Rise of the Robots: آیا باید به AI ETF اعتماد کنید؟

Renaissance Technologies ، یک صندوق پرچین که توسط ریاضیدان و رمزگذار جنگ سرد جیمز سیمون تأسیس شده است ، به طور متوسط 71. 8 ٪ بازده سالانه ، قبل از هزینه ها ، بین سالهای 1994 تا 2014 بود. نقش علوم داده در امور مالی.

بیایید ببینیم که چگونه هوش مصنوعی می تواند این روندها را پس از ظهور یادگیری عمیق در دهه 2010 تسریع کند - همراه با برخی از ETF های خرده فروشی که این فناوری را در بر می گیرد.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد این وسیله نقلیه سرمایه گذاری و مناسب بودن آن برای نمونه کارها ، به کانال فعال ETFS ما مراجعه کنید.

چگونه هوش مصنوعی در امور مالی نقش دارد

هوش مصنوعی ده ها سال است که وجود دارد ، اما با ظهور یادگیری عمیق ، جهش قابل توجهی در توانایی ها تجربه کرد. در سال 2016 ، DeepMind Google قهرمان کره جنوبی Go Se-Dol چهار به یک را شکست داد و نشان داد که هوش مصنوعی برش می تواند حتی پیچیده ترین بازی هایی را که بشریت ارائه می داد ، انجام دهد.

همین قابلیت ها می تواند صنعت مالی را متحول کند. در حالی که آمار الگوهای موجود در داده ها را نشان می دهد ، یادگیری ماشین یک قدم جلوتر می رود ، و الگوهایی را که انسان از آن غافل می شود ، شناسایی می کند. الگوریتم ها این شهودها را با "آموزش" با حجم داده های تاریخی با چیزی بیشتر از هدف بهینه سازی برای (به عنوان مثال ، سودآوری در مورد سرمایه گذاری) توسعه می دهند.

نکته منفی این است که پایگاه دانش هوش مصنوعی یک جعبه سیاه است. از آنجا که آنها خودشان را آموزش می دهند ، ممکن است رویکردهایی را انجام دهند که انسان نمی فهمند. به عنوان مثال ، سیستم های تشخیص تصویر ممکن است افراد یا خطوط رانندگی را به طور دقیق شناسایی کنند ، اما وقتی تفاوت بصری به ظاهر ظریف (به انسان) وجود دارد ، بسیار نادرست هستند.

ظهور ETF های AI

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ممکن است در بین صندوق های پرچمدار شیوع داشته باشد ، اما انقلاب فناوری تازه شروع به دستیابی به سرمایه گذاران خرده فروشی از طریق صندوق های مبادله ای (ETFS) می کند. در حالی که Beta ETF های هوشمند برخی از این قابلیت ها را ارائه می دهند ، ETF های دارای هوش مصنوعی ممکن است درهای فرصت های جدید و خطرات بالقوه جدید را برای به خاطر سپردن باز کنند.

سهام AI ETF (AIEQ)

ETFMG دارایی ETF ETF (AIEQ) یک صندوق با مدیریت فعال است که از IBM Watson (هوش مصنوعی IBM) برای تجزیه و تحلیل میلیون ها نقطه داده و انتخاب سهام استفاده می کند. به طور خاص ، هوش مصنوعی به اخبار ، رسانه های اجتماعی ، نظرات تحلیلگر و صورتهای مالی به همراه داده های فنی ، کلان و بازار که بیش از 6000 شرکت آمریکایی را پوشش می دهد ، نگاه می کند.

اجازه دهید باب ai momentum etf (letb)

مهندس نرم افزار آنتونی بوچانان تأسیس کرد که Bob LLC در سال 2017 برای ترکیب تجزیه و تحلیل اساسی و فنی با یک فرآیند سیستماتیک که احساسات را از تصمیمات سرمایه گذاری حذف می کند ، ترکیب کند. و در اوایل سال 2022 ، AdvisorShares برای راه اندازی AdvisorShares با مدیریت فعال به Bob Ai Momentum ETF (LETB) همکاری کرد.

LETB با یک جهان از 3000 سهام کوچک ، میانی و بزرگ در ایالات متحده شروع می شود و سپس از یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده های جایگزین برای شناسایی شرکتهای رشد سریعتر از انتظارات وال استریت استفاده می کند. سپس ، تجزیه و تحلیل فنی اختصاصی صندوق تعیین می کند که چه موقع سهام را اضافه می کند و چه مدت طول می کشد تا آنها را به حداکثر برساند.

qraft ai etfs

QRAFT AI ETFS یک صادرکننده است که دارای خانواده ای از چهار ETF با پیشرفت AI است که دارای کلاه های بزرگ ، حرکت در کلاه بزرگ ، سود سهام بالا و فرصت های ارزشمند است. این وجوه از هوش مصنوعی استفاده می کند تا به طور مداوم ارتباط بین ارزیابی ، نوسانات یا عوامل حرکت و شرایط مختلف کلان اقتصادی و ارزیابی را کشف کند.

فراموش نکنید که راهنمای سود سهام ما را کشف کنید که در آن می توانید بر اساس نیازهای منحصر به فرد خود به تمام محتوای و ابزارهای مربوطه موجود در Divivend. com دسترسی پیدا کنید.

خطرات لازم را در خاطر داشته باشید

هوش مصنوعی نقش مهمی در انتخاب امنیت و مدیریت نمونه کارها در آینده خواهد داشت. با این حال ، برخی از عوامل خطر اساسی وجود دارد که باید هنگام ارزیابی این فرصت ها در نظر بگیرید.

سه خطرات برجسته شامل موارد زیر است:

• استراتژی های جعبه سیاه - بسیاری از الگوریتم های هوش مصنوعی از نظر طبیعت جعبه های سیاه هستند ، به این معنی که بینش خاصی در مورد نحوه رسیدن به تصمیمات سرمایه گذاری وجود ندارد. در نتیجه ، این استراتژی ها ممکن است در برابر وقایع قو سیاه آسیب پذیر باشند یا حتی کلاهبرداری باشند ، زیرا ممکن است تأیید یا ارزیابی هوش مصنوعی امکان پذیر نباشد.

• سوابق محدود-بسیاری از وجوه که شامل هوش مصنوعی هستند ، در اوایل مرحله هستند ، به این معنی که آنها سابقه محدود تری نسبت به صندوق های کمتری دارند. در نتیجه ، سرمایه گذاران ممکن است بخواهند عملکرد اخیر را با یک دانه نمک انجام دهند زیرا این صندوق ها از طریق چندین چرخه بازار انجام نشده است.

• هزینه های بالا-برخی از وجوه ممکن است نسبت هزینه بالاتری نسبت به صندوق های شاخص منفعلانه مدیریت داشته باشند. در نتیجه ، سرمایه گذاران باید مزایای هوش مصنوعی را در برابر تأثیر این هزینه های بالاتر بر بازده بلند مدت وزن کنند. علاوه بر این ، این وجوه ممکن است در تجارت بیشتری شرکت کند و در نتیجه پیامدهای احتمالی مالیاتی (به عنوان مثال ، صندوق های متقابل) باشد.

خط پایین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با ظهور یادگیری عمیق به سرعت در طی چند سال گذشته به سرعت تکامل یافته است. با وجود بسیاری از ETF های دارای هوش مصنوعی یا AI-Enhed که به بازار وارد می شوند ، این فناوری ها در دسترس معامله گران خرده فروشی قرار می گیرند. با این حال ، چندین عامل خطر برای یادآوری قبل از ارتکاب سرمایه وجود دارد.

نگاهی به پرتفوی مدل های اخیراً راه اندازی شده ما بیندازید تا ببینید که چگونه می توانید نمونه کارها خود را مجدداً تعادل دهید.< Pan> هزینه های بالا-برخی از وجوه ممکن است نسبت هزینه های بالاتری نسبت به صندوق های شاخص منفعلانه مدیریت داشته باشند. در نتیجه ، سرمایه گذاران باید مزایای هوش مصنوعی را در برابر تأثیر این هزینه های بالاتر بر بازده بلند مدت وزن کنند. علاوه بر این ، این وجوه ممکن است در تجارت بیشتری شرکت کند و در نتیجه پیامدهای احتمالی مالیاتی (به عنوان مثال ، صندوق های متقابل) باشد.