China fund managers embrace robots as competition intensifies

China fund managers embrace robots as competition intensifies

Keywords : UncategorizedUncategorized

शंघाई: चीनी निधि प्रबंधक, सार्वजनिक रूप से व्यापारिक प्रतिभूतियों और डेटा के पहाड़ों की तेजी से बढ़ती सूची के साथ जूझ रहे हैं, दक्षता और बोल्स्टर रिटर्न को बढ़ावा देने के लिए मशीन सीखने और अन्य प्रकार की कृत्रिम बुद्धि (एआई) को तेजी से गले लगा रहे हैं।

स्टॉक चुनने के लिए समाचार और अनुसंधान रिपोर्ट और क्रंचिंग संख्याओं का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने से, इस कदम के रूप में कदम आता है क्योंकि विदेशी खिलाड़ी चीन के $ 3.4-ट्रिलियन म्यूचुअल फंड उद्योग में अपने पदचिह्न का विस्तार कर रहे हैं।

जबकि एआई का व्यापक रूप से चीन के विशाल ई-कॉमर्स और विनिर्माण क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जा चुका है, अब इसे संपत्ति प्रबंधकों द्वारा अपनाया जा रहा है क्योंकि बीजिंग का उद्देश्य अर्थव्यवस्था को और अधिक डिजिटाइज करना है और पश्चिमी दुनिया के साथ प्रौद्योगिकी अंतर को बंद करना है।

पिछले हफ्ते, Zheshang फंड प्रबंधन सह एक फंड लॉन्च किया जो बाजार आउटलुक की भविष्यवाणी करने और स्टॉक का चयन करने के लिए रोबोट का उपयोग करता है। चीन संपत्ति प्रबंधन सह (चीनएएमसी) ने टोरंटो स्थित एआई कंपनी के साथ अपनी साझेदारी की घोषणा के बाद आया।

"मुझे लगता है कि यह एक जरूरी है। प्रत्येक प्रमुख खिलाड़ी सक्रिय रूप से एआई समाधान की तलाश में है। प्रतियोगिता वास्तव में कठिन है, "चीन चेन ने कहा," पिछले साल के अंत में 246 अरब डॉलर की संपत्ति का प्रबंधन किया गया।

ब्लैक रोड इंक जैसे ग्लोबल फंड मैनेजर एक निवेश एज प्राप्त करने के लिए पिछले कुछ वर्षों में बुनियादी सिद्धांतों, बाजार भाव और समष्टि आर्थिक नीतियों का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर कृत्रिम बुद्धि (एआई) का उपयोग कर रहे हैं।

"ब्लैकॉक जैसी कंपनियों में बहुत शक्तिशाली, उन्नत तकनीक है। चेन ने कहा, वे कम से कम कई वर्षों तक, एआई में अग्रणी हैं। " "लेकिन मुझे लगता है कि हम चीनी बाजार को बेहतर समझते हैं।" फंड मैनेजर 'दुनिया की दूसरी सबसे बड़ी अर्थव्यवस्था में एआई का उपयोग बढ़ता है क्योंकि बीजिंग डिजिटलकरण ड्राइव को बढ़ा रहा है, कॉविड -19 महामारी द्वारा तेज प्रवृत्ति और यह प्रौद्योगिकी नीति पर पश्चिम के साथ तेजी से संघर्ष करती है।

चीन के शेयर बाजार लिस्टिंग सुधारों ने सार्वजनिक कंपनियों की संख्या बढ़ा दी है, जिससे डेटा विस्फोट हुआ है जो एआई के लिए मांग भी करता है, एक बीजिंग आधारित एआई कंपनी एबीसी फिनटेक के मुख्य उत्पाद अधिकारी झोउ यू ने कहा।

एबीसी फिनटेक ने चीन यूनिवर्सल एसेट मैनेजमेंट और ह्वाबाओ डब्ल्यूपी फंड मैनेजमेंट कंपनी जैसे परिसंपत्ति प्रबंधकों की गणना की है, और अपने डेटा फैक्ट्री के रूप में कार्य करता है, यू ने कहा।

नियामक चुनौतियां एआई में बढ़ते निवेश को सफलता के शुरुआती संकेतों से भी बढ़ावा दिया जा रहा है।

Zheshang फंड के पहले एआई संचालित निधि, Zheshang बुद्धिमान उद्योग पसंदीदा हाइब्रिड फंड ने सितंबर 2019 में अपने लॉन्च के बाद 68.34% की वृद्धि की है, इसकी क्यू 1 रिपोर्ट के मुताबिक, अपने बेंचमार्क में 21.64% लाभ की तुलना में, जो स्टॉक का एक संयोजन है और बॉन्ड इंडेक्स।

फंड ने एक "एआई बीहिव रणनीति मॉडल" बनाया है जिसमें रोबोट मनुष्यों की तरह स्टॉक खरीदने के लिए टीम बनाते हैं। 400 से अधिक रोबोट निर्णय लेने के अधिकार के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं क्योंकि उनके मॉडल लगातार परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से विकसित होते हैं।

एमएससीआई रिसर्च में प्रबंध निदेशक पीटर शेपर्ड ने कहा कि सुपर-मानव बुद्धि प्रदान करने के बजाय, एआई सुपर-मानव पैमाने प्रदान करता है जो सूचना के नए स्रोतों को खोल देगा जो अंतर्दृष्टि और दक्षता के नए स्तर को चलाता है।

"अपने आप पर ये नए टूल भविष्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं कि वे लोगों की तुलना में बेहतर हो सकते हैं, लेकिन वे नए, वैकल्पिक और असंगठित डेटा सेट को अनलॉक करने की कुंजी हैं जो निवेश प्रक्रिया को बदलना जारी रखेंगे।" सीएफए इंस्टीट्यूट के वरिष्ठ निदेशक लैरी काओ ने कहा, "एआई एक महत्वपूर्ण बढ़त होगी", जिन्होंने एआई संचालित निवेश पर कई रिपोर्ट लिखीं। "एआई के साथ कठिन सत्य यह है कि बड़ी कंपनियां बहुत अधिक संसाधन निवेश कर सकती हैं।" हालांकि, कुछ चीनी उद्योग के अधिकारियों ने चिंता व्यक्त की कि स्टॉक सीखने के लिए मशीन सीखने वाले एल्गोरिदम का उपयोग और बेहतर रिटर्न नियामक चुनौतियों में चला सकता है।

"एक नियामक परिप्रेक्ष्य से, आपको बहुत सारी अनुपालन प्रक्रियाओं के माध्यम से जाना होगा। आपको अपने निर्णय लेने पर रिपोर्ट लिखनी होगी। एबीसी फिनटेक के यू ने कहा, "कुछ एआई-संचालित मॉडल काले बक्से, और अस्पष्ट योग्य हैं।

"यह नियामकों के लिए शायद ही स्वीकार्य है।" जैसा कि सीखने वाले एल्गोरिदम का व्यापार कक्षों में तेजी से उपयोग किया जाता है, स्थानीय निधि प्रबंधक उद्योग के लिए नए मानकों को डिजाइन करने की कोशिश करने के लिए नियामकों के साथ काम कर रहे हैं।

"मुख्य बाधाओं में से एक जो हम सामना करते हैं ... यह है कि हम बहुत विनियमित हैं," चीनएएमसी के चेन ने कहा। "आपके द्वारा किए गए हर निर्णय, आपको उस निर्णय के लिए ज़िम्मेदार होना होगा, और जब आप पैसे कमाते हैं तो आपको निर्णय लेने में सक्षम होना चाहिए।"

Read Also:

Latest MMM Article

Arts & Entertainment

Health & Fitness