インテリジェントマシンが投資をどのように再形成しているか

まとめ

• 機械学習は、コンピューター アルゴリズムを使用してデータを分析し、そこから学習する人工知能 (AI) の一種です。
• 機械学習アルゴリズムは、人間よりも迅速かつ効率的にデータから洞察を引き出すことができ、設定されたパラメーター内で、人間の観察者には直感的ではない独自の洞察や観察を行うことができます。
• 投資における機械学習は、人々が新しい投資の機会を見つけ、意思決定からバイアスを取り除き、個人に合わせた財務上のアドバイスを提供するのに役立ちます。 

投資家は常に、より賢明な投資決定を下すための新しい方法を模索しています。 多くの人は、意思決定の成功を予測するために「定量的」戦略、つまり数学的モデルに依存しています。 しかし、投資における機械学習は、投資家が何もすることなく、より良い投資決定を下すための斬新で効率的な方法を提供します。  

Q.aiを例に挙げてみましょう。 Q.ai は人工知能を活用し、市場状況に自動的に適応することで投資家の利益を最大化し、リスクを最小限に抑えます。

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AI と機械学習: 違いは何ですか?

「人工知能」とは、賢明な意思決定を行うコンピューター アルゴリズムを指す包括的なフレーズです。 簡単な例の XNUMX つは、ほとんどの Web サイトに表示され、支援を提供するチャットボット サービスです。 これらのシンプルな AI は、ユーザーが使用したキーワードに基づいて、質問に対する迅速な回答を返します。 

しかし、この基本的な AI は氷山の一角にすぎません。 実際、AI はコンピューター サイエンスの分野全体であり、ディープ ラーニングやニューラル ネットワークなどのサブ専門分野に分かれています。 各タイプの AI は、異なる方法でデータを収集、分析、使用します。

機械学習は、複雑なアルゴリズムを使用して大量のデータを迅速に処理する AI の一種です。 次に、マシンはこのデータを使用して予測を行い、洞察を収集し、学習します。 これらのアルゴリズムが処理する情報が増えるほど、アルゴリズムはよりインテリジェントになるため、「機械学習」という名前が付けられています。 

機械学習はまだ新しいものですが、すでにエンジニアリング、ヘルスケア、コンピューター サイエンスの分野で進歩を遂げています。 金融サービス業界も、毎日生成される膨大な量のデータにより恩恵を受けることになります。 

そして、当社独自の Q.ai などのシステムのおかげで、ようやく当然の注目を集めている分野の XNUMX つは、投資における機械学習の使用です。 

投資における機械学習のメリット

機械学習は以前から存在していましたが、個人投資家に機械学習を活用する機会が与えられたのはつい最近のことです。 そして、機械学習が利益と可能性を向上させる新しく創造的な方法を発見したことで、投資家はすでにそのメリットを実感しています。 

アルゴリズム取引の機会

投資家が真の情報に基づいて取引の意思決定を行うために必要なデータの量は天文学的です。 しかし、人間の脳には限界があるため、投資家が一度に処理できる情報量には限界があります。 

しかし、アルゴリズム取引により、投資家は質の高い市場洞察へのアクセスを増やすことができます。 

名前から推測できるように、アルゴリズム取引は複雑なアルゴリズムを使用して投資の意思決定を行います。 人間とは異なり、これらの機械学習アルゴリズムは膨大な量のデータをほぼ瞬時に処理できます。 そして、このデータから学ぶことができるため、常により良い情報に基づいた、より効率的な提案を行うことができます。

投資家は、機械学習を使用して過去および現在の市場データを分析し、収益性の高い投資を見つけることで、この可能性を活用できます。 その後、アルゴリズムの洞察を使用して投資を推奨したり、取引を自動的に実行したりすることもできます。 

投資へのアクセスの増加

アルゴリズム取引を使用することは、投資能力を高める XNUMX つの方法です。 しかし、ほとんどの投資家は独自の機械学習アルゴリズムにアクセスできません。 

幸いなことに、Q.ai のような AI を活用したロボアドバイザーは、投資家が機械学習を活用できるよう支援します。 

このようなプラットフォームは、投資決定を行ったり証券を取引したりするための専門知識とデータ処理能力を複雑なアルゴリズムに依存しています。 そして、これらのメリットを、パーソナライズされたポートフォリオやパッシブ投資の機会という形で投資家に還元します。 

また、多くの企業は、簡単な登録アンケートに基づいて投資家に自動財務アドバイスを提供します。 AI を活用したアドバイザーは、人の年齢、リスク許容度、財務状況などの情報を使用して、カスタマイズされた財務上の推奨事項を提供できます。 

ロボアドバイザーはまた、人間ベースのファイナンシャルアドバイザーではできないことが多いいくつかの特典も提供します。 たとえば、人間のアドバイザーよりも安価な場合が多く、大手の資産管理会社よりも初期投資が少なくて済む場合が多いです。 

さらに、ロボアドバイザーはアカウントへの 24 時間 7 日のアクセスを許可し、営業時間や休日の必要性を回避します。 (ただし、ロボアドバイザーは自動化された投資サービスであるため、有人ポートフォリオのような監視も必要ありません。) 

より賢い退職計画

退職後の計画は、多くの人が投資を行う大きな理由です。 多くの資産運用会社は、退職後のポートフォリオを設計するために、年齢、財政、資産、収入の可能性を考慮して、退職後の総合的なアプローチを採用しています。 その後、年齢を重ね、時間の経過とともに財務状況が変化するにつれて、リスク許容度に合わせて投資を定期的に調整します。 

他の人間ベースの投資サービスと同様に、このスタイルの退職計画はコストがかかり、非効率的になる可能性があります。 しかし、ここでも機械学習が進歩しています。 

人工知能モデルは学習し、開発するにつれて、投資家が退職後のポートフォリオを構築し、賢い資金戦略を実行するのを支援することにさらに熟練してきました。 機械は、短い調査、過去の市場データ、予測分析を使用して、XNUMX 人の投資家向けに複数のパーソナライズされた退職計画を構築できます。 その後、投資家に残っているのは、ニーズに合ったプランを選択し、投資資金を調達することだけです。 

投資決定における人間の偏見の減少 

人間として、私たちは生来感情的であり、時には不合理な決定を下してしまうことがあります。 投資家はポジティブな結果を得るために必要なリスクを取るのではなく、ネガティブな結果を避けることが多いため、投資ではこれが「回避」行動につながることがよくあります。 

優れた例の 2020 つは、XNUMX 年初頭の市場のボラティリティの中での投資家の行動です。多くの投資家は、市場の暴落時にすべてを失うことを避けるためにポートフォリオを現金化しました。 しかし、市場の暴落に真っ向から飛び込んだ企業は、ポートフォリオが XNUMX か月以内に回復し、その後、上昇相場に真っ向から突入し、利益がさらに増加し​​ました。 

良質な証券に割引価格で投資することは、「安く買って高く売る」の典型です。 しかし、多くの投資家は市場の変動時にパニックを起こし、資金を放っておいた場合よりも悪い結果につながります。 

しかし、機械学習とアルゴリズム取引モデルは人間の不合理性のせいではありません。 そのため、彼らは、市場に資金を残すか、資金をシャッフルするか、市場暴落時に投資を追加するかにかかわらず、投資家をより賢明な投資決定に導くための完璧な公平な裁判官となります。 

未開発の投資機会

機械学習アルゴリズムは、データ内の線形関係を常に検索するとは限りません。 つまり、直線的な「原因と結果」関係が明らかになったとしても、データ分析をやめることはありません。 代わりに、あらゆる側面からデータを調査することで、市場が過大評価している、または過小評価している投資を見つけることができる可能性があります。 

機械学習モデルは、新しい関係を特定する独自の機能を備えているため、新しい投資機会を特定するのに最適なツールです。 投資家はこの可能性を利用して市場の洞察を収集し、リスク許容度や財務状況などの要素に基づいて新しい投資を行うことができます。 時間が経てば、こうした新たな投資機会が利益をもたらす可能性さえあります。 

より大きな利益の可能性

人工知能を使用している場合でも、投資に保証はありません。 しかし、これまでに紹介したすべての利点を考慮すると、投資における機械学習がより大きな投資利益につながる可能性があることは十分考えられます。 

結局のところ、機械は人間よりも速くリアルタイム データを処理でき、この情報を利用して洞察を導き出し、さらには取引の意思決定を行うことができます。 そして、これらのモデルは新しいデータから学習するため、間違いの数は減少する可能性があります。 言うまでもなく、機械ベースの投資アドバイザーは、ほとんどの人間のアドバイザーよりもはるかに安価な価格で提供されます。 

これらの要素を組み合わせると、機械学習が少なくとも最終的にはより良いポートフォリオの結果につながる可能性があると予想するのは合理的です。 そして、投資家が間違いを減らし、不合理な偏見を克服し、AI で視野を広げるにつれて、成功 (そして富) の可能性も高まります。 

投資における機械学習: 改善するまたとない機会

機械学習は、投資家に安価で効率的な投資への比類のないアクセスを提供することで、投資業界を一変させています。 より多くのポートフォリオ、ロボアドバイザー、投資マネージャーが機械学習技術に移行するにつれて、投資家はそのメリットをさらに享受できるようになるでしょう。 

投資における機械学習を始める準備ができているなら、Q.ai 独自の AI 支援プラットフォーム以外に目を向ける必要はありません。 Q.ai を使用すると、リスク調整されたポートフォリオ、ユニークな投資キット、さらには AI 管理のヘッジ機能であるダウンサイド プロテクションにアクセスできます。 何よりも、すぐに簡単に始めることができます。

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