人工智能、自动化与新兴技术趋势,正在颠覆价值4.6万亿的货币市场

简介: AI、自动化以及数字资产开始奇妙交汇,并共同形成2020年金融领域最重要的趋势性形态。

一些初创企业正在运用最新技术,颠覆规模最大、历史最悠久的金融领域。

image.png

面对无穷无尽的主题基金与晦涩难懂的金融产品,2020年最重要的趋势就是货币市场交易所-交易基金(ETF)达到创纪录高位,总值超过4.6万亿美元。而这一切,都要归功于AI与自动化技术的力量。

ETF代表着经过严格授权的基金,其必须在一系列预定义产品中维持精确的资本分配。随着资产价格的上涨,ETF必须重新分配资产,以保持严格管控。面对资本总额日均波动区间急剧增大的现状,ETF管理已经变得相当棘手。在这方面,AI与自动化技术得以帮助基金管理者每天处理数千笔交易,并随着市场的变化而重新平衡,最终完成任务并规模化管理大量资金。

货币市场ETF为投资者们提供安全保障,在动荡的市场中保留其资本,同时继续产生适度的回报。正因为如此,随着全球疫情的爆发,各地投资者希望尽可能将原有投资组合转换为货币市场ETF,借此度过经济不确定时期。同样的,也有不少投资者选择购买比特币等数字资产。部分专家认为,凭借着以固定编程方式控制的固定供应量,加密货币有望对冲可能的严重通货膨胀。

在这方面,AI、自动化以及数字资产开始奇妙交汇,并共同形成2020年金融领域最重要的趋势性形态——面向数字资产的自动化货币市场。正是这些技术的结合,推动了创新及金融科技初创企业的诞生与发展,这些后起之秀正运用科技之力向现代金融及货币市场的主流发起冲击。

在不确定时期,货币市场往往显示出特别的吸引力。投资者们从2020年3月上旬开始涌入货币市场基金。这股趋势最初只是受到经济衰退警告的刺激,但纵观今年整个新冠病毒流行期间,货币市场吸收到的资金始终保持攀升,这也与波动性加剧以及人们对于经济低迷期的持续时间判断密不可分。在这方面,AI技术为众多现代货币市场基金提供着有力支持,并开始将整个市场转化为一种共通性质的基金。人们越来越多地使用AI交易商,或者称其为“自动交易商”,对高质量-短周期的债务工具、现金以及各类现金等价物进行投资。

货币市场基金虽然不如现金安全,但在投资领域仍被视为一大极低风险型方向。货币市场ETF本身也成为金融领域的一大AI王牌应用类别。而且随着经济形势的持续走低,AI支持下的这部分市场的用户数量开始有所增加。货币市场开始在复杂的历史时期之下为资本提供可靠的保障。货币市场中容纳的资金主要流向高质量且流动性很强的短期债务工具,例如美国国债以及商业票据等,虽然这类投资物带来的收入有限,但收益仍然优于利率已经趋近于零甚至走向负值的常规储蓄。从历史角度出发,AI也一直是驱动传统货币市场的主要技术手段。

尽管货币市场ETF使用AI及自动化技术将大部分资金投入到现金等价物或短周期高评级证券当中,但也有部分机构会将一定比例的资金用于购买长期或评级较低的证券。目前市面上存在着多支由AI驱动的传统货币市场ETF,包括iShares短期国债ETF(SHV)、iShares短期债券ETF(NEAR)、SPDR Bloomberg Barclays 1-3月T-Bill ETF(BIL)以及Invesco超短期ETF(GSY)等。与此同时,增强AI驱动型货币市场正呈现出新的重要趋势,即去中心化货币市场。如今的竞争早已成为技术的对抗,因此传统货币市场必然需要探索将AI与区块链结合起来的潜在收益,希望借此满足2020年投资者们的实际要求。

新用户们向去中心化货币市场大量存入资金的整体趋势,可能证明去中心化有望成为货币市场的下一步发展方向。硅谷也普遍认为,只有最具前景的新兴技术能够吸引到最强劲的增长机会。再加上经济衰退等背景性整体态势的影响,货币市场很可能在2020年乃至之后不断吸引到更多资金的加入。

《华尔街日报》援引Refinitiv Lipper的报道数据,称最近存入此类基金中的总资产已经达到4.6万亿美元。这也是自1992年以来,货币市场资金总额的历史新高位。

资金的流入也给行业专家们带来了明确的信号。货币市场将拥有更强大的现金部署能力,因此有机会将业务扩展到要求更高风险承受能力的市场。但从投资者的角度来看,从开年到上周一直保持正值的标准普尔500指数,突然因人们对新冠疫情的担忧而再次暴跌。部分专家认为该指数的变化有点反应过激,也有专家甚至乐观地认为全球经济将很快复苏。

现金类资产在今年2月份开始激增,这也响应了当时投资市场因对新冠病毒担忧而引发的首轮暴跌。投资者开始涌入货币市场基金,美国国债也着手抛售股票与企业债券头寸。与此同时,美联储进入企业信贷市场的行动则为风险资产注入了信心,推动风险资产在今年4月及5月经历了一波反弹。面对复杂的变化趋势,一部分投资者认为经济会快速恢复,但也有不少投资者开始为最坏的情况做准备。无论如何,货币市场的增长仍在继续,因为这两类投资者都会在充满不确定性的时期下将货币市场视为有吸引力的投资对象。随着这种需求的持续增长,对推动货币市场发展的技术的实际需求也随之而来。

Harvest.io面向比特币及其他资产发布的全新货币市场,有望给这一总值达3540亿美元的领域带来全面的解决方案。随着加密货币普及度的持续提升,Harvest.io希望为当前金融系统提供自然扩展,帮助更多用户使用数字资产实现出借、借用以及盈利等能力。

Harvest.io平台还提供原生资产以及资产代码HARD(HARvest Decentralized),旨在为一切持有代币的用户提供关于云中心化平台持续运营及发展态势的发声渠道。“Harvest.io使用去中心化开放式基础设施,允许任何个人、企业或金融机构访问其货币市场产品。”

人工智能、自动化与新兴技术趋势,正在颠覆价值4.6万亿的货币市场
image.png

图:Harvest.io

根据Kava(以Harvest.io为基础构建的去中心化平台)联合创始人兼CEO Brian Kerr所言,Harvest为比特币及其他数字资产打造的货币市场也恰好顺应了历史潮流:Paul Tudor Jones等个人重量级投资者以及Square、Microstrategy等上市公司宣布他们已经积累了大量比特币,用以增加投资组合并保障企业资金收益。Harvest的货币市场可谓正当其时,能够为这些参与者提供更可观的数字资产回报。

基于AI的货币市场在之前就已经证明了技术在投资领域的巨大优势,而区块链技术凭借极高效率带来的额外收益,有望继续推动用户对于这些新产品的需求。

如果说2019年是AI技术成为推动货币市场增长的主流技术的重要元年,那么2020年则有望成为区块链超越AI成为前沿技术方案的又一里程碑。当然,必须承认在今年一、两年中,区块链仍然不太可能在整体金融服务领域全面赶超AI技术。如今整个行业的核心重点,仍然在于对AI技术的消化与应用。

原文链接:https://ai.51cto.com/art/202010/628881.htm
本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。
在线免费体验百种AI能力:【点此跳转】


机器智能技术结尾二维码.png

目录
相关文章
|
6月前
|
数据采集 运维 监控
爬虫与自动化技术深度解析:从数据采集到智能运维的完整实战指南
本文系统解析爬虫与自动化核心技术,涵盖HTTP请求、数据解析、分布式架构及反爬策略,结合Scrapy、Selenium等框架实战,助力构建高效、稳定、合规的数据采集系统。
1091 62
爬虫与自动化技术深度解析:从数据采集到智能运维的完整实战指南
|
9月前
|
数据采集 数据可视化 JavaScript
用 通义灵码和 PyQt5 爬虫智能体轻松爬取掘金,自动化采集技术文章和数据
本文介绍了如何利用智能开发工具通义灵码和Python的PyQt5框架,构建一个自动化爬取掘金网站技术文章和数据的智能爬虫系统。通过通义灵码提高代码编写效率,使用PyQt5创建可视化界面,实现对爬虫任务的动态控制与管理。同时,还讲解了应对反爬机制、动态内容加载及数据清洗等关键技术点,帮助开发者高效获取并处理网络信息。
|
8月前
|
Web App开发 人工智能 JavaScript
主流自动化测试框架的技术解析与实战指南
本内容深入解析主流测试框架Playwright、Selenium与Cypress的核心架构与适用场景,对比其在SPA测试、CI/CD、跨浏览器兼容性等方面的表现。同时探讨Playwright在AI增强测试、录制回放、企业部署等领域的实战优势,以及Selenium在老旧系统和IE兼容性中的坚守场景。结合六大典型场景,提供技术选型决策指南,并展望AI赋能下的未来测试体系。
|
8月前
|
监控 算法 API
拼多多API团购活动自动化:拼单成功率暴涨的幕后技术解析
本方案通过API自动化引擎破解传统团购效率低、响应慢、数据分散等问题,实现库存、价格、成团的实时联动。实战数据显示,成团时效提升74%,拼单成功率高达92%,人力成本下降80%。某生鲜商家接入后,月GMV突破500万元,成团率高达98.3%。API赋能团购,开启电商效率新纪元。
354 0
|
9月前
|
数据采集 人工智能 监控
人工智能驱动的软件工程:测试左移的崛起价值
本文探讨了人工智能驱动下测试左移理念在软件工程中的重要性,分析测试工程师在需求评估、AI代码生成及遗留系统优化中的关键作用,揭示AI带来的挑战与机遇,并指出测试工程师需提升技能、关注合规与可维护性,以在AI时代保障软件质量。
495 89
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能技术的探讨
人工智能的概念,人工智能的发展,人工智能的各种学派,人工智能的应用领域
469 4
|
11月前
|
人工智能 架构师 算法
人工智能+:职业价值的重构与技能升级
当“人工智能+”成为产业升级标配,职业价值正被重新定义。这并非简单岗位替代,而是人机协作新模式的诞生。AI接管重复性任务后,从业者可专注创造性活动,职业“含人量”不降反升。未来高价值岗位集中在技术赋能、场景创新与价值监督三层面,需跨界人才、流程架构师及伦理师等新角色。把握机遇需重构学习逻辑,强化人机协作实训与伦理素养,发展放大人类独特性的能力,构建不可替代的“人类+”优势。
|
人工智能 语音技术
推动人工智能技术和产业变革,啥是核心驱动力?生成式人工智能认证(GAI认证)揭秘答案
人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑世界,其发展离不开领军人才与创新生态的支持。文章探讨了AI领军人才的核心特质及培养路径,强调构建产学研深度融合的创新生态,并通过教育变革与GAI认证提升全民AI素养,为技术与产业变革提供持续动力。这不仅是推动社会高质量发展的关键,也为个人与企业带来了更多机遇。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
生成式人工智能的价值回归:重塑技术、社会与个体的发展轨迹
生成式人工智能(Generative AI)正以前所未有的速度重塑社会面貌。它从单一决策工具转变为创造性生产力引擎,推动知识生产、艺术创作与科学研究的发展。同时,其广泛应用引发社会生产力和生产关系的深刻变革,带来就业结构变化与社会公平挑战。此外,生成式AI还面临伦理法律问题,如透明性、责任归属及知识产权等。培生公司推出的生成式AI认证项目,旨在培养专业人才,促进技术与人文融合,助力技术可持续发展。总体而言,生成式AI正从工具属性向赋能属性升华,成为推动社会进步的新引擎。
|
7月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
运维自动化要靠啥?聊聊那些正在起风的关键技术趋势
运维自动化要靠啥?聊聊那些正在起风的关键技术趋势
272 1

热门文章

最新文章