Deväťdesiate roky: AI len pre najväčších hráčov
Prvé systémy strojového učenia v oblasti financií stáli milióny dolárov.
Spoločnosti ako Renaissance Technologies budovali vlastné modely od nuly s tímami matematikov a fyzikov. Pre bežného človeka to bol neprístupný svet. Trvalo takmer 20 rokov, kým sa situácia zmenila.
Roky 2005 až 2015: fintech mení rovnicu
Lacnejší cloudový computing znížil náklady na spracovanie veľkých dát.
Startupy ako Kensho začali budovať AI analytické nástroje, ktoré mohli predávať bankám za zlomok pôvodných nákladov. Bol to medzistupeň, nie koniec cesty. Retail investori stále nemali priamy prístup.
Po roku 2016: prvé nástroje pre jednotlivcov
Platformy začali sprístupňovať AI analýzy aj neprofesionálnym investorom.
Nástroj Trade Ideas spustil v roku 2016 svojho AI asistenta Holly, ktorý skenoval tisíce akcií podľa vzorcov z historických dát. Používateľ dostal ranný zoznam kandidátov s vysvetlením, prečo ich model zaradil. Nemusel rozumieť kódu, len interpretovať výstup.
Ako sa dnes líši prístup začiatočníka od profesionála
Profesionálny analytik v banke pracuje s proprietárnymi dátami a vlastnými modelmi.
Začiatočník má prístup k nástrojom ako Finviz, Macroaxis alebo StockGeist, ktoré spracúvajú verejné dáta. Rozdiel nie je len v kvalite nástroja, ale v tom, aké otázky si kladiete. Dobrý nástroj vám pomôže lepšie sa opýtať, nie nájsť zaručenú odpoveď.
Kde sme dnes
Bartolomej, ktorý začal investovať pred dvoma rokmi, používa AI nástroj na predfilterovanie akcií podľa fundamentálnych ukazovateľov.
Nerobí rozhodnutia za neho, ale ušetrí mu hodiny manuálneho prehľadávania. Presne tak by mal začiatočník k týmto nástrojom pristupovať.