Блог

Частным инвесторам перед тем, как окунуться в мир инвестиций и начать подбор финансовых инструментов, необходимо сделать выбор стратегии инвестирования. Существует два вида инвестиционных стратегий – активная и пассивная. Основой активной стратегии является постоянное участие инвестора в принятии важных финансовых решений. Инвестор должен сам выбирать активы, определять перспективные сектора экономики и формировать инвестиционный портфель.

Управление инвестиционным портфелем становится все более сложным процессом и использование сложных технологических платформ становится нормой в отрасли управления инвестициями. В будущем преимущества будут иметь те инвесторы, которые используют компьютерные финансовые системы, позволяющие оперативно отслеживать тенденции на рынках. Наиболее удобными вариантами для управления инвестициями станут роботы-консультанты, которые смогут обслуживать инвесторов как индивидуально, так и коллективно.

Приобретая любой биржевой актив, будь то акции или облигации, товары либо валюты, или даже делая вклад в ПИФ/банк, инвестор не может не задумываться о времени. И здесь есть сразу два временных параметра:

• Время входа и выхода из рынка.
• Продолжительность инвестирования.

Прежде чем использовать нейросеть, требуется убедиться в том, что она правильно настроена и способна давать адекватные ответы при поступлении определённых запросов. Для этой цели используется так называемый «учитель» – запрос, ответ на который уже известен.

Убыточные сделки – неизбежная составляющая биржевой торговли в целом. При этом полностью избавиться от убыточных сделок невозможно, какой бы хорошей ни была торговая система. Главное – следить за тем, чтобы таких сделок было меньше, чем прибыльных.

Чтобы не разбить все яйца сразу, желательно не класть их в одну корзину, а чтобы избежать лишнего риска при инвестировании, полезно проводить диверсификацию. Диверсификация означает приобретение нескольких видов активов, что снижает риск инвестиционного портфеля в целом.

Каждая нейросеть способна обучаться, в этом её большое преимущество, если сравнивать с другими типами вычислительных систем. Однако обучение нейросети является сложным процессом, а подчас и очень затратным по времени.