعی خود را روی یک پلتفرم معاملاتی زنده مستقر کنید و به طور مداوم بر عملکرد آن نظارت کنید. معیارهای کلیدی مانند بازده، نسبت شارپ و افت را پیگیری کنید. به طور مرتب مدل‌های خود را با داده‌های جدید آموزش دهید تا دقت آنها را حفظ کرده و با شرایط متغیر بازار سازگار شوند. تست A/B نسخه‌های مختلف استراتژی خود را برای بهبود مستمر عملکرد آن در نظر بگیرید.

مثال‌های عملی از استراتژی‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی

در اینجا چند مثال از نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد استراتژی‌های سرمایه‌گذاری آورده شده است:

1. معاملات سهام مبتنی بر احساسات

استراتژی: از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل مقالات خبری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و گزارش‌های مالی برای سنجش احساسات بازار نسبت به سهام خاص استفاده کنید. سهامی را که احساسات مثبتی دارند بخرید و سهامی را که احساسات منفی دارند بفروشید.

منابع داده: APIهای خبری (مانند رویترز، بلومبرگ)، API توییتر، وب‌سایت‌های خبری مالی.

الگوریتم‌ها: مدل‌های تحلیل احساسات، مانند VADER یا مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور مانند BERT.

مثال: یک صندوق پوشش ریسک در لندن از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل فیدهای توییتر مربوط به شرکت‌های فهرست شده در FTSE 100 استفاده می‌کند. اگر احساسات کلی نسبت به یک شرکت به طور قابل توجهی مثبت شود، الگوریتم صندوق به طور خودکار سهام آن شرکت را می‌خرد.

2. تراز مجدد خودکار پورتفولیو

استراتژی: از هوش مصنوعی برای تراز مجدد پویای یک پورتفولیو بر اساس شرایط متغیر بازار و ترجیحات سرمایه‌گذار استفاده کنید. مدل هوش مصنوعی می‌تواند تخصیص دارایی را برای حفظ یک مشخصات ریسک مطلوب و به حداکثر رساندن بازده تنظیم کند.

منابع داده: داده‌های بازار تاریخی، شاخص‌های اقتصادی، ترجیحات ریسک سرمایه‌گذار.

الگوریتم‌ها: الگوریتم‌های بهینه‌سازی پورتفولیو، مانند بهینه‌سازی میانگین-واریانس یا مدل Black-Litterman، همراه با مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بازده دارایی و همبستگی.

مثال: یک مشاور رباتیک در سنگاپور از هوش مصنوعی برای تراز مجدد خودکار پورتفولیوهای مشتریان بر اساس پروفایل‌های ریسک فردی و شرایط بازار استفاده می‌کند. این الگوریتم نوسانات بازار را نظارت می‌کند و تخصیص دارایی را برای حفظ سطح ریسک هدف تنظیم می‌کند.

3. معاملات با فرکانس بالا (HFT)

استراتژی: از هوش مصنوعی برای شناسایی و بهره‌برداری از اختلافات قیمت کوتاه‌مدت در بازارهای مالی استفاده کنید. الگوریتم‌های HFT با سرعت بسیار بالایی عمل می‌کنند و معاملات را در میلی ثانیه انجام می‌دهند.

منابع داده: داده‌های بازار بی‌درنگ، داده‌های دفتر سفارش، فیدهای خبری.

الگوریتم‌ها: یادگیری تقویتی، یادگیری عمیق و مدل‌های آربیتراژ آماری.

مثال: یک شرکت معاملاتی اختصاصی در شیکاگو از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های دفتر سفارش و شناسایی فرصت‌های آربیتراژ استفاده می‌کند. این الگوریتم معاملات را در میلی ثانیه انجام می‌دهد و از تفاوت‌های قیمت زودگذر بین صرافی‌های مختلف سرمایه‌گذاری می‌کند.

4. ارزیابی ریسک اعتباری برای بازارهای نوظهور

استراتژی: یک مدل هوش مصنوعی برای ارزیابی اعتبار وام‌گیرندگان در بازارهای نوظهور که در آن روش‌های امتیازدهی اعتباری سنتی ممکن است کمتر قابل اعتماد باشند، توسعه دهید. از منابع داده جایگزین مانند استفاده از تلفن همراه، فعالیت رسانه‌های اجتماعی و پرداخت قبوض آب و برق استفاده کنید.

منابع داده: داده‌های تلفن همراه، داده‌های رسانه‌های اجتماعی، سابقه پرداخت قبوض آب و برق، داده‌های تامین مالی خرد.

الگوریتم‌ها: مدل‌های طبقه‌بندی (به عنوان مثال، رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان)، روش‌های ensemble (به عنوان مثال، جنگل‌های تصادفی، تقویت گرادیان).

مثال: یک موسسه تامین مالی خرد در کنیا از هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک اعتباری صاحبان مشاغل کوچک که فاقد سابقه اعتباری سنتی هستند استفاده می‌کند. مدل هوش مصنوعی داده‌های تلفن همراه و فعالیت رسانه‌های اجتماعی را برای پیش‌بینی احتمال بازپرداخت وام تجزیه و تحلیل می‌کند و به این موسسه اجازه می‌دهد اعتبار را به طیف وسیع‌تری از وام‌گیرندگان گسترش دهد.

چالش‌ها و ملاحظات

در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی در مدیریت سرمایه‌گذاری ارائه می‌دهد، چالش‌ها و ملاحظات متعددی را نیز ارائه می‌دهد:

• کیفیت داده: ورودی آشغال، خروجی آشغال. اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما دقیق، کامل و قابل اعتماد هستند.
• بیش‌برازش: از بیش‌برازش مدل‌های خود به داده‌های تاریخی خودداری کنید. از تکنیک‌هایی مانند اعتبارسنجی متقابل و منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش استفاده کنید.
• قابلیت تفسیر: تفسیر مدل‌های جعبه سیاه می‌تواند دشوار باشد و درک اینکه چرا آنها تصمیمات خاصی می‌گیرند را به چالش می‌کشد. استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) را برای بهبود شفافیت مدل در نظر بگیرید.
• انطباق با مقررات: اطمینان حاصل کنید که استراتژی‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی شما با مقررات مربوطه، مانند مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، دستکاری بازار و حمایت از مصرف‌کننده مطابقت دارد. مناطق مختلف مقررات متفاوتی دارند که نیازمند بررسی دقیق است. برای مثال، GDPR در اروپا پیامدهای قابل توجهی برای استفاده از داده دارد.
• ملاحظات اخلاقی: مراقب پیامدهای اخلاقی استراتژی‌های هوش مصنوعی خود باشید. از استفاده از داده‌ها یا الگوریتم‌های مغرضانه که می‌توانند علیه گروه‌های خاصی از افراد تبعیض قائل شوند، خودداری کنید. سوگیری الگوریتمی، جایی که سیستم‌های هوش مصنوعی سوگیری‌های اجتماعی موجود را تداوم می‌بخشند یا تقویت می‌کنند، یک نگرانی عمده است.
• نوسانات بازار: مدل‌های هوش مصنوعی آموزش دیده بر روی داده‌های تاریخی ممکن است در دوره‌های نوسانات شدید بازار یا رویدادهای غیرمنتظره عملکرد خوبی نداشته باشند. تکنیک‌های مدیریت ریسک قوی را برای کاهش خسارات احتمالی پیاده‌سازی کنید. برای مثال، همه‌گیری کووید-19 باعث اختلالات قابل توجهی در بازار شد که بسیاری از مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به چالش کشید.
• جذب استعداد: ایجاد و نگهداری استراتژی‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی نیازمند دانشمندان داده ماهر، مهندسان یادگیری ماشین و تحلیلگران مالی است.
• هزینه‌های محاسباتی: آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند از نظر محاسباتی گران باشد. استفاده از منابع محاسباتی ابری را برای مدیریت هزینه‌ها در نظر بگیرید.
• قابلیت توضیح و اعتماد: سرمایه‌گذاران و تنظیم‌کننده‌ها اغلب به درک روشنی از نحوه تصمیم‌گیری سیستم‌های هوش مصنوعی نیاز دارند. عدم شفافیت می‌تواند مانع از پذیرش شود و نگرانی‌های نظارتی را افزایش دهد.

آینده هوش مصنوعی در سرمایه‌گذاری

هوش مصنوعی قرار است نقش فزاینده‌ای در آینده مدیریت سرمایه‌گذاری ایفا کند. با ادامه پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی پیچیده‌تر و مؤثرتری را شاهد باشیم. در اینجا برخی از روندهای احتمالی آینده آورده شده است:

• افزایش پذیرش داده‌های جایگزین: منابع داده جایگزین برای به دست آوردن یک مزیت رقابتی در بازار سرمایه‌گذاری به طور فزاینده‌ای مهم خواهند شد.
• توسعه مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح‌تر: تکنیک‌های XAI به طور گسترده‌تری برای بهبود شفافیت مدل و ایجاد اعتماد پذیرفته می‌شوند.
• ادغام هوش مصنوعی با محاسبات کوانتومی: محاسبات کوانتومی به طور بالقوه می‌توانند با فعال کردن توسعه الگوریتم‌های قدرتمندتر و کارآمدتر، انقلابی در هوش مصنوعی ایجاد کنند.
• مشاوره سرمایه‌گذاری شخصی: از هوش مصنوعی برای ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری شخصی متناسب با نیازها و ترجیحات سرمایه‌گذار فردی استفاده می‌شود.
• پلتفرم‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی غیرمتمرکز: از فناوری بلاک چین می‌توان برای ایجاد پلتفرم‌های سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی غیرمتمرکز استفاده کرد که شفاف‌تر و در دسترس‌تر هستند.

نتیجه‌گیری

ایجاد استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی فرصت‌های قابل توجهی برای بازدهی برتر، کاهش ریسک و افزایش کارایی ارائه می‌دهد. سرمایه‌گذاران با درک بلوک‌های سازنده کلیدی، پیروی از یک فرآیند توسعه ساختاریافته و رسیدگی به چالش‌های مرتبط، می‌توانند از قدرت هوش مصنوعی برای دستیابی به اهداف مالی خود در بازارهای جهانی استفاده کنند. با ادامه تکامل فناوری هوش مصنوعی، کسانی که آن را می‌پذیرند، موقعیت خوبی برای موفقیت در آینده مدیریت سرمایه‌گذاری خواهند داشت. به یاد داشته باشید که از آخرین پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی مطلع باشید و استراتژی‌های خود را بر اساس آن تطبیق دهید. چشم‌انداز سرمایه‌گذاری دائماً در حال تغییر است و یادگیری مستمر برای جلوتر ماندن از منحنی ضروری است.