Gépi tanulási részvény előrejelzés

Óriási előny, hogy millió és millió adatot tudnak kielemezni gyorsan, vagy műholdképeket tudnak feldolgozni, és az érzelmeik sem befolyásolják őket. De vannak korlátaik is. Leváltják-e a robotok az embereket a részvény-befektetések aktív kiválasztása során? A gépi tanulás és matematikai módszerek segítségével a számítógépek megtalálhatják a megfelelő részvényeket. Bár a gépi tanulás hatalmas jövő előtt áll azon a téren, hogy segítse a befektetőket a felülteljesítő részvények megtalálásában, az emberekre is szükség lesz.

Feladatuk a megfelelő algoritmusok kidolgozása és a befektetési döntések tesztelése, gyakorlása. Csak más, az eddigiektől eltérő képességekkel rendelkező emberekre lesz ehhez szükség.

Nagyot megy idén egy robot portfóliómenedzser, mutatjuk mibe fektetett be

A gépi tanulás, a mesterséges intelligencia egyik ága lehetővé teszi a nagy teljesítményű számítógépek számára, hogy folyamatosan javítsák teljesítményüket a meghatározott célok érdekében.

De anélkül, hogy az embereknek kellene diktálniuk a pontos módszertani lépéseket.

Magukat fejlesztik a gépek A részletes utasítások végrehajtása helyett a számítógépek nagy mennyiségű adatot elemeznek algoritmusok segítségével. Az algoritmusaikat kísérletezés és a hibákból való tanulás útján maguk fejlesztik tovább.

A számítógépek felderíthetnek olyan szabályszerűségeket, amelyeket az emberek nem is tudnának érzékelni. Az aktív részvényportfólió-kezelők már régóta működtetnek kvantitatív befektetési alapokat.

Ezek számos olyan tényezőt figyelembe vesznek, amelyek befolyásolhatják a jövőbeli részvényárakat, mint például a piaci kapitalizáció, a momentum az ár lendülete, tendenciájaaz érték és a növekedés viszonya.

Összefüggések millióit vizsgálják E kvantitatív alapok működtetésekor a részvénykezelők kifinomult számítógépes modelleket alkalmaztak az egyes tényezők közötti kapcsolatok azonosítására ahhoz, hogy meghatározzák a felülteljesítő értékpapírokat. De miben jobb a gépi tanulás, mint az eddigi kvantitatív elemzés?

Képes a túlteljesítő részvényeket azonosítani olyan minták alapján, amelyeket az emberek nem vettek volna figyelembe. A lehetséges összefüggések millióit képesek áttekinteni, hogy azonosítsák a jó vagy rossz befektetési teljesítményre jellemző mintázatokat a vállalatoknál.

Az 50 leggyakrabban feltett gépi tanulási interjú kérdése és válasza

Már értik a nyelvünket A természetes nyelvfeldolgozás javításával a gépi tanulás összehasonlíthatja a kritikus kifejezéseket. Az adatelemző tudósok így hatalmas számú nagy terjedelmű dokumentumban, például a SEC tőzsdefelügyeletnek szóló bejelentésekben vagy szabadalmi kérvényekben is fel tudják fedezni a fontos információkat. Ezek az új algoritmusok képeket és hangokat is kvantitatív módszerekkel feldolgozható adatformátumokká alakíthatnak.

Revolut ingyenes részvényvásárlás - TESZT

A műholdas fényképeken ezek az algoritmusok lényeges tényeket találhatnak. Megszámolhatják a kezdődő házépítéseket Kínában, vagy az autók számát egy élelmiszerbolt-hálózat parkolóiban.

Az 50 leggyakrabban feltett gépi tanulási interjú kérdése és válasza

Az emberek hibái nélkül A gépi tanulás a hatalmas adatbázisok szigorú és folyamatos értékelésével csökkentheti az emberi elfogultságot, amely oly sokszor aláássa a megalapozott befektetési döntéseket. Ezek a torzulások például a túlzott önbizalom, a hibák beismerésének kerülése és a trendek túlzottan makacs követése.

1. Tőzsdei idősorok előrejelzése adatbányászati módszerekkel - PDF Ingyenes letöltés
2. Hogyan legyél gazdag 3 hónap alatt

A gépi tanulásnak is vannak azonban korlátai, hibái. Minden, amit tudnod kell, hogy gazdagodj bitcoinnal torzulások felismerésére és gépi tanulási részvény előrejelzés a vállalatoknak tehetséges adatfeldolgozó szakemberekre van szükségük.

• Hogyan lehet beszállni a kriptovaluta kereskedésbe
• Mit hoz a jövő a mesterséges intelligencia számára? - Blikk

A válság felértékelte az intuíciót Mivel a mesterséges intelligencia a következtetéseit a létező adatokból vezeti le, nem tudja megjósolni az olyan jövőbeli mintákat, amelyek nem a múltban gyökereznek. Erre jó példa a as pénzügyi válság, ami jelentős szakadásokat okozott sok korábbi folyamatban.

A befektetési szakembereknek részben intuíció és intelligens találgatások alapján kell megítélniük a jövőbeli trendeket. A mesterséges intelligencia anélkül talál összefüggéseket, hogy megértené azok mögöttes okait. Tehetséges szakemberekre van szükség, akik eldöntik, hogy egy jelenség inkább csak zajt jelent, vagy befektetési jelzés.

A szakértői csapatok néha napokat töltenek a gépi jelzések kiértékelésével. Trump és a mesterséges intelligencia A közösségi média szigorú számítógépes elemzése alapján az adatbányász tudósok előre jelezték, hogy Donald Trumpot ban megválasztják elnöknek.

Használható-e a megerősítő tanulás előrejelzésre?

Ez a helyes előrejelzés azonban különböző befektetési forgatókönyvekhez is vezethetett volna. Attól függően, hogy hogyan reagál az amerikai részvénypiac erre gépi tanulási részvény előrejelzés győzelme.

Végül optimista lett — a szerk. Bár a gépi tanulás hatékony eszközöket kínál a részvénykiválasztás javításához, továbbra is tehetséges szakemberekre lesz szükség az adatok tisztításához, feldolgozásához, nyereséges ügyletekké történő átalakításához.

A nagyoké a terep Az aktív vagyonkezelőknek sokkal több tőkét kell fordítaniuk ennek megvalósítására, sokkal több szakembert kell felvenniük magas szintű tudással.

Háttér Bevezetés a Deep Learning kereskedésbe a fedezeti alapokban Az elmúlt években a mély neurális hálózatok rendkívül népszerűvé váltak. A számítástechnika e feltörekvő területe a biológiai ideghálózatok fogalma körül jött létre, és a mély tanulás napjainkban divatszóvá vált. A mélyen tanuló tudósok és mérnökök megpróbálják matematikailag leírni a biológiai idegrendszer különböző mintáit. A mély tanulási rendszereket különféle problémákra alkalmazták: számítógépes látás, beszédfelismerés, természetes nyelv feldolgozása, gépi fordítás stb. Érdekes és izgalmas, hogy a mély tanulás egyes feladatok terén felülmúlta az emberi szakértőket.

Ez valószínűleg a sok erőforrással rendelkező, nagy csoportokat hozza előnybe és akadályokat gördít az új indulók számára.