소매 투자자는 돈을 벌 수있는 기회를 조사 할 충분한 시간을 갖지 못합니다. 다행스럽게도 빅 데이터 및 인공 지능 (AI)의 등장은 개인 투자가가 정보에 입각 한 투자 선택을하도록 도와줍니다.

데이터 마이닝에 대한 액세스

데이터 마이닝이 대중에게 유용 해짐에 따라 투자자는 이전에는 기관 투자자에게만 제공되었던 정보와 통찰력을 시장에서 얻을 수 있습니다. 많은 투자자들은 월스트리트가 많은 투자 회사들이 돈을 버는 방법에 잠재적 인 위협을 가했기 때문에 큰 데이터를 대중에게 공개하는 것을 허용하는 것을 주저하고 있다고 믿습니다. 개인 투자자가 기관 투자가와 동일한 사실과 재무 전망을 얻을 수 있다면, 개인은 회사의 서비스를 이용하는 것보다 더 많은 성과를 거두어 실질적인 손실을 초래할 수 있습니다.

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투자 서비스 개인화

금융 산업은 큰 데이터 때문에 투자자와 더 가까워지고 더 개인화 된 서비스에 대한 각 고객의 포트폴리오, 필요 및 목적을 파악하는 방법을 배우고 있습니다. 예를 들어 단순히 금융 상품을 판매하고 돈을 버는 것이 아니라 고문은 고객이 투자의 기초와 돈 버는 잠재력을 이해할 수 있도록 각 고객의 목표에 가장 적합한 투자 기회를 설명해야합니다.

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오랜 기간 동안 사람들의 마음을 사로 잡는 게임이 증가함에 따라 비슷한 기술이 투자자와 디지털 방식으로 관련됩니다. 투자를 연구, 구매 및 판매하는 데 더 많은 모바일 응용 프로그램을 사용할 수 있습니다. 금융 산업이 주로 중산층 남성에서 훨씬 다양한 고객 기반으로 초점을 이동함에 따라 부의 창출의 기회가 증가 할 것입니다.

인공 지능과 거래

알고리즘 거래는 매일 전세계 거래소에서 이루어지는 거래의 약 70 %를 차지합니다. 이 때문에 167 년의 거래 후 시카고 상업 거래소 (Chicago Mercantile Exchange Group)는 상인들이 급속하게 AI로 대체되기 때문에 2016 년에 문을 닫았습니다. 또한 뉴욕 증권 거래소 (NYSE) 및 증권 거래업자 자동 견적 시스템 협회 (NASDAQ)의 거래 중 약 75 %가 기계에 의해 수행되어 더 많은 실직을 초래할 수 있습니다. AI는 계속해서 더 많은 경험을 얻고 더 많은 정보를 소화하여 잠재적으로 기계가 인간보다 우월 할 수있게합니다. 예를 들어, Goldman Sachs (NYSE : GS

GSGoldman Sachs Group Inc240. 49-1.23 % Highstock 4. 2. 6 에서 제작)는 AI를 사용하여 큰 데이터를 분석하고 날씨, 뉴스 및 사건은 금융 시장에 영향을 미친다.또한 2015 년에 시작된 헤지 펀드의 약 40 %가 AI를 사용하여 투자 결정을 내 렸습니다. 또한 지난 7 년 동안 AI에 기반한 펀드는 종종 주식 및 기타 펀드보다 높은 성과를 냈습니다. 다른 펀드를 능가하지 못한 헤지 펀드는 실수로 개선 할 수있는 방법을 배웠습니다. 재무 분석가 교체

많은 투자자들이 AI가 투자 분석가를 대신 할 것이라고 생각합니다. 분석가는 데이터 수집 및 분석에 많은 시간을 소비하고 AI는 이러한 기능을 몇 분 만에 수행 할 수 있기 때문에 기계를 사용하여 많은 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. 또한 AI는 오류를 바로 잡을 수 있지만, 인간은 실수를 통해 진화하고 배우는 데 시간을 많이 걸립니다. 또한 인간은 변화하는 시장 상황에 적응하는 속도가 느릴 수 있지만 기계는 사람의 입력없이 신속하게 적응합니다.

중개 회사 및 인공 지능

많은 중개 회사가보다 나은 포트폴리오 관리를 위해 고객 정보를 기계에 제공합니다. 각 투자자의 수입, 위험 프로필, 예상 수익 및 기타 세부 정보는 컴퓨터에 입력됩니다. 이 소프트웨어는 적절한 투자를 선택하고 매일 관리합니다.

인공 지능의 이점

소매 투자자는 포트폴리오를 연구, 선택 및 관리하기 위해 개인 고문에게 비용을 지불하기보다는 투자를 위해 AI를 활용하여 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. 또한 기계가 선택한 자금에는 일반적으로 투자 회사가 부과하는 관리 비용이 없습니다. 또한 AI는 1 초 이내에 거래를 할 수 있기 때문에 컴퓨터는 주식 가격이나 지수의 작은 변화를 활용하여 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다. 게다가 기계는 욕심이나 두려움을 이해하지 못하기 때문에 시장이 다운되거나 구매할 때 팔리지 않을 것입니다.

결론

빅 데이터와 인공 지능이 머물러있는 것처럼 보입니다. 지속적인 사용과 개선을 통해이 둘은 소매 투자자가 돈을 벌어 금융 부문의 미래를 어떻게 형성 하는지를 계속해서 개선 할 것입니다.