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ブルックリンのロボットアナリストがコストを5分の4に削減

テストでは、ダイレクト・インデクサーのモデルが、ほぼ完璧な精度でレビュー用のポートフォリオを選択

Robot reviewing a screen with data

大規模言語モデル(LLM)が超個人化投資をどのように変えることができるかをRisk.netに説明したErkko Etula氏は、ノーベル経済学賞を受賞した経済学者ポール・サミュエルソンになぞらえています。

サミュエルソンは現代経済理論の多くを生み出しました。しかし、この比較はモデルがどれだけ知っているかということではなく、どのように推論しているかということに起因しています。

新興企業ブルックリン・インベストメント・グループの共同設立者兼CEO兼CIOであるエトゥーラは、2000年代にサミュエルソンの下で働き、いくつかのファイナンス論文で彼と共同研究を行いました。サミュエルソン教授には、散文と数学を切り替える特別な才能があったそうです。

「ポールは微積分や行列代数の複雑な問題を解くのがとても速かったのですが、それは必ずしも彼が数学の天才だったからというわけではなく、以前に問題を見たことがあり

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