هوش مصنوعی سکان‌دار تحول ETFها در بازار سرمایه ایران

محمد فرخیان ، معاون مشاور بازاریابی سرمایه گذاری Tarang ، در یادداشت نوشت:

در دنیای امروز ، که در آن هوش مصنوعی ساختار صنایع مختلف را بازیابی می کند ، بازار سرمایه نیز می تواند در راه تحول قرار بگیرد. در این میان ، صندوق های بورس سهام (ETF) به عنوان یکی از نوآورانه ترین ابزارهای مالی کاندیداهای اصلی تحول دیجیتال مصنوعی هستند.

در ایران ، رشد ETF قابل توجه بود. دارایی های تحت مدیریت این وجوه از ۴ تریلیون تومن به ۶ تریلیون تومن در پنج سال و اکنون بیش از ۶ تریلیون تومن افزایش یافته است. این بدان معنی است که رشد حدود ۵ برابر در ۵ سال گذشته و بیش از دو برابر بیشتر از سال گذشته. این ارقام نشان می دهد که ETF ها تا حد زیادی مورد استقبال سرمایه گذاران واقعی و قانونی قرار گرفته اند ، اما همچنین به یکی از ستون های اصلی ابزارهای مالی در بازار سرمایه ایران تبدیل شده اند.

این پذیرش گسترده نیز واقعیت دیگری را نشان می دهد. افزایش رقابت در بازار ETF. در این زمینه ، عملکرد به عنوان یک جذابیت سرمایه گذار عمل می کند. هر ETF که می تواند راندمان بهتری ، نوسانات کنترل شده تر و تجربه بهتری برای سرمایه گذاران ارائه دهد ، سرمایه بیشتری را به خود جلب می کند.

در چنین شرایطی ، هوش مصنوعی نه تنها یک فناوری کمکی بلکه یک عامل مهم برای نظارت رقابتی خواهد بود. الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند به دلیل عدم تعصبات انسانی ، توانایی یادگیری از حجم زیادی از داده ها و تصمیمات سریع و مداوم ، عملکرد ETF ها را در ابعاد مختلف بهبود بخشند.

آیا مدیر صندوق کی جایگزین خواهد شد؟

سوال متداول این است که استفاده از هوش مصنوعی نقش مدیر صندوق را از بین می برد؟ پاسخ نهایی نه.

هوش مصنوعی یک ابزار تصمیم گیری است ، نه یک تصمیم ساز. نقش مدیر صندوق نه تنها از بین می رود ، بلکه جدید و پیچیده تر نیز هست. از انتخاب دارایی ها برای نظارت بر عملکرد الگوریتم ها ، از تجزیه و تحلیل بازار سنتی گرفته تا خروجی مدل های هوش مصنوعی و اضافه کردن لایه انسانی به تصمیمات ، از تمرکز بر عملکرد روزانه گرفته تا طراحی یک استراتژی داده های میان مدت و طولانی مدت و غیره.

در حقیقت ، مدیران موفق KI می توانند به عنوان مکمل مهارت های انسانی خود از آن استفاده کنند.

آیا استفاده از هوش مصنوعی منجر به شباهت عملکرد ETF ها می شود؟

مشکل دیگر این است که با ورود هوش مصنوعی ، همه جعبه ها یکسان خواهند بود. این نیز اشتباه است. الگوریتم ها با توجه به داده ها ، پارامترها و مقصد های مختلف آموزش داده می شوند.

ETF را می توان بر اساس داده های اساسی آموزش داد ، دیگری از رفتار سرمایه گذاران در شبکه های اجتماعی و تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می کند ، منحصراً بر معیارهای فنی و غیره متمرکز است.

در نتیجه ، استفاده از هوش مصنوعی تنوع استراتژی های سرمایه گذاری را افزایش نمی دهد. از آنجا که ابزار هوشمند به معنای این نیست که خروجی یکنواخت است اما شخصی سازی عمیق تر را امکان پذیر می کند.

چگونه می توانم برای آینده آماده شوم؟

هنگامی که ETF ها برای تهیه مؤسسات هوشمند ، مالی ، مدیران صندوق ، ناظران و حتی سرمایه گذاران برای این آینده در نظر گرفته شده اند. این همکاری شامل آشنایی با مفاهیم اساسی هوش مصنوعی و علوم داده برای مدیران مالی است که در زیرساخت داده ها سرمایه گذاری می کند. جمع آوری و ساختار داده های بازار ، معاملات ، رفتار و داده های خارجی از کاربران ، ایجاد تیم های مشترک بین امور مالی و تکنیک های طراحی الگوریتم هایی که برای واقعیت های بازار ایران مناسب هستند و همکاری موسسات نظارتی برای تعیین چارچوب نظارتی در هنگام استفاده از هوش مصنوعی.

در کدام قسمت از AI می تواند ETF کمک کند؟

۲) تجزیه و تحلیل داده های MAKRO: از داده های مالی معمولی گرفته تا داده های جایگزین مانند شبکه های اجتماعی ، رفتار کاربر و اخبار اقتصادی.

۲) پیش بینی رفتار بازار و سرمایه گذاران: مدل هایی برای یادگیری ماشین می توانند رفتار آینده را بر اساس مدل های قبلی و متغیرهای روانشناختی پیش بینی کنند.

۲) تجزیه و تحلیل و مدیریت ریسک: شناسایی الگوهای ریسک پنهان ، همبستگی و طراحی استراتژی های تداخل ریسک.

۲) بازاریابی هوشمند: درک بهتر از رفتار سرمایه گذار و طراحی کمپین های تبلیغاتی و تبلیغاتی هدفمند و شخصی.

۲) اتوماسیون فرآیند: بسیاری از فرایندها از گزارش در مورد جمع آوری داده های مختلف که پتانسیل اتوماسیون بالایی دارند ، متغیر است.

۲) ایجاد ETF های جدید با ساختارهای پویا: وجوهی که با هوشمندانه ترکیب دارایی خود را با استفاده از داده های فوری تطبیق می دهند.

دیپلم

به عنوان خلاصه ، هوش مصنوعی دیگر یک روند برای آینده نیست ، بلکه واقعیتی است که امروز اکوسیستم مالی را شکل می دهد. در بازار ETF ، این فناوری نه تنها رقابتی است بلکه محرک تحول است.

مؤسساتی که قبلاً یاد می گرفتند نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای طراحی ، مدیریت و ارائه ETF ها نه تنها بهتر عمل کنند بلکه از سوی سرمایه گذاران نیز اعتماد به نفس و توجه بیشتری به دست می آورند.