智能機器如何重塑投資

投資訊息

• 機器學習是人工智慧 (AI) 的一種，它使用電腦演算法來分析數據並從數據中學習
• 機器學習演算法可以比人類更快、更有效地從數據中獲得見解，並且在設定的參數內，可以做出對人類觀察者來說可能不直觀的獨特見解和觀察
• 投資中的機器學習正在幫助人們尋找新的投資機會，消除決策中的偏見，並為個人量身定制財務建議 

投資者總是在尋找新的方法來做出更明智的投資決策。 許多人依靠「定量」策略或數學模型來預測其決策的成功。 但投資中的機器學習提供了一種新穎、更有效的方式來做出更好的投資決策，而投資者無需費力。  

以 Q.ai 為例。 Q.ai利用人工智慧，透過自動適應市場條件來最大化投資者的回報並最小化風險。

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人工智慧和機器學習：有什麼區別？

「人工智慧」是一個包羅萬象的短語，指的是做出明智決策的電腦演算法。 一個簡單的例子是大多數網站上都會彈出提供幫助的聊天機器人服務。 根據您使用的關鍵字，這些簡單的人工智慧可以快速回答您的問題。 

但這個基本的人工智慧只是冰山一角。 事實上，人工智慧是電腦科學的一個完整領域，它又分為深度學習和神經網路等子專業。 每種類型的人工智慧都以不同的方式收集、分析和使用數據。

機器學習是人工智慧的一種，它使用複雜的演算法快速處理大量資料。 然後，機器使用這些數據進行預測、收集見解和學習。 這些演算法處理的資訊越多，它們就越聰明——因此得名「機器學習」。 

儘管機器學習仍然很新，但它已經在工程、醫療保健和電腦科學領域取得了進展。 由於每天產生的資料量龐大，金融服務業也將從中受益。 

由於我們自己的 Q.ai 等系統，機器學習在投資中的應用終於得到了應有的關注。 

機器學習在投資上的好處

雖然機器學習已經存在了一段時間，但散戶投資者直到最近才有機會利用它。 當我們發現機器學習可以提高利潤和潛力的新的和創造性的方法時，投資者已經看到了好處。 

演算法交易機會

投資者做出真正明智的交易決策所需的數據量是天文數字。 但由於人腦的限制，投資人一次只能處理這麼多資訊。 

但演算法交易可以增加投資者獲得優質市場洞察的機會。 

正如您可能從名稱中猜到的那樣，演算法交易使用複雜的演算法來做出投資決策。 與人類不同，這些機器學習演算法幾乎可以立即處理大量資料。 因為他們可以從這些數據中學習，所以他們總是能提出更明智、更有效的建議。

投資者可以利用機器學習來分析歷史和當前市場數據，以找到有利可圖的投資，從而充分利用這一潛力。 然後，他們可以使用演算法見解來推薦投資，甚至自動執行交易。 

增加投資機會

使用演算法交易是提高投資能力的一種方法。 然而，大多數投資者無法使用自己的機器學習演算法。 

幸運的是，像 Q.ai 這樣的人工智慧支援的機器人顧問可以幫助投資者利用機器學習。 

此類平台依靠複雜的演算法的專業知識和資料處理能力來做出投資決策和交易證券。 然後，他們以個人化投資組合和被動投資機會的形式將這些好處傳遞給投資者。 

許多公司還根據簡短的註冊調查向投資者提供自動財務建議。 利用個人年齡、風險承受能力和財務狀況等信息，人工智慧支援的顧問可以提供量身定制的財務建議。 

機器人顧問也提供一些人工財務顧問通常無法提供的福利。 例如，它們通常比人類顧問便宜，而且許多公司需要的初始投資比大型資產管理公司少。 

此外，機器人顧問允許 24/7 全天候存取您的帳戶，無需辦公時間和假日。 （不過，作為自動化投資服務，機器人顧問也不需要像您的人工投資組合那樣進行監督。） 

更明智的退休計劃

退休計劃是許多人投資的一個重要原因。 許多資產管理公司對退休採取整體方法，考慮您的年齡、財務狀況、資產和收入潛力來設計您的退休投資組合。 然後，隨著您年齡的增長以及您的財務狀況隨著時間的推移而變化，他們會定期調整您的投資，以配合您的風險承受能力。 

就像其他以人為本的投資服務一樣，這種退休計畫可能成本高且效率低。 但在這方面，機器學習也正在取得長足進展。 

隨著人工智慧模型的學習和發展，它們變得更加擅長幫助投資者建立退休投資組合併制定智慧貨幣策略。 利用短期調查、歷史市場數據和預測分析，機器可以為單一投資者制定多個個人化退休計畫。 然後，投資者剩下的就是選擇適合他們需求的計劃並為其投資提供資金。 

減少投資決策中的人為偏見 

身為人類，我們天生情緒化，有時會做出非理性的決定。 在投資中，這通常會導致「迴避」行為，因為投資者通常會避免負面結果，而不是承擔看到正面結果所需的風險。 

一個很好的例子是 2020 年初市場波動中的投資者行為。許多投資者在市場崩盤時套現了他們的投資組合，以避免損失一切。 然而，那些一頭扎進市場崩盤的人發現他們的投資組合在不到六個月的時間內就恢復了，然後直接衝進牛市，收益進一步增加。 

以折扣價投資優質證券是「低買高賣」的縮影。 但許多投資者在市場波動時感到恐慌，導致結果比他們不去管錢的情況更糟。 

但機器學習和演算法交易模型並不歸因於人類的非理性。 因此，他們做出了完美公正的判斷，引導投資者做出更明智的投資決策——無論是把資金留在市場上、洗牌資金，還是在市場崩盤期間增加投資。 

未開發的投資機會

機器學習演算法並不總是尋找資料中的線性關係。 也就是說，當直線「因果」關係變得清晰時，他們不會停止分析數據。 相反，他們會檢查各個方面的數據，這可能會導致他們發現市場被高估或低估的投資。 

由於機器學習模型具有識別新關係的獨特能力，因此是識別新投資機會的完美工具。 投資者可以利用這種潛力來收集市場見解，並根據您的風險承受能力和財務狀況等因素進行新穎的投資。 隨著時間的推移，這些新的投資機會甚至可能有利可圖。 

獲得更大回報的潛力

即使您使用人工智慧，投資也沒有任何保證。 然而，當考慮到我們迄今為止所展示的所有好處時，投資中的機器學習可能會帶來更大的投資收益，這是合理的。 

畢竟，機器可以比人類更快地處理即時數據，並利用這些資訊來得出見解，甚至做出交易決策。 隨著這些模型從新數據中學習，它們可能會減少所犯的錯誤數量。 更不用說，基於機器的投資顧問的價格比大多數人類顧問要低得多。 

當你將這些因素加在一起時，可以合理地預期機器學習可以帶來更好的投資組合結果——至少最終是如此。 隨著投資者犯的錯誤越來越少，克服非理性偏見並透過人工智慧拓寬視野，他們也增加了成功（和財富）的潛力。 

投資中的機器學習：獨特的改進機會

機器學習為投資者提供無與倫比的廉價、高效投資機會，正在顛覆投資產業。 隨著越來越多的投資組合、機器人顧問和投資經理轉向機器學習技術，投資人將獲得更多的收益。 

如果您準備好開始在投資中使用機器學習，Q.ai 自己的人工智慧支援平台就是您的最佳選擇。 透過 Q.ai，您將獲得風險調整後的投資組合、獨一無二的投資套件，甚至我們的人工智慧管理對沖功能「下行保護」。 最重要的是，它可以快速且輕鬆地上手。

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