Machine learning i investering handler om at bruge algoritmer og datadrevne modeller til at identificere mønstre, forudsige markedsbevægelser og automatisere beslutninger.
Typiske anvendelser:
- Analyse af historiske prisdata og handelsvolumen
- Risikostyring og porteføljeoptimering
- Automatisk aktieudvælgelse og rebalancering
Fordele:
- Bearbejder store datamængder hurtigere end mennesker
- Fjerner følelser fra beslutningsprocessen
- Mulighed for højfrekvent og realtidsinvestering
Ulemper:
Modeller kan fejle ved markedsændringer, og mangel på transparens kan give udfordringer for almindelige investorer. Bruges især af hedgefonde og institutionelle aktører.
