Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:
😼
Выбор
редакции
1 234 1 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как искусственный интеллект понимает, куда инвестировать

Telegram-канал «Новое электричество» объяснил, как с помощью AI частные инвестиционные индексы конкурируют с гигантами вроде S&P 500.

На днях мы писали о том, что AI можно использовать для принятия важных решений, например, о выборе карьеры. А как насчет инвестиционных решений: в какие активы инвестировать деньги, или, простым языком, как определить «что покупать, что продавать»? Конечно, попытки приложения AI к инвестициям есть, и их немало.

Рассмотрим две из них на примере двух частных индексов, предлагаемых ведущими глобальными банками («частный индекс» — это индекс, придуманный самим банком и вложиться в который можно обычно только через этот банк; в отличие от «публичных» индексов, таких как S&P 500 или Индекс Московской биржи).

Начнем с RavenPack AIS Index банка Credit Suisse. Индекс основан на одном из популярных разделов обработки текста (natural language processing), анализе тональности (sentiment analysis). «Мозги» индекса предоставляет компания RavenPack, специализированная компания по анализу финансовых данных.

Базовая идея индекса очень простая: нужно покупать компании, по которым самый положительный новостной фон. Как же проанализировать новостной фон? Сначала нужно собрать базу новостей по всему спектру компаний (индекс обрабатывает компании, входящие в S&P 500). Далее каждой новости присваивается 3 оценки:

  1. оценка релевантности (насколько новость имеет отношение к компании);
  2. оценка тональности (насколько новость позитивна для компании);
  3. оценка новизны (повторения одной и той же новости будут получать все меньшую оценку новизны, пока она не дойдет совсем до нуля).

Когда по компании много уникальных, релевантных и положительных новостей, по методологии индекса она будет привлекательней компании, у которой много новостей, но они смешанной тональности, либо по которой новости положительные, но их мало.

Банк HSBC пошел еще дальше. Он запартнерился с IBM Watson — подразделением IBM, занимающимся искусственным интеллектом. Watson тоже собирает и автоматически обрабатывает информацию о большом количестве американских компаний (в данном случае, 1000). Но он обрабатывает ее по трем направлениям:

  1. финансовое здоровье;
  2. качество управления и лидерства;
  3. новости и информация (эта категория похожа на анализ из первого индекса).

Финансово здоровая, хорошо управляемая компания с положительным новостным фоном — очевидный кандидат на покупку! Не будем вдаваться в технические детали, но так примерно индекс и отбирает акции для вложения.

А завершим мы анализом результатов. В качестве общего совета, будьте очень осторожны, когда смотрите на сравнение результатов частных и публичных индексов. Банки часто показывают не фактические, а модельные (simulated) результаты, отсчет которых начинается задолго до фактического запуска индекса. Смысла в них немного — нужно смотреть на факт.

Так вот, индекс Credit Suisse существует уже больше двух с половиной лет и за это время побил Индекс S&P 500 на 10%. Это действительно прекрасный результат! Индекс HSBC молодой, в августе ему будет всего 1 год. Пока он проигрывает S&P 500, а также своему «бенчмарку» (по определенным техническим причинам он сравнивает себя не с самим S&P 500, а с его модификацией). Но разница всего 1% — возможно, все у этого индекса еще впереди!

Источник

Читайте также:

Как искусственный интеллект меняет розничную торговлю

Как искусственный интеллект меняет производства и склады

Как дизайнеры используют искусственный интеллект

Женщина, которая сделала TikTok: что известно о «продуктовом гуру» ByteDance

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
web-агентство ReConcept
ЭКСПЕРТНО РАЗРАБАТЫВАЕМ ЭФФЕКТНЫЕ КОРПОРАТИВНЫЕ САЙТЫ
Сергей Веснин
Как было бы славно второй статьёй рассказать как инвестировать в индекс Credit Suisse!
Ответить
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.