AI は、より大規模で多様なデータセットに依存して、株式、債券、トレーディング ファンド、その他の投資商品を自動的に分析および選択し、個人投資家が金融市場についてより深く理解できるように支援します。戦争の力。
デジタルポートフォリオは、より低い手数料とより緩やかなポートフォリオにより、ファンドマネージャーとの競争で優位に立ってきました。
あなたに個人的な経験があるかどうかに関係なく、私たちは毎日 AI と向き合っています。 Siri への天気の質問から、車載の運転支援機能まで、AI は私たちの生活のほぼあらゆる側面に浸透しており、投資分野も例外ではありません。AI は、投資ポートフォリオを設計する能力において、従来のファンド マネージャーを超える可能性さえ持っています。 。
プロのファンド マネージャーは毎日、株式データ、投資モデル、その他の重要な情報を検討して判断することに多くの時間を費やしています。特定の株式やその他の投資がファンドのポートフォリオに組み込むのに適しているかどうか。この手法はアクティブ運用の投資ファンドにのみ適しており、インデックスファンドとは運用方法が根本的に異なります。
そして、ウォール街のファンドマネージャーは週に60時間以上働かなければならないにもかかわらず、依然として人間の能力の限界を突破することはできません。人間には睡眠が必要であり、ニュースやデータが発表されてすぐに内容やパターンを把握することは不可能です。人間が覚えて処理できる情報量には限界があり、基本的にこれ以上作業スピードを向上させる余地はありません。
人間は多くのタスクをコンピューターよりもうまくこなせるのは事実です。しかし、AIや機械学習の進歩により、これらの利点は一つずつ消えていく可能性があります。少なくとも株式ポートフォリオの設計に関しては、AI はすでに人間が達成できる最高のレベルを数レベル上回っています。
AI が優れている理由は、プロのファンド マネージャーは現在入手可能な情報を通じてのみ市場を分析できますが、AI はビッグ データを使用でき、インターネット情報は非常に複雑なモデルを構築できるためです。将来の市場動向を正確に予測します。
具体的には、AI投資ポートフォリオは、アセットアロケーションモデリングを通じて将来に起こる出来事を予測する「クラスターモデル」に依存しています。これらのモデルは、大量の株式データを取得し、ポートフォリオ内の相対リスクの絶対値に基づいて散布図を作成し、これらの散布図を階層構造に配置します。もちろん、これは資産管理で一般的に使用される AI モデルの 1 つにすぎず、モデル設計のアイデアは他にもたくさんあります。
これらの散布図によって形成されたモデルは将来の傾向を反映しており、ほとんどのファンド マネージャーが注目する銘柄間の線形相関を超え、一連の非線形関係を組み込むことができます。これにより、投資リスクが軽減されるだけでなく、市場拡大の新たな機会がもたらされることが期待されます。
個人投資家は、アクティブ投資ファンドの手数料が人気の低コストのインデックスファンドよりもはるかに高いため、アクティブ投資ファンドに参加することを恐れていることがよくあります。 AI 投資ポートフォリオは手数料を削減し、より緩やかな投資オプションを提供することで、これまで金融エリートのみが属していたこの新しい世界に個人投資家が参入できるようにします。
アクティブ運用の投資ファンドは通常、投資家にさまざまな手数料を請求します。最も基本的なのは固定の年会費で、富裕層のヘッジファンド投資家は実際の投資規模に応じて利益の20％に相当する年会費を支払うケースが多い。
一般に、AI 投資ポートフォリオのコストは、ファンド マネージャーが管理する同様の商品よりもはるかに低くなります。さらに、AI ファンドは投資要件が低く、年会費も手頃です。現在、より人気のある投資信託は少なくとも 5,000 米ドルの開始投資を必要としますが、AI ファンドはこの基準値を大幅に引き下げました。
ファンドマネージャーは、市場動向には事後的にしか反応できませんが、これは典型的な「過去が現在を決定する」ということです。しかし、AIは市場変動に対する二重のリスク予防策を提供し、将来の投資リスクを正確に評価することができます。 AI 投資ポートフォリオは、潜在的なリスクに基づいて資金を自動的に再配分することができ、ファンド マネージャーが反応するよりもはるかに早く投資家の権利を保護します。
個人投資家とファンドマネージャーは、市場動向に関して相反する判断をする場合があります。 AI は、株式市場の取引や財務データ フィードを分析し、ほぼリアルタイムでポートフォリオを調整し、ニュースの概要やフォーラムの投稿からのセンチメント データを分析することもできます。自動売買では数秒のアドバンテージが大きな影響を与えることが多いことは誰もが知っていると思います。
もちろん、完全に仮想化されたシステムに投資を引き渡すというのは信頼性が低いように聞こえるのではないかと心配する友人もいるでしょう。 AI 投資ポートフォリオを選択する際に注意すべき点を見てみましょう:
金融証券の多様化: AI 投資ポートフォリオは市場を整理し、次のことに焦点を当てることができる必要があります。株式、債券、上場投資信託およびその他の有価証券を分散させます。より多様なポートフォリオは、ベンチャーキャピタル環境により適しています。
データ入力の品質: データがどの程度優れているか、AI モデルがどの程度優れているか。したがって、AI 投資モデルには高品質のデータ ソースを慎重に選択する必要があります。
透明性のあるポートフォリオのパフォーマンス: 投資ファンドは報告要件を満たし、基本を超えて情報の透明性を最大限に高める必要があります。優れた AI ポートフォリオは、ユーザーが投資のパフォーマンスを理解し、その結果を主要な市場ベンチマークと比較するのに役立ちます。
料金と参入障壁: AI ポートフォリオの月額/年額料金、またはその他の形式の最低使用料金は、従来の投資サービスよりも低くなければなりません。
株式の多様化、使用コストの削減、応答時間の短縮により、AI ポートフォリオは従来の人間のファンド マネージャーを超え始めています。その後の参入基準の低下は、個人投資家が王様となる金融包摂の時代がゆっくりと始まりつつあることを意味しているのかもしれない。
以上がAI のパフォーマンスは従来のファンド マネージャーを上回っていますが、AI に資金を渡すのは安全だと思いますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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