استراتژی های سرمایه گذاری مبتنی بر داده ها

عمل و مطالعه سرمایه گذاری ها در تاریخ بشر موضع گیری طولانی دارد. تا زمان ظهور و رشد اخیر صنعت مالی مدرن ، ما شروع به مشاهده شیوه های پیشرفته و منظم مدیریت سرمایه گذاری کردند. استفاده از ابزارها و ابزارهای مالی برای تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری متفکرانه ، در بین فعالیت های مختلف سرمایه گذاری به جریان اصلی تبدیل می شود. در عین حال ، اشکال سرمایه گذاری دستخوش تغییرات اساسی شده است. روشهای سرمایه گذاری سنتی مبتنی بر مدل ناگزیر با چالش ها روبرو هستند. با محبوبیت فناوری رایانه و شبکه ، بیشتر داده های مربوط به فعالیت های سرمایه گذاری مالی قابل ردیابی می شوند و به سرعت در یک حجم قابل توجهی جمع می شوند. روشهای سرمایه گذاری بیشتر و بیشتر محور در حال ظهور هستند و نشاط جدی را نشان می دهند. با این حال ، ما باید درک کنیم که ، حتی با ظهور "داده های بزرگ" ، ما هنوز از سن سرمایه گذاری واقعی "هوشمند" دور هستیم. تحقیق در مورد استراتژی سرمایه گذاری مبتنی بر داده ها پیامدهای قابل توجهی در حواس نظری و عملی دارد.

فناوری Big Data منبع متنوع اطلاعاتی را برای استراتژی های سرمایه گذاری فراهم می کند ، که می تواند در مواجهه با مجموعه ای از اطلاعات بازار ، از جمله اما محدود به داده های کلان اقتصادی ، داده های مالی شرکت ها ، سوابق فعالیت های تجاری ، به ما کمک کند تا یک تحلیل عینی و مؤثر داشته باشیم. در مقایسه با داده های سنتی ، اشکال دیگر داده ها مانند اطلاعات شبکه اجتماعی ، شرایط آب و هوایی منطقه ای و داده های حمل و نقل تجاری می توانند از دیدگاه مشخص ، به فیلتر کردن "سر و صدای اطلاعات" کمک کنند و دیدگاه جامع تری در مورد تصمیم گیری سرمایه گذاری ارائه دهندروند. در این زمینه ، مشکل این است که چگونه به طور کامل از "داده های بزرگ" ناهمگن برای بهینه سازی استراتژی های سرمایه گذاری مالی در مورد ، به عنوان مثال ، قیمت گذاری دارایی ، مدیریت نمونه کارها و استراتژی بازاریابی محصولات مالی استفاده کنیم.

علاوه بر این ، پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی برش ، راه حل های بالقوه امیدوارکننده ای را برای استراتژی های سرمایه گذاری مبتنی بر داده فراهم می کند. قابل مشاهده است که مدل های هوش مصنوعی با فشارهای داده به طور فزاینده ای در حوزه های مختلف (به عنوان مثال ، دید رایانه ، تشخیص تصویر ، درک گفتار) به کار می روند و پیشرفت های اساسی را ایجاد می کنند. بنابراین ، این موضوع تحقیق با هدف استقبال از آخرین مشارکتهای تأثیرگذار در تحقیقات تحلیلی داده محور در مورد استراتژی سرمایه گذاری.

در سالهای اخیر ، ما شاهد چندین مسیر تحقیقاتی جالب در مورد استراتژی های سرمایه گذاری مبتنی بر داده ها بوده ایم. یک خط از مطالعات تحریک کننده در مورد پیش بینی قیمت سهام با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی نوآورانه ، مانند شبکه های عصبی حلقوی (CNN) ، شبکه های عصبی مکرر (RNN) ، شبکه های عصبی نمودار (GNN) است. یکی دیگر از فشار کار مربوط به توسعه مدلهای ارزیابی ریسک متمایز یا الگوریتم های بهینه سازی نمونه کارها برای تسهیل تصمیم گیری بهتر سرمایه گذاری در بازارهای مالی موجود یا نوظهور ، به عنوان مثال ، وام P2P است. در همین حال ، سایر کارهای جذاب در حال افزایش است ، مانند تشخیص ناهنجاری بازار سهام با استفاده از مدل های GNN یا صورتهای مالی مبتنی بر مدل NLP برای تشخیص کلاهبرداری.

برای خاص تر بودن ، ما خواستار مطالعات الهام بخش و محکم در مورد موضوعات زیر هستیم ، از جمله اما محدود به این موارد نیست:

● بهبود و بهینه سازی مدل های قیمت گذاری دارایی سنتی

● تحقیق در مورد اثربخشی عوامل ناهنجاری بازار

analysis تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مالی بر اساس فناوری داده کاوی

● تحقیق در مورد کلاهبرداری در صورتهای مالی شرکتهای ذکر شده

● تحقیق در مورد پیش بینی قیمت سهام بر اساس اطلاعات متخصص

● تحقیق در مورد پیش بینی قیمت سهام بر اساس همجوشی اطلاعات چند منبع

investion سرمایه گذاری کمی اساسی

● تأثیر رفتارهای تجاری انواع سرمایه گذار مختلف بر قیمت سهام

● تحقیق در مورد ارزش بلند مدت شرکتهای ذکر شده بر اساس اصول مالی

● شناسایی و بهینه سازی مفهوم داده بزرگ داده های بزرگ

invel مشکلات بهینه سازی محلی در داده های مالی کاوی

● بهبود بهینه سازی نمونه کارها سرمایه گذاری با استفاده از داده های چند منبع

● مکانیسم تجزیه و تحلیل ارزش ، کشف و ایجاد مشترک داده های بزرگ مالی بر اساس ارتباط دانش

● موضوعات دیگر در استراتژی های سرمایه گذاری مبتنی بر داده

کلمات کلیدی: امور مالی ، هوش مصنوعی ، داده های بزرگ ، استراتژی های سرمایه گذاری ، CNNS ، RNNS ، GNNS

نکته مهم: کلیه مشارکتها در این موضوع تحقیق باید در محدوده بخش و مجله ای باشد که آنها ارسال می شوند ، همانطور که در بیانیه های ماموریت خود تعریف شده است. Frontiers این حق را برای خود محفوظ می دارد که یک نسخه خطی خارج از مقیاس را به یک بخش یا ژورنال مناسب تر در هر مرحله از بررسی همسالان هدایت کند.

عمل و مطالعه سرمایه گذاری ها در تاریخ بشر موضع گیری طولانی دارد. تا زمان ظهور و رشد اخیر صنعت مالی مدرن ، ما شروع به مشاهده شیوه های پیشرفته و منظم مدیریت سرمایه گذاری کردند. استفاده از ابزارها و ابزارهای مالی برای تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری متفکرانه ، در بین فعالیت های مختلف سرمایه گذاری به جریان اصلی تبدیل می شود. در عین حال ، اشکال سرمایه گذاری دستخوش تغییرات اساسی شده است. روشهای سرمایه گذاری سنتی مبتنی بر مدل ناگزیر با چالش ها روبرو هستند. با محبوبیت فناوری رایانه و شبکه ، بیشتر داده های مربوط به فعالیت های سرمایه گذاری مالی قابل ردیابی می شوند و به سرعت در یک حجم قابل توجهی جمع می شوند. روشهای سرمایه گذاری بیشتر و بیشتر محور در حال ظهور هستند و نشاط جدی را نشان می دهند. با این حال ، ما باید درک کنیم که ، حتی با ظهور "داده های بزرگ" ، ما هنوز از سن سرمایه گذاری واقعی "هوشمند" دور هستیم. تحقیق در مورد استراتژی سرمایه گذاری مبتنی بر داده ها پیامدهای قابل توجهی در حواس نظری و عملی دارد.

فناوری Big Data منبع متنوع اطلاعاتی را برای استراتژی های سرمایه گذاری فراهم می کند ، که می تواند در مواجهه با مجموعه ای از اطلاعات بازار ، از جمله اما محدود به داده های کلان اقتصادی ، داده های مالی شرکت ها ، سوابق فعالیت های تجاری ، به ما کمک کند تا یک تحلیل عینی و مؤثر داشته باشیم. در مقایسه با داده های سنتی ، اشکال دیگر داده ها مانند اطلاعات شبکه اجتماعی ، شرایط آب و هوایی منطقه ای و داده های حمل و نقل تجاری می توانند از دیدگاه مشخص ، به فیلتر کردن "سر و صدای اطلاعات" کمک کنند و دیدگاه جامع تری در مورد تصمیم گیری سرمایه گذاری ارائه دهندروند. در این زمینه ، مشکل این است که چگونه به طور کامل از "داده های بزرگ" ناهمگن برای بهینه سازی استراتژی های سرمایه گذاری مالی در مورد ، به عنوان مثال ، قیمت گذاری دارایی ، مدیریت نمونه کارها و استراتژی بازاریابی محصولات مالی استفاده کنیم.

علاوه بر این ، پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی برش ، راه حل های بالقوه امیدوارکننده ای را برای استراتژی های سرمایه گذاری مبتنی بر داده فراهم می کند. قابل مشاهده است که مدل های هوش مصنوعی با فشارهای داده به طور فزاینده ای در حوزه های مختلف (به عنوان مثال ، دید رایانه ، تشخیص تصویر ، درک گفتار) به کار می روند و پیشرفت های اساسی را ایجاد می کنند. بنابراین ، این موضوع تحقیق با هدف استقبال از آخرین مشارکتهای تأثیرگذار در تحقیقات تحلیلی داده محور در مورد استراتژی سرمایه گذاری.

در سالهای اخیر ، ما شاهد چندین مسیر تحقیقاتی جالب در مورد استراتژی های سرمایه گذاری مبتنی بر داده ها بوده ایم. یک خط از مطالعات تحریک کننده در مورد پیش بینی قیمت سهام با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی نوآورانه ، مانند شبکه های عصبی حلقوی (CNN) ، شبکه های عصبی مکرر (RNN) ، شبکه های عصبی نمودار (GNN) است. یکی دیگر از فشار کار مربوط به توسعه مدلهای ارزیابی ریسک متمایز یا الگوریتم های بهینه سازی نمونه کارها برای تسهیل تصمیم گیری بهتر سرمایه گذاری در بازارهای مالی موجود یا نوظهور ، به عنوان مثال ، وام P2P است. در همین حال ، سایر کارهای جذاب در حال افزایش است ، مانند تشخیص ناهنجاری بازار سهام با استفاده از مدل های GNN یا صورتهای مالی مبتنی بر مدل NLP برای تشخیص کلاهبرداری.

برای خاص تر بودن ، ما خواستار مطالعات الهام بخش و محکم در مورد موضوعات زیر هستیم ، از جمله اما محدود به این موارد نیست:

● بهبود و بهینه سازی مدل های قیمت گذاری دارایی سنتی

● تحقیق در مورد اثربخشی عوامل ناهنجاری بازار

analysis تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مالی بر اساس فناوری داده کاوی

● تحقیق در مورد کلاهبرداری در صورتهای مالی شرکتهای ذکر شده

● تحقیق در مورد پیش بینی قیمت سهام بر اساس اطلاعات متخصص

● تحقیق در مورد پیش بینی قیمت سهام بر اساس همجوشی اطلاعات چند منبع

investion سرمایه گذاری کمی اساسی

● تأثیر رفتارهای تجاری انواع سرمایه گذار مختلف بر قیمت سهام

● تحقیق در مورد ارزش بلند مدت شرکتهای ذکر شده بر اساس اصول مالی

● شناسایی و بهینه سازی مفهوم داده بزرگ داده های بزرگ

invel مشکلات بهینه سازی محلی در داده های مالی کاوی

● بهبود بهینه سازی نمونه کارها سرمایه گذاری با استفاده از داده های چند منبع

● مکانیسم تجزیه و تحلیل ارزش ، کشف و ایجاد مشترک داده های بزرگ مالی بر اساس ارتباط دانش

● موضوعات دیگر در استراتژی های سرمایه گذاری مبتنی بر داده

کلمات کلیدی: امور مالی ، هوش مصنوعی ، داده های بزرگ ، استراتژی های سرمایه گذاری ، CNNS ، RNNS ، GNNS

نکته مهم: کلیه مشارکتها در این موضوع تحقیق باید در محدوده بخش و مجله ای باشد که آنها ارسال می شوند ، همانطور که در بیانیه های ماموریت خود تعریف شده است. Frontiers این حق را برای خود محفوظ می دارد که یک نسخه خطی خارج از مقیاس را به یک بخش یا ژورنال مناسب تر در هر مرحله از بررسی همسالان هدایت کند.