Données d'IA, trading traditionnel et investissement moderne
La technologie de l'intelligence artificielle aide les investisseurs à réduire considérablement les risques et à maximiser les rendements.
L'intelligence artificielle révolutionne l'avenir de la finance. L’année dernière, les institutions financières ont investi plus de 10,1 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle. L’une des nombreuses façons dont l’intelligence artificielle joue un rôle dans la finance est de contribuer à améliorer l’expérience des investisseurs.
L’expérience de trading des investisseurs modernes est beaucoup plus fluide que celle de leurs prédécesseurs. Grâce à l’invention d’Internet, passer de la transaction au téléchargement d’un rapport complet peut se faire presque instantanément. Des tâches qui prenaient auparavant des semaines ne prennent plus que quelques minutes, ce qui a certainement encouragé la prochaine génération de jeunes investisseurs. Ce n’est que l’une des nombreuses façons dont l’intelligence artificielle transforme le secteur financier.
Cependant, l'innovation ne s'arrête jamais, et le paysage de l'investissement moderne continue de changer (cette fois avec l'introduction de l'intelligence artificielle). Néanmoins, l’IA dans son ensemble est encore une technologie à ses balbutiements, sans spécifications ni normes universelles. La mise en œuvre de l'IA et des données d'IA apportera-t-elle vraiment des avantages dans le monde commercial moderne ? Dans cet article, nous visons à découvrir
Le problème avec les approches traditionnelles
Le marché est en constante évolution, c'est pourquoi de nombreux analystes professionnels s'y intéressent ! faire carrière en étudiant le marché. En analysant, identifiant et prédisant ces tendances, les analystes sont en mesure d'aider leurs clients à bénéficier de rendements élevés tout en minimisant les risques. À cet égard, l’intelligence artificielle aide grandement les investisseurs. Dans une certaine mesure, le prix est déterminé en partie par l'interaction du public et la perception de la valeur de l'actif. Les analystes humains sont capables d'incorporer ces réactions émotionnelles dans leurs prévisions boursières et de les combiner avec des données de tendance pour produire une analyse relativement précise. Cependant, effectuer ces calculs peut prendre du temps et, parce que les humains sont sujets aux erreurs, ils ne sont pas toujours précis. Malheureusement, même une même tendance peut être interprétée différemment par différents analystes.
Méthodes modernes
Les analystes modernes ne font pas tous leurs calculs avec un stylo et du papier, ils utilisent une variété d'outils. Il existe de nombreuses solutions logicielles différentes conçues pour aider les analystes et les investisseurs, leur permettant de compiler de grandes quantités de données en peu de temps. Ces programmes sont souvent capables de représenter les données de différentes manières, telles que des graphiques linéaires ou des graphiques en chandeliers, ce qui facilite l'utilisation des données. Néanmoins, l’analyse manuelle des données peut encore prendre du temps, même avec l’aide de solutions logicielles. C’est pourquoi de nombreuses entreprises ont commencé à appliquer les données de l’IA à leurs stratégies d’investissement.
L'essor du robot-conseiller
Pendant des années, de nombreux experts financiers ont promu l'idée d'investir tôt, mais il faut en réalité beaucoup d'efforts pour commencer à investir. Même après que les actions et autres actifs soient devenus disponibles à l’achat par l’intermédiaire de courtiers en ligne, obtenir des rendements constants nécessitait encore une certaine compréhension du marché boursier. Heureusement, les premiers robots-conseillers sont nés en 2008.
Robo-advisor est un service unique qui simplifie l'investissement pour le grand public. Au lieu de faire des investissements personnels, d’analyser le marché et de négocier activement, les utilisateurs peuvent simplement déposer des fonds et attendre. Les robots-conseillers gèrent le processus d'investissement lui-même, en utilisant l'analyse des données et l'automatisation de l'IA pour finaliser les transactions et réagir aux changements du marché. Aujourd’hui, les consommateurs ont le choix entre de nombreux robots-conseillers, ce qui permet à presque tout le monde de commencer à investir facilement.
Avantages et inconvénients des données d'IA
La principale différence entre les données d'IA et les données humaines est que les données d'IA n'ont pas de composante émotionnelle. Dans certains cas, cela peut être un inconvénient (notamment pour le trading à court terme). Par exemple, les problèmes politiques ou de relations publiques actuels (et leurs conséquences) peuvent être des sentiments analysés par des humains. Cette vision émotionnelle leur permet d’intégrer les perceptions du public dans leurs prévisions et de procéder à des ajustements positifs. Parce que les données de l’IA sont entièrement basées sur des statistiques et ne prennent pas en compte les émotions, le robot-conseiller ne peut que réagir : il ne peut pas faire de choix positifs basés sur les réactions émotionnelles des actionnaires.
D'un autre côté, un système qui s'appuie entièrement sur les données de l'IA ne prendra pas de décisions émotionnelles. Lorsque le ralentissement persiste, les humains pourraient commencer à reconsidérer leurs investissements, tandis que l’IA ne prendra en compte que les données historiques pour prendre des décisions. Chaque décision repose uniquement sur une analyse complète du passé, qui est plus inclusive que les décisions prises par des analystes humains.
Améliorer l'accessibilité des consommateurs
Un autre avantage de l'intégration des données d'IA dans vos investissements est une meilleure accessibilité des clients. Investir tôt permet de profiter des intérêts composés, mais les taux d’intérêt et les frais facturés par les consultants humains peuvent rendre leur embauche peu pratique. Les robots-conseillers sont en mesure de fournir des services de gestion de portefeuille à une fraction du coût, ce qui les rend plus abordables pour les jeunes investisseurs potentiels. Bien que les rendements moyens des robots-conseillers (généralement entre 11,7 % et 13,4 %) ne soient pas aussi impressionnants que ceux des autres options d'investissement, ils offrent l'un des moyens les plus simples de commencer à constituer un portefeuille avec un revenu limité.
Données d'intelligence artificielle du futur
La technologie est peut-être encore relativement nouvelle, mais il y a des raisons de s'attendre à ce que l'intelligence artificielle moderne continue de devenir plus populaire à l'avenir. Même s’il ne remplacera peut-être jamais complètement les analystes humains, il jouera certainement un rôle dans l’avenir du marché. Il a un large éventail d'utilisations, de la gestion financière personnelle au suivi du marché, et nous prévoyons que ses options ne feront que croître à mesure que la technologie progresse.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Sujets chauds
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
