Machine learning i investering

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.