Tekoälypohjainen sijoituspalvelu hyödyntää koneoppimismalleja ja algoritmeja osakemarkkinoiden, rahastojen ja finanssidatan analysointiin sekä sijoituspäätösten tukemiseen. Palvelut tunnistavat markkinatrendejä, arvioivat riskejä, optimoivat sijoitussalkkuja ja analysoivat rakenteellista ja rakenteetonta dataa, kuten tilinpäätöstietoa, uutisotsikoita ja some-dataa, tehokkaammin kuin perinteiset analyysityökalut.
Tekoäly kykenee löytämään yhdisteitä ja anomalioita datasta, joita ihminen ei välttämättä huomaa, ja mallintamaan markkinoiden käyttäytymistä nopeasti päivittyvillä malleilla.
Palveluiden suosio on kasvanut nopeasti viime vuosina, kun sekä institutionaaliset sijoittajat että yksityissijoittajat ovat alkaneet hyödyntää tekoälypohjaisia työkaluja salkunhallinnassa ja osakevalinnassa.
Finanssialalla panostukset tekoälyyn ovat moninkertaistuneet sitten vuoden 2016, ja erityisesti analytiikkaratkaisujen ja automatisoitujen sijoituspalvelujen käyttö on yleistynyt.
Tekoälypalveluiden yleistymistä ovat vauhdittaneet helppokäyttöiset alustat, laaja datamäärä, matalat kustannukset ja kyky tarjota monipuolista analytiikkaa myös piensijoittajille.
Sijoittajan tekoälyalustoja on moneen lähtöön
Tunnettuja tekoälypohjaisia sijoituspalveluja ovat muun muassa Danelfin, AltIndex, BlackRock Aladdin, Numerai, AlphaSense, Intellectia, InvestorAI, StockGeist, Tradier ja TrendSpider. Nämä alustat tarjoavat esimerkiksi osakepoimintaa, signalointia, markkina-analyysiä ja automatisoitua salkunhallintaa monipuolisilla tekoälypohjaisilla työkaluilla.
I don't understand why people aren't using AI for trading.
— Manish Kumar Shah (@manishkumar_dev) August 4, 2025
They could make more profits using AI.
Here is a list of tools that can be used for trading: pic.twitter.com/rxsZKxYSQH
Yhdysvaltalaisen Floridan yliopiston rahoituksen professori Alejandro Lopez-Lira on viime vuosina testannut ChatGPT:n, DeepSeekin ja Grokin kaltaisia suuria kielimalleja osakevalinnoissa.
Lopez-Lira kertoo, ettei hän ole nähnyt mallien tekevän merkittäviä virheitä, ja uskoo, että suurin osa analyytikoiden nykyisistä tehtävistä voidaan jo nyt automatisoida tekoälyn avulla.
Hänen tutkimuksensa osoitti muun muassa, että ChatGPT pystyi tulkitsemaan uutisotsikoiden vaikutuksia osakkeisiin niin tehokkaasti, että GPT-4-mallilla saavutettiin keskimäärin 0,38 prosentin päivätuotto ja yli 650 prosentin kumulatiivinen tuotto lokakuusta 2021 joulukuuhun 2023 olevalla ajanjaksolla. Tosin tutkimusympäristön rajoitteet, kuten transaktiokulut ja verotus, eivät olleet mukana laskelmissa, joten todelliset tuotot olisivat maltillisempia.
Lopez-Lira on vienyt kokeilunsa myös käytännön sijoittamiseen: hän on rakentanut tekoälypohjaisia salkkuja sijoitussovelluksessa, jossa ChatGPT, Grok ja DeepSeek valitsevat ja painottavat osakkeita sekä ETF:iä ajantasaisen makrodatasyötteen perusteella.
Lopez-Lira myöntää, että tekoäly on altis tekemään virheitä, mutta hän ei ole nähnyt kolmen käyttämänsä version tekevän mitään ”typerää”.
Mikä on Danelfin?
Yksi piensijoittajillekin käyttökelpoinen tekoälypohjainen sijoituspalvelu on Danelfin.
Danelfin on osakkeiden ja pörssinoteerattujen indeksirahastojen analyysijärjestelmä, joka perustuu selitettävään tekoälyyn. Se arvioi osakkeita ja ETF-rahastoja helposti ymmärrettävällä globaalilla tekoälypistemäärällä. Mitä korkeampi pistemäärä on, sitä suurempi on todennäköisyys voittaa markkinat seuraavien kolmen kuukauden aikana.
Danelfin-palvelun tavoitteena on parantaa osakevalintojen onnistumistodennäköisyyttä. Palvelu analysoi sekä yksittäisiä osakkeita että ETF-rahastoja yhdysvaltalaisilla ja eurooppalaisilla markkinoilla.
Järjestelmä tuottaa selitettävällä tekoälyllä lasketun globaalin AI Score -pistemäärän, jonka avulla sijoittajat voivat arvioida, kuinka todennäköistä on, että tietty osake päihittää markkinatuoton seuraavan kolmen kuukauden aikana.
Danelfinin tekoäly perustuu laajaan tietopohjaan – se hyödyntää muun muassa 10 000 osakekohtaista ominaisuutta, yli 600 teknistä, 150 fundamentti- ja 150 sentimentti-indikaattoria.
Tulokset palvelu avaa käyttäjilleen avoimesti, eli palvelu kertoo käyttäjälle, mihin tekijöihin AI Score perustuu. Tämä erottaa Danelfinin mustasta laatikosta ja mahdollistaa käyttäjän oman analyysin tukemisen tekoälyn tuotoksilla.
Palvelusta löytyy salkunhallintatyökaluja, AI Score -historia, sekä kauppaideoita ja signaaleita ostolle ja myynnille. Parhaiksi arvioiduilla osakkeilla (AI Score 7–10) on historiallisesti ollut suurempi todennäköisyys päihittää vertailuindeksi (S&P 500, STOXX Europe 600) kolmen kuukauden jaksolla.
Danelfin-palvelun backtesting-tulokset ovat lupaavia. Backtesting tarkoittaa sijoitusstrategian tai kaupankäyntimallin testaamista historiallisella markkinadatalla.
Backtesting-tulokset osoittavat, että Danelfinin “Best Stocks” -strategia tuotti aikavälillä 3.1.2017–15.8.2024 yhteensä +263 prosenttia, kun S&P 500:n tuotto jäi vastaavalla ajanjaksolla +189 prosenttiin. Lisäksi korkean AI-pisteen (10/10) osakkeet ovat ylittäneet markkinatuoton keskimäärin yli 20 prosentilla vastaavissa historiallisen datan testeissä.
Danelfin-alustalla on rajoitteensa
Vaikka Danelfin edustaa moderneinta tekoälyä sijoittamisessa, on syytä korostaa sen rajoitteita.
Tekoäly perustuu menneisiin datamalleihin, eikä se pysty ennustamaan markkinaa tai yksittäisten osakkeiden liikkeitä sataprosenttisesti. Kaikki AI Score -arviot ovat todennäköisyyksiä, eivät tietenkään varmuuksia.
Danelfinin signaalit soveltuvat parhaiten lyhyen aikavälin – noin kolmen kuukauden – kaupankäyntiin, ja markkina- tai yhtiökohtaiset poikkeamat voivat aiheuttaa merkittäviä tappioita, joita malli ei pysty ennakoimaan. Sovellus ei tarjoa osakevalintatyökalua eli osakescreeneriä tai laajoja analyysityökaluja, joten sijoittajan tulee aina tehdä oma analyysinsä ja välttää liiallinen luottamus yksittäiseen malliin.
Tekoäly ei pysty huomioimaan makrotaloudellisia rakenteellisia muutoksia tai yhtiöille äkisti tapahtuvia riskitapahtumia, joita algoritmi ei ole oppinut datasta.
Danelfinia voidaan siis pitää sijoittajan tukityökaluna, ei valmisratkaisuna sijoituspäätöksiin. Sen läpinäkyvä tekoälyanalyysi ja hyvät backtesting-tulokset kannustavat perehtymään palveluun, mutta harkinta ja omat analyysit pysyvät sijoituspäätösten ytimessä.
