כיצד מכונות חכמות מעצבות מחדש את ההשקעות

Takeaways

• למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית (AI) המשתמשת באלגוריתמי מחשב כדי לנתח וללמוד מנתונים
• אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים להפיק תובנות מנתונים בצורה מהירה ויעילה יותר מבני אדם, ובמסגרת פרמטרים מוגדרים, יכולים ליצור תובנות ותצפיות ייחודיות שיכולות להיות לא אינטואיטיביות לצופה אנושי.
• למידת מכונה בהשקעות עוזרת לאנשים למצוא הזדמנויות השקעה חדשות, הסרת הטיה מקבלת החלטות והתאמת ייעוץ פיננסי לאנשים פרטיים 

המשקיעים תמיד מחפשים דרכים חדשות לקבל החלטות השקעה חכמות יותר. רבים מסתמכים על אסטרטגיות "כמותיות", או מודלים מתמטיים, כדי לחזות את הצלחת החלטותיהם. אבל למידת מכונה בהשקעות מציעה דרך חדשה ויעילה יותר לקבל החלטות השקעה טובות יותר - מבלי שהמשקיעים יצטרכו לנקוף אצבע.  

פשוט קח את Q.ai, למשל. Q.ai ממנפת בינה מלאכותית כדי למקסם את התשואות של המשקיעים ולמזער סיכונים על ידי התאמה אוטומטית לתנאי השוק.

הורד את Q.ai עבור iOS ליותר תוכן להשקיע וגישה ליותר מתריסר אסטרטגיות השקעה מבוססות בינה מלאכותית. התחל עם 100$ בלבד ולעולם אל תשלם עמלות או עמלות.

AI ולמידת מכונה: מה ההבדל?

"בינה מלאכותית" הוא ביטוי תופס המתייחס לאלגוריתמי מחשב שמקבלים החלטות חכמות. דוגמה פשוטה אחת היא שירותי הצ'טבוט שצצים ברוב אתרי האינטרנט כדי להציע סיוע. בהתבסס על מילות המפתח שבהן אתה משתמש, ה-AI הפשוטים האלה יכולים לירוק תשובות מהירות לשאלות שלך. 

אבל הבינה המלאכותית הבסיסית הזו היא רק קצה הקרחון. למעשה, AI הוא תחום שלם של מדעי המחשב שמתפצל לתת-התמחויות, כמו למידה עמוקה ורשתות עצביות. כל סוג של AI אוסף, מנתח ומשתמש בנתונים בדרכים שונות.

למידת מכונה היא סוג אחד של AI שמשתמש באלגוריתמים מורכבים כדי לעבד כמויות אדירות של נתונים במהירות. לאחר מכן, המכונה משתמשת בנתונים אלה כדי לבצע תחזיות, לאסוף תובנות וללמוד. ככל שהאלגוריתמים הללו מעבדים מידע רב יותר, כך הם הופכים לחכמים יותר - ומכאן השם "למידת מכונה". 

למרות שעדיין חדש, למידת מכונה כבר עשתה התקדמות בהנדסה, בריאות ומדעי המחשב. גם תעשיית השירותים הפיננסיים מרוויחה, בשל נפח הנתונים העצום שנוצר מדי יום. 

ותחום אחד שסוף סוף מקבל את תשומת הלב הראויה, הודות למערכות כמו ה-Q.ai שלנו, הוא השימוש בלמידת מכונה בהשקעה. 

היתרונות של למידת מכונה בהשקעה

בעוד שלמידת מכונה קיימת כבר זמן מה, למשקיעים קמעונאיים רק לאחרונה ניתנה ההזדמנות לנצל זאת. והמשקיעים כבר רואים את היתרונות כאשר אנו מגלים דרכים חדשות ויצירתיות שבהן למידת מכונה יכולה לשפר את הרווחים והפוטנציאל. 

הזדמנויות מסחר אלגוריתמיות

כמות הנתונים שהמשקיעים צריכים כדי לקבל החלטות מסחר מושכלות באמת היא אסטרונומית. אבל בשל מגבלות המוח האנושי, משקיעים יכולים לעבד רק כל כך הרבה מידע בבת אחת. 

אבל מסחר אלגוריתמי יכול להגביר את הגישה של משקיע לתובנות שוק איכותיות. 

כפי שאתה יכול לנחש לפי השם, מסחר אלגוריתמי משתמש באלגוריתמים מורכבים כדי לקבל החלטות השקעה. בניגוד לבני אדם, אלגוריתמים אלה של למידת מכונה יכולים לעבד כמויות אדירות של נתונים כמעט באופן מיידי. ומכיוון שהם יכולים ללמוד מהנתונים האלה, הם מציעים הצעות מושכלות ויעילות יותר כל הזמן.

משקיעים יכולים לנצל את הפוטנציאל הזה באמצעות למידת מכונה כדי לנתח נתוני שוק היסטוריים ונוכחיים כדי למצוא השקעות רווחיות. לאחר מכן, הם יכולים להשתמש בתובנות אלגוריתמיות כדי להמליץ ​​על השקעות או אפילו לבצע עסקאות באופן אוטומטי. 

נגישות מוגברת להשקעות

שימוש במסחר אלגוריתמי הוא דרך אחת להגדיל את יכולת ההשקעה שלך. עם זאת, לרוב המשקיעים אין גישה לאלגוריתם למידת מכונה משלהם. 

למרבה המזל, יועצי רובו מגובים בינה מלאכותית כמו Q.ai נמצאים כאן כדי לעזור למשקיעים לנצל את היתרונות של למידת מכונה. 

פלטפורמות כאלה מסתמכות על אלגוריתמים מורכבים בשל מומחיותן ויכולות ריסוק הנתונים שלהן כדי לקבל החלטות השקעה ולסחור בניירות ערך. לאחר מכן, הם מעבירים את ההטבות הללו למשקיעים בצורה של תיקים מותאמים אישית והזדמנויות השקעה פסיביות. 

רבים גם מספקים ייעוץ פיננסי אוטומטי למשקיעים בהתבסס על סקרי הרשמה קצרים. באמצעות מידע כמו גילו של אדם, סובלנות לסיכון ומצבו הפיננסי, יועצים מגובים בינה מלאכותית יכולים להציע המלצות פיננסיות מותאמות אישית. 

יועצי רובו מציעים גם כמה הטבות שיועצים פיננסיים מבוססי אנוש לרוב לא יכולים. למשל, לרוב הם זולים יותר מיועצים אנושיים, ורבים דורשים השקעה ראשונית קטנה יותר מאשר חברות ניהול נכסים גדולות. 

בנוסף, רובו-יועצים מאפשרים גישה 24/7 לחשבון שלך, עוקפים את הצורך בשעות עבודה וחגים. (אם כי, כשירותי השקעות אוטומטיים, יועצי רובו אינם דורשים את הפיקוח על כך שהתיק המאוייש שלך עשוי.) 

תכנון פרישה חכם יותר

תכנון פרישה הוא סיבה עצומה לכך שאנשים רבים משקיעים. מנהלי נכסים רבים נוקטים בגישה הוליסטית לפרישה, תוך הסתכלות על הגיל, הכספים, הנכסים ופוטנציאל ההשתכרות שלך כדי לעצב את תיק הפרישה שלך. לאחר מכן, הם מתאימים מעת לעת את ההשקעות שלך כך שיתאימו לסובלנות הסיכון שלך ככל שאתה מזדקן ומצבך הפיננסי משתנה עם הזמן. 

בדיוק כמו שירותי השקעות אחרים המבוססים על אדם, סגנון זה של תכנון פרישה יכול להיות יקר ולא יעיל. אבל גם כאן, למידת מכונה מתקדמת. 

ככל שמודלים של בינה מלאכותית לומדים ומתפתחים, הם הפכו מיומנים יותר בסיוע למשקיעים לבנות תיקי פרישה ולממש אסטרטגיות כסף חכמות. באמצעות סקרים קצרים, נתוני שוק היסטוריים וניתוח חזוי, מכונות יכולות לבנות מספר תוכניות פרישה מותאמות אישית עבור משקיע בודד. לאחר מכן, כל מה שנותר למשקיע הוא לבחור את התוכנית המתאימה לצרכיו ולממן את השקעותיו. 

ירידה בהטיה אנושית בהחלטות השקעה 

כבני אדם, אנחנו רגשיים מלידה ולפעמים מקבלים החלטות לא רציונליות. בהשקעה, זה מוביל לרוב להתנהגויות "נמנעות", שכן משקיעים נמנעים לעתים קרובות מתוצאות שליליות במקום לקחת את הסיכונים הדרושים כדי לראות תוצאות חיוביות. 

דוגמה מצוינת אחת היא התנהגות משקיעים על רקע התנודתיות בשוק בתחילת 2020. משקיעים רבים הוציאו את התיקים שלהם כשהשוק קרס כדי להימנע מהפסד הכל. עם זאת, אלו שצללו ראשונים לתוך התרסקות השוק ראו את תיקי ההשקעות שלהם מתאוששים תוך פחות משישה חודשים - ואז נכנסו ישירות לשוק שורי שראה את הרווחים שלהם גדלים עוד יותר. 

השקעה בניירות ערך איכותיים בהנחה היא התגלמות של "קנה נמוך, מכור גבוה". אבל משקיעים רבים נכנסים לפאניקה במהלך התנודתיות בשוק, מה שמוביל לתוצאות גרועות יותר מאשר אילו היו משאירים את כספם בשקט. 

אבל למידת מכונה ומודלי מסחר אלגוריתמיים אינם מייחסים לחוסר היגיון אנושי. ככאלה, הם הופכים את השופטים המושלמים ללא משוא פנים להנחות משקיעים לקראת החלטות השקעה חכמות יותר - בין אם זה השארת כסף בשוק, דשדוש כספים או אפילו תוספת להשקעות במהלך קריסת שוק. 

הזדמנויות השקעה לא מנוצלות

אלגוריתמי למידת מכונה לא תמיד מחפשים קשרים ליניאריים בנתונים. כלומר, הם לא מפסיקים לנתח נתונים כאשר מתברר קשר ישר של "סיבה ותוצאה". במקום זאת, הם בוחנים את הנתונים מכל הצדדים, מה שעשוי להוביל אותם למצוא השקעות שהשוק העריך יתר על המידה או מוערך נמוך. 

בשל היכולות הייחודיות שלהם לזהות מערכות יחסים חדשות, מודלים של למידת מכונה הם הכלים המושלמים לזיהוי הזדמנויות השקעה חדשות. משקיעים יכולים להשתמש בפוטנציאל הזה כדי לאסוף תובנות שוק ולבצע השקעות חדשות על סמך גורמים כמו סובלנות הסיכון והמצב הפיננסי שלך. עם הזמן, הזדמנויות השקעה חדשות אלו עשויות אפילו להתגלות כרווחיות. 

פוטנציאל להחזר גדול יותר

אין ערובה להשקעה, גם כאשר אתה משתמש בבינה מלאכותית. עם זאת, כאשר מסתכלים על כל היתרונות שהצגנו עד כה, סביר שלמידת מכונה בהשקעה עשויה להוביל לרווחי השקעה גדולים יותר. 

אחרי הכל, מכונות יכולות לחפור נתונים בזמן אמת מהר יותר מבני אדם, ולהשתמש במידע הזה כדי לירוק תובנות ואפילו לקבל החלטות מסחר. וכשהמודלים האלה לומדים מנתונים חדשים, הם צפויים להפחית את מספר הטעויות שהם עושים. שלא לדבר, יועצי השקעות מבוססי מכונה מגיעים בתג מחיר נמוך בהרבה מרוב היועצים האנושיים. 

כשמוסיפים את הגורמים הללו יחד, סביר לצפות שלמידת מכונה יכולה להוביל לתוצאות טובות יותר של תיק עבודות - לפחות בסופו של דבר. וכשהמשקיעים עושים פחות טעויות, מתגברים על ההטיות הבלתי רציונליות שלהם ומרחיבים את האופקים שלהם עם AI, הם גם מגדילים את פוטנציאל ההצלחה שלהם (והעושר). 

למידת מכונה בהשקעה: הזדמנות ייחודית להשתפר

למידת מכונה משפרת את תעשיית ההשקעות בכך שהיא מספקת למשקיעים גישה ללא תחרות להשקעות זולות ויעילות. ככל שיותר תיקים, יועצי רובו ומנהלי השקעות יעברו לעבר טכניקות למידת מכונה, המשקיעים יקבלו גישה רבה יותר ליתרונות שלהם. 

אם אתה מוכן להתחיל עם למידת מכונה בהשקעות, אל תסתכל רחוק יותר מהפלטפורמה המגובה בינה מלאכותית של Q.ai. עם Q.ai, תקבלו גישה לתיקים מותאמים לסיכון, ערכות השקעה מיוחדות במינן, ואפילו תכונת הגידור המנוהלת בינה מלאכותית שלנו, הגנה כלפי מטה. והכי חשוב, זה מהיר וקל להתחיל.

הורד את Q.ai עבור iOS ליותר תוכן להשקיע וגישה ליותר מתריסר אסטרטגיות השקעה מבוססות בינה מלאכותית. התחל עם 100$ בלבד ולעולם אל תשלם עמלות או עמלות.