Завдяки здатності швидко і точно аналізувати величезні обсяги даних, штучний інтелект уже активно використовується для формування інвестиційних стратегій. Як це працює — розглянемо далі
AI, Investment Фото: entrepreneur.com
Комп’ютери вже досить давно допомагають інвесторам і трейдерам розробляти стратегії, та і штучний інтелект — далеко не нова технологія. Проте використання машинного навчання та нейромереж в цій галузі — тільки набирає обертів.
«Ці технології здатні виявляти складні залежності (кореляції) між фінансовими показниками, які можуть бути непомітними для людей. Наприклад, ШІ може використовувати аналіз емоцій в соціальних мережах для прогнозування тенденцій на ринку. Також ШІ може допомогти виявити тенденції в залежності від економічних показників, таких як інфляція, безробіття та інші», — каже Дмитро Франчук, політичний аналітик.
За його словами, в цілому, ШІ може допомогти інвесторам збирати та аналізувати великі об’єми даних, що дозволить зробити більш точні прогнози на ринку інвестицій. Однак, використання ШІ в інвестиційній діяльності також потребує великої уваги до етики та захисту даних, щоб уникнути можливих ризиків та недбалості.
«ШІ вже зараз активно використовуються для інвестування. Наприклад, інвестиційні фонди використовують алгоритми машинного навчання для аналізу фінансових даних і прогнозування змін в цінах акцій та інших фінансових інструментах», — додає експерт.
Деякі біржі вже використовують ШІ для автоматизованої торгівлі, управляючи алгоритмами машинного навчання для виявлення та аналізу трендів на ринку. Крім того, існують платформи, які використовують блокчейн для створення інвестиційних портфелів, що дозволяє інвесторам швидко та ефективно розподіляти свої активи на різні інвестиційні можливості.
Нагадаємо, що попри популярність, деякі фінустанови та навіть країни блокують штучний інтелект ChatGPT та TikTok. Чому так та які будуть наслідки, читайте в матеріалі.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Експерти назвали країну, яка стане лідером у сфері штучного інтелекту до 2030 року
Artificial intelligence Фото: udifytech.com
Як застосовується штучний інтелект у сфері інвестицій?
Аналіз настроїв
Це одне з найпоширеніших застосувань ШІ у фінансовій сфері. Зокрема, широко популярна технологія NLP (обробка природної мови), яка дозволяє швидко та ефективно аналізувати величезні масиви даних.
У контексті трейдингу та інвестування існує три основні варіанти використання NLP та аналізу настроїв:
- Соціальні настрої.
Соціальні мережі стали основним джерелом інформації для трейдерів та інвесторів. ШІ збирає важливі дані, аналізує їх та видає готові прогнози.
- Настрої в новинах.
Ще однин ключовий варіант застосування NLP у фінансовій сфері — аналіз текстових даних з новинних джерел.
- Настрої щодо подачі документів до SEC.
Наприклад, ви зацікавлені в аналізі квартальної або річної звітності деяких компаній в певному секторі, але це може зайняти тижні або місяці, щоб прочитати кожну звітність. NLP не просто пришвидшує цей процес, а здатний в найкоротший час переглянути сотні подібних звітів, виокремивши лише ті, що будуть дійсно цікавими аналітикам.
Оцінка прибутковості на основі ML
Слід зазначити, що інвестори ніколи не повинні покладатися виключно на оцінки прибутковості, оскільки її, як відомо, важко передбачити з високим ступенем точності. Замість цього інвестори можуть використовувати їх як частину свого дослідницького процесу — подібно до того, як вони можуть включати оцінки аналітиків у свій аналіз.
Нагадаємо, що засновник та колишній глава Microsoft розповів про роль штучного інтелекту у майбутньому людства.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Інвестор схильний вірити у дива і хоче багатіти: Як поведінкові фінанси впливають на інвестиційні рішення
Investments Фото: housingcable.ng
Рейтингові оцінки акцій
Подібно до оцінки прибутковості, машинне навчання можна використовувати для ранжування акцій і виставлення оцінок на основі різних факторів, включаючи фундаментальні показники, ціноутворення, технічні індикатори та альтернативні дані.
Рейтингові оцінки включають в себе:
- K Score: показник, що вказує на те, наскільки добре компанія управляється і чи є її фінансова стійкість міцною. Фактори включають: співвідношення оборотного капіталу до довгострокового боргу, ROC Greenblatt (рентабельність капіталу), виплату дивідендів та операційну прибутковість.
- Оцінка якості: здатність фінансового ринку підвищувати/знижувати або підтримувати ціну активу вище/нижче тієї, яка б переважала в стані рівноваги.
- Показник зростання: вказує на зростання акції та фактори зростання. Зокрема, фактори включають: трирічний темп зростання ROA/ROE та стійкі прибутки.
- Оцінка вартості: вказує на те, чи є акція переоціненою або недооціненою. Фактори включають: прибутковість, ціну до балансової вартості, вартість підприємства до EBITDA та ціну до обсягу продажів.
- Оцінка імпульсу: вказує на імпульс акцій. Фактори включають: індекс відносної сили, тижневий максимум/мінімум, динаміка прибутку.
Для інвесторів ці рейтингові оцінки можуть бути використані як сигнал в інвестиційних моделях. Наприклад, показник К Score вказує на вищу ймовірність перевиконання плану, тоді як нижчий показник К (1-3) вказує на нижчу ймовірність перевиконання плану в наступному місяці.
Криптографічний аналіз в ланцюжку
Машинне навчання також можна використовувати для аналізу загальнодоступних даних блокчейну, інакше відомого як «внутрішньоланцюговий аналіз».
Нагадаємо, що нещодавно Deutsche Bank завершив етап тестування блокчейн-активів. Проєкт був створений в результаті співпраці між Deutsche Bank та Memento Blockchain і спрямований на те, щоб зробити управління цифровими фондами та обслуговування інвестицій більш ефективним, безпечним та гнучким.
Синтетичні дані
Ще одним цікавим застосуванням ML є генерування синтетичних фінансових даних за допомогою генеративних змагальних мереж (Generative Adversarial Networks, або GAN).
У контексті торгівлі та інвестування GAN можна використовувати для подолання кількох поширених проблем, таких як:
- дефіцит даних;
- вартість даних;
- надмірна підгонка при бек-тестуванні.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Deutsche Bank оголосив про співпрацю з NVIDIA для розвитку штучного інтелекту
Investments Фото: cnbc.com
ШІ в хедж-фондах
Нагадаємо, що хедж-фонди — це приватне інвестиційне партнерство та пул фондів, які використовують багато складних стратегій та інвестують (або торгують) у різні інвестиційні продукти — деривативи, що котируються та не котируються на біржі.
Нещодавнє дослідження показало, що хедж-фонди на основі штучного інтелекту в середньому приносять близько 0,75% на місяць порівняно з 0,25% на місяць для хедж-фондів, керованих людиною.
Цікаво, що комбіновані фонди із середнім рівнем залучення людини та автоматизації показали найгірші результати серед різних стратегій хедж-фондів.
Нагадаємо, що Meta впроваджує технологію націлення реклами на основі штучного інтелекту.
Чи замінить ШІ людей?
Здається, що ШІ перевершує людину за всіма показниками, однак це не так. Як слушно зауважив Майк Чен: «це не машина проти людини, а людина плюс машина».
Також слід зазначити, що:
- штучний інтелект робить чимало помилок, що в фінансовій сфері — критично. Нагадаємо, що саме з цієї причини безліч найбільших в світі банків забороняють власним співробітникам використовувати ChatGPT;
- проблеми з пошуком та обробкою актуальних даних (багато компаній-розробників ШІ зауважують, що їх продукти можуть точно видавати дані, оприлюднені до 2021-2022 років);
- зона відповідальності (ШІ не може нести відповідальність за власну аналітику, тому виступає лише як інструмент в руках фахівця, наприклад, якої-небудь інвестиційної платформи);
- нездатність самостійно створювати технічне завдання (саме людина ставить задачі роботу, коригує отримані результати, уточнює дані тощо).
Саме інженери та дослідники будують інфраструктуру штучного інтелекту. Вони встановлюють параметри для системи ШІ, а машина може змінювати їх завдяки глибокому навчанню. Саме це і є причина, чому ШІ привертає увагу інвесторів.
Машина може вчитися, здатна управляти ризиками інвесторів, досліджуючи майбутній шлях на предмет загроз, що насуваються, і нових можливостей, що відкриваються, дозволяючи швидко реагувати на зміни. Але поки що однозначно не здатна повністю замінити людину.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: ТОП-6 найдивовижніших досягнень штучного інтелекту
AI Фото: dyor.beehiiv.com
Приклади передових програм для інвестування на основі ШІ у 2023 році
TradeIdeas
TradeIdeas — це програмне забезпечення на основі штучного інтелекту, торгова платформа, що допомагає користувачам відстежувати останні трендові акції та надає рекомендації щодо інвестування.
ПЗ досить зручне для початківців. Серед функцій: детальні графіки, імітація торгівлі, сповіщення в режимі реального часу, фондові новини тощо.
Завдяки штучному інтелекту, програмне забезпечення має десятки інвестиційних алгоритмів, які здатні відпрацьовувати понад 1 мільйон торгових сценаріїв протягом однієї ночі, щоб знайти найкраще інвестиційне рішення до наступної ринкової сесії.
Нагадаємо, що пройшли ті часи, коли інвестування було прерогативою багатих. Маючи нові фінтех-платформи під рукою, кожен бажаючий, у кого є хоча б якісь знання та заощадження, може вкласти гроші в певний проєкт або криптовалюту, і отримувати пасивний дохід. Детальніше про інклюзивність інвестиційної сфери та вплив на неї FinTech — читайте далі.
TrendSpider
Якщо ви шукаєте програмне забезпечення, яке може автоматично генерувати інвестиційні стратегії, TrendSpider буде досить достойним вибором. Використовуючи штучний інтелект і технічний аналіз, додаток розробляє детальну аналітику, яка показує чітку картину інвестиційного ринку за допомогою різних графіків. Більше того, програмне забезпечення не тільки дозволяє користувачам автоматизувати інвестиційні стратегії, але й дає змогу проводити тестування стратегій без обмежень.
TrendSpider пропонує користувачам сповіщення в режимі реального часу, безкоштовне навчання для початківців, цілодобове обслуговування тощо.
Zignaly
На основі програми зі штучним інтелектом компанія Zignaly створила відкриту торгову платформу для криптовалют. Вона проста у використанні та зрозуміла у представленні даних. Таким чином, вона дуже зручна для початківців, які не мають достатньо знань про криптовалюти та інвестування.
Торговий бот, який підтримується програмним забезпеченням, може подбати про більшість питань інвесторів, що допоможе заощадити більше часу і зосередитися на загальній картині і найбільш вартісних інвестиційних можливостях.
За допомогою Zignaly користувачі можуть підключатися до своїх улюблених бірж, таких як Binance, VCC Exchange, KuCoin та BitMex.
Q4
На відміну від вищезгаданих інвестиційних програм, Q4 не прагне безпосередньо до максимального прибутку і повернення інвестицій. Натомість, вона спрямована на управління багатосторонніми відносинами в інвестиціях між інвесторами, компаніями та інвестиційними банками, впорядковує весь робочий процес.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Стартапи Web3 отримають додаткове джерело інвестицій — Mantle Core створить власний фонд
Artificial intelligence Фото: aws.amazon.com
Штучний інтелект, як інвестиційний інструмент в Україні
Як зазначає Андрій Роговський, консультант зі створення стартапів, ШІ є потужним інструментом для прогнозування ринку інвестицій та зменшення ризиків в цьому секторі. Щоб ШІ став важливим інструментом для інвестицій в Україні, потрібно створити сприятливе середовище для його розвитку, введення правильної регуляторної бази, підготувати фахівців та співпрацювати з приватним сектором.
«Державна підтримка розробників ШІ та фінансування досліджень у цій області можуть допомогти розширити можливості використання штучного інтелекту. Введення правил, що забезпечують конфіденційність та захист даних, а також обмеження можливості використання ШІ для маніпулювання ринком, також є ключовим для ефективного використання ШІ в інвестиційному секторі», — каже пан Роговський.
Обмеження штучного інтелекту в інвестиційній сфері
«Слід пам’ятати, що використання ШІ для інвестування може бути пов’язане з певними ризиками, такими як помилкові прогнози, технічні проблеми та інші фактори, які можуть призвести до фінансових втрат. Тому, як і в будь-якому іншому виді інвестування, важливо розуміти ризики та здійснювати обачну інвестиційну стратегію», — наголошує Дмитро Франчук, політичний аналітик.
Окрім вже вищезгаданих слабких сторін, ШІ не може давати конкретних порад, наприклад, податкових рекомендацій або визначати пріоритетність капіталовкладень. Крім того, є й проблеми, пов’язані з безпекою даних та управлінням технологічними ризиками.
Зазвичай короткостроковий ринок змінюється закономірно на основі багатьох даних, як передбачуваної інформації, такої як продажі, прибуток, економічне зростання, так і непередбачуваної інформації, будь то політика, тероризм, стихійні лиха. Останнє ШІ не може вивчити і правильно проаналізувати. Це ще одна прогалина в роботі розумних машин.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ:
Названо пріоритетний інструмент для залучення інвестицій в Україну
Чому Visa та інші інвестори зосередили увагу на розвитку FinTech в Африці — аналітика
Зелені облігації — золота жила для інвесторів та одне із джерел відновлення України
За матеріалами scb.co.th, aitimejournal.com, jarvisinvest.com, mlq.ai.
