이러한 추세에 따라 점점 더 많은 수의 전통적인 은행과 금융 기관이 새로운 금융 기술을 지원하기 위해 새로운 서비스를 도입했습니다. 이러한 서비스가 계속해서 늘어남에 따라 금융이 특이성에 도달 할 것으로 믿어집니다. 금융 특이성은 기술적 특이성의 개념을 따른다. 정의에 따르면, 기술적 특이성은 컴퓨터가 인간의 지능보다 더 빨리 재귀 적 자기 개선 또는 자체적으로 소프트웨어 프로그래밍을 할 수있는 상태입니다. 이 개념은 컴퓨터가 인간을 대체 할 것으로 기대하고 있습니다. 재무 측면에서 볼 때 이는 모든 투자 결정이 결국 알고리즘 및 경제 이론에 따라 컴퓨터에 맡기는 것이 더 바람직하다는 것을 의미합니다. 이것이 사실이라면 시장은 효율적인 가격 책정 방식을 따를 것이고 투자자들은 신고전주의 경제학에 의해 지시 된 합리적 기대를 보일 것입니다. (자세한 내용은

알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념 및 예

를 참조하십시오.) 재무 적 특이성 지난 5 년 동안 금융 기술은 보완되었고 경우에 따라 전통적인 투자 수단을 대체했습니다. 온라인 자산 관리 도구의 의도는 이전에는 부자들만 이용할 수 있었던 투명하고 접근 가능한 투자 수단을 만드는 것입니다. 금융 기술의 사용 및 가용성의 증가로 인해 여러 장기 금융 기관에서 자체 온라인 서비스를 소개하기 시작했습니다. 이들 중 일부는 온라인 대출 인 The Goldman Sachs Group, Inc (GS

GSGoldman Sachs Group Inc243. 49-0.37 %

Highstock 4. 2. 6

로 작성), Citigroup Inc. Citikin and Vanguard 및 The Charles Schwab Corporation (SCHW SCHWCharles Schwab Corp.44.65-999)에 의해 제조 된, 0. 38 % Highstock 4. 2. 6 ) 온라인 자산 관리 서비스로 생성. 금융 기술의 현재와 미래의 성장을 고려할 때 많은 사람들은 알고리즘이 곧 시장 결과를 이끌어내는 요소를 정의 할 것이라고 믿고 있습니다. 가설 적 재정적 특이성은 다음과 같습니다. 풍부한 데이터가있어 알고리즘은 시장 참여자를위한 맞춤형 투자를 창출하여보다 효율적인 시장을 창출 할 수 있습니다. 효율적인 시장 초기 경제학 과정에서 효율적인 시장 이론에 대해 배웠을 가능성이 큽니다. 이 이론은 합리적 기대와 완벽한 정보의 결과로 투자자가 시장을 능가 할 수 없다고 말합니다.(더 자세한 내용은 효율적인 시장 가설 : 주식 시장이 효율적인가 참조)

당신은 나중에 이것이 사실이 아닌 것을 알게되거나 목격했을 수 있습니다. 예를 들어, 전설적인 투자자 워런 버핏은 시장에서 수십억 달러를 벌어 들였습니다. 효율적인 시장 이론이 사실이라면 자산 가격이 모든 이용 가능한 정보를 반영했을 것이기 때문에 시장의 잘못된 가격 책정을 이용할 기회는 없을 것입니다. 기계 학습이 투자자의 전략을 집계 할 수 있었다면 투자자들은 합리적으로 모든 자산 가격이 미래의 이윤과 현금 흐름의 진정한 기대 가치이며 시장 펀더멘털을 반영한다고 가정합니다. 최근 기사에서 유명한 경제학자 인 로버트 실러 (Robert Shiller)는 금융 특이성의 비전에 대해 논쟁을 벌였습니다. 그는 뉴스와 이야기에 직면하여 실제 투자자 반응을 지적합니다. 재정적 인 특이성 하에서는 투자자들은 시장의 잘못된 가격 책정을 찾는 동기가 없습니다. 현재의 환경은 그런 개념을지지하지 않습니다. 특히 시장이 급락하기 시작하면 많은 투자자들이 직시와 미신에 중점을 둡니다.

기계 학습 및 경제학

재무 분야에서 빅 데이터 이후로 인공 지능과 수많은 반복이 기술 발전에있어 가장 큰 호응을 얻었습니다. 금융 시장에서의 AI의 적용은 현재 사용중인 알고리즘보다 큰 의미를 갖는다. 전통적으로 알고리즘은 미리 지정된 규칙이 충족 될 때 시작되는 실행 가능 함수를 따릅니다. AI는이를 한 걸음 더 나아가 진화 알고리즘을 적용하여 다양한 상황에서 시장이 어떻게 반응 하는지를 알 수 있습니다. 많은 양의 데이터를 모으고 금융 시장의 전체 시뮬레이션을 실행하는이 모델은 향후 시장이 어떻게 작동 할 것인지를 예측하기 위해 개발되었습니다.

경제학과 인공 지능 모두 합리성의 구성을 공유한다. 역사가 지시 하듯이 현실 세계 시장은 합리적 행동을 따르지 않습니다. AI가 시장에 효율적으로 대응하기 위해서는 모델이 합리성과 비합리적인 환경을 모두 포함해야합니다. 결론 금융 서비스 산업이 알고리즘과 인공 지능을 계속 받아 들일 때 금융 특이성의 개념은 금융 시장에서의 유토피아 가능성을 멀리 할 수 ​​있음을 약속합니다. 재정적 특이성은 컴퓨터가 인간 지능보다 의사 결정을 지시하는 가설적인 미래를 제시하는 기술적 특이성에 기반합니다. 그러나 당분간 인간의 판단은 좋든 나쁘 든간에 비합리적이거나 예측할 수없는 행동에 따라 투자 결정을 내립니다.