Понимание инвестиционной аналитики: основы

Хотите узнать об инвестиционной аналитике? В этом учебном пособии вы получите полную информацию об инвестиционной аналитике и ее основах.

Компьютеры и Интернет безгранично меняют наш мир и образ жизни. Это применимо не только к индивидуальному уровню, но и к конкретной фирме. Для инвестиционных компаний искусственный интеллект (ИИ) открывает дверь в целую неизвестную вселенную возможностей, которые варьируются от процессов бэк-офиса до ежедневного принятия решений фронт-офисом.

Многие инвестиционные компании считают ИИ наиболее инновационным инструментом, который укрепит их конкурентные преимущества — другими словами, фирмы, которые не понимают основ инвестиционной аналитики, скорее всего, отстанут от своих конкурентов. В следующих разделах вы познакомитесь с этой основной концепцией.

Что такое инвестиционная разведка?

Инвестиционная разведка относится к использованию альтернативных источников данных для выявления и оценки инвестиций фирмы. Альтернативные данные определяются как данные, которые не поступают из традиционных источников, таких как финансовые отчеты фирмы. Скорее, он охватывает широкий спектр факторов, в то время как инвестиционная аналитика может включать, среди прочего, финансовые коэффициенты, такие как рентабельность инвестиций, отношение долга к собственному капиталу и цена к прибыли. Узнайте больше об инвестировании интеллекта.

Ключевые компоненты инвестиционной аналитики

Искусственный интеллект относится к машинам, которые собирают и анализируют данные, генерируемые пользователями с различных устройств, от мобильных телефонов до смарт-часов и даже датчиков. ИИ определяет тенденции в этих данных, которые люди могут использовать для принятия решений — короче говоря, инвесторы могут использовать эту информацию, чтобы стать более прибыльными. Достижения в области цифровых технологий привели к абсурдным объемам данных, которые теперь можно анализировать с помощью ИИ.

В настоящее время существует множество альтернативных данных, которые инвестиционные компании могут использовать для принятия инвестиционных решений. Они могут быть структурированными или неструктурированными, например, информация, собранная из СМИ, социальных сетей, выступлений, веб-трафика, веб-сайтов, датчиков и даже правительственных наборов данных.

Альтернативные данные обычно не собираются и не анализируются вручную из-за внушительных объемов содержащейся в них информации, лежащей в основе основ инвестиционной аналитики. Вместо этого инвестиционные фирмы используют передовые алгоритмы и методы машинного обучения, чтобы извлечь из этого выгоду. Эти технологии позволяют компаниям собирать и анализировать большие наборы данных, часто неструктурированных и поразительно разнородных, в рекордно короткие сроки и с беспрецедентной точностью.

Появление инвестиционной аналитики было вызвано взрывом информации, размещаемой пользователями в социальных сетях, блогах, на веб-сайтах и ​​во многих других источниках. Были разработаны многочисленные сложные алгоритмы для быстрого анализа всей этой информации. Первоначально это в основном использовалось хедж-фондами.

Инвестиционный интеллект – разрушительная сила

Искусственный интеллект быстро завоевывает территорию почти во всех отраслях, от транспорта до производственных и инвестиционных компаний. Технологии искусственного интеллекта влияют не только на стоимость и конкуренцию, но и на переоценку значения стоимости.

Что касается финансовых учреждений, ИИ разрушает их как на стороне покупки, так и на стороне продажи. Инвестиционный мир во все времена основывался на одних и тех же предположениях, используя традиционные инвестиционные стратегии и собирая общедоступные данные из традиционных источников. В условиях стремительного роста возможностей во всем мире инвестиционная аналитика разрушает эти предположения и создает новые возможности.

С точки зрения цели, многие инвестиционные фирмы используют искусственный интеллект для сбора и обработки длинных списков ценных бумаг. Все типы релевантных данных собираются и анализируются с помощью передовых алгоритмов, чтобы принимать лучшие инвестиционные решения и укреплять портфели, в то время как другие используют ИИ для повышения операционной эффективности. Другими словами, инвестиционная аналитика относится к минимизации рисков и ошибок, повышению точности прогнозов и повышению общей производительности в этой отрасли.

Преимущества инвестиционной аналитики

Информационное преимущество является ключом к внедрению инвестиционной аналитики. У инвестиционных фирм есть одна цель: превзойти своих конкурентов или установленный эталон. Именно здесь альтернативные данные разрушают отрасль, предоставляя информацию, которая никогда раньше не использовалась в инвестиционных стратегиях.

Короче говоря, инвестиционная аналитика может оценивать и отслеживать эффективность компании. Альтернативные данные позволяют инвестиционным фирмам проверять стартапы или даже совершенно новые отрасли и определять их потенциал роста. Это также может помочь найти компании, которые ищут финансирование от вашего имени, и, используя различные факторы, помочь вам принять объективное инвестиционное решение.

Другими преимуществами являются определение жизненного цикла бизнеса, более точное прогнозирование потенциала стартапа и многое другое. Например, вы можете собирать и анализировать альтернативные данные из социальных сетей, чтобы находить новые продукты или компании, которые очень хорошо воспринимаются и хвалят их клиенты. Это указывает на то, что их продукты, скорее всего, понравятся гораздо большей клиентской базе, поэтому вы можете инвестировать в компанию.

В результате нельзя отрицать, что инвестиционная аналитика станет новым стандартом в этой конкурентной отрасли. Инвестиционные фирмы, не использующие альтернативные данные в своих процессах принятия решений, скорее всего, отстанут от своих конкурентов, получив более низкую доходность своих портфелей.

Резюме

Помимо расширения инвестиционных возможностей, инвестиционная аналитика может автоматизировать многочисленные задачи, связанные со сбором и анализом данных, предоставляя инвесторам простые для понимания тенденции и закономерности. Эти достижения позволяют инвестиционным фирмам тратить меньше времени на трудоемкие задачи, сводить к минимуму ошибки и получать лучшие портфели за счет своих конкурентов.