星洲日報/投資致富‧企業故事

透过机器人理财顾问投

Tan KW
Publish date: Tue, 24 Sep 2019, 09:23 AM
精明投资

多元化数据量的增长,以及从这些数据提取的经济价值,已带动数据科学大跃进,结合数学、电脑科学,以及商业分析,进化为新兴领域,奠定一个新的方针,一个从基本学习功能、演进到一个吸收、适应资讯的网络。

机器学习是方式与算法的广义词,让机器在明确的程式指引下,发掘模式、格局,这是数据科学采用统计模式的一套,以洞察和进行预测,数据科学家以现有的数据库,训练机器学习模式,然後应用训练好的模式到现实生活中。

投资公司在投资管理价值链,可以增加采用机器学习的演进,庞大数据库和学习模式,已经影响投资管理的实践,例如在客户的剖析、客户的咨询、资产分配、挑选股票、组合建设、风险管理和交易。

机器学习应用程式融入在资产、财富管理价值链的每个步伐,在投资咨询领域,机器人理财顾问已日益普遍,组合投资管理如今是一项网上财富管理的服务,采用算法和统计进行资产分配、管理和改善客户的资产质量,在这个新的程序,使用者输入现有的资产与目标,到了55岁,储存了100万令吉,包括风险标准在内。

自动化服务费用更低

机器人理财顾问,根据风险承受水平与属意目标,对现有资产分配到可投资的领域,此外,许多互联网金融服务采用机器人顾问,提供客户个人投资规划建议,这些自动化的服务,简化投资的程序;对许多人来说,可以是艰巨的任务,同时,这些服务比起征询人类金融顾问更加便宜。

在选股方面,数据科学家输入不同因素,可能有助於预测未来的回酬,采用机器学习算法,学习哪一些因素有影响,以及如何与未来回酬有关连,机器学习方式可以在一组预先定义的因素,或者是从现有或新发现数据,选择性输入一些讯息,以得出预测数据。

这提供一个结合许多疲弱讯息来源的方式,成为综合性投资讯息,比任何单一讯息来源较为强劲,在过程中,复杂性的格局和隐藏性联系被揭开,通常采用传统方式加以测试是困难或不可能的事。

算法式交易是采用算法、自主式展开交易,这是另一个大跃进,机器学习协助投资者做出更理想的交易决策,一个数学模式即时监测新闻资讯与交易成绩,可迫使股价上升或下跌,它也可以根据预测,主动做出脱售、持有或买入股票的决定。

不需面对情绪干扰

机器学习算法可以同时分析数以千计的数据来源,不需面对任何情感或情绪的干扰,有点超出人类的能力以外,它协助交易商通过市场平均值,挤出小小的好处,基於交易量庞大,那小小的好处也可以带来可观的利润,同时,确保具备竞争优势。

此外,这个系统也可以落实多边市场运作的可能性,提高交易机会,以及适应即时的变化。不过,也存在过度拟合的问题,这发生在当一个模式拾取噪声、而不是讯息的时候,过度拟合模式已经拥有好的样品表现,不过,在应用即时数据时预测性质较少。

虽然机器学习技术可以揭开过去数据微妙的格局,不过,过度拟合潜在较大挑战,因此,当一个人在训练算法,寻求数据中的格局,概括样本是重要的。

大数据和机器学习有潜能简化投资决策程序,将人类的情感放在一边,深刻改变未来的投资版图,在这方面,考量到开发的成本,大型金融机构从机器学习,受惠的程度比较大,当科技不断发展,取得数据的途径更广时,更多投资者可以掌握数据分析,做出瞭解情况的投资决策,愿意学习和适应新科技的投资者,或许将比较占优势。

作者 : 黄国华(投资顾问,MRR谘询顾问公司管理伙伴)
文章来源 : 星洲日报 2019-09-23
 
https://www.sinchew.com.my/content/content_2120170.html
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