Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing

Uansett om de er basert på akademiske teorier eller maskinlæringsstrategier, så er alle finansielle modeller utsatt for modellfeil som kan reduseres, men ikke elimineres. Teknologier innen probabilistisk maskinlæring bygger på en enkel og intuitiv definisjon av sannsynlighet samt den strenge kalkulus innen sannsynlighetsteori. Disse systemene behandler usikkerhet og feil i finansielle og investeringssystemer som funksjoner, ikke feil. De kvantifiserer usikkerhet som oppstår fra unøyaktige innganger og utganger som sannsynlighetsfordelinger, og ikke som punktestimater. Dette gir mer realistiske finansielle slutninger og forutsigelser, som er verdifulle for beslutningstaking og risikostyring. Systemene er også i stand til å varsle oss når deres slutninger og forutsigelser ikke lenger er nyttige i det nåværende markedet. Probabilistisk maskinlæring representerer neste generasjons ML-rammeverk og teknologi for AI-drevne finans- og investeringssystemer av flere grunner. Ved å bevege seg bort fra feilkildene i eksisterende statistiske metoder, tilbyr dette tilnærmingen en mer robust løsning for moderne finansielle utfordringer.