AI可以改变您的投资策略的7种意外方式

人工智能（AI）已成为投资管理中的变革力量。现代投资者现在可以使用复杂的AI驱动工具，可以分析大量的财务和替代数据，确定模式并帮助做出更明智的投资决策。

根据最近的一项行业调查，超过90％的投资经理当前正在使用或计划使用人工智能在他们的投资过程中，有54％的人已经以各种方式将AI纳入了他们的策略中。

这些AI系统远远超出了简单的自动化，采用高级机器学习可以实时处理和从市场数据中学习的算法，并随着市场条件的变化和新信息而调整其策略。尽管AI并不能保证投资成功，但它确实提供了一套新的强大工具，这些工具可以增强人类的决策并在负责任的情况下可以改善投资成果。

了解AI投资

投资中的人工智能代表了机器学习，数据科学和财务分析的融合。尽管人类分析师仍然对财务报表进行毛孔的孔径，并仔细检查季度报告，而传统的算法交易仍然依赖于预先编程的规则和技术指标，但当今的AI系统采用了更复杂的层次，分层的方法。

在数据摄入层，AI系统可以同时处理结构化数据（价格变动，交易量，财务报表）和非结构化数据（新闻文章，社交媒体情绪，卫星图像）。该量表是杰出的高级系统，例如IBM Watson的财务应用程序可以实时分析成千上万的上市公司，每天处理超过一百万个数据点。这通常包括新的数据来源，即使是专门的研究团队也很难监视物联网传感器数据从市政当局和制造设施，专利应用程序语言模式以及实时货运GPS定位数据。

模式识别层是AI真正与人类分析师和传统算法区分开的地方。使用量子机学习（QML）等技术进行复杂的概率计算和计算机视觉，以分析视觉数据（从技术图表到卫星图像），AI系统可以识别传统统计方法可能会错过的微妙相关性。

例如，某些系统现在使用自然语言处理（NLP）或利用大型语言模型（LLMS）来扫描和分析社交媒体帖子的序列。

AI投资的示例

考虑一个假设的例子，说明这在半导体行业分析中如何起作用。传统分析师可能会专注于提供报告的库存水平和毛利率的财务报表，而高频交易算法将跟踪时刻的价格动量和订单流量。

但是，AI系统将通过将它们与其他多个弱信号合成以提供有意义的见解来考虑更细微的图片。它可能会注意到，公司的功耗已超过季节性规范（取自公用事业公司的数据），而其供应商的质量控制职位职位发帖显着上升（从在线工作委员会和劳动力市场数据），并且引用其专有技术的学术论文在物理会议上飙升（来自Arxiv和Google Scholar等科学出版物数据库）。

仅这些信号都没有证明投资决定是合理的，但是它们可能会表明即将产生的生产突破。

然后，自适应决策层将这些见解与更广泛的市场条件相关联，根据流动性，与其他资产的相关性以及宏观经济指标等因素来调整位置大小和时机。这创造了一种动态的投资方法，可以随着市场条件改变传统人类分析和基于规则的算法无法完全复制的事情而不断发展。这种多方面的分析例证了AI如何弥合人类直觉和计算能力之间的差距，为投资分析提供了第三种方法，可以补充传统的人类和算法方法。

AI可以应用于投资的7种方式

1。分析和挑选股票

AI系统同时通过多个镜头在分析公司方面表现出色。他们可以评估基本指标，例如市盈率（P/E）比率和债务水平，同时还分析了技术指标，新闻情绪和市场趋势。

使AI股票选择的前景特别有吸引力的是，它可以合成这些维度的能力，同时考虑其在不同市场条件上的可靠性和相关性。例如，在市场压力期间，AI系统可能会自动调整以使技术因素和市场情绪更大，而在稳定的时期，它可能更多地关注基本增长指标和替代数据信号。

2。总结投资者的情绪

AI驱动的情感分析远远超出了已经使用了几年的新闻文章或社交媒体帖子的简单正/负面分类算法。当今的系统采用了自然语言处理专家所说的“上下文情感分析”，这些专家了解文本和通信中的细微差别，讽刺，影射以及隐性含义。

这些系统可以同时分析多个情感层。例如，处理时收入电话成绩单，AI不仅可以评估管理层陈述的字面内容，还可以评估其语气，口语模式，与以前的呼叫相比的选择，以及它们如何回答分析师的问题。

3。协助投资组合管理和资产分配

AI驱动的投资组合管理工具可以根据投资者的目标，风险承受能力和市场状况来帮助优化资产分配。机器学习算法可以处理历史数据以确定最佳投资组合组成，同时考虑资产和市场波动之间的相关性等因素。一旦建立了投资组合，这些系统将不断监视投资组合的性能，并在分配从目标或条件上移动时采取重新平衡行动。

AI驱动的ETF，例如Amplify AI驱动的Equity ETF（AIEQ），已经在使用AI功能（在这种情况下为IBM的Watson）来分析数百万个数据点，并基于各种标准来构建其投资组合。尽管如此，AI驱动的投资组合管理的现实表现还是对人工智能在投资的潜力和局限性提出了启发性的案例研究。查看到2025年1月的最新性能数据，AIEQ表现不佳S＆P 500 ETF（请参见下图）。

该性能差距说明了一个重要的原则：虽然AI可以处理大量数据并确定复杂的模式，但它仍然并不优于传统指数投资。该技术是一种复杂的工具，而不是卓越性能的神奇解决方案。

4。提供个性化的投资建议

AI的个性化功能远远超出了传统的范围”风险容忍问卷“由人类顾问和金融科技应用程序使用机器人顾问。人工智能系统可以通过分析投资者的完整财务状况，包括支出模式，职业轨迹，地理位置，甚至通过其就业企业敞口。

例如，AI系统可能建议在硅谷的软件工程师中较低接触技术库存，并认识到其人力资本已经与技术领域密切相关。同样，它可以根据投资者的现金流量模式，即将通过日历数据和电子邮件检测到的生活事件，甚至可能影响其工作稳定的当地经济状况来调整投资建议。

结合持续学习，这种个性化水平变得更加复杂。与静态投资模型不同，AI系统可以根据个人投资者对市场变动的反应，波动期间的交易方式以及他们的长期财务行为和支出习惯的反应来调整其建议。这会创造动态咨询关系随着时间的流逝，这变得更加精致和个性化，就像人类顾问如何了解客户的偏好和习惯，但具有处理能力并记住有关每个投资者独特情况并保持情感的更详细信息。

5。评估预测模型和风险

尽管没有系统可以确定地预测市场变动，但AI模型可以帮助投资者更好地了解各种可能结果的概率分布并相应地调整其策略。先进的风险管理系统同时使用AI评估多个风险因素，包括市场波动，相关风险以及通过新闻和监管申请确定的公司特定风险。

传统的风险模型通常难以捕获一个市场部门的问题可能会如何级联成为他人，尤其是在历史相关性崩溃的危机期间。AI系统可以有一天可以通过分析庞大的财务关系，供应链和共享风险暴露网络来动态映射这些互连。

例如，AI系统可能会发现商业房地产市场的压力可能会影响地区银行，这可能会影响小型企业贷款，最终流向消费者支出和零售股票。这超出了简单的相关矩阵，可以通过金融系统了解风险的实际传输机制。

然后，AI可能会相应地调整投资组合保护策略，也许是通过确定看似无关的资产，这些资产可能会为这些级联效应提供有效的树篱。在传统多元化策略可能失败的情况下，在市场压力期间，这种能力变得特别有价值资产类别的相关性上升。

6。产生回测的见解

与传统不同进行回测从本质上讲，这重新重播了历史市场的情况，以查看特定的模型或策略在事后发生的，AI驱动的反测试能力可以理解市场状况和关系如何随着时间而发展。这意味着它可以根据其与当前市场状况相关的历史时期智能加权历史时期。

例如，当对电动汽车库存的交易策略进行回测，AI系统可能会认识到，1990年代汽车行业的数据不如最近的时期，不仅是因为它更老，而且是因为它的业务模型和市场动态汽车行业不同。当市场关系从根本上发生变化并模拟在没有历史上发生的假设情况下的策略时，该系统还可以识别和调整政权变化时期。

7。拉综合数据

AI驱动的投资分析中最具创新性的发展之一是使用“合成数据”的人为生成的数据集，这些数据集反映了实际金融市场中发现的统计属性和关系。这种方法有助于解决财务建模中的基本挑战之一：对于罕见但重大市场事件的历史数据可用性有限。

考虑AI系统如何为市场危机做准备。虽然我们拥有来自2008年金融危机或2020年大流行抛售等事件的历史数据，但这些数据只是少数例子。为了构建更强大的模型，AI系统可以产生数千种合成市场场景，以保留历史危机的关键特征，同时引入未来事件中可能发生的变化。这些合成数据集可以帮助投资者了解不同策略在历史上没有发生但在理论上可能是可能的情况下可能执行的不同策略。

在制定新金融工具或市场状况的策略时，合成数据的创建变得特别有价值。例如，当分析具有相对较短历史的加密货币市场时，AI系统可以生成合成数据，从而结合加密交易的已知特征（高波动性，24/7交易，社交媒体炒作）与在更既定的市场中观察到的模式类似的发展阶段。这有助于为交易策略创建更全面的测试环境。

另一个强大的应用在于在压力期间模拟市场微观结构。使用生成的AI技术，系统可以创建逼真的订单动态，以反映市场中断过程中流动性的发展方式。这允许公司强调其交易算法和风险管理系统的强调，而与仅历史数据所允许的更广泛的方案。

如何开始使用AI进行自己的投资策略

尽管人工智能已成为投资的流行语，但现实是，最复杂，最强大的AI功能仍然很大程度上仅限于机构投资者。这种分歧不仅是由于成本障碍，而且由于大型机构在数据访问，计算基础架构和专业人才中所具有的基本结构优势而存在。

不过，还有一些AI工具可用于个人投资者，但是这些工作具有重大约束。他们通常依靠公开可用的市场数据，处理功能有限，并使用更标准化的分析方法。

尽管这些工具仍然可以提供价值，但应将它们视为决策支持系统，而不是完整的投资解决方案。将它们视为增强现有投资方法，而不是完全替代它们。例如，AI驱动的股票筛选器可能有助于确定有前途的公司进行进一步研究，但它无法访问实时卫星图像或专有消费者支出数据，而这些数据是机构系统用来做出瞬间交易决策的。

也就是说，随着技术的改善和成本下降，零售和机构AI功能之间的差距可能会随着时间的流逝而缩小。我们已经在自然语言处理等领域看到了这种演变，在那里广泛可用的大型语言模型，例如chatgpt已经可以分析曾经是高端机构系统独有的收入呼叫笔录和新闻情感的能力。” 

个人投资者可用的工具

散户投资者现在可以使用几类AI驱动的投资工具，尽管与机构解决方案相比，这些工具通常提供更多的功能：

AI驱动的机器人顾问

对于大多数个人投资者来说，最易于访问的切入点是通过合并AI的机器人顾问。这些平台已经发展出了简单的基于规则的投资组合分配，以结合机器学习以改进减税收获，投资组合重新平衡和风险管理。关键优势是它们的低成本（通常为0.25-0.75％的年费）和最低投资要求（通常100美元或更少）。

AI管理的ETF

诸如Amplify AI驱动的Equity ETF（AIEQ）之类的产品为散户投资者提供了AI驱动的股票选择策略。这些资金使用复杂的AI系统来分析公司的基本面，市场趋势和替代数据来源。尽管它们的费用比率高于传统指数基金（AIEQ收费0.75％），但它们提供了一种访问AI驱动的投资组合管理的方法，而无需构建或维护技术。

AI增强交易平台

零售经纪公司已开始将AI功能纳入其交易平台。例如，有些提供了AI驱动的股票筛选器，可以识别模式和潜在的交易机会。但是，这些工具通常基于传统市场数据而不是机构可用的替代数据来提供分析。

LLM增强研究与分析

诸如Chatgpt，Gemini，Grok和Claude之类的大型语言模型现已广泛使用，并提供免费和低成本的每月订阅版本。虽然不是作为投资工具构建的，但个人可以以创造性的方式使用LLM。例如：

• 财务报表和文件的分析：投资者可以上传或复制/粘贴收益报告，SEC申请或公司演示文稿，以进行快速汇总和要点提取。他们也可能能够做基础比率分析以及基于财务报表中发现的数字的其他各种计算。
• 研究综合：LLM可以同时帮助同时分析多个研究报告或新闻文章，从而确定常见的主题和不同的观点。
• 金融教育和识字：LLM可以用可访问的术语来解释复杂的财务概念和投资策略，如果您要求他们澄清或有其他后续问题，就不会感到疲倦或沮丧。

LLMS应用作研究助理，而不是主要决策者。他们可以帮助更有效地解释和处理信息，但是他们可能无法访问真实的市场数据，有时可能会提供过时或不正确的信息（有时称为“幻觉”）。

快速提示优化您的AI策略

1. 首先明确定义您的投资目标和风险承受能力。这将帮助您选择与目标保持一致的适当的AI工具和平台。
2. 研究和比较不同的AI驱动投资平台，考虑了费用，最低投资要求和可用功能之类的因素。
3. 在学习如何有效使用AI工具并评估其性能的过程中，从一部分投资组合开始。
4. 结合多个AI工具来分析不同角度的投资。例如，将情感分析与传统的基本分析一起使用，以更完整地了解潜在的投资。
5. 定期监视和评估AI系统的建议和性能，以确保它们与您的投资目标和风险承受能力保持一致。
6. 通过将人工智能见解与人类判断力和传统投资原则（如多样化和长期计划）相结合，保持平衡的方法。

避免AI投资欺诈

不幸的是，AI在投资中的兴起为欺诈方案。美国证券交易委员会（SEC）以及其他监管机构已经确定了投资者应该理解的几种与AI相关的投资欺诈模式。

许多AI投资骗局的核心是对AI感知能力，复杂性和复杂性的剥削。欺诈者经常使用有关“专有AI交易系统”的技术术语和不切实际的主张来产生一种精致的幻想，从而掩盖了他们的欺骗性实践。例如，他们可能会欺诈性地声称自己的“革命性AI算法不会丢失”或承诺“使用先进的人工智能保证股票选秀”。

一个特别令人担忧的趋势涉及声称使用AI的未注册投资平台。这些平台通常在没有适当的监管监督的情况下运行，并且可能会对回报做出奢侈的承诺。合法的投资平台应在适当的监管机构中注册。该注册状态可以通过SEC的网站或使用Finra的BrokerCheck工具。

SEC还警告说，启用AI支持的技术骗局的出现，这些技术骗局使用复杂的工具看起来更可信。欺诈者现在还使用AI生成的内容，包括Deepfake视频和人工创建的音频或电话，以模仿公司高管或财务专业人员。他们可能会创建现实的但假的网站，营销材料，甚至是AI生成的“客户服务”聊天机器人，以说服投资者合法性。

保护自己免受AI投资欺诈的侵害：

• 在投资之前验证任何投资平台或专业人士的注册状态
• 警惕声称使用“ AI”作为营销策略的投资欺诈行为。合法的AI投资工具应就其方法和局限性透明。
• 对保证或超大收益或“无风险” AI交易系统的任何承诺极为怀疑
• 独立验证投资专业人员的身份，尤其是当通信完全在线发生时
• 请记住，合法的AI工具可以增强投资分析，但不能保证利润
• 特别谨慎对高压销售策略或要求进行快速决定

底线

AI在现代投资中成为有力的工具，提供了可以增强投资决策和投资组合管理的功能。尽管其中许多工具仅适用于先进的机构投资者，但它们越来越多地用于零售投资者。但是，要记住，AI并不可靠，应作为全面投资策略的一部分，其中包括适当的尽职调查和风险管理，并结合人类的监督和决策。