Tekoäly ja osakemarkkina-analyysi: Kuinka tekoäly mullistaa ennustamisen

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am

Kuten www.telepolis.de raportoi, osakemarkkina-analyysi on AI-pohjaisiin ennusteisiin perustuvan vallankumouksen edessä. Uusien koneoppimismenetelmien tarkoituksena on mahdollistaa hintakehityksen tarkempi ennustaminen. Journal of Asset Management -lehdessä julkaistu tutkimus osoittaa ML-menetelmien mahdollisuudet tehdä tarkempia ennusteita. Asiantuntijat huomauttavat, että perinteisillä analyysimenetelmillä on rajansa suurten tietokokonaisuuksien monimutkaisten suhteiden tunnistamisessa. Koneoppimisen edut piilevät sen kyvyssä paljastaa monimutkaisia ​​suhteita ja yhdistää monipuolisia taloustietoja. Tutkijat analysoivat erilaisia ​​ML-järjestelmiä ja keräsivät lähes 1,9 miljardia varastokuukauden anomaliahavaintoja 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 …
Kuten www.telepolis.de raportoi, osakemarkkina-analyysi on AI-pohjaisiin ennusteisiin perustuvan vallankumouksen edessä. Uusien koneoppimismenetelmien tarkoituksena on mahdollistaa hintakehityksen tarkempi ennustaminen. Journal of Asset Management -lehdessä julkaistu tutkimus osoittaa ML-menetelmien mahdollisuudet tehdä tarkempia ennusteita. Asiantuntijat huomauttavat, että perinteisillä analyysimenetelmillä on rajansa suurten tietokokonaisuuksien monimutkaisten suhteiden tunnistamisessa. Koneoppimisen edut piilevät sen kyvyssä paljastaa monimutkaisia ​​suhteita ja yhdistää monipuolisia taloustietoja. Tutkijat analysoivat erilaisia ​​ML-järjestelmiä ja keräsivät lähes 1,9 miljardia varastokuukauden anomaliahavaintoja 68...

Tekoäly ja osakemarkkina-analyysi: Kuinka tekoäly mullistaa ennustamisen

Miten www.telepolis.de Raporttien mukaan osakemarkkina-analyysi on valmis vallankumoukselle, joka perustuu tekoälyyn perustuviin ennusteisiin. Uusien koneoppimismenetelmien tarkoituksena on mahdollistaa hintakehityksen tarkempi ennustaminen. Journal of Asset Management -lehdessä julkaistu tutkimus osoittaa ML-menetelmien mahdollisuudet tehdä tarkempia ennusteita.

Asiantuntijat huomauttavat, että perinteisillä analyysimenetelmillä on rajansa suurten tietokokonaisuuksien monimutkaisten suhteiden tunnistamisessa. Koneoppimisen edut piilevät sen kyvyssä paljastaa monimutkaisia ​​suhteita ja yhdistää monipuolisia taloustietoja.

Tutkijat analysoivat erilaisia ​​ML-järjestelmiä ja tutkivat lähes 1,9 miljardia varastokuukauden poikkeamahavaintoja 68 maassa lähes neljän vuosikymmenen aikana. Tulokset olivat vaikuttavia: tekoälypohjaiset mallit ylittivät huomattavasti perinteiset menetelmät, ja keskimääräinen kuukausittainen ylimääräinen tuotto oli jopa 2,71 prosenttia.

Nämä oivallukset voivat edistää uusien osakkeiden hinnoittelumallien kehittämistä ja antaa talousjohtajille ja sijoittajille mahdollisuuden tehdä tietoisempia sijoituspäätöksiä. Siitä huolimatta tutkimuksen tekijät korostavat huolellisen tietojen valmistelun sekä eettisten ja sääntelyllisten näkökohtien huomioon ottamista tekoälytekniikoita käsiteltäessä.

Vaikutus markkinoihin ja rahoitusalaan voi olla merkittävä, koska tarkemmat ennusteet mahdollistavat paremman pääoman allokoinnin ja riskien vähentämisen. Tekoälypohjainen osakeanalyysi voisi muuttaa merkittävästi rahasijoittamisen pelisääntöjä ja haastaa perinteiset analyysimenetelmät.

Lue lähdeartikkeli osoitteessa www.telepolis.de

Artikkeliin