Статистическите анализи, включително с използването на AI алгоритми, показват надценен Google в краткосрочен хоризонт от три-четири месеца. Apple също е надценена, но не колкото Google. Nvidia е на справедливата си цена, както и останалите компании от „Великолепната седморка“ с изключение на Meta, която направи по-дълбока корекция и е подценена към настоящия момент с хоризонт от три до пет месеца. Това коментира Мартин Донев, икономист и трейдър, в предаването „В развитие“ по Bloomberg TV Bulgaria с водещ Антонио Костадинов.

Изкуственият интелект и машинното обучение като негов клон се използват все повече от трейдърите при вземането на решения как да действат на пазарите в даден момент. Донев отбеляза, че колкото по-голям набор от данни даваме на алгоритмите, толкова по-прецизно могат да се самообучат и да дават решения без FOMO (страх да не пропуснем нещо – бел. ред.) ефект.

„AI не казва „купете“ или „продайте“, а може да намира скрити вериги в данните, които да подсказват, че поради нарастване на волатилността е по-добре да излезем от пазара в даден ден или седмица, за да не си навличаме огромни загуби.“

Най-важен е естественият интелект

Колкото по-дълго време обучаваме изкуствения интелект, толкова по-прецизни стават решенията, които дава, отбеляза Донев, като уточни, че AI не предсказва бъдещето, а казва какво е състоянието на пазара към днешна дата и дали към дадения момент си струва влизане на пазара или рискът е много висок.

„По този начин машината помага на ритейл трейдърите да вземат по-прецизни решения“, каза гостът и допълни, че захранването на изкуствения интелект с данни за пазара през последите 30 години е достатъчно, за да се обхванат благоприятните и неблагоприятните моменти от развитието му.

„Много е важно в този процес да не изключваме естествения интелект - образованието, финансовата грамотност са най-важни, тъй като изкуственият интелект не може сам да вземе правилни решения.“

По-простите модели се представят по-добре

Обучаването на по-сложен модел за търговия и инвестиране отнема много време и е нужна много добра машина, за да бъде достатъчно добре прецизиран, отбеляза Донев и добави, че по-простите модели като Hidden Markov Model или XGBoost се представвят по-добре на този етап.

„Но институции, които разполагат с квантови компютри, биха могли да тренират и обучат много добре подготвени Transformer-и, на които да е заложено да избягват емоционалните препятствия, които човек би имал“, каза трейдърът.

Неговите модели не са успели да предвидят първия спад на фондовия пазар след обявяването на митата на президента Доналд Тръмп. Спадът започна от 20 февруари и според Донев е бил разделен на два етапа – до март, последван от известен позитивизъм на пазара, и още един спад.

„До началото на май процентът на риск се увеличи, но не стигна критични нива, които да подскажат, че става опасно и е по-добре да не натискаме копчето. От началото на май процентите на риск намаляха и моделът даде зелена светлина за инвестиране“, отбеляза Донев и добави, че оттогава се наблюдава благоприятен тренд нагоре на пазара с изключение на последния месец, който беше по-волатилен.

Каква е разликата между машинното обучение и робо адвайзърите? Може ли изкуственият интелект да бъде полезен в изграждането на портфолио?

Материалът има информационна стойност и не е съвет за вземане на инвестиционно решение!

Вижте целия коментар във видеото.

Всички гости на предаването „В развитие“ можете да гледате тук.

Още по темата

AI помага на ресторанти да открият алергени

Тенглър: Има много начини да печелиш от AI търговията

В AI революцията хората имат между една и три години да се напаснат