CC BY
88
Возможности и перспективы использования искусственного интеллекта и машинного
обучения для анализа фондового рынка
Opportunities and prospects for using artificial intelligence and machine learning to analyze
the stock market
Терешенко Андрей Алексеевич
Аспирант
Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова
Россия, Архангельск e-mail: andrey.tereshenko2017@mail.ru
Tereshenko Andrey Alekseevich
Graduate student Northern (Arctic) Federal University Russia, Arkhangelsk e-mail: andrey.tereshenko2017@mail.ru
Аннотация.
В данной статье рассмотрено возможное влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на фондовый рынок. Дано обоснование того, какое влияние данные технологии окажут на розничного инвестора, какую пользу они могут ему принести. Рассмотрены возможности использования данных технологий частными компаниями. Выполнен обзор методов искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут быть применены на фондовом рынке. Дана оценка тому, какое влияние они могут оказать на экономику в будущем. Оценены дальнейшие перспективы использования данных технологий. Данная тема является актуальной, поскольку искусственный интеллект начинает активно использоваться во всех сферах жизни, однако есть вопросы по поводу его использования на фондовом рынке. Главная проблема связана с целесообразностью использования данных технологий на сегодняшний день. Эта проблема также рассмотрена в данной статье.
Annotation.
This article discusses the possible impact of artificial intelligence and machine learning on the stock market. A rationale is given for the impact these technologies will have on the retail investor, what benefits they can bring to him. The possibilities of using these technologies by private companies are considered. A review of artificial intelligence and machine learning methods that can be applied in the stock market is made. An assessment is given of what impact they can have on the economy in the future. Further prospects for the use of these technologies are assessed. This topic is relevant, since artificial intelligence is beginning to be actively used in all areas of life, but there are questions about its use in the stock market. The main problem is related to the expediency of using these technologies today. This issue is also discussed in this article.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, фондовый рынок, экономика.
Key words: artificial intelligence, machine learning, stock market, economics.
На сегодняшний день искусственному интеллекту уделяется очень большое внимание, потому что впервые традиционные человеческие возможности могут быть реализованы в программном обеспечении, которое к тому же будет недорого стоить и дает возможность реализовать это в большом масштабе. Искусственный интеллект можно применять в каждом секторе, чтобы открыть новые возможности и повысить эффективность. Технология искусственного интеллекта важна, потому что она позволяет человеческим способностям таким как: понимание, рассуждение, планирование, общение и восприятие — реализовываться программным обеспечением все более эффективно, результативно и с меньшими затратами.
Общие аналитические задачи, в том числе поиск закономерностей в данных, которые выполнялись программным обеспечением в течение многих лет, также могут выполняться более эффективно с помощью искусственного интеллекта. Автоматизация этих возможностей создает новые возможности в большинстве секторов бизнеса и потребительских приложений. Важные новые продукты, услуги и возможности, предоставляемые искусственным интеллектом, включают транспортные средства, медицинскую диагностику,
голосовой ввод для взаимодействия человека с компьютером, интеллектуальных агентов, автоматизированный синтез данных и улучшенное принятие решений. На сегодняшний день искусственный интеллект имеет множество реальных вариантов использования, которые обеспечивают рост корпоративных доходов и экономию затрат в существующих секторах. В Приложения будут наиболее многочисленны в секторах, в которых большая часть времени уходит на сбор и обобщение данных: финансовые услуги, розничная торговля и торговля, профессиональные услуги, производство и здравоохранение. Также применение компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта будет особенно важным в транспортном секторе.
В данной статье будут рассмотрены сценарии использования искусственного интеллекта на фондовом рынке. Актуальность рассматриваемой темы заключается в том, что искусственный интеллект достаточно активно входит в жизнь современного человека. Однако именно на фондовом рынке практически не используется. Многие аналитики связывают это с тем, что невозможно предсказывать и анализировать динамику фондового рынка с использованием данных технологий. Эта проблема является главной и будет рассмотрена в данной научной статье. Также будут даны сценарии, как использование данных технологий сможет повлиять на частного инвестора, а также на крупные брокерские компании. В завершении будет рассмотрен главный и глобальный вопрос: а как же искусственный интеллект, который будут применять на фондовом рынке, сможет повлиять на глобальную экономику. В конце будут оценены перспективы и сделаны выводы.
Сценарии использования множатся по мере осознания потенциала искусственного интеллекта. Машинное обучение и нейронные сети могут быть использованы для анализа фондового рынка. С помощью этих технологий можно проводить прогнозирование цен на акции, определять тренды движения рынка и выявлять паттерны, которые могут указывать на возможные перспективные инвестиционные возможности. Для этого используются алгоритмы машинного обучения, которые обрабатывают большое количество данных о прошлых торгах и перспективах компаний. Такие алгоритмы могут обнаружить тонкие изменения и взаимосвязи, которые могут служить предпосылками для выработки стратегии инвестирования. Нейронные сети являются одним из наиболее распространенных инструментов для анализа финансовых рынков. Они могут обработать огромное количество данных в режиме реального времени и выявить важные тренды и взаимосвязи в реальном времени. Машинное обучение и нейронные сети могут быть использованы для разработки таких инструментов, как стереотипы и прогнозы. Это может быть особенно полезным для инвесторов, которые стремятся принимать взвешенные решения на рынке, основанные на научных данных и алгоритмах. Далее выделим конкретные сценарии и дадим им характеристику.
Искусственный интеллект может принести множество преимуществ на фондовом рынке. Он обеспечивает более точный анализ данных, уменьшает время реакции на изменения рынка и повышает точность прогнозов о будущих трендах. Некоторые из возможных преимуществ использования искусственного интеллекта включают:
1. Более точный анализ данных. Искусственный интеллект может проанализировать большие объемы данных, чтобы выявить скрытые тренды и связи, которые могут оставаться незамеченными при традиционных методах анализа.
2. Более быстрая реакция на изменения рынка. Искусственный интеллект может быстрее и точнее реагировать на изменения на фондовом рынке, чем человеческий аналитик, что может непосредственно повлиять на принятие инвестиционных решений.
3. Прогнозирование трендов. Искусственный интеллект может проанализировать большие объемы данных и выявить шаблоны поведения и тренды, которые могут использоваться для прогнозирования будущих движений на фондовом рынке.
4. Оптимизация инвестиционного портфеля. Искусственный интеллект может помочь оптимизировать инвестиционный портфель, учитывая цели и риски, а также прогнозы о будущих трендах.
5. Автоматизация торговли. Искусственный интеллект может быть использован для автоматического выполнения определенных инвестиционных стратегий на основе предварительно заданных правил и параметров.
Общая идея заключается в том, что использование рассматриваемых технологий на фондовом рынке может улучшить эффективность и точность принятия инвестиционных решений и оптимизировать результаты инвестиционной деятельности. Однако, также необходимо учитывать риски, связанные с использованием ИИ на фондовом рынке, такие как возможность ошибочных результатов и зависимость от технологической инфраструктуры. Далее рассмотрим конкретные методы, которые можно применить на фондовом рынке.
Итак, могут быть применены следующие методы искусственного интеллекта и машинного обучения:
1. Анализ данных. Использование машинного обучения для анализа большого объема информации, такой как другие рыночные данные, котировки и новости, может помочь в принятии более эффективных решений.
2. Нейронные сети. Этот метод обеспечивает более точный анализ и прогнозирование будущих тенденций на рынке.
3. Генетический алгоритм. Эти алгоритмы используют эволюционный процесс для выработки оптимальных решений.
4. Роботы-трейдеры. Они используются для автоматизации торговли на фондовом рынке, используя алгоритмы машинного обучения.
5. Обработка естественного языка. Благодаря этому методу появляется возможность легко анализировать новостные статьи и другую литературу, которые могут оказать влияние на фондовый рынок.
6. Метод случайного леса. Этот метод может использоваться для прогнозирования реакции на определенную новостную статью или событие, что может помочь в принятии взвешенных решений.
7. Кластерный анализ. Этот метод используется для сегментирования данных на подходящие группы, что в свою очередь позволяет построить более точные модели предсказания рыночных тенденций.
Все эти методы могут помочь инвесторам и трейдерам принимать более точные и эффективные решения на фондовом рынке, что может привести к увеличению прибыли и снижению рисков.
Искусственный интеллект уже сейчас внедряется в работу крупных брокерских компаний. Он позволяет значительно ускорить и автоматизировать процессы, связанные с анализом рынка, принятием решений и управлением портфелем. Одним из наиболее важных направлений внедрения рассматриваемых технологий является улучшение качества предсказания изменений на рынке и реакции на эти изменения. Благодаря этому компании могут быстро обрабатывать большие объемы информации и выявлять тенденции, связанные с ценами на акции, валютные курсы и т. д. Это помогает компаниям принимать более точные решения в планировании торговых операций. Кроме того, искусственный интеллект может использоваться для автоматизации торговых операций. С помощью алгоритмов машинного обучения появляется возможность определять оптимальный момент для покупки или продажи ценных бумаг. Как итог, искусственный интеллект позволяет значительно повысить эффективность работы брокерских компаний и уменьшить риски. Автоматизация многих процессов, начиная от анализа рынка и заканчивая управлением рисками, помогает избежать ошибок, связанных с человеческим фактором. Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в работу крупных брокерских компаний позволит им значительно повысить эффективность работы, снизить риски и улучшить качество услуг для своих клиентов.
Для частного инвестора искусственный интеллект и машинное обучение могут быть полезными инструментами для принятия инвестиционных решений и управления портфелем. Главная функция, которая действительно может помочь инвестору - это диверсификация портфеля. Для этого подойдет описанный выше метод кластерного анализа.
В начале статьи упоминалась проблема, что искусственный интеллект не может корректно использоваться на фондовом рынке. Далее рассмотрим этот вопрос. На сегодняшний день искусственный интеллект успешно используется на фондовом рынке. Это происходит за счет того, что он способен обрабатывать большие объемы данных и быстро анализировать информацию из разных источников, таких как новостные ленты и социальные сети, что позволяет делать более точные прогнозы о будущих тенденциях и повышать эффективность принятия инвестиционных решений. Также он помогает частному инвестору собирать диверсифицированный портфель. Однако, стоит учитывать, что искусственный интеллект не является универсальным решением для всех задач на фондовом рынке. Например, он не может учитывать сложные факторы, связанные с экономическими и геополитическими рисками, которые могут повлиять на изменения цен на акции. Кроме того, искусственный интеллект, как и любая другая технология, не застрахован от ошибок и может допускать неточности в своих прогнозах. Таким образом, использование искусственного интеллекта на фондовом рынке является эффективным инструментом для анализа больших объемов данных и повышения эффективности инвестиционных решений, однако он не может заменить человеческий опыт и интуицию в принятии сложных инвестиционных решений.
В завершении рассмотрим важный вопрос: влияние взаимодействия искусственного интеллекта и фондового рынка на мировую экономику Использование искусственного интеллекта на фондовом рынке может привести к увеличению эффективности торговли и уменьшению ошибок, связанных с человеческим фактором. Это может привести к более предсказуемым и стабильным рынкам, которые будут свободнее от сильных колебаний и неожиданных кризисов. Однако это может также привести к сокращению числа рабочих мест на торговом рынке и изменению бизнес-моделей. Это может затронуть не только торговых брокеров, но и компании, которые предоставляют данные и аналитические инструменты для торговли.
Некоторые экономисты считают, что использование искусственного интеллекта на фондовом рынке может привести к более справедливым и прозрачным рынкам, что, в свою очередь, может привести к улучшению экономической среды в целом. Однако есть и те, кто опасаются, что использование искусственного интеллекта может привести к концентрации рынков и увеличению монопольных позиций, что может негативно сказаться на экономической конкуренции. В целом, влияние использования искусственного интеллекта на фондовом рынке на мировую экономику пока сложно оценить и зависит от многих факторов. Однако ясно, что это будет иметь влияние на бизнес-модели компаний и формирование рабочих мест, а также на риски и возможности для инвесторов.
Выводами по данной публикации является то, что использование искусственного интеллекта на фондовом рынке действительно перспективно, поскольку различные методы позволят более точно подходить к его анализу. Однако, на данный момент рассмотренные технологии не смогут полностью заменить человека и могут служить лишь как вспомогательный инструмент, благодаря которому можно минимизировать риски и более точно и прозрачно подходить к анализу. Проблема, которая поднималась в начале статьи слишком гиперболизирована. На данный момент нельзя полностью перевести весь анализ на искусственный интеллект, можно лишь использовать какие-то наработки, чтобы оптимизировать и облегчить процесс анализа. Постепенное внедрение и использование рассмотренных технологий сможет оказать положительное влияние на экономику в будущем.
Список используемой литературы:
1. Грэм Б. Разумный инвестор: Полное руководство по стоимостному инвестированию / Бенджамин Грэм; Пер. с англ. - 5-е изд. 2021. - 568 стр.
2. Машинное обучение: просто о сложном: [сайт] - URL: https://sberdoud.m/m/warp/blog/machine-learning-about (дата обращения: 01.04.2023). - Текст: электронный.
3. Машинное обучение - основа искусственного интеллекта: [сайт] - URL: https://habr.com/ru/hub/machine_learning/ (дата обращения: 01.04.2023). - Текст: электронный.
