Может ли передовой искусственный интеллект сделать инвестирование более безопасным для всех?
Передовой AI не только станет лучше анализировать настроения в социальных сетях, но и откроет возможности для определения того, какой вес придавать настроениям и как сбалансировать их с другими факторами, многие из которых играют гораздо большую роль, чем настроения. Доктор Анна Беккер, генеральный директор и соучредитель EndoTech.io, рассказывает о том, как передовой ИИ изменит финансовую торговлю и сделает ее более безопасной для пользователей.
Может ли Twitter - и другие платформы социальных сетей - предсказывать направление движения конкретных акций или рынка в целом? Исследования показывают, что анализ настроений в социальных сетях на основе искусственного интеллекта действительно может быть полезным инструментом для прогнозирования рынка или акций - но это полезно только в том случае, если вы дневной трейдер или торгуете акциями или активами, чувствительными к новостям. Если вы хотите инвестировать в долгосрочной перспективе, то лучшими вариантами являются проверенные и верные методы инвестирования - голубые фишки (blue chips), Dow, смесь 60/40 и т.д.
Но в скором времени ситуация изменится. По мере того как продвинутый ИИ, известный как искусственный общий интеллект (ИОИ), будет становиться все более заметным, системы AI смогут разрабатывать многочисленные модели, способные учитывать события, которые еще могут произойти, и учитывать эти возможные результаты в инвестиционных рекомендациях и стратегии, обновляя инвестиционные стратегии по мере необходимости и позволяя инвесторам делать лучший выбор на основе их собственных, конкретных потребностей.
Как работает анализ настроений в инвестировании?
Текущий анализ настроений для инвестирования достигает своей цели путем анализа сообщений и применения своих выводов к моделям, основанным на анализе настроений исторических сообщений. Алгоритм системы оценивает новые сообщения на основе того, что считается "позитивным" или "негативным" для конкретной акции или рынка в свете модели; если на основе оценки обнаруживается достаточно негативных настроений, система оценивает актив негативно, генерируя сигнал "продавать/не покупать". Применяя машинное обучение к алгоритму, системы совершенствуют свои методы оценки, поэтому каждое применение алгоритма делает будущие прогнозы еще более точными. Таким образом, инвестиционные алгоритмы, использующие анализ настроений, используют механику современных систем искусственного интеллекта для составления инвестиционных прогнозов - довольно точных, согласно исследованиям.
Но настроения мимолетны, а реакции в социальных сетях в основном основаны на реакции на очень актуальные события, цикл которых сходит на нет через ограниченный период времени, обычно ограничиваясь акциями, чьи показатели зависят от новостей. При некоторых обстоятельствах анализ настроений может быть полезен для прогнозирования ежедневных или даже еженедельных колебаний стоимости таких акций - но он не может учесть множество других факторов, которые могут влиять на рынки. Кроме того, существует множество акций, чьи показатели не обязательно зависят от новостных циклов; влияние анализа настроений в социальных сетях на эти акции, скорее всего, будет нулевым.
Анализа настроения недостаточно: как ИИ может помочь поместить его в контекст?
Так является ли анализ настроений бесполезным для инвестиционных целей? Похоже, что полагаться на анализ настроений для инвестиционных консультаций в его нынешнем виде - не самая лучшая идея. Но на самом деле у систем анализа настроений есть большой потенциал для инвесторов, например, системы, которые могут выходить за рамки текущих сообщений в социальных сетях и строить модели на основе текущих данных - другими словами, те, которые могут как прогнозировать, так и рассматривать настроения в перспективе наряду с другими данными и факторами.
Используя эти модели, системы искусственного интеллекта могут учитывать как настроения, так и потенциальное влияние событий, которые еще даже не произошли. Эти системы будут понимать взаимосвязь относительной ценности настроений и других элементов рынка, выходя за рамки простого зеркального отражения настроений и понимая их влияние на акции с учетом многих других факторов, которые необходимо учитывать.
Мышление - а не просто отзеркаливание - на лету
Хотя это звучит футуристично, если не сказать невозможно, именно такой прогресс могут привнести в инвестиции системы искусственного общего интеллекта. Среди важных преимуществ AGI по сравнению с нынешними итерациями ИИ - способность строить многочисленные модели, которые могут меняться или корректироваться с течением времени, и заново интерпретировать данные в свете этих изменений.
Таким образом, алгоритм, основанный на AGI, может разрабатывать различные инвестиционные сценарии для пользователей в зависимости от их потребностей, используя множество сценариев "что если". Например, обращаясь к клиенту, который хочет обеспечить надежную стабильность своих активов далеко в будущем, система может разработать модели на основе потенциальных событий - войн, дефицита, пандемий, достижений в области медицинских исследований и т.д. - и дать рекомендации о том, как будут вести себя конкретные акции или рынок, исходя из этих возможностей.
Читайте также: Искусственный интеллект хочет получить работу финансовых консультантов. Есть ли у них шансы?
Затем клиент может выбрать рекомендацию, основанную на сценарии с событиями, которые с наибольшей вероятностью будут способствовать стабильности инвестиций (т.е. достижения в области медицинских исследований). Это, скорее всего, будет наименее рискованная инвестиция для данного клиента и та, которая сохранит свою ценность с течением времени. Эта система может быть применена к любому виду инвестиционных предпочтений - рост, риск, концентрация на определенной отрасли и т.д.
Эти системы AGI будут строить сценарии для своих моделей, используя исторические данные - события, которые в прошлом повлияли на цены акций и рынков, включая Форекс, сырьевые товары и цифровые валюты, - и будут учитывать все события, которые в прошлом приводились в качестве триггеров для движения рыночных цен, от мировых событий до длины юбки. Данные будут собираться путем анализа огромных баз данных - включая новостные сообщения, анализ рынка и общественные тенденции - как публичных, так и собственных.
Мы (и AGI) еще не достигли цели
Очевидно, что люди никак не смогут разработать подобную систему без помощи продвинутых алгоритмов и продвинутого сбора и анализа данных. Просто существует слишком много возможностей и слишком много данных. Но продвинутые системы AGI способны делать все это и многое другое. AGI рассматривается для большого числа приложений, таких как развитие умных городов и обеспечение национальной обороны.
Вооруженные огромными объемами данных и продвинутыми, гибкими системами анализа, предназначенными для корректировки прогнозных моделей по мере необходимости, системы на базе AGI будут гораздо лучше подходить для прогнозирования инвестиций, чем существующие системы анализа настроений на базе AI, а технология станет основой для принятия фактических решений.
Читайте также: Daisy AI — это новое поколение ИИ по трейдингу
Хотя мы еще не дошли до этого, ученые, изучающие данные, работают над созданием AGI, используя различные стратегии, от робототехники до нейронауки, и в ближайшие годы должны произойти значительные подвижки в этой области. До тех пор инвесторам придется принимать на себя традиционные риски и использовать традиционные стратегии для принятия инвестиционных решений - но будущее может принести более безопасный и точный инвестиционный ландшафт для всех.
