Инвестировать становится все сложнее: нужно проанализировать десятки компаний перед тем, как вложить в них деньги. Порой анализ затягивается на дни и недели, из-за чего выгодная точка входа теряется. А ведь одна из целей инвестирования — чтобы деньги работали и приносили доход.
Решение есть — инвестирование с помощью Big Data, машинного обучения и роботов. По прогнозам Statista, к 2025 году активы под управлением роботов будут расти на 16,7% ежегодно. Это значит, что автоматизированное инвестирование будет развиваться, а машины научатся опережать доходность фондового рынка, чтобы инвесторы зарабатывали ещё больше.
Рассказываем, как устроена Big Data в инвестировании и как можно инвестировать через робота, чтобы повысить доходность портфеля.
Big Data — это большой объём информации и набор технологий, которые эту информацию обрабатывают. Например, в детской больнице в Торонто система каждую секунду собирает и анализирует 1 260 показателей жизнедеятельности новорожденного. А потом на их основании прогнозирует его состояние. Если прогноз неблагоприятный — система оповещает об этом врачей.
Такие же системы есть и в инвестировании, они называются QIS (Quantitative Investing Strategies), или количественные инвестиционные стратегии. Их ещё называют алгоритмами машинного обучения или роботами.
QIS создали инвесторы, аналитики и программисты. Цель — анализ рынка и покупка ценных бумаг, которые с большей вероятностью покажут рост. Для этого алгоритм анализирует разные показатели, например:
Интересный факт. QIS появились в 1990-х годах, но стали популярны после 2008 года. Люди искали недорогих финансовых помощников и остановились на алгоритмах. До этого роботизированными системами тоже пользовались, но в другом виде. Они применялись в трейдинге, где нужно совершать сделки с максимальной скоростью, а иногда за доли секунды. |
Минимум эмоций. Робот не может радоваться, поддаваться эйфории или расстраиваться. Если один сигнал будет ошибочным, остальные всё равно пройдут на основе анализа — так инвестор не потеряет деньги на импульсивных решениях.
Минимум ошибок. У алгоритма отсутствует человеческий фактор. Например, он не будет инвестировать в одну сферу, потому что она ему нравится. Не будет подвергаться общественному влиянию и совершать сделки безосновательно.
Пассивное управление. Участие человека нужно только на этапе разработки алгоритма или в момент принятия решения о сделке с активом. Подбор бумаг система выполняет автоматически. В дальнейшем алгоритм нужно только дорабатывать и улучшать, чтобы добиться большей доходности с меньшим риском.
Масштабируемость. Инвестору требуется много времени, чтобы проанализировать компанию и оценить целесообразность инвестирования. Робот сделает это за секунды. Всё как с калькулятором: можно решить уравнение в уме, но электроника справится с ним быстрее.
Низкие комиссии. Если инвестор вкладывается в ценные бумаги с помощью персонального финансового аналитика, то платит ему вознаграждение. Иногда оно доходит до 10-20% от полученного дохода. За робота тоже нужно платить, но комиссии обычно ниже — 0,5−3% в год.
Автоматически формирует портфель. Состав портфеля определяется бумагами, которые алгоритм считает наиболее перспективными с точки зрения роста и потенциальной доходности. Например, если робот увидит возможный рост акций Microsoft, то обязательно предложит инвестору их купить.
Автоматически ребалансирует активы. Алгоритм следит за состоянием ценных бумаг и прогнозирует, что будет с ними в будущем. Это похоже на автопилот в самолете или машине: нужно задать точку прибытия, а система сама проложит маршрут. Если от маршрута придётся отклониться, робот сообщит об этом и будет ждать решения инвестора.
Обычно ребалансировка происходит почти каждый день, поэтому робот успевает оперативно среагировать на новые движения рынка. Например, в интернете появляется новость о слиянии двух компаний — алгоритм изучает её первым, анализирует ситуацию и, если видит потенциал для роста, сигнализирует управляющему.
Отслеживает уровень допустимого риска. Для этого он предлагает пройти тест по определению инвестиционного профиля. Робот узнает, сколько человек готов инвестировать и на какой риск рассчитывает.
Например, инвестор выбирает стратегию с низким риском. Тогда робот создаёт портфель преимущественно из облигаций и небольшой части акций. И, наоборот, если человек готов к риску, алгоритм формирует портфель из акций и валюты.
Инвестировать в искусственный интеллект можно через фонд «Альфа-Капитал Квант 3.0». Алгоритм распознает тренды на покупку или продажу ценных бумаг и сигнализирует об этому управляющему фондом. А управляющий решает, совершать сделку или нет.
Ожидаемая годовая доходность фонда — 7,3 % в долларах. А аналогичная стратегия «Квант 2.0» заработала 42,6 % за прошлый год. Разница в том, что «Квант 3.0» доступен всем, а «Квант 2.0» — только квалифицированным инвесторам.
Чтобы попробовать, выберите подходящий инструмент на сайте УК «Альфа-Капитал» и заполните анкету за 5 минут. После покупки актива вы получите доступ к личному кабинету, где сможете получать отчёты и отслеживать доходность.
Облигации — ценные бумаги, представляющие собой долг компании или государства перед физическим лицом. Эмитент обязуется вернуть номинал в установленный срок и выплачивать купонный…
Инвестиции кажутся сложными? Дивидендная стратегия — один из самых простых и понятных способов получать доход на фондовом рынке. Вы инвестируете в акции компаний, которые делятся с вами…
Фондовый рынок — это место, где можно купить и продать ценные бумаги, такие как акции и облигации. Это отличная возможность…
В мире инвестиций важно найти баланс между риском и доходностью. Если вы ищете инструмент с предсказуемым доходом и меньшей волатильностью,…
В начале 2022 года миллионы российских инвесторов столкнулись с беспрецедентной ситуацией: их активы, размещенные в иностранных ценных бумагах, оказались заморожены.…
В мире инвестиций легко заблудиться. Куда вложить деньги? Какие активы выбрать? Как не потерять свои сбережения? На эти и другие…