지능형 기계가 투자를 재편하는 방법

테이크 아웃

• 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하고 학습하는 인공지능(AI)의 일종이다.
• 기계 학습 알고리즘은 인간보다 더 빠르고 효율적으로 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있으며, 설정된 매개변수 내에서 인간 관찰자에게는 직관적이지 않을 수 있는 고유한 통찰력과 관찰을 만들 수 있습니다.
• 투자에 대한 머신러닝은 사람들이 새로운 투자 기회를 찾도록 돕고, 의사 결정에서 편견을 제거하고, 개인에게 맞는 재무 조언을 제공합니다. 

투자자들은 항상 보다 현명한 투자 결정을 내릴 수 있는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 많은 사람들이 결정의 성공을 예측하기 위해 "정량적" 전략이나 수학적 모델에 의존합니다. 그러나 투자에 있어서 머신러닝은 투자자가 손가락 하나 까딱하지 않고도 더 나은 투자 결정을 내릴 수 있는 새롭고 효율적인 방법을 제공합니다.  

예를 들어 Q.ai를 생각해 보세요. Q.ai는 인공지능을 활용하여 시장 상황에 자동으로 적응함으로써 투자자의 수익을 극대화하고 위험을 최소화합니다.

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AI와 머신러닝: 차이점은 무엇인가요?

“인공지능”은 현명한 결정을 내리는 컴퓨터 알고리즘을 가리키는 포괄적인 표현입니다. 간단한 예 중 하나는 대부분의 웹사이트에 도움을 제공하기 위해 팝업으로 나타나는 챗봇 서비스입니다. 당신이 사용하는 키워드에 따라 이 간단한 AI는 당신의 질문에 대한 빠른 답변을 뱉어낼 수 있습니다. 

하지만 이 기본 AI는 빙산의 일각에 불과하다. 실제로 AI는 딥 러닝 및 신경망과 같은 하위 전문 분야로 나누어지는 컴퓨터 과학의 전체 분야입니다. 각 유형의 AI는 다양한 방식으로 데이터를 수집, 분석 및 사용합니다.

머신러닝은 복잡한 알고리즘을 사용해 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하는 AI의 한 유형이다. 그런 다음 기계는 이 데이터를 사용하여 예측하고 통찰력을 수집하며 학습합니다. 이러한 알고리즘은 더 많은 정보를 처리할수록 더 지능적이 됩니다. 따라서 "머신러닝"이라는 이름이 붙었습니다. 

아직 새로운 기술이지만 기계 학습은 이미 엔지니어링, 의료, 컴퓨터 과학 분야에서 발전을 이루었습니다. 매일 생성되는 엄청난 양의 데이터로 인해 금융 서비스 산업도 혜택을 누릴 수 있습니다. 

그리고 우리 고유의 Q.ai와 같은 시스템 덕분에 마침내 주목을 받고 있는 영역 중 하나는 투자에 머신러닝을 사용하는 것입니다. 

투자에 있어 머신러닝의 이점

머신러닝이 등장한 지 꽤 되었지만 개인 투자자들은 최근에야 이를 활용할 수 있는 기회를 얻었습니다. 그리고 우리가 기계 학습을 통해 수익과 잠재력을 향상할 수 있는 새롭고 창의적인 방법을 발견하면서 투자자들은 이미 그 혜택을 보고 있습니다. 

알고리즘 거래 기회

투자자가 진정한 정보를 바탕으로 거래 결정을 내리는 데 필요한 데이터의 양은 천문학적입니다. 그러나 인간 두뇌의 한계로 인해 투자자는 한 번에 너무 많은 정보만 처리할 수 있습니다. 

그러나 알고리즘 거래는 투자자가 양질의 시장 통찰력에 대한 접근성을 높일 수 있습니다. 

이름에서 짐작할 수 있듯이 알고리즘 거래는 복잡한 알고리즘을 사용하여 투자 결정을 내립니다. 인간과 달리 이러한 기계 학습 알고리즘은 엄청난 양의 데이터를 거의 즉시 처리할 수 있습니다. 그리고 그들은 이 데이터로부터 배울 수 있기 때문에 항상 더 나은 정보와 효율적인 제안을 제공합니다.

투자자는 기계 학습을 사용하여 과거 및 현재 시장 데이터를 분석하여 수익성 있는 투자를 찾아 이러한 잠재력을 활용할 수 있습니다. 그런 다음 알고리즘 통찰력을 사용하여 투자를 추천하거나 자동으로 거래를 실행할 수도 있습니다. 

투자 접근성 향상

알고리즘 거래를 사용하는 것은 투자 능력을 높이는 한 가지 방법입니다. 그러나 대부분의 투자자는 자신의 기계 학습 알고리즘에 접근할 수 없습니다. 

다행스럽게도 Q.ai와 같은 AI 지원 로보어드바이저가 투자자가 머신러닝을 활용할 수 있도록 도와줍니다. 

이러한 플랫폼은 전문 지식과 데이터 처리 능력을 위해 복잡한 알고리즘을 사용하여 투자 결정을 내리고 증권을 거래합니다. 그런 다음 이러한 혜택을 개인화된 포트폴리오와 패시브 투자 기회의 형태로 투자자에게 전달합니다. 

또한 많은 업체에서는 간단한 가입 설문조사를 기반으로 투자자에게 자동화된 재무 조언을 제공합니다. AI 기반 자문가는 개인의 나이, 위험 허용 범위, 재정 상황 등의 정보를 사용하여 맞춤형 금융 추천을 제공할 수 있습니다. 

Robo Advisor는 인간 기반 재무 자문가가 종종 제공할 수 없는 몇 가지 특혜도 제공합니다. 예를 들어, 인간 자문가보다 가격이 저렴한 경우가 많으며 대규모 자산 관리 회사보다 초기 투자 비용이 적게 드는 경우가 많습니다. 

또한 로보어드바이저는 연중무휴 24시간 귀하의 계정에 대한 액세스를 허용하므로 업무 시간이나 휴일이 필요하지 않습니다. (그러나 자동화된 투자 서비스로서 로보어드바이저는 유인 포트폴리오처럼 감독을 요구하지 않습니다.) 

더욱 스마트한 은퇴설계

은퇴 계획은 많은 사람들이 투자하는 큰 이유입니다. 많은 자산 관리자는 은퇴에 대한 전체적인 접근 방식을 취하여 연령, 재정, 자산 및 소득 잠재력을 고려하여 은퇴 포트폴리오를 설계합니다. 그런 다음, 귀하의 나이와 재정 상황이 시간이 지남에 따라 변화함에 따라 귀하의 위험 허용 범위에 맞게 정기적으로 투자를 조정합니다. 

다른 인간 기반 투자 서비스와 마찬가지로 이러한 스타일의 은퇴 계획은 비용이 많이 들고 비효율적일 수 있습니다. 그러나 여기서도 머신러닝이 발전하고 있습니다. 

인공지능 모델이 학습하고 발전함에 따라 투자자가 은퇴 포트폴리오를 구축하고 스마트 머니 전략을 제정하는 데 더욱 능숙해졌습니다. 짧은 설문 조사, 과거 시장 데이터 및 예측 분석을 사용하여 기계는 단일 투자자를 위한 여러 가지 맞춤형 은퇴 계획을 구축할 수 있습니다. 그러면 투자자에게 남은 것은 자신의 필요에 맞는 계획을 선택하고 투자 자금을 조달하는 것뿐입니다. 

투자 결정에 있어 인간의 편견 감소 

인간으로서 우리는 선천적으로 감정적이며 때로는 비합리적인 결정을 내립니다. 투자에서 이는 종종 "회피적" 행동으로 이어집니다. 투자자는 긍정적인 결과를 보는 데 필요한 위험을 감수하기보다는 부정적인 결과를 피하는 경우가 많기 때문입니다. 

한 가지 훌륭한 예는 2020년 초 시장 변동성 속에서의 투자자 행동입니다. 많은 투자자들은 시장이 붕괴되었을 때 모든 것을 잃지 않기 위해 포트폴리오를 현금화했습니다. 그러나 시장 붕괴에 먼저 뛰어든 사람들은 포트폴리오가 XNUMX개월 이내에 회복되는 것을 보았고, 강세장으로 직행하여 이익이 훨씬 더 증가했습니다. 

우량 증권에 할인된 가격으로 투자하는 것은 "낮은 가격에 사서 높은 가격에 판매"의 전형입니다. 그러나 많은 투자자들은 시장 변동성에 당황하여 돈을 그냥 놔뒀을 때보다 더 나쁜 결과를 초래합니다. 

그러나 기계 학습 및 알고리즘 거래 모델은 인간의 비합리성을 탓하지 않습니다. 따라서 그들은 시장에 돈을 남겨두거나, 자금을 섞거나, 시장 붕괴 중에 투자를 추가하는 등 투자자들이 보다 현명한 투자 결정을 내릴 수 있도록 안내하는 완벽한 공정한 판사가 됩니다. 

아직 개척되지 않은 투자 기회

기계 학습 알고리즘이 항상 데이터에서 선형 관계를 찾는 것은 아닙니다. 즉, 직선적인 '원인과 결과' 관계가 명확해지면 데이터 분석을 멈추지 않습니다. 대신 그들은 모든 측면에서 데이터를 조사하여 시장이 과대평가되거나 과소평가된 투자를 찾을 수 있습니다. 

새로운 관계를 식별하는 고유한 능력으로 인해 머신러닝 모델은 새로운 투자 기회를 식별하는 완벽한 도구입니다. 투자자는 이러한 잠재력을 활용하여 시장 통찰력을 수집하고 위험 허용 범위 및 재무 상황과 같은 요소를 기반으로 새로운 투자를 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 새로운 투자 기회는 수익성이 있는 것으로 입증될 수도 있습니다. 

더 큰 수익을 얻을 가능성

인공지능을 사용하더라도 투자에 대한 보장은 없습니다. 그러나 지금까지 제시한 모든 이점을 살펴보면 투자에 있어 머신러닝이 더 큰 투자 이익으로 이어질 수 있다는 것은 타당합니다. 

결국 기계는 인간보다 더 빠르게 실시간 데이터를 처리할 수 있으며 이 정보를 사용하여 통찰력을 얻고 심지어 거래 결정을 내릴 수도 있습니다. 그리고 이러한 모델이 새로운 데이터로부터 학습함에 따라 실수하는 횟수가 줄어들 가능성이 높습니다. 말할 것도 없이, 기계 기반 투자 자문가는 대부분의 인간 자문가보다 가격이 훨씬 저렴합니다. 

이러한 요소를 종합하면 머신러닝이 적어도 결국에는 더 나은 포트폴리오 결과로 이어질 수 있다고 예상하는 것이 합리적입니다. 그리고 투자자들이 실수를 줄이고, 비합리적인 편견을 극복하고, AI를 통해 시야를 넓히면 성공(및 부) 가능성도 높아집니다. 

투자의 머신러닝: 개선할 수 있는 독특한 기회

머신러닝은 투자자에게 저렴하고 효율적인 투자에 대한 비교할 수 없는 접근성을 제공함으로써 투자 산업을 변화시키고 있습니다. 더 많은 포트폴리오, 로보어드바이저 및 투자 관리자가 기계 학습 기술로 전환함에 따라 투자자는 혜택에 더 많이 접근할 수 있습니다. 

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