Штучний інтелект в управлінні інвестиціями

Подання знань для інвестування повинно задовольняти наступним вимогам: класифікація за галузями промисловості або за окремим фірмам-виробникам.
Так як інформація повинна зберігатися як на рівні галузі, так і на рівні окремих компаній, необхідно розрізняти класи (наприклад, галузі) і окремі індивідуали всередині класу (наприклад, конкретні компанії). Критерії класифікації, такі як країни або сектори економіки, можуть також бути використані як вищі класифікаційні угруповання. Подання у вигляді фреймів дозволяє обробляти ці ознаки ефективним чином. Агрегування даних по галузі на підставі даних по окремим компаніям, як і усереднення та підсумовування даних за окремим компаніям, що входять в клас, полегшується за рахунок використання фреймів. Подання винятків також необхідно, щоб висловити протягом ситуації як хороша галузь, за винятком поганих компаній у галузі, або погана галузь, за винятком хороших компаній в галузі.
Упорядкування акцій складається в простій сортування акцій, оцінка яких вже проведена.
Генерація пояснень проводиться таким чином, щоб правила, пов'язані з певним висновком пояснювали причини, чому акції оцінені саме таким способом. Після вивчення причин агент може змінити вагу з деяких причин інтерактивно. Отже, є необхідність підтримувати інтерактивний аналіз чутливості у вигляді пояснювальної компоненти діалогу.
Для деяких стратегій інвестування необхідна послідовність динамічних рішень купівлі/продажу акцій.
Експерти з рішеннями в області інвестицій можуть використовувати також моделі математичного моделювання для оптимізації і статистичні моделі для оцінки. Щоб вибрати відповідні засоби, необхідно розширити позначення бази знань і машини виводу.

Отрасль = радиоэлектроника Процент задолженности = 80% Процент роста = 40%.
Используя эти факты, которые могут быть извлечены из простой базы данных, следующие факты можно извлечь согласно правилам 2 и 5.
Прирост = высокий
Задолженность = низкая
Можно согласно правилу 1 извлечь также такой факт
Рейтинг = АА или ААА.
Примеры правил:
Правило: Правило 1. Если Отрасль = Электроника И Долг = Низкий. И Рост = Высокий. Тогда Рейтинг = АА или ААА
Правило: Правило 2. Если Процент Прироста > = 30%. Тогда Прирост = Высокий
Правило: Правило 3. Если Процент Прироста < 30% И Процент Прироста >= 10%. Тогда Прирост = Средний
Правило: Правило 4. Если Процент Прироста <10%. Тогда Рост = Низкий
Правило: Правило 5. Если Процент Долга <=100%. Тогда Долг = Низкий

Дата добавления: 2015-09-07