CC BY
19УДК 658.78
Нобатов А.М.
Старший преподаватель кафедры «Цифровая экономика» Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад Бабаназаров Н.Ш.
Преподаватель кафедры «Цифровая экономика» Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ ФИНАНСОВЫХ СТРАТЕГИЙ
Аннотация: Исследование рассматривает применение алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных для разработки персонализированных финансовых стратегий. Методы машинного обучения используются для анализа индивидуальных предпочтений, психологических факторов и рыночных условий, с целью оптимизации инвестиционных портфелей и принятия финансовых решений.
Ключевые слова: Машинное обучение, анализ данных, финансовые стратегии, персонализация, инвестиции.
В последние годы достижения в области алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных произвели революцию в различных отраслях, включая финансы. Эти технологии позволили финансовым учреждениям и частным лицам использовать огромные объемы данных для разработки персонализированных финансовых стратегий, адаптированных к
индивидуальным потребностям и предпочтениям. В этой статье исследуется применение алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных для создания персонализированных финансовых стратегий, а также исследуется, как эти технологии меняют ландшафт финансового планирования и управления инвестициями. Используя основанную на данных информацию и прогнозное моделирование, отдельные лица и учреждения могут оптимизировать процесс принятия решений, снизить риски и максимизировать прибыль во все более сложной и динамичной финансовой среде.
Машинное обучение в финансовом планировании:
Алгоритмы машинного обучения играют решающую роль в финансовом планировании, анализируя исторические данные, выявляя закономерности и прогнозируя будущие тенденции. В контексте персонализированных финансовых стратегий методы машинного обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением, могут применяться к различным аспектам финансового планирования, включая распределение активов, управление рисками и оптимизацию портфеля. Эти алгоритмы анализируют индивидуальные финансовые данные, инвестиционные предпочтения, толерантность к риску и жизненные цели для разработки индивидуальных инвестиционных стратегий, соответствующих уникальным потребностям и целям каждого клиента. Постоянно обучаясь на новых данных и обратной связи, модели машинного обучения могут со временем адаптироваться и развиваться, оптимизируя финансовые результаты и адаптируясь к меняющимся рыночным условиям.
Анализ больших данных в управлении инвестициями:
Аналитика больших данных позволяет инвестиционным менеджерам извлекать ценную информацию из больших и разнообразных наборов данных, включая рыночные данные, экономические показатели, настроения в социальных сетях и поведение потребителей. Используя передовые методы
обработки данных, такие как интеллектуальный анализ данных, прогнозное моделирование и анализ настроений, специалисты по инвестициям могут определять рыночные тенденции, оценивать факторы риска и принимать обоснованные инвестиционные решения в режиме реального времени. Более того, анализ больших данных позволяет выявлять инвестиционные возможности и разрабатывать индивидуальные инвестиционные стратегии, которые извлекают выгоду из неэффективности рынка и возникающих тенденций. Благодаря интеграции алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных инвестиционные менеджеры могут повысить эффективность портфеля, снизить волатильность и добиться превосходной доходности с поправкой на риск для своих клиентов.
Персонализированные финансовые консультации и поддержка принятия решений:
Одним из ключевых преимуществ применения алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных в финансовом планировании является возможность предоставлять частным лицам персонализированные финансовые консультации и поддержку принятия решений. Анализируя индивидуальные финансовые данные, инвестиционные цели и предпочтения риска, автоматизированные консультативные платформы могут генерировать персонализированные инвестиционные рекомендации и финансовые планы, которые оптимизируют долгосрочное накопление богатства и рост активов. Эти платформы используют алгоритмы для оценки факторов риска, оптимизации распределения активов и рекомендации инвестиционных стратегий, соответствующих целям и ограничениям клиентов. Кроме того, объединяя рыночные данные и экономические индикаторы в режиме реального времени, эти платформы могут предоставлять своевременную информацию и рекомендации, которые помогут людям ориентироваться в волатильности рынка и извлекать выгоду из инвестиционных возможностей.
Проблемы и соображения:
Несмотря на многочисленные преимущества применения алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных в финансовом планировании, необходимо решить ряд проблем и соображений. К ним относятся проблемы конфиденциальности и безопасности данных, соблюдение нормативных требований, алгоритмическая предвзятость, а также необходимость прозрачности и объяснимости при принятии алгоритмических решений. Кроме того, использование исторических данных и прогнозных моделей сопряжено с риском неточностей моделей и непредвиденных событий, которые могут повлиять на результаты инвестиций. Поэтому для финансовых учреждений и частных лиц крайне важно принять надежные методы управления рисками, этические стандарты и системы управления для снижения рисков и обеспечения ответственного использования технологий, основанных на данных, в финансовом планировании.
В заключение отметим, что применение алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных имеет огромный потенциал для создания персонализированных финансовых стратегий, которые оптимизируют результаты инвестиций и расширяют возможности людей для достижения своих финансовых целей. Используя основанную на данных информацию и прогнозное моделирование, финансовые учреждения и частные лица могут принимать обоснованные инвестиционные решения, снижать риски и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Однако крайне важно решить проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, соблюдением нормативных требований и прозрачностью алгоритмов, чтобы обеспечить ответственное и этичное использование этих технологий в финансовом планировании.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer Science & Business Media.
2. Geron, A. (2019). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media, Inc.
3. Lipton, Z. C., & Steinhardt, J. (2018). Troubling trends in machine learning scholarship. arXiv preprint arXiv:1807.03341.
4. Müller, A. C., & Guido, S. (2016). Introduction to machine learning with Python: A guide for data scientists. O'Reilly Media, Inc.
5. Zhang, X., Wu, H., & Hu, X. (2019). Financial market prediction using hybrid models based on deep learning and machine learning algorithms. IEEE Access, 7, 11999-12008.
6. Chandra, M., & Rajput, A. (2020). Prediction of Stock Market using Machine Learning Algorithms. In 2020 10th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence) (pp. 318-322). IEEE.
7. Shalev-Shwartz, S., & Ben-David, S. (2014). Understanding machine learning: From theory to algorithms. Cambridge University Press.
8. Kearney, C., & Liu, C. (2014). Machine learning in finance. arXiv preprint arXiv:1603.06668.
Nobatov A.M.
Senior Lecturer at the Department of Digital Economy Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat Babanazarov N.Sh.
Lecturer at the Department of Digital Economy Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
APPLYING MACHINE LEARNING ALGORITHMS AND BIG DATA ANALYSIS TO CREATE PERSONALIZED FINANCIAL STRATEGIES
Abstract: The study examines the use of machine learning algorithms and big data analysis to develop personalized financial strategies. Machine learning methods are used to analyze individual preferences, psychological factors and market conditions in order to optimize investment portfolios and make financial decisions.
Key words: Machine learning, data analysis, financial strategies, personalization, investments.
