Alfa Üretmek İçin Yapay Zekayı Kullanmak
Yayınlanan: 2017-03-17Aktif bir yatırımcının piyasadan daha iyi performans göstermesinin mümkün olup olmadığı konusunda pek çok tartışma var.
Etkin piyasa hipotezinin savunucuları, pasif endeks fonlarının en iyi seçenek olduğuna ve hisse senedi seçmeye çalışmanın başarısız olmaya mahkum bir oyun olduğuna inanıyor.
Piyasayı zamanlamanın mümkün olmadığını kabul etsem de, hisse senetlerini akıllıca seçerek getirilerinizin bir endeks fonundan daha iyi olacağına inanıyorum. Bu nedenle birçok yatırımcı aktif fon yöneticilerine yönetim ücreti ödemeye devam ediyor.
Ancak, bu yöneticilerin piyasayı yenebileceklerini kanıtlamaları giderek zorlaşıyor. Robo-danışmanların ortaya çıkması nedeniyle , birçok insan fon yöneticilerinin uzmanlıkları, deneyimleri ve sezgileri nedeniyle sahip oldukları üstünlüğün ortadan kalktığına inanıyor.
Genel algı, fon yöneticilerinin eski moda aktif yatırım tarzlarını kullanmaya devam etmesinin artık mümkün olmayacağı ve bu yüzden çok fazla paranın çok düşük ücretler talep eden pasif endeks fonlarına taşınmasının nedeni budur.
Ancak, akıllı bir yatırımcı için hala bir yer olduğunu düşünüyorum ve algoritmaları ve insan sezgisini rekabetçi olarak düşünmek yerine, onları tamamlayıcı olarak görmemiz gerekiyor. Bunların her birinin kendi yeri vardır çünkü kendi güçlü yönleri ve sınırlamaları vardır. Ne de olsa akıllı yatırım, veri parçalama ve mantıksal analiz gerektirir ve bunun makinelerin çok iyi olduğu bir şey olduğunu biliyoruz. Neyse ki, ya/veya yaklaşımını benimsemeye gerek yok - insanların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanarak her iki dünyanın en iyilerini birleştirebiliriz.
Belirli bir felsefeyi izleyerek sürekli olarak piyasadan daha iyi performans gösteren fon yöneticileri olduğunu biliyoruz. Deneyimle daha iyi hale geliyor gibi görünüyorlar ve bunun, diğerlerinden kaçan kalıpları tanıyabildikleri için sezgilerinin zamanla geliştiğine inanıyorlar. Ancak karar verme süreçlerini açıklayamazlar.
Bu, bu bilginin kafalarının içinde kilitli kaldığı ve onlarla birlikte öldüğü anlamına gelir. Altıncı hisleri olduğuna inandıkları şeylerden nasıl öğrenebiliriz? Onları daha iyi yapan nedir? Pazarın geri kalanına kıyasla nasıl ve neden daha iyi kararlar alıyorlar? Onların içgörülerini nasıl yakalayabilir ve bunları kendi getirilerimizi iyileştirmek için kullanabiliriz?
Sorun şu ki, düşünce süreçlerini tanımlamaları onlar için çok zor. Genel yönergeler sağlarlar, ancak bunlar yalnızca bir pusula işlevi görür - harita değil. Çok fazla örtük bilgiye sahipler ama bunu ifade edemiyorlar. Başarılarını “altıncı his” gibi gizemli soyut varlıklara bağlıyorlar. Bu, sihirli soslarının ne olduğunu daha iyi anlamak isteyen ortalama yatırımcı için pek yardımcı olmaz.
Yapay Zeka ve İnsan Zekası Birlikte Çalışıyor
Alan uzmanlıklarını, bakmaları gereken potansiyel hisselerin evrenini filtrelemek için bir ekran olarak kullanılabilecek algoritmalara kodlamanın mümkün olduğuna inanıyorum. Bu diğer sektörlerde (ilaç gibi) yapıldı ve yatırım için de yapılmaması için hiçbir neden yok. Yatırımcılar her zaman kontrol listelerini kullanırken, bu, öğrendikçe zamanla gelişecek dinamik bir filtre olacaktır, böylece daha fazla geri bildirim aldıkça giderek daha akıllı hale gelecektir.
Sizin için tavsiye edilen:
Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?
Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?
Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?
Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...
Hintli Startup'lar Finansman İçin Kısayollar Kullanıyor
Dijital Pazarlama Platformu Logicserve Çantaları 80 INR Cr Finansmanı, LS Dig Olarak Yeniden Markala...
Bilgi işlem daha ucuz ve daha erişilebilir hale geldi; algoritmalar daha yetenekli hale geldi ve veriler daha kolay erişilebilir hale geldi.
AI, bir insanın asla göremeyeceği kalıpları bulabilir ve bu değerli bir avantaj sağlayabilir. Tabii ki, bu kusursuz değildir, çünkü sonuçlara yalnızca olasılıklar atar. Ancak, mevcut verilerin hacmi hızla arttığından, makine öğrenimi geliştikçe sonuçlarını çok daha hızlı iyileştirebilir.
Algoritma, yatırımcıların önceden tanımlanmış kriterlerine uyan şirketleri gözden kaçırmadıklarından emin olmalarına yardımcı olacaktır. Tehlike, aksi takdirde bu fırsatları kaçıracak olmalarıdır çünkü otomatik sistemler bu taramayı yapmada çok daha verimlidir. Çok daha fazla sayıda değişkeni tarayabilir ve bunları kişisel yatırım modeline bağlı olarak yatırımcı tarafından atanan ağırlığa göre sıralayabilirler. Sonuçlar bir gösterge panosunda görüntülenebilir ve yatırımcı daha fazla detaya inebilir, böylece sistem seçimlerinin gerekçesini açıklayabilir.
Önerilerini bulmak için algoritmaların hangi verileri alması gerekir? Hala hangi veri noktalarının faydalı olacağını ve hangilerinin olmayacağını bilmiyoruz, ancak denetimsiz makine öğreniminin tüm amacı bu. Neyin alakalı olup neyin olmadığına dair önyargılı fikirlerimizle sınırlandırılmamıza gerek yok – algoritmalar giderek daha akıllı hale geldikçe bunu kendileri çözecektir. Makine öğrenimi algoritmaları özerk bir şekilde gelişir ve sürekli olarak pazarlarda neyin işe yaradığını ayarlayarak yeni trendler arar. Zamanla kendi kendilerine stratejiler geliştirebilecekler ve ticaret yapabilecekler.
Algoritmalar karar vermeyecek - sadece önerilerde bulunacaklar. O zaman son tetiği çekmesi gereken insan yatırımcıdır. Klinik karar destek sistemleri, kanıtlanmış bir başarı geçmişine sahip oldukları klinik uygulamada iyi çalıştı. Doktorun belirli bir teşhisi gözden kaçırmadığından emin olmak için hatırlatıcılar sunarak doktorun uzmanlığını tamamlarlar. Yatırım karar destek sistemleri, yatırımcılara benzer bir dürtü sunuyor – onların yerini almayacak. Bu algoritmalar asla unutmazlar; objektif ve mantıklı kalırlar; duygulara kapılmazlar ve zamanla öğrendikçe giderek daha iyi olurlar.
İnsan zekasına karşı yapay zeka hakkındaki tüm tartışmayı çok yapay buluyorum. İnsan zekidir ve tek başına yapacağından daha iyi bir iş çıkarması için zekasını geliştirmek için akıllı makineler kullanacaktır. İzolasyonda çalışmasına gerek yok - boşluklarını doldurmasına yardımcı olması için AI kullanıyor olmalı.
Zamanla, bu algoritmalar, onları geliştirmek için kullanılan sürekli geri bildirim nedeniyle giderek daha akıllı hale gelecektir. Aslında, başarıyı tattıklarında çok hızlı bir şekilde kibirli olmaya başlayan insan uzmanlara karşı yakında bir üstünlükleri olabilir. Ne yazık ki, fon yöneticileri piyasadan daha iyi performans göstermeye başladığında, kendilerini her şeyi bildiklerini sanıyorlar ki bu da tam olarak bir karmaşaya dönüştüğü andır. Bu algoritmalar, gerçekliğe bağlı kaldıklarından emin olarak mütevazi kalmalarına yardımcı olacaktır. Ayrıca, insan karar verme sürecini engelleyen bilişsel hataları ve önyargıları da azaltacaktır.
AI'nın Yardımcı Olduğu Diğer Yollar
AI'nın yatırımcının daha akıllı olmasına yardımcı olmasının diğer yolu, onu neden belirli yatırım kararları aldığı hakkında mantıklı düşünmeye zorlamalarıdır - artık bunu içgüdüsel olarak yerine koyamaz. Entelektüel olarak disiplinli olması ve neden belirli bir satın alma veya satma kararı verdiğini analiz etmeye çalışması gerekecek, çünkü düşünce sürecini bir algoritmada kodlaması gereken bir programcıya açıklamak zorunda kalacak.
Kazananları belirlemesine ve kaybedenleri reddetmesine izin veren hangi kalıpları gördüğünü açıklamak zorunda kalacak. Mantıklı olmak her zaman kolay değildir, çünkü hepimiz, bizi diğerlerinden daha iyi yapan bazı özel kavrayışlarımız olduğunu düşünürüz. Bize üstünlüğümüzün bu olduğuna inanıyoruz, ancak gerçek şu ki, diğer insanların kaçırdığı bağlantıları görebiliyoruz. Sorun şu ki, çoğu zaman bu kalıpların ne olduğunu ifade etme yeteneğine sahip değiliz ve bu yüzden bir programcıyla konuşmak, düşünce sürecimizi kristalize etmek için bizi disipline edebilir.
Bu yeni yaklaşım, yatırımcıların daha iyi performans göstermelerine yardımcı olmak için kullanabilecekleri akıllı bir yatırım karar destek aracı olarak kullanılacaktır. Ayrıca, diğer uzmanlardan gelen girdileri kabul edecek şekilde değiştirilebilir, böylece onların ortak bilgeliğinden de faydalanabiliriz.
Bu yatırım karar destek sistemleri, çevresel bir beyin ve bir güvenlik ağı gibi hareket edecek - bunları yatırımcıya tarafsız bir ikinci görüş sunuyor olarak düşünün. Davranışsal ekonomi, yatırım yaptığımızda duygularımızın en büyük düşmanımız olduğunu kanıtladı. Bu algoritmalar, kararlarımızdan egomuzu çıkararak dürüst olmamıza yardımcı olacaktır. Hatalarımızı belirlememize yardımcı olacak ve bu, öğrenme yeteneğimizi geliştirecektir.
Yatırım yönetiminin geleceği, insan ve yapay zekanın bir sentezini içerecektir. Güçlü yönleriyle oynamalarına izin vererek, her iki dünyanın da en iyisini yapabiliriz.
Fon yöneticileri, yapay zekayı müşterileriyle empati kurma konusundaki benzersiz insan yetenekleriyle birleştirmeyi öğrenmek zorunda kalacaklar. Pazar tanklarının lider olacağı zor zamanlarda müşterilerinin elini tutabilen yüksek eğitimli yatırım yöneticileri, çünkü müşterilerinin her birinin kendine özgü ihtiyaçları olduğunu anlıyorlar. Bu özel ihtiyaçları karşılamak için zaman ayırmaya ve zahmete girmeye istekli olanlar, müşterilerini ilk sıraya koydukları için parlayacaklar.
[Dr. Aniruddha Malpani'nin bu gönderisi ilk olarak LinkedIn'de yayınlanmıştır ve izin alınarak çoğaltılmıştır.]