استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد ألفا
نشرت: 2017-03-17هناك الكثير من الجدل حول ما إذا كان من الممكن للمستثمر النشط أن يتفوق على السوق.
يعتقد أنصار فرضية السوق الفعالة أن صناديق المؤشرات السلبية هي الخيار الأفضل ، وأن محاولة انتقاء الأسهم هي لعبة محكوم عليها بالفشل.
بينما أوافق على أنه من غير الممكن تحديد وقت السوق ، أعتقد أنه من خلال اختيار الأسهم بذكاء ، ستكون عوائدك أفضل من عوائد صندوق المؤشرات. هذا هو السبب في استمرار العديد من المستثمرين في دفع رسوم إدارية لمديري الصناديق النشطين.
ومع ذلك ، فقد أصبح من الصعب على هؤلاء المديرين إثبات قدرتهم على التغلب على السوق. بسبب ظهور إرشادات الروبوت ، يعتقد الكثير من الناس أن الميزة التي اعتاد مديرو الصناديق امتلاكها بسبب خبرتهم وخبراتهم وحدسهم قد اختفت.
التصور العام هو أنه لم يعد من الممكن لمديري الصناديق الاستمرار في نشر أسلوبهم الاستثماري النشط القديم ، وهذا هو السبب في أن الكثير من الأموال تنتقل الآن إلى صناديق المؤشرات السلبية ، والتي تفرض رسومًا منخفضة للغاية.
ومع ذلك ، أعتقد أنه لا يزال هناك مكان للمستثمر الذكي ، وبدلاً من التفكير في الخوارزميات والحدس البشري على أنهما تنافسيان ، نحتاج إلى النظر إليهما على أنهما مكملان. كل من هؤلاء له مكانه الخاص لأن لديهم نقاط القوة والقيود الخاصة بهم. بعد كل شيء ، يتطلب الاستثمار الذكي تحليل البيانات والتحليل المنطقي ونعلم أن هذا شيء تجيده الآلات. لحسن الحظ ، ليست هناك حاجة لتبني أسلوب إما / أو - يمكننا الجمع بين أفضل ما في العالمين ، باستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة البشر على اتخاذ قرارات أفضل.
نعلم جميعًا أن هناك مديري صناديق يتفوقون باستمرار على السوق باتباع فلسفة معينة. يبدو أنهم يتحسنون مع التجربة ، ويعتقدون أن السبب في ذلك هو أن حدسهم يتحسن مع مرور الوقت لأنهم قادرون على التعرف على الأنماط التي تراوغ الآخرين. ومع ذلك ، لا يمكنهم شرح عملية صنع القرار لديهم.
هذا يعني أن هذه المعرفة تظل مغلقة داخل رؤوسهم وتموت معهم. كيف يمكننا أن نتعلم مما يعتقدون أنه حاسةهم السادسة؟ ما الذي يجعلها أفضل؟ كيف ولماذا يتخذون قرارات أفضل مقارنة ببقية السوق؟ كيف يمكننا التقاط رؤاهم واستخدامها لتحسين عائداتنا؟
تكمن المشكلة في أنه من الصعب عليهم وصف عملية تفكيرهم. إنها توفر إرشادات عامة ، ولكنها تعمل فقط كبوصلة - وليس خريطة. لديهم الكثير من المعرفة الضمنية لكنهم غير قادرين على التعبير عن ذلك. يعزون نجاحهم إلى الأشياء الغامضة غير الملموسة مثل "الحاسة السادسة". هذا بالكاد مفيد للمستثمر العادي الذي يود أن يفهم بشكل أفضل ما هي الصلصة السحرية الخاصة به.
الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري يعملان معًا
أعتقد أنه من الممكن ترميز خبراتهم في المجال في خوارزميات ، والتي يمكن استخدامها كشاشة لتصفية عالم المخزونات المحتملة التي يجب أن ينظروا إليها. تم القيام بذلك في قطاعات أخرى (مثل الطب) ، ولا يوجد سبب يمنع القيام بذلك للاستثمار أيضًا. بينما يستخدم المستثمرون قوائم المراجعة طوال الوقت ، سيكون هذا مرشحًا ديناميكيًا يتطور بمرور الوقت كما يتعلم ، بحيث يصبح أكثر ذكاءً لأنه يكتسب المزيد من التعليقات.
موصى به لك:
كيف ستحول Metaverse صناعة السيارات الهندية
ماذا يعني توفير مكافحة الربح بالنسبة للشركات الهندية الناشئة؟
كيف تساعد الشركات الناشئة في تكنولوجيا التعليم في تطوير مهارات القوى العاملة في الهند وتصبح جاهزة للمستقبل ...
الأسهم التقنية في العصر الجديد هذا الأسبوع: مشاكل Zomato مستمرة ، EaseMyTrip تنشر Stro ...
تتخذ الشركات الهندية الناشئة اختصارات في مطاردة للتمويل
منصة التسويق الرقمي Logicserve Bags INR 80 Cr Funding، Rbrands as LS Dig ...
أصبحت الحوسبة أرخص وأكثر سهولة ؛ أصبحت الخوارزميات أكثر قدرة وأصبحت البيانات متاحة بسهولة أكبر.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجد أنماطًا لن يراها الإنسان أبدًا ، وهذا يمكن أن يوفر ميزة قيمة. بالطبع ، هذا ليس مضمونًا ، لأنه يعين فقط الاحتمالات للنتائج. ومع ذلك ، نظرًا لارتفاع حجم البيانات المتاحة بشكل كبير ، يمكن للتعلم الآلي تحسين نتائجه بسرعة أكبر مع تطوره.
ستساعد الخوارزمية المستثمرين على التأكد من أنهم لا يتغاضون عن الشركات التي تناسب معاييرهم المحددة مسبقًا. يكمن الخطر في أنهم سيفوتون هذه الفرص لولا ذلك لأن الأنظمة الآلية أكثر كفاءة في إجراء هذا الفحص. يمكنهم فحص عدد أكبر بكثير من المتغيرات ويمكنهم ترتيبها وفقًا للوزن المعين من قبل المستثمر اعتمادًا على نموذج الاستثمار الشخصي الخاص بهم. يمكن عرض النتائج على لوحة القيادة ويمكن للمستثمر التعمق أكثر حتى يتمكن النظام من شرح الأساس المنطقي لاختياراته.
ما هي البيانات التي ستحتاج الخوارزميات إلى استيعابها من أجل الخروج بتوصياتها؟ ما زلنا لا نعرف نقاط البيانات التي ستكون مفيدة وأيها لن تكون مفيدة ، ولكن هذا هو بيت القصيد من التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف. لا نحتاج لأن نكون مقيدين بمفاهيمنا المسبقة عن ما هو ملائم وما هو غير مناسب - ستحدد الخوارزميات ذلك بأنفسهم ، حيث تصبح أكثر ذكاءً بشكل تدريجي. تتطور خوارزميات التعلم الآلي بشكل مستقل ، وتبحث عن اتجاهات جديدة ، وتتكيف مع ما يصلح في الأسواق بشكل مستمر. بمرور الوقت ، سيكونون قادرين على تطوير الاستراتيجيات والتداول بأنفسهم.
لن تتخذ الخوارزميات قرارات - بل ستقدم اقتراحات فقط. المستثمر البشري هو الذي يحتاج بعد ذلك إلى الضغط على الزناد النهائي. عملت أنظمة دعم القرار السريري بشكل جيد في الممارسة السريرية حيث تتمتع بسجل حافل من النجاح. إنها تكمل خبرة الطبيب من خلال تقديم تذكيرات ، للتأكد من أن الطبيب لا يغفل عن تشخيص معين. تقدم أنظمة دعم قرار الاستثمار دفعة مماثلة للمستثمرين - لن تحل محلهم. هذه الخوارزميات لا تنسى أبدًا. تظل موضوعية ومنطقية ؛ لا يتأثرون بالعواطف ويتحسنون تدريجياً مع مرور الوقت.
أجد النقاش بأكمله حول الذكاء البشري مقابل الذكاء الاصطناعي مصطنعًا للغاية. الإنسان ذكي ، وسيستخدم الآلات الذكية لتعزيز ذكائه حتى يقوم بعمل أفضل مما يفعل بمفرده. ليست هناك حاجة له للعمل في عزلة - يجب أن يستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدته على سد الثغرات.
بمرور الوقت ، ستصبح هذه الخوارزميات أكثر ذكاءً تدريجياً بسبب ردود الفعل المستمرة التي تُستخدم لتحسينها. في الواقع ، قد يكون لديهم قريبًا ميزة على الخبراء البشريين ، الذين يبدأون سريعًا في التعجرف عندما يتذوقون النجاح. للأسف ، عندما يبدأ مديرو الصناديق في التفوق على السوق ، فإنهم يخدعون أنفسهم بأنهم يعرفون كل شيء ، وهذا بالضبط عندما ينتهي بهم الأمر في حالة من الفوضى. ستساعد هذه الخوارزميات في الحفاظ على تواضعهم من خلال التأكد من بقائهم على اتصال بالواقع. كما أنها ستقلل من الأخطاء المعرفية والتحيزات التي تغمر عملية صنع القرار البشري.
طرق أخرى يساعد فيها الذكاء الاصطناعي
الطريقة الأخرى التي سيساعد بها الذكاء الاصطناعي المستثمر على أن يصبح أكثر ذكاءً هي أنها ستجبره على التفكير المنطقي في سبب اتخاذ قرارات استثمارية معينة - لن يكون قادرًا بعد الآن على جعلها تشعر بالضيق. سيتعين عليه أن يكون منضبطًا فكريًا ومحاولة تحليل سبب اتخاذ قرار معين للشراء أو البيع ، لأنه سيتعين عليه شرح عملية تفكيره للمبرمج ، الذي يحتاج إلى ترميز هذا في خوارزمية.
سيتعين عليه شرح الأنماط التي رآها ، والتي سمحت له بتحديد الفائزين ورفض الخاسرين. ليس من السهل دائمًا أن تكون منطقيًا ، لأننا جميعًا نعتقد أن لدينا بعض الأفكار الخاصة التي تجعلنا أفضل من البقية. نعتقد أن هذا هو ما يمنحنا ميزة ، ولكن الحقيقة هي أننا قادرون على رؤية الروابط التي يفتقدها الآخرون. تكمن المشكلة في أننا غالبًا لا نمتلك القدرة على توضيح ماهية هذه الأنماط ، وهذا هو السبب في أن التحدث إلى مبرمج يمكن أن يؤدبنا إلى بلورة عملية تفكيرنا.
سيتم استخدام هذا النهج الجديد كأداة ذكية لدعم قرار الاستثمار ، والتي يمكن للمستثمرين استخدامها لمساعدتهم على الأداء بشكل أفضل. يمكن أيضًا تعديله لقبول المدخلات من الخبراء الآخرين ، حتى نتمكن من الاستفادة من حكمتهم الجماعية أيضًا.
ستعمل أنظمة دعم قرارات الاستثمار هذه مثل الدماغ المحيطي وشبكة أمان - فكر فيها على أنها تقدم رأيًا ثانيًا نزيهًا للمستثمر. أثبت علم الاقتصاد السلوكي أن عواطفنا هي أسوأ أعداء لنا عندما نستثمر. ستساعد هذه الخوارزميات في الحفاظ على صدقنا عن طريق إزالة غرورنا من قراراتنا. سيساعدنا ذلك على تحديد أخطائنا ، وسيؤدي ذلك إلى تحسين قدرتنا على التعلم.
سيتضمن مستقبل إدارة الاستثمار توليفة من الذكاء البشري والاصطناعي. من خلال السماح لهم باللعب على نقاط قوتهم ، يمكننا تحقيق أقصى استفادة من كلا العالمين.
سيتعين على مديري الصناديق أن يتعلموا التزاوج بين الذكاء الاصطناعي وقدرتهم البشرية الفريدة على التعاطف مع عملائهم. مديرو استثمار مدربون تدريباً عالياً وقادرون على إمساك أيدي عملائهم خلال الأوقات الصعبة عندما تصبح خزانات السوق رائدة لأنهم يدركون أن كل عميل من عملائهم لديه احتياجات فريدة. أولئك الذين هم على استعداد لتخصيص الوقت والمجهود لتلبية هذه الاحتياجات الخاصة سوف يتألقون لأنهم يضعون عملائهم في المقام الأول.
[هذا المنشور الذي كتبه الدكتور أنيرودا مالباني ظهر لأول مرة على LinkedIn وتم نسخه بإذن.]