Teknologi adalah dunia uang dan investasi sekarang di era baru. Ini tidak lagi diperlukan dalam gaya keberuntungan, tetapi prediksi yang akurat berdasarkan data dan algoritma bijak. Ya, membaca mobil atau siswa, sekarang privasi analis dan investor untuk memperkirakan gaya pasar.
Di masa lalu, analisis pasar tergantung pada survei dan pengalaman para ahli, serta model statistik sederhana. Namun, saat ini pasar sangat rumit, diisi dengan beberapa data, dan dipengaruhi oleh komponen yang berbeda. Inilah saat ML datang sebagai solusi dapat memproses data besar (data dasar) dengan kecepatan dan akurasi orang daripada keterampilan orang. Mengapa pers tertinggi membaca daripada ramalan pasar?
ML memiliki beberapa keunggulan penting untuk cara tradisional: akurasi tinggi: algoritma ML dapat belajar dari informasi historis dan menunjukkan telepon kompleks yang tidak terlihat pada manusia. Identifikasi kemampuan tersembunyi: ML dapat menemukan tautan dan gaya tersembunyi yang dapat digunakan untuk mendapatkan keuntungan. Solusi Berbasis Data: Solusi investasi didasarkan pada data dan analisis target, bukan pada spekulasi atau perasaan. Perubahan di pasaran, jadi perkiraan selalu akurat. Mesin pemasaran yang populer
Ada berbagai jenis algoritma ML yang digunakan untuk perkiraan pasar, masing -masing keunggulannya dan pembagian yang tidak menguntungkan: data penanggalan dalam berbagai kategori (misalnya, “jual” atau “resistensi”). Jaringan saraf: Model manusia yang terinspirasi, tidak dapat membaca pola kompleks dalam data. Jaringan saraf adalah lapisan yang lebih dalam siap untuk memproses banyak dan data yang kompleks.
Tabel berikut untuk Algoritma: Algoritma untuk Leverite League berdasarkan pendapatan pendapatan, pendapatan Easy Binesport Vokice (SVM), atau “menolak” dalam kasus utama, toleransi “ke tempat tertinggi untuk bertahan” membutuhkan parameter organisasi yang kompleks. Sulit, akurasi tinggi membutuhkan data yang sangat besar, sulit untuk menerjemahkan contoh pasar membaca mesin untuk peramalan pasar
ML banyak digunakan di berbagai penanda keuangan, termasuk: Harga Promosi: Memprediksi Pergerakan Harga Saham Berdasarkan Informasi Sejarah, Pelaporan Keuangan dan Emosi Berita. Analisis perasaan: Analisis perasaan (baik, negatif, netral) dalam hal, media sosial dan bidang internet yang memprediksi reaksi di pasar. Memprediksi risiko investasi dan meningkatkan distribusi aset.
Berikut ini adalah tabel bacaan tabel dalam harga stok: mlutpupupupupupa upaya populer (volume teknis / resistensi) 78% dari sistem operasi
Meskipun menjanjikan, implementasi ML dalam transmisi pasar tidak mudah. Panggilan lain yang perlu ditaklukkan meliputi: Kualitas Data: Algoritma ML hanya benar seperti data yang digunakan. Portnard, tidak lengkap atau bias dapat menyebabkan prediksi yang buruk. Masa lalu yang berlebihan: Algoritma ML dapat sangat disembunyikan dengan belajar, sehingga efektivitasnya sangat buruk untuk data baru. Terjemahan: Algoritma ML lainnya (seperti jaringan saraf) sulit diterjemahkan, jadi sulit untuk memahami mengapa algoritma membuat sesuatu prognosis. akurat.
Tabel berikut merangkum panggilan dan solusi: masalah data yang buruk, kuantitas yang hilang, penghapusan unik dari perubahan terjemahan algoritma sederhana, menerjemahkan model model model.
Banyak perusahaan keuangan dan pembiayaan penerbangan adalah ML yang efektif untuk meningkatkan efisiensi investasi mereka. Misalnya, teknologi Renaissance, salah satu dana paling efektif untuk dunia, dikenal karena penggunaan perkiraan algoritma ML.
Di bawah ini adalah sejumlah kasus: MPM dan AskConsses
Tabel berikutnya menggambarkan kecepatan indikator keuangan antara metode perdagangan m.
Berikut ini adalah model untuk meningkatkan keakuratan prediksi penggunaan ML: Jenis pemrosesan format tradisional harga saham sebesar 60% 80%
Akhirnya, tabel berikut ini menggeneralisasi risiko yang terkait dengan penggunaan ML dalam investasi: risiko. Panjang ENTERFitingModel sangat jelas untuk menyiapkan data dan tidak dapat berfungsi dengan baik dalam data baru. Data perpindahan yang digunakan untuk menyiapkan model penting di pasar. Kotak hitam untuk memahami bagaimana model membuat prediksi.
Penggunaan Machine Research (ML) dalam perkiraan pemasaran telah mengubah lahan investasi dan analisis keuangan. Kekuasaan untuk memproses data hebat, lihat. Pola tersembunyi dan kepatuhan terhadap perubahan pasar, ML menawarkan keunggulan penting dibandingkan metode tradisional. Meskipun digunakan dalam penggunaannya, seperti kualitas data dan risiko berlebihan, keunggulan yang diambil dengan akurasi tinggi dan pengambilan keputusan yang tinggi terlalu tinggi. Selain kemajuan teknologi, ML akan terus memainkan peran yang sangat penting dalam menciptakan pasar keuangan di masa depan.
Jakarta, 29 Januari 2025. Hendri, st., Mtcoo Solarbitsystem Technology
Berita Terkait
Dapur Digital yang Menghidangkan Informasi
Rapat Pemasangan Kabel Bawah Laut di Cilacap: Tidak Hanya PLN, Beberapa Stakeholder Ikut Terlibat untuk Pengelolaan Dampak Lingkungan
Mobil Listrik Indonesia: Amati, Tiru, Modifikasi, dan Dibiayai Pemerintah, Pasti Jadi
Rijalul Fikri: Sistem Terintegrasi dan Terinterkoneksi, Tidak Semudah Diucapkan
