Τεχνητή νοημοσύνη και ανάλυση χρηματιστηρίου: Πώς η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στις προβλέψεις

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am

Όπως αναφέρει το www.telepolis.de, η χρηματιστηριακή ανάλυση αντιμετωπίζει μια επανάσταση που βασίζεται σε προβλέψεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι νέες μέθοδοι μηχανικής εκμάθησης προορίζονται να επιτρέψουν πιο ακριβείς προβλέψεις σχετικά με την εξέλιξη των τιμών. Μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο Journal of Asset Management δείχνει τη δυνατότητα των μεθόδων ML να κάνουν πιο ακριβείς προβλέψεις. Οι ειδικοί επισημαίνουν ότι οι παραδοσιακές μέθοδοι ανάλυσης έχουν τα όριά τους όταν πρόκειται για τον προσδιορισμό των πολύπλοκων σχέσεων μέσα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Τα οφέλη της μηχανικής μάθησης βρίσκονται στην ικανότητά της να αποκαλύπτει περίπλοκες σχέσεις και να συνδέει πλούσια οικονομικά δεδομένα. Οι ερευνητές ανέλυσαν διάφορα συστήματα ML και συνέλεξαν σχεδόν 1,9 δισεκατομμύρια παρατηρήσεις ανωμαλιών σε 68...

Wie www.telepolis.de berichtet, steht die Aktienmarktanalyse vor einer Revolution, die auf KI-basierten Prognosen basiert. Neue Methoden des maschinellen Lernens sollen präzisere Vorhersagen über Kursentwicklungen ermöglichen. Eine Studie, veröffentlicht im „Journal of Asset Management“, zeigt das Potenzial von ML-Methoden, genauere Vorhersagen zu treffen. Experten weisen darauf hin, dass traditionelle Analysemethoden an ihre Grenzen stoßen, wenn es darum geht, die komplexen Beziehungen innerhalb großer Datensätze zu erkennen. Die Vorteile des maschinellen Lernens liegen in der Fähigkeit, komplexe Beziehungen aufzudecken und umfangreiche Finanzdaten zu verknüpfen. Die Forscher haben verschiedene ML-Systeme analysiert und über fast vier Jahrzehnte hinweg fast 1,9 Milliarden Aktien-Monat-Anomalie-Beobachtungen in 68 …
Όπως αναφέρει το www.telepolis.de, η χρηματιστηριακή ανάλυση αντιμετωπίζει μια επανάσταση που βασίζεται σε προβλέψεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι νέες μέθοδοι μηχανικής εκμάθησης προορίζονται να επιτρέψουν πιο ακριβείς προβλέψεις σχετικά με την εξέλιξη των τιμών. Μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο Journal of Asset Management δείχνει τη δυνατότητα των μεθόδων ML να κάνουν πιο ακριβείς προβλέψεις. Οι ειδικοί επισημαίνουν ότι οι παραδοσιακές μέθοδοι ανάλυσης έχουν τα όριά τους όταν πρόκειται για τον προσδιορισμό των πολύπλοκων σχέσεων μέσα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Τα οφέλη της μηχανικής μάθησης βρίσκονται στην ικανότητά της να αποκαλύπτει περίπλοκες σχέσεις και να συνδέει πλούσια οικονομικά δεδομένα. Οι ερευνητές ανέλυσαν διάφορα συστήματα ML και συνέλεξαν σχεδόν 1,9 δισεκατομμύρια παρατηρήσεις ανωμαλιών σε 68...

Τεχνητή νοημοσύνη και ανάλυση χρηματιστηρίου: Πώς η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στις προβλέψεις

Πως www.telepolis.de εκθέσεις, η χρηματιστηριακή ανάλυση είναι έτοιμη για μια επανάσταση που βασίζεται σε προβλέψεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Οι νέες μέθοδοι μηχανικής εκμάθησης προορίζονται να επιτρέψουν πιο ακριβείς προβλέψεις σχετικά με την εξέλιξη των τιμών. Μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο Journal of Asset Management δείχνει τη δυνατότητα των μεθόδων ML να κάνουν πιο ακριβείς προβλέψεις.

Οι ειδικοί επισημαίνουν ότι οι παραδοσιακές μέθοδοι ανάλυσης έχουν τα όριά τους όταν πρόκειται για τον προσδιορισμό των πολύπλοκων σχέσεων μέσα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Τα οφέλη της μηχανικής μάθησης βρίσκονται στην ικανότητά της να αποκαλύπτει περίπλοκες σχέσεις και να συνδέει πλούσια οικονομικά δεδομένα.

Οι ερευνητές ανέλυσαν διάφορα συστήματα ML και εξέτασαν σχεδόν 1,9 δισεκατομμύρια μηνιαίες παρατηρήσεις ανωμαλιών σε 68 χώρες για σχεδόν τέσσερις δεκαετίες. Τα αποτελέσματα ήταν εντυπωσιακά: τα μοντέλα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη ξεπέρασαν σημαντικά τις παραδοσιακές μεθόδους, με μέση μηνιαία πλεονάζουσα απόδοση έως και 2,71 τοις εκατό.

Αυτές οι πληροφορίες θα μπορούσαν να οδηγήσουν στην ανάπτυξη νέων μοντέλων τιμολόγησης μετοχών και να επιτρέψουν στους χρηματοοικονομικούς διαχειριστές και τους επενδυτές να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες επενδυτικές αποφάσεις. Ωστόσο, οι συντάκτες της μελέτης τονίζουν τη σημασία της προσεκτικής προετοιμασίας δεδομένων και της εξέτασης ηθικών και κανονιστικών πτυχών κατά την αντιμετώπιση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.

Ο αντίκτυπος στην αγορά και στον χρηματοπιστωτικό κλάδο θα μπορούσε να είναι σημαντικός, καθώς οι ακριβέστερες προβλέψεις επιτρέπουν βελτιωμένη κατανομή κεφαλαίων και μείωση του κινδύνου. Η ανάλυση μετοχών που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αλλάξει σημαντικά τους κανόνες του παιχνιδιού για χρηματοοικονομικές επενδύσεις και να αμφισβητήσει τις παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης.

Διαβάστε την πηγή του άρθρου στο www.telepolis.de

Στο άρθρο