Takeaways
- یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی (AI) است که از الگوریتم های کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل و یادگیری از داده ها استفاده می کند
- الگوریتمهای یادگیری ماشینی میتوانند بینشهایی را از دادهها سریعتر و کارآمدتر از انسانها استخراج کنند و در چارچوب پارامترهای مجموعهای، بینشها و مشاهدات منحصربهفردی ایجاد کنند که میتواند برای یک ناظر انسانی غیر شهودی باشد.
- یادگیری ماشینی در سرمایهگذاری به افراد کمک میکند فرصتهای سرمایهگذاری جدید را پیدا کنند، سوگیری را از تصمیمگیری حذف کرده و توصیههای مالی را به افراد اختصاص دهند.
سرمایه گذاران همیشه در جستجوی راه های جدید برای اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری هوشمندانه هستند. بسیاری برای پیشبینی موفقیت تصمیمات خود به استراتژیهای «کمی» یا مدلهای ریاضی تکیه میکنند. اما یادگیری ماشینی در سرمایهگذاری روشی جدید و کارآمدتر برای تصمیمگیری سرمایهگذاری بهتر ارائه میدهد – بدون اینکه سرمایهگذاران هرگز انگشتی را بردارند.
برای مثال فقط Q.ai را در نظر بگیرید. Q.ai از هوش مصنوعی برای به حداکثر رساندن بازده سرمایه گذاران و به حداقل رساندن ریسک ها با انطباق خودکار با شرایط بازار استفاده می کند.
Q.ai را برای iOS دانلود کنید برای محتوای سرمایه گذاری بیشتر و دسترسی به بیش از ده ها استراتژی سرمایه گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی. فقط با 100 دلار شروع کنید و هرگز کارمزد یا کمیسیون پرداخت نکنید.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: تفاوت چیست؟
«هوش مصنوعی» یک عبارت فراگیر است که به الگوریتمهای رایانهای اشاره دارد که تصمیمات هوشمندانه میگیرند. یک مثال ساده خدمات چت بات است که در اکثر وب سایت ها برای ارائه کمک ظاهر می شود. بر اساس کلمات کلیدی که استفاده میکنید، این هوش مصنوعی ساده میتواند پاسخهای سریعی به سؤالات شما بدهد.
اما این هوش مصنوعی اولیه فقط نوک کوه یخ است. در واقع، هوش مصنوعی یک رشته کامل از علوم کامپیوتر است که به تخصصهای فرعی مانند یادگیری عمیق و شبکههای عصبی تقسیم میشود. هر نوع هوش مصنوعی داده ها را به روش های مختلف جمع آوری، تجزیه و تحلیل و استفاده می کند.
یادگیری ماشینی یکی از انواع هوش مصنوعی است که از الگوریتم های پیچیده برای پردازش سریع حجم عظیمی از داده ها استفاده می کند. سپس، ماشین از این داده ها برای پیش بینی، جمع آوری بینش و یادگیری استفاده می کند. هرچه این الگوریتمها اطلاعات بیشتری را پردازش کنند، هوشمندتر میشوند – از این رو به آن «یادگیری ماشینی» میگویند.
اگرچه یادگیری ماشین هنوز جدید است، اما پیشرفت هایی در مهندسی، مراقبت های بهداشتی و علوم کامپیوتر داشته است. صنعت خدمات مالی نیز به دلیل حجم انبوه داده هایی که هر روز تولید می شود، سود می برد.
و یکی از حوزههایی که در نهایت به لطف سیستمهایی مانند Q.ai خودمان، توجه شایستهاش را به خود جلب میکند، استفاده از یادگیری ماشین در سرمایهگذاری است.
مزایای یادگیری ماشین در سرمایه گذاری
در حالی که یادگیری ماشین مدتی است که وجود داشته است، به تازگی به سرمایه گذاران خرده فروشی این فرصت داده شده است که از آن بهره ببرند. و سرمایه گذاران در حال حاضر مزایای آن را می بینند زیرا ما راه های جدید و خلاقانه ای را کشف می کنیم که یادگیری ماشینی می تواند سود و پتانسیل را بهبود بخشد.
فرصت های معاملاتی الگوریتمی
مقدار دادههایی که سرمایهگذاران برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه به آن نیاز دارند، نجومی است. اما به دلیل محدودیتهای مغز انسان، سرمایهگذاران تنها میتوانند اطلاعات زیادی را در یک زمان پردازش کنند.
اما معاملات الگوریتمی می تواند دسترسی سرمایه گذار به بینش بازار با کیفیت را افزایش دهد.
همانطور که ممکن است از نام آن حدس بزنید، تجارت الگوریتمی از الگوریتم های پیچیده برای تصمیم گیری سرمایه گذاری استفاده می کند. برخلاف انسان ها، این الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند حجم عظیمی از داده ها را تقریباً آنی پردازش کنند. و چون می توانند از این داده ها بیاموزند، همیشه پیشنهادات آگاهانه تر و کارآمدتری ارائه می دهند.
سرمایه گذاران می توانند از این پتانسیل با استفاده از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و فعلی بازار برای یافتن سرمایه گذاری های سودآور استفاده کنند. سپس، آنها می توانند از بینش الگوریتمی برای توصیه سرمایه گذاری یا حتی اجرای معاملات به صورت خودکار استفاده کنند.
افزایش دسترسی به سرمایه گذاری
استفاده از معاملات الگوریتمی یکی از راه های افزایش قدرت سرمایه گذاری شماست. با این حال، اکثر سرمایه گذاران به الگوریتم یادگیری ماشین خود دسترسی ندارند.
خوشبختانه، مشاوران رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Q.ai اینجا هستند تا به سرمایه گذاران کمک کنند تا از یادگیری ماشینی استفاده کنند.
چنین پلتفرم هایی برای تخصص و توانایی های خرد کردن داده ها برای تصمیم گیری های سرمایه گذاری و تجارت اوراق بهادار به الگوریتم های پیچیده متکی هستند. سپس، آنها این مزایا را در قالب پرتفوی شخصی و فرصت های سرمایه گذاری غیرفعال به سرمایه گذاران منتقل می کنند.
بسیاری نیز بر اساس نظرسنجی های مختصر ثبت نام، مشاوره مالی خودکار به سرمایه گذاران ارائه می دهند. با استفاده از اطلاعاتی مانند سن فرد، تحمل ریسک و وضعیت مالی، مشاوران مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند توصیههای مالی مناسبی را ارائه دهند.
مشاوران Robo همچنین چندین مزیت را ارائه می دهند که مشاوران مالی مبتنی بر انسان اغلب نمی توانند. به عنوان مثال، آنها اغلب ارزان تر از مشاوران انسانی هستند، و بسیاری از آنها به سرمایه گذاری اولیه کمتری نسبت به شرکت های مدیریت دارایی بزرگ نیاز دارند.
بعلاوه، مشاوران روبو اجازه دسترسی 24 ساعته به حساب شما را می دهند و نیاز به ساعات اداری و تعطیلات را نادیده می گیرند. (اگرچه، به عنوان خدمات سرمایه گذاری خودکار، مشاوران روبو نیز به نظارتی که سبد سرنشین دار شما ممکن است نیاز ندارند.)
برنامه ریزی هوشمندانه تر برای بازنشستگی
برنامه ریزی بازنشستگی دلیل بزرگی برای سرمایه گذاری بسیاری از افراد است. بسیاری از مدیران دارایی، رویکردی جامع برای بازنشستگی دارند و به سن، امور مالی، داراییها و پتانسیل درآمد برای طراحی سبد بازنشستگی شما نگاه میکنند. سپس، آنها به طور دوره ای سرمایه گذاری های شما را برای مطابقت با تحمل ریسک شما با افزایش سن و تغییر وضعیت مالی شما در طول زمان تنظیم می کنند.
درست مانند سایر خدمات سرمایه گذاری مبتنی بر انسان، این سبک برنامه ریزی بازنشستگی می تواند پرهزینه و ناکارآمد باشد. اما در اینجا نیز یادگیری ماشینی در حال پیشرفت است.
همانطور که مدلهای هوش مصنوعی یاد میگیرند و توسعه مییابند، در کمک به سرمایهگذاران برای ایجاد سبد بازنشستگی و اجرای استراتژیهای پول هوشمند مهارت بیشتری پیدا کردهاند. با استفاده از نظرسنجی های کوتاه، داده های تاریخی بازار و تجزیه و تحلیل پیش بینی، ماشین ها می توانند چندین برنامه بازنشستگی شخصی برای یک سرمایه گذار ایجاد کنند. سپس، تنها چیزی که برای سرمایه گذار باقی می ماند این است که طرحی را انتخاب کند که متناسب با نیازهایش باشد و سرمایه گذاری های خود را تامین کند.
کاهش تعصب انسانی در تصمیمات سرمایه گذاری
به عنوان انسان، ما ذاتاً احساساتی هستیم و گاهی اوقات تصمیمات غیرمنطقی می گیریم. در سرمایهگذاری، این اغلب منجر به رفتارهای «اجتنابآمیز» میشود، زیرا سرمایهگذاران اغلب از نتایج منفی اجتناب میکنند تا اینکه ریسکهای لازم برای دیدن نتایج مثبت را بپذیرند.
یک مثال عالی رفتار سرمایهگذاران در میان نوسانات بازار در اوایل سال 2020 است. بسیاری از سرمایهگذاران هنگام سقوط بازار پرتفوی خود را نقد کردند تا همه چیز را از دست ندهند. با این حال، آنهایی که با سر به سقوط بازار وارد شدند، شاهد بهبود پرتفوی خود در کمتر از شش ماه بودند - و سپس مستقیماً وارد بازاری صعودی شدند که شاهد افزایش بیشتر سود آنها بود.
سرمایهگذاری در اوراق بهادار با کیفیت با تخفیف، مظهر «کم بخر، بالا بفروش» است. اما بسیاری از سرمایهگذاران در طول نوسانات بازار دچار وحشت میشوند و به نتایج ضعیفتری نسبت به زمانی که پول خود را به حال خود رها میکردند منجر میشود.
اما یادگیری ماشین و مدلهای معاملات الگوریتمی به غیرمنطقی بودن انسان نسبت نمیدهند. به این ترتیب، آنها قضات بیطرف کاملی را برای هدایت سرمایهگذاران به سمت تصمیمهای سرمایهگذاری هوشمندانهتر ایجاد میکنند - چه این تصمیمگیریها در بازار باقی ماندن پول، جابجایی وجوه در اطراف یا حتی افزایش سرمایهگذاری در طول سقوط بازار باشد.
فرصت های سرمایه گذاری استفاده نشده
الگوریتم های یادگیری ماشین همیشه به دنبال روابط خطی در داده ها نیستند. به این معنا که وقتی یک رابطه مستقیم «علت و معلولی» مشخص میشود، تجزیه و تحلیل دادهها را متوقف نمیکنند. در عوض، آنها داده ها را از همه طرف بررسی می کنند، که ممکن است آنها را به سرمایه گذاری هایی که بازار بیش از حد یا کمتر از ارزش گذاری کرده است، بیابند.
مدلهای یادگیری ماشین به دلیل تواناییهای منحصربهفردشان برای شناسایی روابط جدید، ابزار عالی برای شناسایی فرصتهای سرمایهگذاری جدید هستند. سرمایه گذاران می توانند از این پتانسیل برای جمع آوری بینش های بازار و سرمایه گذاری های جدید بر اساس عواملی مانند تحمل ریسک و وضعیت مالی شما استفاده کنند. با گذشت زمان، این فرصت های سرمایه گذاری جدید حتی ممکن است سودآور باشند.
پتانسیل بازدهی بیشتر
هیچ تضمینی برای سرمایه گذاری وجود ندارد، حتی زمانی که از هوش مصنوعی استفاده می کنید. با این حال، وقتی به تمام مزایایی که تاکنون ارائه کردهایم نگاه میکنیم، قابل قبول است که یادگیری ماشین در سرمایهگذاری ممکن است منجر به سود سرمایهگذاری بیشتر شود.
به هر حال، ماشینها میتوانند دادههای بلادرنگ را سریعتر از انسانها خرد کنند و از این اطلاعات برای کشف بینشها و حتی تصمیمگیری در معاملات استفاده کنند. و همانطور که این مدل ها از داده های جدید یاد می گیرند، احتمالاً تعداد اشتباهات خود را کاهش می دهند. ناگفته نماند، مشاوران سرمایه گذاری مبتنی بر ماشین قیمت بسیار کمتری نسبت به اکثر مشاوران انسانی دارند.
وقتی این عوامل را با هم اضافه میکنید، منطقی است که پیشبینی کنیم که یادگیری ماشینی میتواند به نتایج بهتری از نمونه کارها منجر شود - حداقل در نهایت. و همانطور که سرمایه گذاران اشتباهات کمتری می کنند، بر تعصبات غیرمنطقی خود غلبه می کنند و افق دید خود را با هوش مصنوعی گسترش می دهند، پتانسیل خود را برای موفقیت (و ثروت) نیز افزایش می دهند.
یادگیری ماشینی در سرمایه گذاری: فرصتی منحصر به فرد برای بهبود
یادگیری ماشینی با فراهم کردن دسترسی بینظیر سرمایهگذاران به سرمایهگذاریهای ارزان و کارآمد، صنعت سرمایهگذاری را متحول میکند. همانطور که پورتفولیوها، مشاوران روبو و مدیران سرمایه گذاری بیشتر به سمت تکنیک های یادگیری ماشینی حرکت می کنند، سرمایه گذاران دسترسی بیشتری به مزایای آنها خواهند داشت.
اگر برای شروع سرمایهگذاری با یادگیری ماشین آماده هستید، به پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی Q.ai نگاه نکنید. با Q.ai، به پرتفوی های تنظیم شده با ریسک، کیت های سرمایه گذاری منحصر به فرد، و حتی ویژگی پوشش ریسک مدیریت شده با هوش مصنوعی ما، Downside Protection دسترسی خواهید داشت. بهتر از همه، شروع سریع و آسان است.
Q.ai را برای iOS دانلود کنید برای محتوای سرمایه گذاری بیشتر و دسترسی به بیش از ده ها استراتژی سرمایه گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی. فقط با 100 دلار شروع کنید و هرگز کارمزد یا کمیسیون پرداخت نکنید.
منبع: https://www.forbes.com/sites/qai/2022/01/25/how-intelligent-machines-are-reshaping-investing/