今天重點: 使用[人工智能]運行[投資策略] (Investment strategy)
• 現今最“人氣”的科技名词是[人工智能]。任何添加[人工智能]創業的企業,都將獲得投資者广泛的关注: 愉快地投資。
• 如果人工智能如此神奇,為什麼不在[投資策略] (Investment strategy)中使用人工智能?
• 經過詳細調查:我們可以識別: [人工智能]適用於幾乎所有的[投資策略]流程。 目前,我們仍處於這一進展的早期階段,但我們已經在[價值鏈] (value chain)中看到了超過 40 種不同的人工智能應用,
• “如果計算能力和數據生成,繼續以目前的速度增長,那麼 25 年內 ML(Machine learning) 可能會參與 99% 的投資管理。” 我們下面重點分析. 也是我從愛上 AlphaGo人工智能程序以來的很長一段時間的研究:閱讀開發該程序公司 DeepMind公開研究共享文件。
我們發現,人工智能將對以下[投資策略]產生長期影響:
1. 可持續投資 (Sustainable investing)
2. 投資組合結構 (Portfolio structuring)
3. 資產價格預測 (Asset price forecasting)
4. 資產波動預測 (Asset volatility forecasting)
5. 投資組合風險管理 (Portfolio risk management)
6. 訂單執行 (Order execution)
• 在過去十年中,買方(buy-side leaders), 這包括我日常信息/博客讀者。 他們希望最大化他們的投資回報,這也包括一些在香港, 新加坡的股票以及經紀人和知名作家。已經開始采用新的數據源(最常見的是網絡抓取數據、地理位置投資數據、社交媒體數據和信用卡數據)並使用 AI 或 ML 高級分析技術以產生新的見解 這些複雜的大數據源。 這種改善投資業績的承諾,正在迅速推動擴大數據的使用。
風險、合規和運營
• 儘管整個金融投資行業的{資產管理] ,持續增長,但許多公司面臨挑戰,包括香港 : 必須實現(1) 可擴展且(2)可盈利的增長。 高層管理領導者開始應用人工智能來增強他們當前圍繞的風險、(1)合規性和 (2) 運營性基於規則的解決方案,目標是獲得更好的結果和提高效率。
• 現在市場上最受歡迎的AI基金,投資決策都是由電腦做出,中間完全不受人為乾擾。它會起作用嗎? 能順利交付嗎? 還是我們都是試驗品的豚鼠?現在讓我回到我的一堆研究:總有一天會分享我的發現! 但有一點對於構建人工智能公式至關重要:誰設計:技術專家還是賣方或買方? 還是流程管理專家?([email protected] <mailto:[email protected]> )