การใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างอัลฟ่า
เผยแพร่แล้ว: 2017-03-17มีข้อโต้แย้งมากมายว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่นักลงทุนที่กระตือรือร้นจะสามารถเอาชนะตลาดได้
ผู้เสนอสมมติฐานทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพเชื่อว่ากองทุนดัชนีแบบพาสซีฟเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด และการพยายามเลือกหุ้นคือเกมของแก้วซึ่งถึงวาระที่จะล้มเหลว
แม้ว่าฉันจะเห็นด้วยว่าไม่สามารถจับเวลาตลาดได้ แต่ฉันเชื่อว่าการเลือกหุ้นอย่างชาญฉลาดจะทำให้คุณได้รับผลตอบแทนที่ดีกว่ากองทุนดัชนี นี่คือเหตุผลที่นักลงทุนจำนวนมากยังคงจ่ายค่าธรรมเนียมการจัดการให้กับผู้จัดการกองทุนที่ใช้งานอยู่
อย่างไรก็ตาม มันยากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับผู้จัดการเหล่านี้ในการพิสูจน์ว่าพวกเขาสามารถเอาชนะตลาดได้ เนื่องจากการมาถึงของ Robo-advisor ผู้คนจำนวนมากเชื่อว่าความได้เปรียบที่ผู้จัดการกองทุนเคยมีเนื่องจากความเชี่ยวชาญ ประสบการณ์ และสัญชาตญาณของพวกเขาได้หายไปแล้ว
การรับรู้ทั่วไปคือเป็นไปไม่ได้ที่ผู้จัดการกองทุนจะใช้รูปแบบการลงทุนที่ล้าสมัยของพวกเขาต่อไปได้อีกต่อไป และนี่คือเหตุผลว่าทำไมเงินจำนวนมากจึงเคลื่อนเข้าสู่กองทุนดัชนีแบบพาสซีฟ ซึ่งเรียกเก็บค่าธรรมเนียมต่ำมาก
อย่างไรก็ตาม ฉันคิดว่ายังมีที่สำหรับนักลงทุนที่ชาญฉลาด และแทนที่จะคิดว่าอัลกอริทึมและสัญชาตญาณของมนุษย์มีความสามารถในการแข่งขัน เราต้องมองว่าสิ่งเหล่านี้เป็นส่วนเสริม แต่ละคนมีที่ของตัวเองเพราะพวกเขามีจุดแข็งและข้อจำกัดของตนเอง ท้ายที่สุดแล้ว การลงทุนอย่างชาญฉลาดจำเป็นต้องมีการกระทืบข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงตรรกะ และเรารู้ว่านี่เป็นสิ่งที่เครื่องจักรทำได้ดีมาก โชคดีที่ไม่จำเป็นต้องใช้วิธีใดวิธีหนึ่งหรือแนวทางใดวิธีหนึ่ง เราสามารถรวมเอาสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลกเข้าด้วยกันโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยให้มนุษย์ตัดสินใจได้ดีขึ้น
เราทุกคนทราบดีว่ามีผู้จัดการกองทุนที่มีประสิทธิภาพเหนือตลาดอย่างต่อเนื่องโดยปฏิบัติตามปรัชญาเฉพาะ ดูเหมือนว่าพวกเขาจะเก่งขึ้นด้วยประสบการณ์ และพวกเขาเชื่อว่าเป็นเพราะสัญชาตญาณของพวกเขาดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากพวกเขาสามารถรับรู้รูปแบบที่หลบเลี่ยงผู้อื่นได้ อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่สามารถอธิบายกระบวนการตัดสินใจได้
ซึ่งหมายความว่าความรู้นี้ยังคงถูกขังอยู่ในหัวของพวกเขาและตายไปพร้อมกับพวกเขา เราจะเรียนรู้จากสิ่งที่พวกเขาเชื่อว่าเป็นสัมผัสที่หกได้อย่างไร อะไรทำให้พวกเขาดีขึ้น ? อย่างไรและทำไมพวกเขาถึงตัดสินใจได้ดีขึ้นเมื่อเทียบกับส่วนที่เหลือของตลาด? เราจะรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและใช้เพื่อปรับปรุงผลตอบแทนของเราเองได้อย่างไร
ปัญหาคือมันยากมากสำหรับพวกเขาที่จะอธิบายกระบวนการคิดของพวกเขา พวกเขาให้แนวทางทั่วไป แต่สิ่งเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นเข็มทิศเท่านั้น ไม่ใช่แผนที่ พวกเขามีความรู้โดยปริยายมากมาย แต่ไม่สามารถอธิบายเรื่องนี้ได้ พวกเขาถือว่าความสำเร็จของพวกเขามาจากสิ่งที่จับต้องไม่ได้อย่างลึกลับ เช่น "สัมผัสที่หก" สิ่งนี้แทบจะไม่มีประโยชน์สำหรับนักลงทุนทั่วไปที่ต้องการทำความเข้าใจว่าซอสวิเศษของพวกเขาคืออะไร
AI และปัญญาของมนุษย์ทำงานร่วมกัน
ฉันเชื่อว่าเป็นไปได้ที่จะเข้ารหัสความเชี่ยวชาญโดเมนของพวกเขาเป็นอัลกอริทึม ซึ่งสามารถใช้เป็นหน้าจอเพื่อกรองจักรวาลของหุ้นที่มีศักยภาพที่พวกเขาควรจะดู สิ่งนี้ได้ทำไปแล้วในภาคอื่น ๆ (เช่นยา) และไม่มีเหตุผลว่าทำไมจึงไม่สามารถทำเพื่อการลงทุนได้เช่นกัน ในขณะที่นักลงทุนใช้รายการตรวจสอบตลอดเวลา สิ่งนี้จะเป็นตัวกรองแบบไดนามิกซึ่งจะพัฒนาเมื่อเวลาผ่านไปในขณะที่เรียนรู้ เพื่อให้มีความชาญฉลาดมากขึ้นเมื่อได้รับคำติชมมากขึ้น
แนะนำสำหรับคุณ:
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
สตาร์ทอัพอินเดียใช้ทางลัดในการไล่ล่าหาทุน
แพลตฟอร์มการตลาดดิจิทัล Logicserve ระดมทุน INR 80 Cr รีแบรนด์เป็น LS Dig...
คอมพิวเตอร์มีราคาถูกลงและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น อัลกอริธึมมีความสามารถมากขึ้นและข้อมูลก็พร้อมใช้งานมากขึ้น
AI สามารถค้นหารูปแบบที่มนุษย์ไม่เคยเห็น และสิ่งนี้สามารถให้ประโยชน์อันมีค่า แน่นอนว่านี่ไม่ใช่วิธีที่จะเข้าใจผิดได้ เพราะมันกำหนดความน่าจะเป็นให้กับผลลัพธ์เท่านั้น อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่มีอยู่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แมชชีนเลิร์นนิงจึงสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้รวดเร็วยิ่งขึ้นในขณะที่มีวิวัฒนาการ
อัลกอริทึมนี้จะช่วยให้นักลงทุนมั่นใจได้ว่าจะไม่มองข้ามบริษัทที่ตรงตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อันตรายคือมิฉะนั้นพวกเขาจะพลาดโอกาสเหล่านี้ เนื่องจากระบบอัตโนมัติมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการคัดกรองนี้ พวกเขาสามารถคัดกรองตัวแปรจำนวนมากขึ้นและสามารถจัดอันดับสิ่งเหล่านี้ตามน้ำหนักที่กำหนดโดยนักลงทุนขึ้นอยู่กับรูปแบบการลงทุนส่วนบุคคลของพวกเขา ผลลัพธ์สามารถแสดงบนแดชบอร์ดและผู้ลงทุนสามารถเจาะลึกลงไปได้อีก เพื่อให้ระบบสามารถอธิบายเหตุผลในการเลือกได้
ข้อมูลใดที่อัลกอริทึมจะต้องนำเข้ามาเพื่อให้ได้คำแนะนำ เรายังไม่รู้ว่าจุดข้อมูลใดจะเป็นประโยชน์และจุดใดไม่มีประโยชน์ แต่นั่นคือจุดรวมของการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแล เราไม่จำเป็นต้องถูกจำกัดด้วยความคิดอุปาทานของเราว่าอะไรคือสิ่งที่เกี่ยวข้องและสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้อง – อัลกอริธึมจะค้นหาสิ่งนี้ด้วยตนเอง เมื่อพวกเขาฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงมีวิวัฒนาการโดยอัตโนมัติ และค้นหาแนวโน้มใหม่ๆ โดยปรับให้เข้ากับสิ่งที่ใช้ได้ผลในตลาดอย่างต่อเนื่อง เมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาจะสามารถพัฒนากลยุทธ์และซื้อขายได้ด้วยตนเอง
อัลกอริทึมจะไม่ทำการตัดสินใจ แต่จะให้คำแนะนำเท่านั้น เป็นนักลงทุนที่เป็นมนุษย์ซึ่งจำเป็นต้องดึงทริกเกอร์สุดท้าย ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกทำงานได้ดีในการปฏิบัติทางคลินิกซึ่งมีประวัติความสำเร็จที่พิสูจน์แล้ว พวกเขาเสริมความเชี่ยวชาญของแพทย์ด้วยการเตือนเพื่อให้แน่ใจว่าแพทย์จะไม่มองข้ามการวินิจฉัยเฉพาะ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจในการลงทุนให้แรงกระตุ้นที่คล้ายคลึงกันแก่นักลงทุน – มันจะไม่มาแทนที่พวกเขา อัลกอริธึมเหล่านี้ไม่มีวันลืม พวกเขายังคงวัตถุประสงค์และมีเหตุผล พวกเขาจะไม่ถูกครอบงำด้วยอารมณ์ และจะค่อยๆ ดีขึ้นเมื่อเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไป
ฉันพบว่าการถกเถียงทั้งหมดเกี่ยวกับความฉลาดของมนุษย์กับปัญญาประดิษฐ์นั้นประดิษฐ์ขึ้น มนุษย์มีความฉลาด และเขาจะใช้เครื่องจักรอันชาญฉลาดเพื่อเพิ่มพูนสติปัญญาของเขา เพื่อให้เขาทำงานได้ดีกว่าที่เขาทำคนเดียว ไม่จำเป็นต้องให้เขาทำงานอย่างโดดเดี่ยว เขาควรใช้ AI เพื่อช่วยเติมเต็มช่องว่างของเขา
เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริธึมเหล่านี้จะฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากมีการตอบรับอย่างต่อเนื่องซึ่งใช้ในการปรับปรุง อันที่จริง ในไม่ช้าพวกเขาอาจจะได้เปรียบเหนือผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ ซึ่งเริ่มหยิ่งอย่างรวดเร็วเมื่อได้ลิ้มรสความสำเร็จ น่าเศร้าที่เมื่อผู้จัดการกองทุนเริ่มทำผลงานได้ดีกว่าตลาด พวกเขาหลอกตัวเองว่ารู้ทุกอย่างแล้ว ซึ่งแน่นอนว่าเมื่อพวกเขาจบลงด้วยความยุ่งเหยิง อัลกอริทึมเหล่านี้จะช่วยให้พวกเขามีความอ่อนน้อมถ่อมตนโดยทำให้แน่ใจว่ายังคงเชื่อมต่อกับความเป็นจริง พวกเขายังจะลดข้อผิดพลาดทางปัญญาและอคติที่บดบังการตัดสินใจของมนุษย์
วิธีอื่นๆ ที่ AI ช่วย
อีกวิธีหนึ่งที่ AI จะช่วยให้นักลงทุนฉลาดขึ้นก็คือ พวกเขาจะบังคับให้เขาคิดอย่างมีเหตุมีผลว่าทำไมเขาถึงตัดสินใจลงทุนบางอย่าง – เขาจะไม่สามารถใส่ความรู้สึกลงไปได้อีกต่อไป เขาจะต้องมีวินัยทางปัญญาและพยายามวิเคราะห์ว่าทำไมเขาถึงตัดสินใจซื้อหรือขายโดยเฉพาะ เพราะเขาจะต้องอธิบายกระบวนการคิดของเขากับโปรแกรมเมอร์ ที่ต้องการเข้ารหัสสิ่งนี้ในอัลกอริทึม
เขาจะต้องอธิบายว่ารูปแบบใดที่เขาเห็น ซึ่งทำให้เขาสามารถระบุผู้ชนะและปฏิเสธผู้แพ้ได้ การให้เหตุผลไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป เพราะเราทุกคนคิดว่าเรามีข้อมูลเชิงลึกพิเศษบางอย่างที่ทำให้เราเก่งกว่าคนอื่นๆ เราเชื่อว่านี่คือสิ่งที่ทำให้เราได้เปรียบ แต่ความจริงก็คือเราสามารถเห็นความเชื่อมโยงที่คนอื่นพลาดไป ปัญหาคือเรามักไม่มีความสามารถในการอธิบายได้ว่ารูปแบบเหล่านี้คืออะไร และนี่คือเหตุผลที่การพูดคุยกับโปรแกรมเมอร์สามารถสั่งสอนเราให้ตกผลึกกระบวนการคิดของเราได้
วิธีการใหม่นี้จะถูกใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจลงทุนที่ชาญฉลาด ซึ่งนักลงทุนสามารถใช้เพื่อช่วยให้พวกเขาทำงานได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อรับข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญคนอื่น ๆ เพื่อให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากภูมิปัญญาส่วนรวมของพวกเขาได้เช่นกัน
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจลงทุนเหล่านี้จะทำหน้าที่เสมือนสมองส่วนปลายและเครือข่ายความปลอดภัย – ลองคิดดูว่าระบบเหล่านี้ให้ความเห็นที่สองที่ไม่แยแสแก่นักลงทุน เศรษฐศาสตร์เชิงพฤติกรรมได้พิสูจน์แล้วว่าอารมณ์ของเราเป็นศัตรูตัวร้ายที่สุดเมื่อเราลงทุน อัลกอริทึมเหล่านี้จะช่วยให้เราซื่อสัตย์โดยลบอัตตาของเราออกจากการตัดสินใจของเรา จะช่วยเราระบุข้อผิดพลาดของเรา และสิ่งนี้จะปรับปรุงความสามารถในการเรียนรู้ของเรา
อนาคตของการจัดการการลงทุนจะเกี่ยวข้องกับการสังเคราะห์มนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ การปล่อยให้พวกเขาเล่นอย่างเต็มกำลัง เราจะทำให้ดีที่สุดจากทั้งสองโลก
ผู้จัดการกองทุนจะต้องเรียนรู้ที่จะแต่งงานกับ AI กับความสามารถของมนุษย์ที่ไม่เหมือนใครในการเอาใจใส่ลูกค้า ผู้จัดการการลงทุนที่ผ่านการฝึกอบรมมาอย่างดีซึ่งสามารถจับมือลูกค้าในช่วงเวลาที่ยากลำบากเมื่อรถถังในตลาดจะกลายเป็นผู้นำเพราะพวกเขาเข้าใจว่าลูกค้าแต่ละรายมีความต้องการเฉพาะตัว บรรดาผู้ที่ยินดีสละเวลาและปัญหาเพื่อตอบสนองความต้องการพิเศษเหล่านี้จะเปล่งประกายเพราะพวกเขาให้ความสำคัญกับลูกค้าเป็นอันดับแรก
[โพสต์นี้โดย Dr. Aniruddha Malpani ปรากฏตัวครั้งแรกบน LinkedIn และทำซ้ำโดยได้รับอนุญาตแล้ว]