Tekoälyä sijoituspäätöksissään käyttävien rahastojen vertailu
Ryhänen, Juuso (2024)
2024
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024120432571
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024120432571
Tiivistelmä
Suomalaisten sijoittaminen on alkanut lisääntymään merkittävästi viimeisten vuosien aikana. Sijoittamisen aloittajalle rahastot ovat helpompi kohde, kuin esimerkiksi yksittäiset osakkeet. Tekoälyn kehitys on ollut huikeaa ja tässä opinnäytetyössä tutkitaan tekoälyä sijoituspäätöksissään käyttäviä rahastoja ja niiden tuottoja. Tavoitteena on saada tietoa tekoälyavusteisten rahastojen suorituskyvystä, tunnusluvuista, kuluista ja tekoälyn roolista sijoituspäätöksien tekemisessä sekä vastauksen kysymykseen: Tuoko tekoälyä sijoituspäätöksissään käyttävät rahastot lisäarvoa sijoittajalle tuottojen muodossa verrattuna perinteisiin salkunhoitajan hallinnoimiin rahastoihin? Tutkimus toteutettiin määrällisenä eli kvantitatiivisena tutkimuksena. Opinnäytetyön tekeminen aloitettiin maaliskuussa 2024 ja valmistui marraskuussa 2024.
Opinnäytetyön tietoperustassa avataan rahastoille olennaisimpia tunnuslukuja ja käsitellään rahastojen verotusta sekä minkälaisia erityyppisiä rahastoja markkinoilla on saatavilla. Käsitellään tekoälyä sekä miten sitä käytetään sijoittamisessa ja avataan siihen liittyviä käsitteitä.
Tutkimuskappaleissa kerrotaan tutkimukseen valituista rahastoista ja tekoälyn toiminnasta osana niitä. Kappaleissa esitellään myös tutkimuksen tulokset, joissa käsitellään rahastojen tuottoja ja tehdään tunnuslukuanalyysi.
Opinnäytetyön päätteeksi tehdään johtopäätökset tutkimuksesta, arvioidaan tutkimuksen luotettavuutta sekä annetaan jatkotutkimusehdotukset ja pohditaan omaa oppimista opinnäytetyöprosessin ajalta.
Tutkimukseen valittiin kahdeksan tekoälyä käyttävää rahastoa, jotka ovat UB Eurooppa AI, AI Powered Equity ETF (AIEQ), ETF Vaneck Social Sentiment (BUZZ), LG Qraft AI-Powered U.S Large Cap Core ETF (LQAI), Qraft AI-Enhanced U.S Large Cap ETF (QRFT), WisdomTree International AI Enhanced Value Fund (AIVI), SDPR S&P Kensho New Economies Composite ETF (KOMP) ja Qraft AI-Enhanced U.S. Large Cap Momentum ETF (AMOM).
Tutkimuksesta voidaan todeta, että tekoälyn hyödyntäminen rahastojen sijoituspäätösten tukena voi tuoda lisätuottoja sijoittajalle. Suurin osa tekoälyavusteisista rahastoista ei siihen kuitenkaan tällä hetkellä pysty.
Opinnäytetyön tietoperustassa avataan rahastoille olennaisimpia tunnuslukuja ja käsitellään rahastojen verotusta sekä minkälaisia erityyppisiä rahastoja markkinoilla on saatavilla. Käsitellään tekoälyä sekä miten sitä käytetään sijoittamisessa ja avataan siihen liittyviä käsitteitä.
Tutkimuskappaleissa kerrotaan tutkimukseen valituista rahastoista ja tekoälyn toiminnasta osana niitä. Kappaleissa esitellään myös tutkimuksen tulokset, joissa käsitellään rahastojen tuottoja ja tehdään tunnuslukuanalyysi.
Opinnäytetyön päätteeksi tehdään johtopäätökset tutkimuksesta, arvioidaan tutkimuksen luotettavuutta sekä annetaan jatkotutkimusehdotukset ja pohditaan omaa oppimista opinnäytetyöprosessin ajalta.
Tutkimukseen valittiin kahdeksan tekoälyä käyttävää rahastoa, jotka ovat UB Eurooppa AI, AI Powered Equity ETF (AIEQ), ETF Vaneck Social Sentiment (BUZZ), LG Qraft AI-Powered U.S Large Cap Core ETF (LQAI), Qraft AI-Enhanced U.S Large Cap ETF (QRFT), WisdomTree International AI Enhanced Value Fund (AIVI), SDPR S&P Kensho New Economies Composite ETF (KOMP) ja Qraft AI-Enhanced U.S. Large Cap Momentum ETF (AMOM).
Tutkimuksesta voidaan todeta, että tekoälyn hyödyntäminen rahastojen sijoituspäätösten tukena voi tuoda lisätuottoja sijoittajalle. Suurin osa tekoälyavusteisista rahastoista ei siihen kuitenkaan tällä hetkellä pysty.