Machine Learning Nagbabago ng Alpha Generation sa Pananalapi

Ang pagbuo ng alpha ay tumutukoy sa kakayahan ng isang estratehiya sa pamumuhunan na malampasan ang isang benchmark index, na karaniwang kinakatawan ng isang tiyak na market index. Sa larangan ng pananalapi, ang pag-abot sa alpha ay palaging naging banal na grail para sa mga mamumuhunan. Sa pagdating ng machine learning, ang paghahanap na ito ay nagbago nang malaki. Ang machine learning, isang subset ng artificial intelligence, ay kinabibilangan ng mga algorithm na maaaring matuto mula sa data at gumawa ng mga prediksyon batay sa data. Kapag inilapat sa pamumuhunan, ang mga algorithm na ito ay maaaring mag-sift sa napakalaking dami ng data, na tumutukoy sa mga pattern at trend na maaaring hindi mapansin ng mga human analyst.

Ang pagsasama ng machine learning sa mga estratehiya sa pamumuhunan ay kinabibilangan ng ilang pangunahing bahagi:

• Pagkuha ng Data: Ang unang hakbang ay ang pagtipon ng iba’t ibang dataset, kabilang ang mga historikal na presyo, dami ng kalakalan, mga tagapagpahiwatig ng ekonomiya at kahit ang damdamin sa social media. Mas maraming data ang magagamit, mas mahusay na matututo ang modelo.

• Inhinyeriya ng Tampok: Ito ay kinabibilangan ng pagpili at pagbabago ng mga hilaw na datos sa makabuluhang mga input para sa mga modelo ng machine learning. Ang mga tampok ay maaaring kabilang ang mga teknikal na tagapagpahiwatig, mga macroeconomic na salik o mga proprietary na sukatan.

• Pagsusuri ng Modelo: Iba’t ibang mga modelo ng machine learning, tulad ng mga regression model, decision tree at neural network, ay maaaring gamitin. Bawat modelo ay may kanya-kanyang lakas at angkop para sa iba’t ibang uri ng data at estratehiya sa pamumuhunan.

• Pagsasanay at Pagsubok: Ang mga modelo ay sinanay sa mga makasaysayang datos at pagkatapos ay sinubukan sa mga hindi nakitang datos upang suriin ang kanilang kakayahang magpahayag. Ang hakbang na ito ay mahalaga upang matiyak na ang modelo ay mahusay na nagge-generalize sa mga bagong datos.

• Backtesting: Kapag ang isang modelo ay na-train na, ito ay sumasailalim sa backtesting upang gayahin kung paano ito nag-perform sa nakaraan. Nakakatulong ito sa mga mamumuhunan na maunawaan ang mga potensyal na panganib at gantimpala.

Sa mga nakaraang taon, ilang kapana-panabik na uso ang lumitaw sa pagkakasalubong ng machine learning at pamumuhunan:

• Natural Language Processing (NLP): Ang mga teknik ng NLP ay ginagamit na ngayon upang suriin ang damdamin ng merkado mula sa mga artikulo sa balita, mga tawag sa kita, at social media. Nakakatulong ito sa mga mamumuhunan na sukatin ang damdamin ng publiko at gumawa ng mga may kaalamang desisyon.

• Pagkatuto sa Pamamagitan ng Pagsuporta: Ang pamamaraang ito ay nagpapahintulot sa mga algorithm na matutunan ang mga pinakamainam na estratehiya sa pangangalakal sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali. Sa pamamagitan ng pagsasagawa ng iba’t ibang kondisyon sa merkado, ang mga modelong ito ay maaaring umangkop at bumuti sa paglipas ng panahon.

• Malalim na Pagkatuto: Ang malalim na pagkatuto, isang subset ng machine learning, ay gumagamit ng multi-layered neural networks upang tukuyin ang mga kumplikadong pattern sa data. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang para sa mga estratehiya sa high-frequency trading.

• Naiintindihang AI: Habang ang mga modelo ng machine learning ay nagiging mas kumplikado, ang pangangailangan para sa transparency ay lumalaki. Ang Naiintindihang AI ay naglalayong gawing nauunawaan ng mga tao ang proseso ng paggawa ng desisyon ng mga modelong ito.

Maraming kumpanya ang matagumpay na nakapag-integrate ng machine learning sa kanilang mga estratehiya sa pamumuhunan:

• BlackRock: Ang higanteng pamumuhunan ay gumagamit ng mga algorithm ng machine learning upang suriin ang data ng merkado at i-optimize ang mga alokasyon ng portfolio, pinahusay ang kanilang kakayahang makabuo ng alpha.

• Two Sigma: Ang quantitative hedge fund na ito ay gumagamit ng machine learning upang tukuyin ang mga pagkakataon sa pamumuhunan sa pamamagitan ng pagsusuri ng iba’t ibang dataset, kabilang ang mga satellite images at mga trend sa social media.

• Goldman Sachs: Ang bangko ay gumagamit ng machine learning para sa pagsusuri ng panganib at upang mapabuti ang mga estratehiya sa pangangal trading, na nagpapahintulot sa kanila na manatiling nangunguna sa isang mapagkumpitensyang merkado.

Ang mga mamumuhunan na nais samantalahin ang kapangyarihan ng machine learning ay maaaring isaalang-alang ang mga sumusunod na estratehiya:

• Magsimula sa isang Malinaw na Layunin: Tukuyin kung ano ang nais mong makamit gamit ang machine learning, kung ito man ay upang mapabuti ang pamamahala ng panganib, pagbutihin ang pagpili ng stock o i-optimize ang konstruksyon ng portfolio.

• Mamuhunan sa Matibay na Imprastruktura ng Data: Tiyakin na mayroon kang access sa mataas na kalidad, iba’t ibang datasets. Ang imprastrukturang ito ay mahalaga para sa epektibong aplikasyon ng machine learning.

• Makipagtulungan sa mga Data Scientist: Ang pakikipagtulungan sa mga eksperto sa machine learning ay makakatulong upang mapunan ang puwang sa pagitan ng pananalapi at teknolohiya, na nagreresulta sa mas epektibong pagbuo ng modelo.

• Patuloy na Subaybayan at I-update ang mga Modelo: Ang mga pamilihang pinansyal ay dinamikong at ang mga modelo ay dapat na regular na i-update upang ipakita ang bagong data at nagbabagong kondisyon ng merkado.

Ang machine learning ay nagre-rebolusyon sa paraan ng mga mamumuhunan sa paglapit sa pagbuo ng alpha. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga advanced na algorithm at malawak na datasets, ang mga mamumuhunan ay makakahanap ng mga pananaw na dati ay hindi maaabot. Habang patuloy na umuunlad ang teknolohiya, ang mga estratehiya at pamamaraan para sa pagpapatupad ng machine learning ay magpapatuloy ding umunlad, na nagbubukas ng mga bagong daan para sa pagbuo ng alpha sa mga investment portfolio.