MỚI NHẤT!

Đọc nhanh >>

Có nên dùng AI khi đầu tư theo... "hệ tâm linh"?

22-06-2023 - 08:58 AM | Tài chính - ngân hàng

Ảnh minh họa

Ảnh minh họa

Trong đầu tư theo cảm tính, các quyết định đầu tư bị ảnh hưởng bởi tâm lý thị trường và các chỉ số cảm xúc, AI trở thành công cụ để phân tích và dự đoán các thay đổi của thị trường. Tuy nhiên, giống như bất kỳ sự đổi mới công nghệ nào, đầu tư cảm tính do AI cung cấp cũng có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

Nhóm tác giả DTSVN
Nhóm tác giả DTSVN
Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng
66 bài viết

Ưu điểm của AI trong giao dịch cảm tính

Xử lý và phân tích dữ liệu : Các thuật toán AI vượt trội trong việc xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.

Trong giao dịch theo cảm tính, AI có thể nhanh chóng quét dữ liệu từ nguồn: các bài báo, mạng xã hội và báo cáo tài chính để phân tích các chỉ số tâm lý thị trường. Điều này cho phép AI đưa ra quyết định theo thời gian thực.

Nhận dạng mẫu và lập mô hình dự đoán : Các thuật toán AI có thể xác định các mẫu và mối tương quan trong các tập dữ liệu phức tạp mà các nhà đầu tư có thể không thấy rõ. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật máy học (machine learning), mô hình AI có thể phân tích dữ liệu quá khứ và xác định xu hướng để dự đoán chính xác hơn về tâm lý thị trường và khả năng biến động giá.

Tốc độ và hiệu quả: Các hệ thống giao dịch cảm tính của AI có thể hoạt động với tốc độ cực nhanh, cho phép các nhà đầu tư tận dụng cơ hội của thị trường ở thời gian thực. Quy trình tự động giúp các nhà đầu tư tập trung vào việc ra quyết định chiến lược cấp cao hơn.

Phân tích khách quan: Các nhà đầu tư có thể bị ảnh hưởng bởi thành kiến và cảm xúc, các thuật toán AI đưa ra quyết định chỉ dựa trên dữ liệu và các quy tắc được xác định trước. Tính khách quan này giúp loại bỏ những thành kiến cảm xúc có thể ảnh hưởng đến các quyết định giao dịch, dẫn đến các chiến lược đầu tư hợp lý và kỷ luật hơn.

Nhược điểm của AI trong giao dịch cảm tính

Độ tin cậy của dữ liệu: Dữ liệu kém chất lượng hoặc dữ liệu không phản ánh tâm lý thực sự của thị trường có thể dẫn đến những dự đoán và quyết định đầu tư sai lầm. Đảm bảo chất lượng của nguồn dữ liệu là một thách thức lớn trong giao dịch tâm lý AI.

Thiếu hiểu biết ngữ cảnh: Các thuật toán AI bị hạn chế về khả năng hiểu các trạng thái tình cảm theo ngữ cảnh. Mặc dù AI có thể phân tích và định lượng các chỉ số tâm lý, nhưng lại gặp khó khăn trong việc nắm bắt những lý do hoặc động lực thúc đẩy những tâm lý đó. Hạn chế này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các dự đoán và khả năng ứng phó với các sự kiện không lường trước được.

Phụ thuộc quá nhiều vào lịch sử dữ liệu : Các mô hình AI trong giao dịch cảm tính chủ yếu dựa vào lịch sử dữ liệu để nhận dạng mẫu và lập mô hình dự đoán. Tuy nhiên, thị trường tài chính thay đổi rất nhanh và các sự kiện xảy ra không lường trước được. Chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử có thể không giải thích đầy đủ các yếu tố thị trường mới, dẫn đến các quyết định giao dịch dưới mức tối ưu.

Lỗi thuật toán và Sự kiện thiên nga đen: Các thuật toán AI được thiết kế dựa trên các giả định và lịch sử các dữ liệu. Tuy nhiên, các sự kiện không lường trước hoặc sự gián đoạn thị trường nghiêm trọng (chẳng hạn như sự kiện thiên nga đen) có thể tác động đến tính hợp lệ và độ tin cậy của các mô hình AI. Việc phụ thuộc vào các hệ thống AI mà không có các cơ chế an toàn dự phòng thích hợp khiến các nhà giao dịch gặp rủi ro không mong muốn.

Tổng kết

Giao dịch theo cảm tính được hỗ trợ bởi AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa các chiến lược đầu tư, mang lại tốc độ, hiệu quả và khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, để khai thác hết tiềm năng của AI trong giao dịch tâm lý, điều quan trọng là phải đạt được sự cân bằng giữa việc tận dụng khả năng của AI và chuyên môn của con người.

Việc kết hợp sức mạnh của thuật toán AI với khả năng phán đoán và kinh nghiệm của con người có thể giúp giảm thiểu những hạn chế của AI và nâng cao khả năng ra quyết định trong thế giới giao dịch năng động hiện nay.

Tham khảo nguồn: financemagnates

Nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổ số ngành Tài chính - Ngân hàng

Nhịp sống thị trường

CÙNG CHUYÊN MỤC

XEM
Trở lên trên