36. 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