ปัญญาประดิษฐ์นำไปใช้ในการลงทุนได้อย่างไร?

การลงทุนเป็นหนึ่งในสาขาที่มีความเข้มข้นมากที่สุด ยังคงเต็มไปด้วยโมเดลโรงเรียนเก่าที่เรียบง่ายและอิงตามฮิวริสติก นักลงทุนยุคใหม่ตระหนักถึงพลังของปัญญาประดิษฐ์ พวกเขาต้องการใช้พลังของ AI มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อทำให้โลกของการลงทุนเป็นประชาธิปไตย และเข้าถึงเครื่องมือในการลงทุน เช่น นักลงทุนมืออาชีพใน Wall Street

ปัญญาประดิษฐ์มีผลกระทบมหาศาลและแซงหน้ามนุษย์ในหลายด้าน ตั้งแต่การเล่นเกม คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ไปจนถึงรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงในกรอบงานที่ซับซ้อนของตลาดการเงินด้วยลักษณะไดนามิกที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ปัจจัยรบกวนหลายร้อยรายการที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพ และการโต้ตอบที่ไม่เป็นเชิงเส้น ไม่มีพื้นที่ในการลงทุน ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองผลตอบแทนไปจนถึงการลดความเสี่ยงไปจนถึงการลดต้นทุน โดยที่ AI ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่ดีกว่ามนุษย์

ผู้ใช้ AI คนแรกในการลงทุนคือกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่มีชื่อเสียงระดับโลก โดยนักคณิตศาสตร์อย่างจิม ไซมอนส์ ใช้แบบจำลอง AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อสังหารในตลาดในช่วงครึ่งศตวรรษที่ผ่านมา แต่ตอนนี้ การใช้ AI กลายเป็นกระแสหลักมากขึ้นเรื่อยๆ Robo-advisor ใช้โมเดลอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมเพื่อวิเคราะห์ตลาดและเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนของเรา ดังนั้น AI จึงมาช้าแต่มาทุกที่อย่างแน่นอน

ในยุคปัจจุบัน การลงทุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นวิธีที่โปร่งใสและยืดหยุ่นในการลงทุนสำหรับนักลงทุนยุคใหม่ที่ต้องการเป็นคนขับ ที่ปรึกษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยแก้ปัญหาสำคัญที่นักลงทุนต้องเผชิญด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ตั้งแต่การจัดสรรสินทรัพย์ การเลือกหุ้น ไปจนถึงการลดต้นทุนการซื้อขาย ผู้จัดการสินทรัพย์ โบรกเกอร์ กองทุนป้องกันความเสี่ยง และที่ปรึกษา Robo ทั่วโลกกำลังปรับตัวให้เข้ากับ AI มากขึ้น และงานวิจัยในหัวข้อนี้ก็เติบโตขึ้นอย่างก้าวกระโดด

AI ใช้ในการลงทุนด้านต่างๆ ที่หลากหลาย โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปรับปรุงกระบวนการเชิงปริมาณใดๆ ที่เสียหายจากการคิดเชิงเส้น ฮิวริสติก และการปรับมากเกินไป ประเด็นสำคัญบางประการที่ใช้ AI ได้แก่ :

  • การสร้างอัลฟ่า – งานแรกของผู้จัดการการลงทุนทุกคนในสาขานี้คือการสร้างผลตอบแทนส่วนเกิน และผู้จัดการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็มีบทบาทเหมือนกัน อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจำลองลักษณะที่ไม่เป็นเชิงเส้นของชุดข้อมูลทางการเงินที่หลากหลายได้ดีขึ้น และดึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและนำไปใช้ได้จริงเกี่ยวกับการสร้างอัลฟ่า
  • การจัดการความเสี่ยง – ความเสี่ยงนั้นคาดเดาได้มากกว่าผลตอบแทนในตลาดการเงิน และ AI สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมในการบริหารความเสี่ยง แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์สามารถทำนายรูปแบบความผันผวนที่เปลี่ยนแปลงไปและระบบตลาดเพื่อแจ้งรูปแบบการจัดสรรสินทรัพย์ให้ดีขึ้นเพื่อปกป้องเงินทุน
  • การดึงข้อมูลทางเลือก – พื้นที่ใหม่ที่น่าตื่นเต้นของการลงทุน โดยที่ AI มีบทบาทสำคัญในการดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น ดึงความรู้สึกออกจาก Twitter หรือประมาณการฉันทามติจากบันทึกของนักวิเคราะห์ ดึงข้อมูลเกี่ยวกับบริษัทตามการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตหรือข้อมูลกิจกรรมทางภูมิศาสตร์ เส้นทางการสำรวจที่นี่ไม่มีที่สิ้นสุด
  • ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน – สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด เทคนิคปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้โดยช่วยให้ผู้จัดการสินทรัพย์เข้าใจความต้องการของผู้ใช้ได้ดีขึ้นและรับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ปัญญาประดิษฐ์เพิ่งเริ่มต้นในอินเดียและกำลังเฟื่องฟูในด้านการจัดการการลงทุน ปัญญาประดิษฐ์มีความได้เปรียบเหนือแบบจำลองและผู้จัดการแบบดั้งเดิม มันสามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง บัญชีสำหรับการโต้ตอบที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรทางเศรษฐกิจและการเงินนับร้อย เนื่องจากนักลงทุนกลุ่มใหม่และผู้จัดการสินทรัพย์ใหม่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและได้รับอิทธิพลจาก AI มากขึ้น เราจึงเห็นว่าเขตข้อมูลการลงทุนมีวิวัฒนาการให้มีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้น



Linkedin


ข้อจำกัดความรับผิดชอบ

ความคิดเห็นที่แสดงข้างต้นเป็นของผู้เขียนเอง



สิ้นสุดบทความ



We want to give thanks to the author of this post for this amazing content

ปัญญาประดิษฐ์นำไปใช้ในการลงทุนได้อย่างไร?


Check out our social media profiles along with other pages related to themhttps://lmflux.com/related-pages/