Создание персонализированного AI-консультанта по торговле с использованием GPT-4

Создание персонализированного AI-консультанта в сфере торговли с применением GPT-4

Введение

В последние годы интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в торговлю акциями привела к революции в принятии инвестиционных решений инвесторами. С появлением крупных лингвистических моделей (КЛМ) таких как GPT-3 и GPT-4 произошел сдвиг парадигмы, делая сложные анализы рынка и понимание доступными для индивидуальных инвесторов и трейдеров. Эта трансформационная технология использует огромные объемы данных и сложные алгоритмы для предоставления погружения в рынок, которое ранее было прерогативой институциональных инвесторов. В данной статье рассматривается создание персонализированного ИИ трейдового консультанта с использованием КЛМ, способного соответствовать индивидуальным профилям инвестиций на основе уровня риска, инвестиционного периода, бюджета и желаемой доходности, давая розничным инвесторам персонализированный стратегический инвестиционный совет.

Трейдовые консультанты по торговле акциями, адаптированные под использоание Крупных Лингвистических Моделей вроде GPT-3 и GPT-4, революционизировали финансовые консультационные услуги. Они способны использовать ИИ для анализа исторических данных о ценах на акции и текущих финансовых новостей, предоставляя персонализированные инвестиционные советы, соответствующие уникальному портфелю инвестора и его финансовым целям. Мы попытаемся создать консультанта для прогнозирования поведения рынка и трендов, предлагающего персонализированные рекомендации в соответствии с индивидуальным уровнем терпимости к риску, продолжительностью инвестиций, наличным капиталом и желаемой доходностью.

Цели обучения

По завершении этой статьи читатели смогут:

Получить представление о том, как ИИ и КЛМ, такие как GPT-3, преобразуют анализ и торговлю акциями на рынке.
Признать возможность использования ИИ-инструментов для предоставления персонализированного инвестиционного совета на основе индивидуальных профилей риска и финансовых целей.
Узнать, как ИИ использует историческую и текущую информацию для формулирования инвестиционных стратегий и прогнозирования.
Понять, как ИИ в торговле акциями делает сложные инвестиционные стратегии доступными для широкой аудитории, включая розничных инвесторов.
Открыть для себя возможности использования ИИ-инструментов для принятия обоснованных решений при личных инвестициях и торговле акциями.
Понятие о трейдовом консультанте по акциям с использованием КЛМ

Эта статья была опубликована в рамках Блогона по науке о данных.

О наборе данных

Набор данных для этого проекта, полученный с Нью-Йоркской фондовой биржи и доступный на Kaggle, состоит из четырех CSV-файлов, охватывающих семь лет. В набор данных входят файлы «fundamentals.csv» с основными финансовыми показателями, «prices.csv» и «prices-split-adjusted.csv», предоставляющие исторические цены на акции и данные по корректировкам после разделения акций, а также «securities.csv», предлагающий дополнительную информацию о компаниях, такую как секторальная классификация и штаб-квартира. Все эти файлы обеспечивают всесторонний взгляд на финансовую деятельность компании и динамику рынка акций.

Подготовка данных

Внедрение трейдового консультанта с использованием Крупных Лингвистических Моделей (КЛМ) вроде GPT-4 начинается с неотъемлемой подготовки данных. Этот процесс включает важные задачи: очистку данных, нормализацию и категоризацию, с использованием предоставленных наборов данных: «fundamentals.csv, prices.csv, prices-split-adjusted.csv, и «securities.csv».

Шаг 1: Очистка данных

В «Фундаментальном наборе данных» мы обрабатываем отсутствующие значения в столбцах «For Year», «Earnings Per Share» и «Estimated Shares Outstanding» (173, 219 и 219 отсутствующих значений) с использованием медианной замены.
Мы преобразуем столбец «Period Ending» в формат даты и времени, делая числовые поля готовыми к анализу.

import pandas as pd# Loading the datasetsfundamentals = pd.read_csv('/content/fundamentals.csv')prices = pd.read_csv('/content/prices.csv')prices_split_adjusted = pd.read_csv('/content/prices-split-adjusted.csv')securities = pd.read_csv('/content/securities.csv')# Handling missing values and data type conversions in the Fundamentals datasetfundamentals_info = fundamentals.info()fundamentals_missing_values = fundamentals.isnull().sum()# Formatting date columns in all datasetsfundamentals['Period Ending'] = pd.to_datetime(fundamentals['Period Ending'])prices['date'] = pd.to_datetime(prices['date'])prices_split_adjusted['date'] = pd.to_datetime(prices_split_adjusted['date'])# Displaying information about missing values in the Fundamentals datasetfundamentals_missing_values

# Удаление ненужного столбца 'Unnamed: 0'
fundamentals.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True)

# Заполнение пропущенных значений в 'Earnings Per Share' и 'Estimated Shares Outstanding' медианой
for column in ['Earnings Per Share', 'Estimated Shares Outstanding']:
    median_value = fundamentals[column].median()
    fundamentals[column].fillna(median_value, inplace=True)

# Проверка пропущенных значений после заполнения
fundamentals_missing_values_post_imputation = fundamentals.isnull().sum()
fundamentals_missing_values_post_imputation

Столбцы с датами уже имеют согласованный формат даты и времени для наборов данных prices и prices-split-adjusted. Мы проверяем согласованность данных, особенно в отношении разделений акций.

# Проверка согласованности между наборами данных Prices и Prices Split Adjusted
# Мы сравним выборку данных для тех же символов тикера и дат в обоих наборах данных
# Выбор образца символов тикера
sample_tickers = prices['symbol'].unique()[:5]

# Создание DataFrame для сравнения для каждого символа тикера в выборке
comparison_data = {}
for ticker in sample_tickers:
    prices_data = prices[prices['symbol'] == ticker]
    prices_split_data = prices_split_adjusted[prices_split_adjusted['symbol'] == ticker]
    merged_data = pd.merge(prices_data, prices_split_data, on='date', how='inner', suffixes=('_raw', '_split'))
    comparison_data[ticker] = merged_data

# Отображение сравнения для первого символа тикера в качестве примера
comparison_data[sample_tickers[0]].head()

Сравнение prices.csv и prices-split-adjusted.csv для образца символа тикера (WLTW) позволяет обнаружить различия в ценах открытия, закрытия, минимальных и максимальных цен акций из-за корректировок разделения акций. Столбцы объема консистентны, что указывает на точные данные о объеме торговли.

Шаг 2: Нормализация цен

Мы используем набор данных prices-split-adjusted.csv для консультанта по торговле акциями, так как он предлагает согласованный вид цен акций с течением времени, учитывая разделения акций.

Шаг 3: Интеграция данных

Последний этап подготовки данных включает интеграцию этих наборов данных. Мы объединяем fundamentals.csv, prices-split-adjusted.csv и securities.csv, создавая всеобъемлющий набор данных для анализа. Учитывая их большой размер, мы интегрируем наиболее актуальные столбцы на основе символа тикера и полей даты для соответствия финансовым показателям со сводками цен акций и информацией о компании.

# Выбор соответствующих столбцов из каждого набора данных для интеграции
fundamentals_columns = ['Ticker Symbol', 'Period Ending', 'Earnings Per Share', 'Total Revenue']
prices_columns = ['symbol', 'date', 'open', 'close', 'low', 'high', 'volume']
securities_columns = ['Ticker symbol', 'GICS Sector', 'GICS Sub Industry']

# Переименование столбцов для согласованности
fundamentals_renamed = fundamentals[fundamentals_columns].rename(columns={'Ticker Symbol': 'symbol', 'Period Ending': 'date'})
prices_split_adjusted_renamed = prices_split_adjusted[prices_columns].rename(columns={'open': 'open_price', 'close': 'close_price', 'low': 'low_price', 'high': 'high_price', 'volume': 'trade_volume'})
securities_renamed = securities[securities_columns].rename(columns={'Ticker symbol': 'symbol'})

# Объединение наборов данных
merged_data = pd.merge(pd.merge(fundamentals_renamed, prices_split_adjusted_renamed, on=['symbol', 'date']), securities_renamed, on='symbol')

# Отображение первых строк объединенного набора данных
merged_data.head()

Результирующий набор данных включает ключевые показатели: прибыль на акцию, общий доход, цены открытия/закрытия/минимальные/максимальные цены акций, данные о торговом объеме и информацию о секторе для каждого символа тикера.

Исследовательский анализ данных (EDA)

Затем мы проведем EDA для понимания распределения и взаимосвязей в наборе данных, что является важным для выбора признаков и обучения модели.

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# Исследовательский анализ данных (EDA)# Сводные статистики для числовых столбцовnumerical_summary = merged_data.describe()# Матрица корреляции для понимания взаимосвязей # различных числовых признаковcorrelation_matrix = merged_data.corr()# Визуализация матрицы корреляции с помощью тепловой картыplt.figure(figsize=(12, 8))sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')plt.title('Матрица корреляции числовых признаков')plt.show()correlation_matrix

EDA предоставляет ценную информацию о нашем объединенном наборе данных:

Мы наблюдаем разнообразный спектр корпоративной финансовой состоятельности. Показатель дохода на акцию варьируется от отрицательных до положительных экстремумов, а общие показатели дохода отражают широкий диапазон размеров компаний.
Заметные колебания характеризуют ассортимент цен на акции, а объем сделок подчеркивает разнообразие рыночной активности разных субъектов.
Наше исследование корреляции выявляет сильную связь между различными точками цен акций, умеренное взаимодействие между прибылью компании и стоимостью акций, а также слабую связь между масштабами дохода и объемами торговли.
Интересным открытием стала обратная связь между объемами торговли и ценами акций, что подразумевает, что повышенная активность торговли не обязательно коррелирует с более высокими ценами акций.

Инженерия признаков

Исходя из этих аналитических выводов, мы переходим к улучшению нашего набора данных путем инженерии признаков:

Мы вводим предсказательные финансовые отношения:
- PE_Ratio: Это отношение, представляющее цену к прибыли, вычисляется путем деления цены закрытия акции на прибыль на акцию.
- Price_Change: Это отражает изменение цены акции, рассчитанное как разница между ценой открытия и ценой закрытия.
- Average_Price: Этот показатель является средним значением цен открытия, закрытия, низкой и высокой акций за день.
Для исправления аномалий в данных будет использован метод интерквартильного размаха (IQR), который позволит определить и устранить выбросы в наших числовых полях.
Нормализация ключевых числовых признаков, включая показатели прибыли на акцию и общий доход, будет выполняться с использованием MinMaxScaler, обеспечивая стандартизированный масштаб для входных данных модели.
Категория “GICS Sector” будет подвергаться кодированию one-hot для преобразования классификаций секторов в бинарный формат, совместимый с алгоритмическими процессами обучения.
Результатом этого процесса является набор данных, обогащенный 103 столбцами, объединяющий первоначальные данные, новые созданные признаки и кодированные one-hot секторы.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# Переименование столбцов для обеспечения последовательностиfundamentals_renamed = fundamentals.rename(columns={'Ticker Symbol': 'symbol', 'Period Ending': 'date'})prices_split_adjusted_renamed = prices_split_adjusted.rename(columns={'symbol': 'symbol', 'date': 'date', 'open': 'open_price', 'close': 'close_price', 'low': 'low_price', 'high': 'high_price', 'volume': 'trade_volume'})securities_renamed = securities.rename(columns={'Ticker symbol': 'symbol'})# Объединение наборов данныхmerged_data = pd.merge(pd.merge(fundamentals_renamed, prices_split_adjusted_renamed, on=['symbol', 'date']), securities_renamed, on='symbol')# Создание новых признаковmerged_data['PE_Ratio'] = merged_data['close_price'] / merged_data['Earnings Per Share']merged_data['Price_Change'] = merged_data['close_price'] - merged_data['open_price']merged_data['Average_Price'] = (merged_data['open_price'] + merged_data['close_price'] + merged_data['low_price'] + merged_data['high_price']) / 4# Обработка выбросов: Использование метода IQR для идентификации и обработки выбросов в числовых столбцахQ1 = merged_data.quantile(0.25)Q3 = merged_data.quantile(0.75)IQR = Q3 - Q1merged_data = merged_data[~((merged_data.isin([Q1 - 1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR])).any(axis=1))]# Масштабирование признаков: Нормализация числовых признаковnumerical_features = ['Earnings Per Share', 'Total Revenue', 'open_price', 'close_price', 'low_price', 'high_price', 'trade_volume', 'PE_Ratio', 'Price_Change', 'Average_Price']scaler = MinMaxScaler()merged_data[numerical_features] = scaler.fit_transform(merged_data[numerical_features])# Кодирование категориальных переменных: One-hot encoding для 'GICS Sector'merged_data_encoded = pd.get_dummies(merged_data, columns=['GICS Sector'])# Отображение выборки предобработанного набора данныхmerged_data_encoded.head()

Тренировка и тестирование модели

Для нашего проекта по прогнозированию цены акций мы должны выбрать модель машинного обучения, которая отличается в решении задач регрессии, поскольку мы имеем дело с прогнозированием непрерывных значений цен акций. Учитывая разнообразные и сложные характеристики наших данных, наша модель должна умело улавливать сложные закономерности в данных.

Выбор модели: Выбран Random Forest Regressor благодаря его гибкости и надежности, это идеальная модель для работы с разнообразием характеристик наших данных и решения задач регрессии. Эта модель меньше подвержена переобучению и может учитывать нелинейные отношения.
Разделение данных: Датасет делится в соотношении 80/20 на обучающую и тестирующую выборки. Это обеспечивает полноценную фазу обучения, сохраняя при этом значительный объем данных для валидации.
Обработка пропущенных значений: Пропущенные значения обрабатываются с использованием стратегии заполнения медианными значениями от SimpleImputer из sklearn.impute, что обеспечивает полноту и последовательность данных во всем датасете.
Процесс обучения: Модель обучается на импутированных тренировочных данных, отражающих реальные сценарии с пропущенными точками данных.
Оценка производительности: После обучения предсказательная точность модели оценивается с использованием импутированного тестового набора данных, что дает представление о ее применимости в реальном мире.

Следующий код демонстрирует этапы, вовлеченные в этот процесс,

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorefrom sklearn.impute import SimpleImputer# Предполагая, что 'close_price' является целевой переменной для прогнозированияX = merged_data_encoded.drop(['close_price', 'symbol', 'date'], axis=1)  # исключаем нечисловые и целевую переменнуюу = merged_data_encoded['close_price']# Проверка нечисловых столбцов в наборе данныхnon_numeric_columns = X.select_dtypes(include=['object']).columns# Если есть нечисловые столбцы, они будут удалены из набора данныхif len(non_numeric_columns) > 0:    X = X.drop(non_numeric_columns, axis=1)# Разделение набора данных на обучающую и тестовую выборкиX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Инициализация Random Forest Regressorrandom_forest_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)# Создание объекта импутера с стратегией заполнения медианными значениямиimputer = SimpleImputer(strategy='median')# Применение импутера к обучающей и тестовой выборкамX_train_imputed = imputer.fit_transform(X_train)X_test_imputed = imputer.transform(X_test)# Обучение моделиrandom_forest_model.fit(X_train_imputed, y_train)# Предсказание на тестовой выборкеy_pred = random_forest_model.predict(X_test_imputed)# Оценка моделиmse = mean_squared_error(y_test, y_pred)r2 = r2_score(y_test, y_pred)mse, r2

Производительность модели

Выходные данные нашей модели Random Forest Regressor указывают на следующее:

Среднеквадратичная ошибка (MSE): Низкое значение MSE составляет 8.592×10−5, что говорит о том, что прогнозы нашей модели очень близки к фактическим значениям, что свидетельствует о высокой точности прогнозирования цен акций.
R-квадрат (R²): Значение R², примерно равное 0.96, означает, что модель может объяснить около 96% вариабельности в ценах акций, что весьма высоко для прогнозирования на фондовом рынке.

Интеграция с GPT-4 API

После обучения модели Random Forest Regressor и ее подготовки для прогнозирования мы планируем без проблем интегрировать ее с GPT-4 API. Эта интеграция позволяет модели анализировать и прогнозировать цены акций и эффективно передавать эти идеи пользователям. GPT-4 API с его продвинутыми возможностями обработки естественного языка может интерпретировать сложные финансовые данные и представлять их в удобочитаемом виде для пользователей.

Как работает интеграция?

Вот подробное объяснение того, как работает интеграция:

Обработка запроса пользователя: Функция get_model_predictions обрабатывает запрос пользователя для извлечения соответствующей информации, такой как символ тикера. Так как у нас нет актуальных данных, мы используем резюме конкретной акции, чтобы сгенерировать тестовые данные.
Прогнозирование модели и масштабирование: Модель Случайного леса прогнозирует цену акции на основе тестовых данных и масштабирует ее обратно к ее исходному значению с использованием ранее определенного метода масштабирования.
Подготовка промпта для GPT-4: Функция query_gpt4_with_context объединяет запрос пользователя, прогнозы модели и дополнительный контекст, включая тенденции цен, основы и информацию о ценных бумагах для указанной акции. Этот промпт указывает GPT-4 направление в предоставлении индивидуальной финансовой консультации на основе запроса пользователя и анализа модели.
Запрос и ответ GPT-4: Промпт генерирует индивидуальный ответ на основе данных и финансового профиля пользователя.

import osfrom openai import OpenAIfrom sklearn.impute import SimpleImputeros.environ["OPENAI_API_KEY"] ='YOUR API KEY'client = OpenAI()imputer = SimpleImputer(strategy='median')# Функция для получения прогнозов модели на основе запроса пользователяdef get_model_predictions(user_query):    ticker_symbol = user_query[0].split()[-1].strip().upper()    # Применение импутера к данным и использование модели для    # прогнозирования    imputed_test_data = imputer.fit_transform(test_data)    predicted_scaled_value = random_forest_model.predict(imputed_test_data)[0]    confidence = 0.9  # Предположим 90% уверенность в наших прогнозах    # Создание массива-заполнителя с тем же размером, что и     # исходные данные масштабирования    placeholder_array = np.zeros((1, len(numerical_features)))    # Вставка прогнозированного масштабированного значения в правильную позицию    placeholder_array[0][3] = predicted_scaled_value    # Произведение обратного преобразования    predicted_original_value = scaler.inverse_transform(placeholder_array)    # Извлечение восстановленного значения 'close_price'    predicted_stock_price = predicted_original_value[0][3]    return {        "predicted_stock_price": predicted_stock_price,        "confidence": confidence    }# Функция для запроса GPT-4 с контекстом моделиdef query_gpt4_with_context(model_context,additional_data_context, user_query):    prompt = f"{additional_data_context}\n\n    {model_context}\n\n{user_query}\n\nВы - финансовый советник,     эксперт по фондовому рынку. Изучите прогнозы, предоставленные данные     и профиль клиента, чтобы предоставить консультацию     по акциям пользователю на основе указанной информации.     Кроме того, сосредоточьтесь на данной акции."    response = client.chat.completions.create(        model="gpt-4",        messages=[{"role": "system", "content": prompt}]    )    return response.choices[0].message.content.strip()

Теперь давайте проверим эффективность нашего финансового консультанта на нескольких сценариях:

Тестовый случай 1

Мне 25 лет, я холостой мужчина с высокой устойчивостью к риску. Я ищу не менее 15% годового роста для всех своих акционных инвестиций. Два года назад я купил 100 акций ABBV по цене $40 за акцию. Следует ли мне продать свои акции ABBV? Какая вероятная прибыль в долларах и проценте от этой продажи?

Давайте подадим этот запрос в нашу модель и посмотрим, какой вывод мы получим.

user_query = ["Мне 25 лет, я холостой мужчина. Учитывая мой статус, у меня высокая степень рисковой терпимости и я ищу не менее 15% годового роста для всех своих акционных инвестиций. Два года назад я купил 100 акций ABBV по цене $40 за акцию. Следует ли мне рассмотреть продажу акций компании ABBV?","Какова моя вероятная прибыль в долларах и процентах от этой продажи?"]# Генерация случайной строки данных для запрашиваемой акции # на основе ее статистики по резюмеticker_symbol = user_query[0].split()[-1].strip().upper()df1 = merged_data_encoded[merged_data_encoded['symbol'] == ticker_symbol]df1 = df1.drop(['close_price'], axis=1)test_data = df1.describe().loc[['mean', 'std']].Ttest_data['random_value'] = np.random.randn(len(test_data)) * test_data['std'] + test_data['mean']# Выбор только случайных значений для формирования DataFrame'test_data = pd.DataFrame(test_data['random_value']).transpose()model_predictions = get_model_predictions(user_query)# Формирование контекста моделиmodel_context = f"Текущая прогнозируемая цена акции {ticker_symbol} составляет ${model_predictions['predicted_stock_price']} с уровнем уверенности {model_predictions['confidence']*100}%."# Формирование дополнительного контекста данныхadditional_data_context = prices[prices['symbol']==ticker_symbol],fundamentals[fundamentals['Ticker Symbol']==ticker_symbol],securities[securities['Ticker symbol']==ticker_symbol]gpt4_response = query_gpt4_with_context(model_context,additional_data_context, user_query)print(f"GPT-4 Ответ: {gpt4_response}")

Тестовый случай 2

Я женщина, 40 лет, замужем. Учитывая мой статус, у меня низкий уровень риска и я ищу как минимум 10% роста в год на все мои инвестиции в акции. Два года назад я купила 100 акций ALXN по цене $100 за акцию. Следует ли мне продавать свои акции компании ALXN? Какова моя предполагаемая прибыль в долларах и процентах от этой продажи?

user_query = ["Я женщина, 40 лет, замужем. Учитывая мой статус, у меня низкий уровень риска и я ищу как минимум 10% роста в год на все мои инвестиции в акции. Два года назад я купила 100 акций ALXN по цене $100 за акцию. Следует ли мне продавать мои акции компании ALXN?","Какова моя предполагаемая прибыль в долларах и процентах от этой продажи?"]# Создание случайной строки данных для запрашиваемой акции на основе ее статистического описанияticker_symbol = user_query[0].split()[-1].strip().upper()df1 = merged_data_encoded[merged_data_encoded['symbol'] == ticker_symbol]df1 = df1.drop(['close_price'], axis=1)test_data = df1.describe().loc[['mean', 'std']].Ttest_data['random_value'] = np.random.randn(len(test_data)) * test_data['std'] + test_data['mean']# Выбор только случайных значений для формирования DataFrame'test_data = pd.DataFrame(test_data['random_value']).transpose()model_predictions = get_model_predictions(user_query)# Создание модельного контекстамodel_context = f"Текущая предсказанная цена акций {ticker_symbol} составляет ${model_predictions['predicted_stock_price']} с уровнем доверия {model_predictions['confidence']*100}%."# Создание контекста дополнительных данныхadditional_data_context = prices[prices['symbol']==ticker_symbol],fundamentals[fundamentals['Ticker Symbol']==ticker_symbol],securities[securities['Ticker symbol']==ticker_symbol]gpt4_response = query_gpt4_with_context(model_context,additional_data_context, user_query)print(f"GPT-4 Response: {gpt4_response}")

Вызовы

Одной из самых больших проблем при реализации проекта подобного этому является обеспечение точности и своевременности финансовых данных. Неточные или устаревшие данные могут привести к ошибочным предсказаниям и рекомендациям.
Множество непредсказуемых факторов, включая геополитические события, экономические изменения и новости, специфические для компаний, влияют на фондовые рынки. Эти элементы могут снизить надежность предсказаний ИИ.
Модели ИИ, несмотря на свои продвинутые возможности, могут испытывать трудности в полном понимании сложных финансовых терминов и концепций, что может отразиться на качестве инвестиционных рекомендаций.
Финансовое консультирование строго регулируется. Обеспечение соблюдения правовых стандартов и этических рекомендаций в алгоритмах на основе ИИ является значительной проблемой.

Заключение

Наше исследование ИИ в торговле акциями показывает, что модели, такие как GPT-3 и GPT-4, переопределяют ландшафт, ассимилируя огромные объемы данных, применяя сложный анализ и предлагая точные, персонализированные идеи. Разработка стокового консультанта означает новый этап к доступной, осведомленной торговле для всех.

Главные моменты

Интеграция ИИ в торговлю акциями не является футуристической – она уже здесь, переформатируя наше взаимодействие с фондовым рынком.
Модели, основанные на ИИ, такие как GPT-3 и GPT-4, предоставляют персонализированные стратегии, соответствующие индивидуальному профилю риска и финансовым целям.
ИИ использует как исторические, так и актуальные данные для прогнозирования тенденций на рынке и информирования о стратегиях инвестирования.
Сложные стратегии инвестирования больше не только для институциональных инвесторов; теперь они доступны розничным инвесторам благодаря ИИ.
ИИ дает возможность инвесторам принимать обоснованные решения, обеспечивая стратегическое преимущество на волатильном рынке акций.

Часто Задаваемые Вопросы

Иллюстрации, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.

AI,AI consultant,blogathon,dataset,GPT,investment,Models,predictions,Trading