Главная » Статьи » Фондовый рынок » Инвестиционный рынок/Инвестиционные компании

Алгоритмы или технический анализ?

Анализ и попытка предсказать структуру и движение акций - это игра, столь же старая, как сами биржи, но в последние десятилетия сложность этих методов выросла в геометрической прогрессии.

Для сегодняшнего инвестора технический и фундаментальный анализ стал неоценимым инструментом, настолько, что ведущие сторонники стали именами нарицательными, такими как так называемый Oracle of Omaha, Уоррен Баффет. Тем не менее, появление новых технологий, в частности, искусственного интеллекта (AI) и алгоритмов глубокого обучения, обещает потенциал для полной автоматизации этого процесса со скоростью и скоростью успеха, выходящими далеко за пределы человеческого потенциала.

Несмотря на обеспокоенность по поводу ограничений этих технологий, будущее прогнозов и прогнозов фондового рынка будет зависеть главным образом от машинного обучения или более традиционные формы анализа будут продолжать играть жизненно важную роль?

Аналитики предсказывают, что технология возглавит

В недавнем проекте торговой компании IG 13 ее финансовых писателей и аналитиков представили прогнозы, описывающие, как могут выглядеть торговые технологии в 2069 году. Они ожидали, что через 50 лет технический анализ станет настолько продвинутым, что алгоритмы будет в состоянии автоматически выделить возможности для трейдера и сможет рекомендовать торговые стратегии на основе анализа, проведенного этими алгоритмами.

Согласно IG, большая проблема с текущей формой алгоритмического трейдинга заключается в том, что для обеспечения правильной работы алгоритмов требуется постоянный мониторинг и обратное тестирование. «Однако к 2069 году торговые алгоритмы станут прогнозирующими и могут автоматически находить различные возможности, каждая с разной вероятностью успеха», - прогнозируется в отчете.

Тем не менее, хотя алгоритмы могут также производить быстрый анализ и были очень эффективными в течение последних 15 лет или около того, они по-прежнему ограничены логикой, встроенной в алгоритм в первую очередь, советует Мэтью Ки, глава отдела по инновациям клиентов в глобальном банковском деле и финансовые рынки, в BT.

«С другой стороны, машинное обучение способно улучшаться со временем и должно стать частью любой торговой среды», - говорит он. «Эти методы также помогают ускорить транзакции, и последние данные показывают, что фонды, основанные на машинном обучении, имеют более высокую доходность, чем другие варианты».

Тем не менее, г-н Ки предупреждает, что любая торговля, основанная на технологиях, должна контролироваться людьми, а не компьютером, потому что это добавит другой уровень интерпретации и контекста к торговой деятельности.

Алгоритмы не безошибочны

Фактически, большинство фондовых трейдеров в настоящее время зависят от интеллектуальных торговых систем той или иной формы, которые помогают прогнозировать цены на основе различных ситуаций и условий. Цены на акции также считаются очень динамичными и подверженными быстрым изменениям, говорит Сэмюэль Лич, директор Samuel and Co Trading.

Г-н Лич добавляет: «Хотя очень сложно заменить опыт, полученный опытным трейдером, алгоритм точного прогнозирования может напрямую привести к высокой прибыли для инвестиционных компаний, что указывает на прямую связь между точностью алгоритма прогнозирования и полученной прибылью. от использования алгоритма ». Кроме того, он утверждает, что использование математики и алгоритмов устраняет большую проблему, которую все мы разделяем, а именно эмоции.

Несмотря на это, алгоритмы все еще способны делать прогнозы только на основе доступных данных, говорит г-н Лич. «Возьмите, к примеру, Brexit, такого еще не было, и поэтому алгоритмы не знают, что прогнозировать», - объясняет он.

«Однако они учатся со временем. Многие детали просто не учитываются при создании прогноза, шум отделен от релевантных данных, но, тем не менее, этот алгоритм дает вам хорошее представление о существующих возможностях. В сочетании с другими формами анализа акций этот алгоритм является дополнительным инструментом для принятия разумных инвестиционных решений ».

Инвестирование всегда требует участия человека

Тем не менее, по словам Тима Кейна, научного сотрудника Института Гувера, есть ряд уроков, которые можно извлечь из того, как такие технологии применяются в других областях.

Например, способ привлечения звезд спорта в Соединенных Штатах также изменился и эволюционировал с применением данных. Но хотя оно было революционным, оно не заменило участие человека.

Доктор Кейн говорит: «Человеческая способность замечать закономерности или решать, какие узоры имеют смысл, всегда будет иметь решающее значение. Всегда был страх, что машины собираются занять наше место или устроиться на работу, но я считаю, что это мышление в корне ошибочно ».

Поэтому, хотя он ожидает, что применение больших данных и ИИ будет революционным, всегда существует опасность, что ИИ все равно понадобится человеческий водитель или человеческий партнер.

«Я бы не стал полностью доверять своему инвестиционному портфелю AI», - заключает доктор Кейн. «Некоторые фонды делают, но я ожидаю, что у них будут хорошие и плохие дни. Во всяком случае, компьютеры дали нам возможность понять, на что не способны одни аналитики в 1919 году. Это, я думаю, заставит экономику расти быстрее, но, вероятно, это будет связано с бумом занятости в финансовый сектор.

«Эффективное распределение капитала является ключом к капитализму, поэтому я считаю, что мы увидим бум в этой отрасли».

Категория: Инвестиционный рынок/Инвестиционные компании | Добавил: xxxmarfeixxx (13.07.2019)
Просмотров: 89 | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]