Poszerzanie portfela inwestycyjnego poprzez handel wieloma klasami aktywów to wypróbowana i sprawdzona metoda zarządzania ryzykiem i otwierania drzwi do dodatkowych możliwości rynkowych.
Podczas gdy dywersyfikacja portfela może być przeprowadzana ręcznie, wraz z ogromnym wzrostem powszechnego dostępu do botów opartych na sztucznej inteligencji (AI), dywersyfikacja portfela inwestycyjnego przy użyciu AI zyskała na popularności. Rewolucja AI przyniosła inwestorom szereg korzyści, ale i trudności.
Zalety sztucznej inteligencji w rozszerzaniu portfela
Dywersyfikacja portfela inwestycyjnego za pomocą sztucznej inteligencji może być niezwykle korzystna. Maszyny nie odchodzą od planu handlowego, zmieniając parametry ryzyka w oparciu o emocje. Nie męczą się również i mogą pracować 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, aby śledzić i analizować ogromne ilości danych dotyczących wielu rynków.
Najnowsza generacja algorytmów uczenia maszynowego (ML) ma ogromną moc obliczeniową i jest w stanie ocenić miliony punktów danych jednocześnie, aby zbudować idealny zdywersyfikowany portfel, który jest idealnie dopasowany do apetytu na ryzyko i celów handlowych tradera.
Budując strategię dywersyfikacji inwestycji przy użyciu sztucznej inteligencji, inwestorzy mogą korzystać z dokładności, skalowalności i szybkości, której człowiek nigdy nie byłby w stanie dorównać. Strategie mogą być testowane wstecznie w celu modelowania różnych wyników i ilościowego określania zwrotów z niezrównaną precyzją. Bot AI może zarządzać ogromnym wolumenem portfeli jednocześnie, automatyzując ręczne procesy w celu skrócenia czasu i kosztów handlu, zapewniając profesjonalną analizę za ułamek ceny, którą pobierałby ludzki doradca inwestycyjny, dzięki czemu rynki finansowe są dostępne dla szerszego grona odbiorców.
Wady korzystania ze sztucznej inteligencji do dywersyfikacji
Z drugiej strony, dywersyfikacja przy użyciu sztucznej inteligencji naraża tradera na pewne ryzyko. Najważniejszym z nich jest to, że bot handlowy jest tak dobry, jak dane, które otrzymuje. Jeśli dane, na których opiera swoje decyzje, są niskiej jakości, będzie to miało negatywny wpływ na wyniki handlowe. Wadliwe informacje nieuchronnie prowadzą do błędnych decyzji rynkowych, a tendencyjne dane i algorytmy mogą prowadzić do dyskryminujących, nieetycznych alokacji środków w ramach zdywersyfikowanego portfela.
Sztuczna inteligencja jest również tak bezpieczna, jak platforma, na której jest uruchamiana. Niegodna zaufania firma lub taka, która nie wdraża rygorystycznych środków bezpieczeństwa, może narazić użytkownika na niebezpieczeństwo włamań i oszustw. Co więcej, przestarzałe algorytmy mogą oznaczać nieefektywność i znaczną utratę środków, podobnie jak nadmierne poleganie na backtestingu danych historycznych jako predyktorze przyszłych wyników.
Zdywersyfikowany portfel inwestycyjny wykorzystujący sztuczną inteligencję może również wiązać się z ryzykiem związanym z brakiem ścieżek audytu, przejrzystości i możliwości wyjaśnienia procesów decyzyjnych AI. Co więcej, poleganie na maszynie pociąga za sobą utratę wglądu w rzeczywistość i korzyści płynące z ludzkiego osądu, zdobytego dzięki doświadczeniu w terenie. Tak więc nieoczekiwane wydarzenie rynkowe powodujące ogromne wstrząsy może wyrzucić sztuczną inteligencję z gry, ponieważ jest mało prawdopodobne, aby algorytm uwzględnił czarnego łabędzia.
Jak ograniczyć ryzyko związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do poszerzenia portfela?
Nowo uruchomiony bot handlowy AI, który pojawił się na rynku pod koniec 2023 roku, potencjalnie oferuje rozwiązanie ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją w sektorze usług finansowych. Algosone.ai to platforma handlowa nowej generacji oparta na sztucznej inteligencji, która wykorzystuje zaawansowane możliwości uczenia maszynowego (ML) do zarządzania różnorodnymi portfelami wielorynkowymi, w tym akcjami, towarami, kryptowalutami, indeksami, forexem i obligacjami.
Firma opracowała własne najnowocześniejsze głębokie sieci neuronowe, które wykorzystuje w połączeniu z najnowszymi modelami przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby zapewnić imponujący wskaźnik sukcesu handlowego. Firma nie polega jednak wyłącznie na mocy swojej technologii.
Strategia hybrydowa
Jednym z głównych sposobów, w jaki AlgosOne zarządza ryzykiem dla traderów, jest wdrożenie hybrydowego podejścia do zdywersyfikowanych inwestycji.
Zaawansowana sztuczna inteligencja pozwala na kompleksową automatyzację. Oferuje rozwiązanie dla tych, którzy nie mają czasu na inwestowanie w badanie różnorodnych aktywów, śledzenie i analizowanie ruchów rynkowych na wielu rynkach oraz wykonywanie transakcji przez całą dobę. AlgosOne robi to wszystko, bez konieczności posiadania doświadczenia w kodowaniu lub znajomości rynku. Nie ma potrzeby budowania i programowania strategii, ustawiania zleceń stop loss i take profit, które mają być uruchamiane po osiągnięciu określonych cen, zarządzania portfelem lub wykonywania transakcji. Użytkownik po prostu rejestruje się, dokonuje wpłaty w wysokości zaledwie 300 USD, a resztę pozostawia botowi.
Jednakże, podczas gdy AlgosOne to przede wszystkim technologia, firma rozumie, że całkowicie bezobsługowe podejście niesie ze sobą nieodłączne ryzyko. Nie da się zastąpić ludzkiego rozeznania i doświadczenia na rynkach. W rezultacie AlgosOne ma doświadczone zespoły zarządzania ryzykiem, które monitorują rynki i aktywność algorytmu 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, z możliwością interwencji w przypadku ekstremalnego wstrząsu na rynku.
Integracja z szerszą strategią zarządzania ryzykiem
Nawet najlepiej zdywersyfikowane portfele nie będą w pełni zabezpieczone przed ryzykiem. AlgosOne zintegrował dywersyfikację portfela inwestycyjnego z szerszym podejściem do ograniczania ryzyka. Algorytm ML wykorzystuje inteligentne narzędzia hedgingowe, nakłada limity od 5% do 10% na kwotę salda, która może być wykorzystana do pojedynczej transakcji i wdraża zlecenia stop loss, trailing stop i take profit. Te parametry ryzyka są stale dostosowywane do zmieniających się warunków rynkowych.
Zróżnicowane źródła danych
Najlepszym sposobem na skuteczną dywersyfikację inwestycji jest korzystanie z szerokiej gamy źródeł danych. W ten sposób istnieje mniejsze prawdopodobieństwo, że jedno wadliwe źródło danych zniekształci wyniki handlowe.
AlgosOne został przeszkolony w zakresie ogromnych ilości danych wysokiej jakości. Śledzi również, przetwarza i analizuje dane z wielu alternatywnych i tradycyjnych źródeł, w tym wiadomości globalne, aktywność on-chain, zgłoszenia korporacyjne, nowości legislacyjne, posty w mediach społecznościowych, raporty gospodarcze i inne.
Solidne zabezpieczenia
Innym sposobem, w jaki AlgosOne ogranicza ryzyko związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do dywersyfikacji portfela, jest przestrzeganie surowych przepisów. Licencjonowana platforma przestrzega wymogów, takich jak procedury weryfikacji tożsamości, rygorystyczne technologiczne środki bezpieczeństwa, segregacja środków firmy i użytkowników, a także utrzymywanie funduszu rezerwowego z saldem wystarczającym do pokrycia wszystkich kont użytkowników w przypadku awarii technicznej, awarii firmy, włamania lub poważnego załamania rynku.
Minimalizacja strat kapitałowych
Oprócz dywersyfikacji, AlgosOne optymalizuje rentowność tradera, jednocześnie minimalizując potencjalne straty, zapewniając, że wszystkie pieniądze tradera są wykorzystywane do powiększania kapitału i nie ulegają erozji z powodu opłat abonamentowych, depozytowych i transakcyjnych.
Istnieje jednak opłata prowizyjna. Jest ona pobierana tylko od wygranych transakcji, a pieniądze wracają na platformę, są wykorzystywane do opłacenia wsparcia na żywo, zespołów technicznych i zarządzania ryzykiem, utrzymania salda w funduszu rezerwowym i wypłaty rekompensaty za przegrane transakcje.
Procent prowizji, który inwestorzy muszą płacić od zyskownych transakcji, jest niższy na wyższych poziomach handlu. Ponadto, im wyższy poziom, tym wyższa rekompensata za nieudane transakcje i tym więcej transakcji jest dokonywanych na koncie, na większe kwoty.
Ciągłe uczenie się i udoskonalanie
AlgosOne dodatkowo zmniejsza ryzyko związane z dywersyfikacją portfela przy użyciu złożonych narzędzi uczenia maszynowego.
Zdolny do uczenia się i doskonalenia w czasie, AlgosOne stale zwiększa swoją dokładność predykcyjną. Algorytm nie tylko opiera swoje decyzje na danych historycznych, ale także stale doskonali parametry ryzyka, zdobywając wiedzę i doświadczenie od każdego nowego użytkownika i każdego nowego zbioru danych oraz dokonując transakcji w celu zminimalizowania strat z większą precyzją. W rezultacie z biegiem czasu współczynniki wygranych transakcji stają się coraz lepsze.
Warto zauważyć, że rygorystyczne protokoły zarządzania ryzykiem zapewniają, że początkowy wskaźnik sukcesu handlowego wynoszący zaledwie 50:50 nadal będzie skutkował dodatnim saldem.
Bez wątpienia sztuczna inteligencja jest przyszłością handlu, a każdy, kto chce zdywersyfikować handel na wielu rynkach jednocześnie, najlepiej skorzysta z bota opartego na sztucznej inteligencji do badania, śledzenia i zarządzania wszystkimi aktywami w swoim portfelu. Jednak w świetle potencjalnego ryzyka, sztuczna inteligencja, taka jak AlgosOne, która wykorzystuje moc głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując rzeczywiste doświadczenie i wgląd ludzkich specjalistów od zarządzania ryzykiem, jest drogą naprzód.
Aby wypróbować platformę bez ryzyka, możesz zarejestrować się w AlgosOne i skorzystać z 2-tygodniowego okresu próbnego, podczas którego możesz przetestować sztuczną inteligencję i sprawdzić, czy jest ona odpowiednia dla Ciebie.
Wyjaśnienie
Wszystkie informacje zawarte na naszej stronie internetowej są publikowane w dobrej wierze i wyłącznie w ogólnych celach informacyjnych. Wszelkie działania podejmowane przez czytelnika w związku z informacjami znajdującymi się na naszej stronie internetowej odbywają się wyłącznie na jego własne ryzyko.
