Jadual Kandungan
Masalah dengan Pendekatan Tradisional
Kebangkitan penasihat robo
Kebaikan dan keburukan data AI
Kebolehcapaian yang dipertingkatkan untuk pengguna
Data AI Masa Depan
Rumah Peranti teknologi AI Data AI, perdagangan tradisional dan pelaburan moden

Data AI, perdagangan tradisional dan pelaburan moden

Apr 13, 2023 am 10:40 AM
AI

Data AI, perdagangan tradisional dan pelaburan moden

Teknologi kecerdasan buatan membantu pelabur mengurangkan risiko dengan ketara dan memaksimumkan pulangan.

Kecerdasan buatan sedang merevolusikan masa depan kewangan. Tahun lepas, institusi kewangan melabur lebih daripada $10.1 bilion dalam kecerdasan buatan. Salah satu daripada banyak cara kecerdasan buatan memainkan peranan dalam kewangan adalah dengan membantu meningkatkan pengalaman pelabur.

Pengalaman dagangan pelabur moden jauh lebih lancar berbanding pendahulu mereka. Terima kasih kepada ciptaan Internet, beralih daripada membuat perdagangan kepada memuat turun laporan komprehensif boleh dilakukan hampir serta-merta. Tugasan yang sebelum ini mengambil masa berminggu-minggu kini hanya mengambil masa beberapa minit, yang pastinya telah menggalakkan pelabur muda generasi akan datang. Ini hanyalah salah satu daripada banyak cara kecerdasan buatan mengubah industri kewangan.

Walau bagaimanapun, inovasi tidak pernah berhenti, jadi landskap pelaburan moden terus berubah (kali ini dengan pengenalan kecerdasan buatan). Namun begitu, AI secara keseluruhannya masih merupakan teknologi di peringkat awal, tanpa spesifikasi dan piawaian sejagat. Adakah melaksanakan data AI dan AI benar-benar membawa apa-apa faedah dalam dunia perdagangan moden Dalam artikel ini, kami bertujuan untuk mengetahui

Masalah dengan Pendekatan Tradisional

Pasaran Ia sentiasa berubah, iaitu! mengapa ramai penganalisis profesional membuat kerjaya daripada mengkaji pasaran. Dengan menganalisis, mengenal pasti dan meramalkan arah aliran ini, penganalisis dapat membantu pelanggan mereka menikmati pulangan yang tinggi sambil meminimumkan risiko. Dalam hal ini, kecerdasan buatan sangat membantu pelabur. Pada tahap tertentu, harga ditentukan sebahagiannya oleh interaksi dan persepsi awam terhadap nilai aset. Penganalisis manusia dapat menggabungkan reaksi emosi ini ke dalam ramalan saham mereka dan menggabungkannya dengan data trend untuk menghasilkan analisis yang agak tepat. Walau bagaimanapun, membuat pengiraan ini boleh memakan masa dan, kerana manusia terdedah kepada kesilapan, tidak selalunya tepat. Malangnya, trend yang sama boleh ditafsir secara berbeza oleh penganalisis yang berbeza.

Kaedah Moden

Penganalisis moden tidak melakukan semua pengiraan mereka dengan pen dan kertas; mereka menggunakan pelbagai alatan. Terdapat banyak penyelesaian perisian berbeza yang direka untuk membantu penganalisis dan pelabur, membolehkan mereka menyusun sejumlah besar data dalam tempoh masa yang singkat. Program ini selalunya boleh mewakili data dalam pelbagai cara—seperti carta garisan atau carta candlestick—yang menjadikan kerja dengan data lebih mudah. Namun, menganalisis data secara manual masih boleh memakan masa yang agak lama, walaupun dengan bantuan penyelesaian perisian. Itulah sebabnya banyak syarikat telah mula menggunakan data AI pada strategi pelaburan mereka.

Kebangkitan penasihat robo

Selama bertahun-tahun, ramai pakar kewangan telah mempromosikan idea untuk melabur lebih awal, tetapi sebenarnya ia memerlukan banyak usaha untuk mula melabur. Walaupun selepas saham dan aset lain tersedia untuk pembelian melalui broker dalam talian, memperoleh pulangan yang konsisten masih memerlukan sedikit pemahaman tentang pasaran saham. Nasib baik, penasihat robo pertama dilahirkan pada tahun 2008.

Robo-advisor ialah perkhidmatan unik yang memudahkan pelaburan untuk orang ramai. Daripada membuat pelaburan peribadi, menganalisis pasaran dan berdagang secara aktif, pengguna hanya boleh mendepositkan dana dan menunggu. Penasihat Robo mengendalikan proses pelaburan sebenar, menggunakan analisis data AI dan automasi untuk menyelesaikan transaksi dan bertindak balas terhadap perubahan pasaran. Hari ini, pengguna mempunyai banyak penasihat robo untuk dipilih, menjadikannya mudah bagi hampir semua orang untuk mula melabur.

Kebaikan dan keburukan data AI

Perbezaan utama antara data AI dan data manusia ialah data AI tidak mempunyai komponen emosi. Dalam sesetengah kes, ini boleh menjadi kelemahan (terutama untuk dagangan jangka pendek). Sebagai contoh, isu politik atau PR semasa (dan akibatnya) boleh dianalisis sentimen oleh manusia. Wawasan emosi ini membolehkan mereka memasukkan persepsi awam ke dalam ramalan mereka dan membuat pelarasan positif. Oleh kerana data AI adalah berdasarkan sepenuhnya pada statistik dan tidak mengambil kira emosi, penasihat robo hanya boleh bertindak balas: ia tidak boleh membuat pilihan positif berdasarkan reaksi emosi pemegang saham.

Sebaliknya, sistem yang bergantung sepenuhnya pada data AI tidak akan membuat keputusan emosi. Apabila kemelesetan berterusan, manusia mungkin mula mempertimbangkan semula pelaburan mereka, manakala AI hanya akan mempertimbangkan data sejarah untuk membuat keputusan. Setiap keputusan hanya berdasarkan analisis komprehensif masa lalu, yang lebih inklusif daripada keputusan yang dibuat oleh penganalisis manusia.

Kebolehcapaian yang dipertingkatkan untuk pengguna

Faedah lain menggabungkan data AI ke dalam pelaburan ialah kebolehcapaian yang dipertingkatkan untuk pelanggan. Melabur awal membolehkan seseorang mengambil kesempatan daripada faedah kompaun, tetapi kadar faedah dan yuran yang dikenakan oleh perunding manusia mungkin menjadikan pengambilan seseorang tidak praktikal. Penasihat Robo dapat menyediakan perkhidmatan pengurusan portfolio pada sebahagian kecil daripada kos, menjadikannya lebih berpatutan untuk bakal pelabur muda. Walaupun purata pulangan penasihat robo (biasanya antara 11.7% dan 13.4%) tidak begitu mengagumkan seperti pilihan pelaburan lain, mereka menawarkan salah satu cara paling mudah untuk mula membina portfolio dengan pendapatan terhad.

Data AI Masa Depan

Teknologi ini mungkin masih agak baharu, tetapi ada sebab untuk menjangkakan AI moden akan terus menjadi lebih popular pada masa hadapan. Walaupun ia mungkin tidak akan menggantikan sepenuhnya penganalisis manusia, ia pasti akan memainkan peranan dalam pasaran pada masa hadapan. Ia mempunyai pelbagai kegunaan, daripada pengurusan kewangan peribadi kepada penjejakan pasaran, dan kami menjangkakan pilihannya hanya akan berkembang seiring dengan kemajuan teknologi.

Atas ialah kandungan terperinci Data AI, perdagangan tradisional dan pelaburan moden. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles