Īpašo fondu biržā tirgotie fondi (ETF) ir kļuvuši par ierastu instrumentu investoru vidū, kuri meklē iespējas dažādot savas portfeļus izdevīgi un efektīvi. Šos fondus pazīst ar to pārredzamību, zemajām izmaksām un ērtībām sniegt uzreiz diversificētu portfeli ar vienu pirkumu. Piemēram, ETF, kas sekos DAKS indeksam, aptvertu 40 lielākās publiski tirgotās kompānijas Vācijā un ļautu investoriem imitēt tirgus atdeves, taktika, kas bieži ir piemērotāka nekā cenšanās pārspēt tirgu.
Ņemot vērā šo kontekstu, apspriesta iespēja izmantot mākslīgo intelektu, lai atlasītu visizdevīgākās akcijas, lai pārspētu tirgu. Pašeksperiments, ko sāka Handelsblatt žurnāliste Katharina Schneider, ietvēra mākslīgā intelekta iesaistīšanos, lai sniegtu padomus par ieguldījumu stratēģijām. Jautājums, kas tika uzdots AI čata botam, bija saistīts ar to, kā ātri palielināt bagātību, sākot ar 500 eiro.
Sākotnēji AI, izmantojot īpaši GPT-4, varēja sniegt tikai vispārīgus padomus un nebija pielāgots konkrētiem tirgus datiem vai personalizētiem vajadzībām. Tomēr laika gaitā AI kļuva pašapzinīgāks, sniedzot ātrākus, konkrētākus ieteikumus un pat izveidojot augsta riska portfeli autorei. Tomēr sākotnējais portfelis bija ar trūkumu – tas iekļāva ne tirdzniecībai pieejamās aktīvus Vācijā.
Reaģējot uz atsauksmēm, AI šo kļūdu izlaboja, ieteicot ETF, kas pieejami Vācijā, piemēram, tie, kas seko MSCI Visu Valstu pasaules indeksam, saskaņojot ieteikumus ar finanšu ekspertu bieži sekojamajiem ieguldījumu principiem. Šīm ieteikumam ir pamats plaša klāsta reputētu avotu sniegtā informācija.
Atšķirībā no savas piesardzīgās pagātnes, AI reiz balstījās uz vienu Forbes rakstu ieteikumiem. Lai gan tā ierosināja ETF kombināciju, tika kritizēts par dublēšanos un ierobežoto ģeogrāfisko fokusu. Pašreizējā AI versija ieteic pārkārtot portfeli, lai uzlabotu veiktspēju.
Turklāt čata bota akciju izvēles, iespaidots publikācijām, piemēram, The Motley Fool un Zacks, parādīja izcilus ieguvumus, it īpaši vienā gadījumā 107% pieaugumu. Tomēr šis veiksmīgais rezultāts bija ietekmēts ar pārāk liela ieguldītāja vietas Nvidia un pārsniedza paredzēto ieguldījuma summu. Paypal, viens no sākotnējiem izvēlēm, redzēja vērtības kritumu.
Neskatoties uz uzlabojumiem, AI neslēpj bultiņas biežuma ilūzijas, bieži atkārtojot plaši kopīgotu informāciju un radot portfeli ar pazīstamiem, bieži apspriestiem uzņēmumiem. Čata bota nākotnes akciju prognozes joprojām tiek gūtas no populārās medijiem, atklājot tās apmācības fona un iespējamo pārvērtējošu ASV datu uzsvaru.
Lai secinātu, lai AI varētu vadīt ieguldījumus līdz kādai mērai, tas ne vienmēr var atklāt slēptos dārgakmeņus tirgū. Finanšu profesionāļi, piemēram, Christian Rieck, uzsvēra, ka AI izvēles tendences parasti atspoguļo kopīgas tendences un pārdomām, uzsvērot apdomīgas izvēles svarīgumu attiecībā uz automatizētiem ieguldījumu padomiem.
Etiķetes AI implementācijas nozīme
AI iekļaušana ieguldījumu stratēģijās rada svarīgas etiskas apsvērumus. AI spēja godīgi un pārredzami pieņemt lēmumus bez diskriminācijas vai negatīva ietekme uz sabiedrību ir turpinātā tēma AI attīstībā. Lai gan AI ir potenciāls analizēt lielas datu kopas un sniegt ierosinājumus, kas pārsniedz cilvēka spējas, etiskie jautājumi, kas saistīti ar datu privātumu, AI autonomiju un potenciālu tirgus manipulāciju, ir jārisina.
Integrācija ar esošajiem finanšu sistēmām
Vēl viens svarīgs izaicinājums ir AI sistēmu integrēšana ar esošo finanšu infrastruktūru un regulējošajiem pamatiem. Finanšu tirgi ir stingri regulēti, un jebkurai AI tehnoloģijai, kas tiek izmantota tajos, jāatbilst esošajiem likumiem un regulām, piemēram, tiem, kas vērsti uz iekšējās tirdzniecības novēršanu un tirgus pārredzamību.
Pastāvīga mācīšanās un pielāgošanās
Pielāgojamie algoritmi, kas var mācīties un attīstīties laika gaitā, ir nepieciešami tādēļ, ka finanšu tirgi ir dinamiski. AI sistēmai jāspēj pielāgoties jauniem tirgus apstākļiem un ekonomikas rādītājiem, lai saglabātu atbilstību un precizitāti, paredzot tirgus tendences.
AI priekšrocības ieguldījumu stratēģijās
Viena no galvenajām AI izmantošanas priekšrocībām ieguldījumu stratēģijās ir tā spēja apstrādāt un analizēt lielu datu apjomu, ar ātrumu, ko cilvēku analītiķi nevar sasniegt. Tas ļauj identificēt tendences un modeļus, kas varētu būt pārāk sarežģīti vai neuzkrītoši tradicionāliei analīzes metodēm.
AI trūkumi ieguldījumu stratēģijās
Savukārt trūkums, pamatojoties uz AI ieteikumiem ieguldījumiem, ir tajā slēpjas risks overfitting, kur AI sistēma tik asīgi ieturēta pagātnes datiem, ka tā nespēj precīzi vispārēji reproduktēt nākotnes tirgus apstākļus. Papildus pastāv datu noplūšanas risks un citas datu drošības apdraudējumi, kas saistīti ar digitālajām platformām, kas var kompromitēt jutīgu finansiālu informāciju.
Lai iegūtu plašāku ieskatu AI un ieguldījumu stratēģijās, varat apmeklēt cienījamu finanšu un tehnoloģiju domēnu, piemēram:
– Bloomberg finanšu ziņām un atziņām
– Reuters par starptautiskajiem finanšu laikrakstiem un tehnoloģiju ziņām
– Finanšu laikraksts ekonomiskiem pārskatiem un biržas analīzei
Atcerieties, ka šie avoti var piedāvāt padziļinātu analīzi un dažādas perspektīvas par to, kā AI ietekmē ieguldījumu stratēģijas un finanšu sektoru kopumā.