Благодаря способности быстро и точно анализировать огромные объемы данных, искусственный интеллект уже активно используется для формирования инвестиционных стратегий. Как это работает , сообщает psm7.com .
Компьютеры уже достаточно давно помогают инвесторам и трейдерам разрабатывать стратегии, да и искусственный интеллект — далеко не новая технология. Однако использование машинного обучения и нейросетей в этой области — только набирает обороты.
«Эти технологии способны выявлять сложные зависимости (корреляции) между финансовыми показателями, которые могут быть незаметными для людей. Например, ИИ может использовать анализ эмоций в социальных сетях для прогнозирования тенденций на рынке. Также ИИ может помочь выявить тенденции в зависимости от экономических показателей, таких как инфляция, безработица и другие», — говорит Дмитрий Франчук, политический аналитик.
По его словам, в целом, ИИ может помочь инвесторам собирать и анализировать большие объемы данных, что позволит сделать более точные прогнозы на рынке инвестиций. Однако, использование ИИ в инвестиционной деятельности также требует большого внимания к этике и защите данных, чтобы избежать возможных рисков и халатности.
«ИИ уже сейчас активно используются для инвестирования. Например, инвестиционные фонды используют алгоритмы машинного обучения для анализа финансовых данных и прогнозирования изменений в ценах акций и других финансовых инструментах», — добавляет эксперт.
Некоторые биржи уже используют ИИ для автоматизированной торговли, управляя алгоритмами машинного обучения для выявления и анализа трендов на рынке. Кроме того, существуют платформы, которые используют блокчейн для создания инвестиционных портфелей, что позволяет инвесторам быстро и эффективно распределять свои активы на различные инвестиционные возможности.
Как применяется искусственный интеллект в сфере инвестиций?
Анализ настроений
Это одно из самых распространенных применений ИИ в финансовой сфере. В частности, широко популярна технология NLP (обработка естественного языка), которая позволяет быстро и эффективно анализировать огромные массивы данных.
В контексте трейдинга и инвестирования существует три основных варианта использования NLP и анализа настроений:
1. Социальные настроения.
Социальные сети стали основным источником информации для трейдеров и инвесторов. ИИ собирает важные данные, анализирует их и выдает готовые прогнозы.
2. Настроения в новостях.
Еще один ключевой вариант применения NLP в финансовой сфере — анализ текстовых данных из новостных источников.
3. Настроения по подаче документов в SEC.
Например, вы заинтересованы в анализе квартальной или годовой отчетности некоторых компаний в определенном секторе, но это может занять недели или месяцы, чтобы прочитать каждую отчетность. NLP не просто ускоряет этот процесс, а способен в кратчайшее время просмотреть сотни подобных отчетов, выделив только те, которые будут действительно интересны аналитикам.
Оценка доходности на основе ML
Следует отметить, что инвесторы никогда не должны полагаться исключительно на оценки доходности, поскольку ее, как известно, трудно предсказать с высокой степенью точности. Вместо этого инвесторы могут использовать их как часть своего исследовательского процесса — подобно тому, как они могут включать оценки аналитиков в свой анализ.
Рейтинговые оценки акций
Подобно оценке доходности, машинное обучение можно использовать для ранжирования акций и выставления оценок на основе различных факторов, включая фундаментальные показатели, ценообразование, технические индикаторы и альтернативные данные.
Рейтинговые оценки включают в себя:
- K Score: показатель, указывающий на то, насколько хорошо компания управляется и является ли ее финансовая устойчивость прочной. Факторы включают: соотношение оборотного капитала к долгосрочному долгу, ROC Greenblatt (рентабельность капитала), выплату дивидендов и операционную доходность.
- Оценка качества: способность финансового рынка повышать/снижать или поддерживать цену актива выше/ниже той, которая бы преобладала в состоянии равновесия.
- Показатель роста: указывает на рост акции и факторы роста. В частности, факторы включают: трехлетний темп роста ROA/ROE и устойчивые прибыли.
- Оценка стоимости: указывает на то, является ли акция переоцененной или недооцененной. Факторы включают: доходность, цену к балансовой стоимости, стоимость предприятия к EBITDA и цену к объему продаж.
- Оценка импульса: указывает на импульс акций. Факторы включают: индекс относительной силы, недельный максимум/минимум, динамика прибыли.
Для инвесторов эти рейтинговые оценки могут быть использованы как сигнал в инвестиционных моделях. Например, показатель К Score указывает на более высокую вероятность перевыполнения плана, тогда как более низкий показатель К (1-3) указывает на более низкую вероятность перевыполнения плана в следующем месяце.
Криптографический анализ в цепочке
Машинное обучение также можно использовать для анализа общедоступных данных блокчейна, иначе известного как «внутрицепочечный анализ».
Синтетические данные
Еще одним интересным применением ML является генерирование синтетических финансовых данных с помощью генеративных состязательных сетей (Generative Adversarial Networks, или GAN).
В контексте торговли и инвестирования GAN можно использовать для преодоления нескольких распространенных проблем, таких как:
- дефицит данных;
- стоимость данных;
- чрезмерная подгонка при бэк-тестировании.
ИИ в хедж-фондах
Напомним, что хедж-фонды — это частное инвестиционное партнерство и пул фондов, которые используют много сложных стратегий и инвестируют (или торгуют) в различные инвестиционные продукты — деривативы, которые котируются и не котируются на бирже.
Недавнее исследование показало, что хедж-фонды на основе искусственного интеллекта в среднем приносят около 0,75% в месяц по сравнению с 0,25% в месяц для хедж-фондов, управляемых человеком.
Интересно, что комбинированные фонды со средним уровнем привлечения человека и автоматизации показали худшие результаты среди различных стратегий хедж-фондов.
Заменит ли ИИ людей?
Кажется, что ИИ превосходит человека по всем показателям, однако это не так. Как справедливо заметил Майк Чен: «это не машина против человека, а человек плюс машина».
Также следует отметить, что:
- искусственный интеллект совершает немало ошибок, что в финансовой сфере — критично. Напомним, что именно по этой причине множество крупнейших в мире банков запрещают собственным сотрудникам использовать ChatGPT;
- проблемы с поиском и обработкой актуальных данных (многие компании-разработчики ИИ отмечают, что их продукты могут точно выдавать данные, обнародованные до 2021-2022 годов);
- зона ответственности (ИИ не может нести ответственность за собственную аналитику, поэтому выступает лишь как инструмент в руках специалиста, например, какой-нибудь инвестиционной платформы);
- неспособность самостоятельно создавать техническое задание (именно человек ставит задачи роботу, корректирует полученные результаты, уточняет данные и т.д.).
Именно инженеры и исследователи строят инфраструктуру искусственного интеллекта. Они устанавливают параметры для системы ИИ, а машина может менять их благодаря глубокому обучению. Именно это и есть причина, почему ИИ привлекает внимание инвесторов.
Машина может учиться, способна управлять рисками инвесторов, исследуя будущий путь на предмет надвигающихся угроз и открывающихся новых возможностей, позволяя быстро реагировать на изменения. Но пока однозначно не способна полностью заменить человека.
Примеры передовых программ для инвестирования на основе ИИ в 2023 году
TradeIdeas
TradeIdeas — это программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, торговая платформа, которая помогает пользователям отслеживать последние трендовые акции и предоставляет рекомендации по инвестированию.
ПО достаточно удобное для начинающих трейдеров. Среди функций: детальные графики, имитация торговли, оповещения в режиме реального времени, фондовые новости и т.д.
Благодаря искусственному интеллекту, программное обеспечение имеет десятки инвестиционных алгоритмов, которые способны отрабатывать более 1 миллиона торговых сценариев в течение одной ночи, чтобы найти лучшее инвестиционное решение к следующей рыночной сессии.
Напомним, что прошли те времена, когда инвестирование было прерогативой богатых. Имея новые финтех-платформы под рукой, каждый желающий, у кого есть хотя бы какие-то знания и сбережения, может вложить деньги в определенный проект или криптовалюту, и получать пассивный доход. Подробнее об инклюзивности инвестиционной сферы и влиянии на нее FinTech — читайте далее.
TrendSpider
Если вы ищете программное обеспечение, которое может автоматически генерировать инвестиционные стратегии, TrendSpider будет весьма достойным выбором. Используя искусственный интеллект и технический анализ, приложение разрабатывает детальную аналитику, которая показывает четкую картину инвестиционного рынка с помощью различных графиков. Более того, программное обеспечение не только позволяет пользователям автоматизировать инвестиционные стратегии, но и позволяет проводить тестирование стратегий без ограничений.
TrendSpider предлагает пользователям оповещения в режиме реального времени, бесплатное обучение для начинающих, круглосуточное обслуживание и тому подобное.
Zignaly
На основе программы с искусственным интеллектом компания Zignaly создала открытую торговую платформу для криптовалют. Она проста в использовании и понятна в представлении данных. Таким образом, она очень удобна для начинающих, которые не имеют достаточно знаний о криптовалютах и инвестировании.
Торговый бот, поддерживаемый программным обеспечением, может позаботиться о большинстве вопросов инвесторов, что поможет сэкономить больше времени и сосредоточиться на общей картине и наиболее стоящих инвестиционных возможностях.
С помощью Zignaly пользователи могут подключаться к своим любимым биржам, таким как Binance, VCC Exchange, KuCoin и BitMex.
Q4
В отличие от вышеупомянутых инвестиционных программ, Q4 не стремится непосредственно к максимальной прибыли и возврату инвестиций. Вместо этого, она направлена на управление многосторонними отношениями в инвестициях между инвесторами, компаниями и инвестиционными банками, упорядочивает весь рабочий процесс.
Искусственный интеллект, как инвестиционный инструмент в Украине
Как отмечает Андрей Роговский, консультант по созданию стартапов, ИИ — мощный инструмент для прогнозирования рынка инвестиций и уменьшения рисков в этом секторе. Чтобы ИИ стал важным инструментом для инвестиций в Украине, нужно создать благоприятную среду для его развития, введение правильной регуляторной базы, подготовить специалистов и сотрудничать с частным сектором.
«Государственная поддержка разработчиков ИИ и финансирование исследований в этой области могут помочь расширить возможности использования искусственного интеллекта. Введение правил, обеспечивающих конфиденциальность и защиту данных, а также ограничение возможности использования ИИ для манипулирования рынком, также является ключевым для эффективного использования ИИ в инвестиционном секторе», — говорит господин Роговский.
Ограничения искусственного интеллекта в инвестиционной сфере
«Следует помнить, что использование ИИ для инвестирования может быть связано с определенными рисками, такими как ошибочные прогнозы, технические проблемы и другие факторы, которые могут привести к финансовым потерям. Поэтому, как и в любом другом виде инвестирования, важно понимать риски и осуществлять осмотрительную инвестиционную стратегию», — отмечает Дмитрий Франчук, политический аналитик.
Кроме уже вышеупомянутых слабых сторон, ИИ не может давать конкретных советов, например, налоговых рекомендаций или определять приоритетность капиталовложений. Кроме того, есть и проблемы, связанные с безопасностью данных и управлением технологическими рисками.
Обычно краткосрочный рынок изменяется закономерно на основе многих данных, как предсказуемой информации, такой как продажи, прибыль, экономический рост, так и непредсказуемой информации, будь то политика, терроризм, стихийные бедствия. Последнее ИИ не может изучить и правильно проанализировать. Это еще один пробел в работе умных машин.
Источник psm7.com