Источник: Nuances of Programming
Анализ акций и других ценных бумаг обычно кажется нам крайне трудоёмким процессом. Эффективное управление рисками требует масштабных исследований и анализа моделей, данных и отраслевых новостей.
Чтобы упростить себе задачу хедж-фонды и портфельные менеджеры прибегают к помощи искусственного интеллекта и машинного обучения.
Читайте дальше, если вам интересно узнать, как искусственный интеллект может сделать ваш трейдинг проще.
Что на самом деле такое искусственный интеллект?
Концепция искусственного интеллекта, являющаяся объектом исследований ученых в области информатики, стремительно меняется.
Основная цель этих учёных— создать систему, которая сможет изучить задачу, выполнить её и довести до совершенства.
В идеальном мире искусственный интеллект берёт на себя всю рутинную работу и практически не нуждается в человеческом контроле.
В целом же на данный момент искусственный интеллект находится на начальном этапе развития.
Учёные-информатики постоянно исследуют границы возможностей машинного обучения, каждый год совершая открытия и изобретая новые способы применения технологии.
Связь искусственного интеллекта с финансовым сектором
Теперь, когда вы знаете, что искусственный интеллект — это не то, когда T-1000 из “Терминатора” управляет вашими активами (хотя было бы здорово), давайте посмотрим, чем эта технология полезна финансовому сектору:
- Сигнализирование о подозрительной активности в банковских операциях.
- Оценка объёмов предложения, спроса и стоимости ценных бумаг для упрощения инвестирования.
- Моделирование экономической среды для бенчмаркинга и прогнозирования.
- Анализ сложных математических моделей для стратегического планирования операций.
Как искусственный интеллект помогает предотвратить мошенничество?
По данным Shift, компании по обработке сервисных платежей с банковских карт, кража карты — наиболее распространённая форма кражи персональных данных, и в 2018 году на её долю приходилось 35,4% всех случаев мошеннических действий с персональными данными.
Для борьбы с этой проблемой банки задействовали искусственный интеллект, распознающий паттерн потребительского поведения.
Программа изучает поведение в реальном времени и при обнаружении мошеннических манипуляций незамедлительно сообщает об этом банку и клиенту (не знаю, как вы, а я рада, что мой банк меня защищает!)
В этом смысле искусственный интеллект вселяет в вас уверенность в том, что ваши активы находятся под контролем банка.
Пример ПО: Datarobot
Оптимизированное инвестирование: работа искусственного интеллекта с цифрами
Инвестирование — трудоёмкое занятие, особенно для внутридневной торговли. Анализ графиков движения рынка, предложения и спроса на рынке, а также оценка сложны и отнимают много времени. Чтобы упростить инвестиционный процесс, крупные хедж-фонды и портфельные менеджеры обращаются к искусственному интеллекту.
Искусственный интеллект принимает большое количество переменных и рассчитывает прогноз направления развития рынка. Благодаря этому портфельные менеджеры могут опираться на надёжные данные для более эффективного управления рисками.
И, если уж на то пошло, инвестирование собственных денег — это одно, а работа с чужими — совсем другое дело.
Пример ПО: Equbot
Предсказуемый бизнес: прогнозировать теперь просто
Управление рисками в бизнесе — крайне важный для руководства компаний вопрос. При анализе экономической среды детально изучаются принципы буферизации и сглаживания.
Часто такой анализ предполагает ответы на разнообразные вопросы из разряда “Что будет, если…?”
Обычно команда менеджеров составляла прогнозы с помощью вопросов и анализа моделей данных. На основе этого составлялся наилучший возможный прогноз, на котором в дальнейшем основывались решения руководства.
Сегодня ИИ сделал этот процесс более простым и гибким.
Компании нужно всего лишь предоставить искусственному интеллекту необходимые переменные, относящиеся к экономической среде бизнеса. В результате ИИ предоставит множество сценариев с прогностическими данными для бенчмаркинга.
Если в процессе анализа компания введёт новое условие “Что будет, если…?”, программное обеспечение легко обновит результат с учётом новой переменной.
Пример ПО: Alpaca
Количественный трейдинг: продвинутый математический подход к инвестированию
Количественный трейдинг — это более сложный подход к торговле ценными бумагами, по крайней мере для инвестора средней руки.
Используя математические модели, трейдеры могут безошибочно предсказывать поведение рынка и совершать операции.
Сперва это может показаться проделками злого гения, но нет — на самом деле количественный трейдинг основывается на компьютерных расчётах огромного количества данных.
Искусственный интеллект быстро анализирует эти данные и видит благоприятные моменты для операций с ценными бумагами, исходя лишь из их котировок.
Пример ПО: AlgoTrader
Критика ИИ в финансовом секторе
То, что даже само понятие “искусственный интеллект” звучит здорово, не освобождает ИИ от критики. Его в целом критикуют за вероятность навредить рабочему классу.
Согласно некоторым источникам, финансовый сектор может “унаследовать” от применения искусственного интеллекта такие проблемы, как ценовая дискриминация, необъективное нормирование кредитов, скальпинг со сверхприбылью.
Единственный способ бороться с критикой — обеспечить этичное использование искусственного интеллекта и относиться к таким технологиям с уважением.
Заключение
Искусственный интеллект упрощает жизнь миллионам людей.
Неважно, переводите вы текст или делаете ставку на бирже — машинное обучение поможет вам действовать увереннее.
Читайте также:
Читайте нас в телеграмме и vk
Перевод статьи Katrina Loos: How Artificial Intelligence is Reshaping the Finance Industry
