Hoe AI de financiele beurs op zijn kop zet

De beurs is een plek waar vraag en aanbod van aandelen, obligaties, opties en andere financiële instrumenten samenkomen. Het is een complex en dynamisch systeem, dat wordt beïnvloed door tal van factoren, zoals economische ontwikkelingen, politieke gebeurtenissen, marktsentiment, bedrijfsresultaten, technologische innovaties en nog veel meer. Het voorspellen van de koersbewegingen van de beurs is dan ook een uitdagende en risicovolle taak, die veel kennis, ervaring en intuïtie vereist.

Maar wat als er een manier was om de beurs te analyseren en te voorspellen met behulp van kunstmatige intelligentie (AI)? AI is een verzamelnaam voor technologieën die in staat zijn om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals leren, redeneren, beslissen, communiceren en creëren. AI kan gebruik maken van grote hoeveelheden data, complexe algoritmen, krachtige computers en zelflerende systemen om patronen te ontdekken, trends te herkennen, voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. AI kan dus een waardevol hulpmiddel zijn voor beleggers, handelaren, analisten en adviseurs die actief zijn op de beurs.

In dit artikel zullen we bespreken hoe AI het handelen op de beurs zal veranderen, wat de voordelen en uitdagingen zijn, en wat de toekomstperspectieven zijn. We zullen ons richten op drie belangrijke aspecten van AI op de beurs: data-analyse, voorspelling en besluitvorming.

Data-analyse: van big data naar smart data

Een van de belangrijkste toepassingen van AI op de beurs is data-analyse. Data-analyse is het proces van het verzamelen, verwerken, interpreteren en presenteren van data, met als doel om nuttige informatie, inzichten en kennis te verkrijgen. Data-analyse kan helpen om de beurs beter te begrijpen, te monitoren en te evalueren.

De beurs genereert elke dag enorme hoeveelheden data, die afkomstig zijn van verschillende bronnen, zoals koersen, volumes, transacties, orders, nieuwsberichten, sociale media, financiële rapporten, macro-economische indicatoren en nog veel meer. Deze data worden ook wel big data genoemd, omdat ze gekenmerkt worden door hun grote volume, variëteit, snelheid, waarde en veranderlijkheid. Het analyseren van big data is echter geen eenvoudige opgave, omdat het veel tijd, geld, middelen en expertise vergt.

AI kan echter een oplossing bieden voor de uitdagingen van big data. AI kan namelijk gebruik maken van geavanceerde technieken, zoals machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, sentiment analysis, anomaly detection, enzovoort, om big data om te zetten in smart data. Smart data zijn data die gefilterd, georganiseerd, geïntegreerd, verrijkt, geanalyseerd en gevisualiseerd zijn, zodat ze relevant, betrouwbaar, nauwkeurig, begrijpelijk en bruikbaar zijn. Smart data kunnen dus meer waarde toevoegen aan de beurs, door bijvoorbeeld:

• Het identificeren van kansen, bedreigingen, sterktes en zwaktes van de markt, de sector, het bedrijf of het financiële instrument.
• Het ontdekken van verborgen relaties, correlaties, causaliteiten, patronen en trends in de data, die anders over het hoofd gezien zouden worden.
• Het genereren van nieuwe kennis, inzichten en ideeën, die kunnen leiden tot betere strategieën, modellen, producten of diensten.
• Het verbeteren van de efficiëntie, effectiviteit, kwaliteit en snelheid van de data-analyse, door het automatiseren, optimaliseren en personaliseren van het proces.
• Het vergroten van de transparantie, verantwoordelijkheid, betrouwbaarheid en veiligheid van de data, door het toepassen van normen, regels, protocollen en controles.

Voorspelling: van reactief naar proactief

Een andere belangrijke toepassing van AI op de beurs is voorspelling. Voorspelling is het proces van het schatten of anticiperen van de toekomstige uitkomst, waarde of richting van een variabele, gebeurtenis of situatie, op basis van historische of actuele data, modellen, methoden of technieken. Voorspelling kan helpen om de beurs beter te plannen, te anticiperen en te reageren.

De beurs is echter een onvoorspelbaar en volatiel systeem, dat wordt beïnvloed door tal van factoren, die vaak onzeker, complex, ambigu en dynamisch zijn. Het voorspellen van de beurs is dan ook een moeilijke en onzekere taak, die veel fouten, risico’s en verliezen kan veroorzaken.





AI kan echter een oplossing bieden voor de uitdagingen van de beursvoorspelling. AI kan namelijk gebruik maken van geavanceerde technieken, zoals machine learning, deep learning, neural networks, reinforcement learning, genetic algorithms, fuzzy logic, enzovoort, om de beursvoorspelling te verbeteren. AI kan dus meer nauwkeurigheid, betrouwbaarheid, consistentie, flexibiliteit en robuustheid toevoegen aan de beursvoorspelling, door bijvoorbeeld:

• Het leren van historische en actuele data, om patronen, trends, cycli, seizoenen, anomalieën, enzovoort, te herkennen en te modelleren.
• Het aanpassen van de modellen, methoden en technieken, om rekening te houden met de veranderende omstandigheden, verwachtingen, voorkeuren en doelstellingen van de markt, de sector, het bedrijf of het financiële instrument.
• Het combineren van verschillende bronnen, soorten, niveaus en dimensies van data, om een holistisch, multidimensionaal en geïntegreerd beeld van de beurs te krijgen.
• Het genereren van meerdere scenario’s, simulaties, projecties, prognoses, enzovoort, om de mogelijke toekomstige uitkomsten, waarden of richtingen van de beurs te schatten of te anticiperen.
• Het evalueren van de prestaties, de nauwkeurigheid, de betrouwbaarheid, de consistentie, de flexibiliteit en de robuustheid van de voorspellingen, om ze te valideren, te verifiëren, te verbeteren of te corrigeren.

Besluitvorming: van menselijk naar kunstmatig

Een derde belangrijke toepassing van AI op de beurs is besluitvorming. Besluitvorming is het proces van het kiezen of selecteren van een of meer opties, acties of strategieën, op basis van beschikbare informatie, criteria, doelstellingen, voorkeuren, waarden of normen. Besluitvorming kan helpen om de beurs beter te beheren, te controleren en te optimaliseren. Een goed voorbeeld hiervan is het AI trading systeem van Beurstrading.nl die sinds 2023 kunstmatige intelligentie gebruikt om de beurs te voorspellen.

De beurs is echter een competitief en stressvol systeem, dat wordt gekenmerkt door hoge snelheid, complexiteit, onzekerheid, ambiguïteit en dynamiek. Het nemen van beslissingen op de beurs is dan ook een veeleisende en uitputtende taak, die veel cognitieve, emotionele en sociale vaardigheden vereist.
AI kan echter een oplossing bieden voor de uitdagingen van de beursbesluitvorming. AI kan namelijk gebruik maken van geavanceerde technieken, zoals machine learning.

Het toepassen van geavanceerde technieken, zoals machine learning, deep learning, reinforcement learning, evolutionary computation, multi-agent systems, game theory, decision theory, enzovoort, om de beursbesluitvorming te verbeteren. AI kan dus meer intelligentie, rationaliteit, autonomie, adaptiviteit en samenwerking toevoegen aan de beursbesluitvorming, door bijvoorbeeld:

• • Het leren van de data, de modellen, de methoden, de technieken, de criteria, de doelstellingen, de voorkeuren, de waarden en de normen, die relevant zijn voor de beurs, de sector, het bedrijf of het financiële instrument.
  • Het nemen van de beste of meest optimale beslissingen, acties of strategieën, die leiden tot de maximale of gewenste uitkomst, waarde of richting, rekening houdend met de beschikbare informatie, de onzekerheid, de risico’s, de kosten, de baten, de beperkingen, de concurrentie, de samenwerking, enzovoort.
  • Het aanpassen van de beslissingen, acties of strategieën, om te reageren op de veranderende omstandigheden, verwachtingen, voorkeuren en doelstellingen van de markt, de sector, het bedrijf of het financiële instrument.
  • Het samenwerken met andere AI-systemen, mensen of organisaties, om informatie, kennis, inzichten, ideeën, adviezen, feedback, enzovoort, te delen, uit te wisselen, te combineren of te integreren, om de beursbesluitvorming te verbeteren of te coördineren.

Tot slot: de toekomst van AI op de beurs

AI heeft dus een grote impact op de beurs, door het veranderen van de manier waarop de beurs wordt geanalyseerd, voorspeld en beslist. AI kan de beurs efficiënter, effectiever, kwalitatiever, sneller, transparanter, betrouwbaarder, veiliger, intelligenter, rationeler, autonomer, adaptiever en collaboratiever maken. AI kan dus meer waarde creëren voor de beurs, de sector, het bedrijf, het financiële instrument, de belegger, de handelaar, de analist, de adviseur en de samenleving.

Maar AI brengt ook uitdagingen en risico’s met zich mee, die niet genegeerd of onderschat mogen worden. AI kan namelijk ook leiden tot problemen, zoals:

• Het verlies van controle, verantwoordelijkheid, aansprakelijkheid, ethiek, privacy, veiligheid, vertrouwen, enzovoort, door het overdragen van de beursanalyse, -voorspelling en -besluitvorming aan AI-systemen, die niet altijd transparant, uitlegbaar, verifieerbaar, valideerbaar, corrigeerbaar, eerlijk, respectvol, enzovoort, zijn.
• Het verlies van banen, inkomsten, vaardigheden, kennis, ervaring, intuïtie, creativiteit, emotie, sociale interactie, enzovoort, door het vervangen of verdringen van mensen, die actief zijn op de beurs, door AI-systemen, die goedkoper, sneller, nauwkeuriger, betrouwbaarder, enzovoort, zijn.
• Het verlies van stabiliteit, diversiteit, gelijkheid, rechtvaardigheid, concurrentie, samenwerking, enzovoort, door het verstoren of domineren van de beurs, de sector, het bedrijf, het financiële instrument, de belegger, de handelaar, de analist, de adviseur, enzovoort, door AI-systemen, die krachtiger, slimmer, autonomer, adaptiever, collaboratiever, enzovoort, zijn.

Het is dus belangrijk om de kansen en uitdagingen van AI op de beurs in balans te brengen, door het ontwikkelen en toepassen van normen, regels, wetten, protocollen, controles, audits, certificaten, codes, richtlijnen, principes, waarden, enzovoort, die de ontwikkeling, het gebruik, de evaluatie en de regulering van AI op de beurs kunnen sturen, stimuleren, ondersteunen, beperken, bewaken, beoordelen en verbeteren.

De toekomst van AI op de beurs is dus veelbelovend, maar ook uitdagend. Het is aan ons om te bepalen hoe we AI willen inzetten op de beurs, en wat voor soort beurs we willen creëren met AI.