Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen revolutionieren unsere Branche – insbesondere für komplexe und datenintensive Vorgänge wie den Aktienhandel.
Seit in den 1860er Jahren in Calahan das erste Börsenticker-System eingeführt wurde, wurden Maschinen zu einem wichtigen Bestandteil des weltweiten Aktienmarktes. Heute sind Computer so in den Handelsprozess integriert, dass 80 % des Aktienmarktes auf Autopilot laufen, hauptsächlich wegen der Zunahme passiver Fonds und Investitionen.
Fortschritte beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen jetzt neue Methoden zur Integration von Technologie in den Geschäftsprozess und können dazu beitragen, den Aktienmarkt zu demokratisieren und bestimmte Probleme des automatisierten Handels zu lindern.
KI ermöglicht es uns, Markenfeedback in Echtzeit zu erhalten; verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und automatisiert die meisten unserer täglichen Vorgänge; es verbessert die Handys, die wir mitnehmen; bewertet unsere Kreditwürdigkeit usw.
Der Devisenhandel ist einer der Märkte, der am meisten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen profitiert. Forex ist die ständig wachsende 1.93-Billiarden-Dollar-Industrie. Jüngste Untersuchungen zeigen, dass es sich um 5.3 Billionen US-Dollar handelt jeden Tag ausgetauscht auf diesem Markt. Niedrige Kosten, große Liquidität, einfacher Einstieg, eine große Auswahl an Handelspaaren und keine zentrale Regulierungsbehörde machen Händler sehr attraktiv. Um das Beste aus Ihren Forex-Investitionen herauszuholen, müssen Sie immer noch die Nachteile des Marktes verstehen. Komplexe Preisgestaltung, hohe Volatilität und erhebliche Risiken sind nur einige davon.
KI und Devisenhandel
Einer der Hauptvorteile von KI ist maschinelles Lernen und prädiktive Analyse. Predictive Analytics nutzt aktuelle kommerzielle Daten und Algorithmen, um Marktveränderungen zu antizipieren. Die Fähigkeiten von Predictive Analytics reichen bis zum Menschen, da er große Datenmengen schneller auswerten kann und weniger Fehler macht. Durch die Verwendung von KI-Software zur Bereitstellung von Vorhersagen, gem diese Seitekönnen sich Händler stärker auf die Entwicklung intelligenter Handelsmethoden auf Datenbasis konzentrieren. Nikkei, ein japanisches Unternehmen, ist ein großartiges Beispiel für die Nützlichkeit der Forex-Analyse. Sie erstellten ein vierteljährliches Dollar-Yen-Derby und nutzten künstliche Intelligenz für den folgenden Monat, um die Wechselkurse zu prognostizieren. Das KI-Programm hat eine breite Palette von Daten von mehreren Standorten verwendet, darunter Veröffentlichungen, Branchentrends, Marktveränderungen, Rohstoffpreise usw.
Sie stellten ihre Ergebnisse den Prognosen ihrer besten Analysten gegenüber, um die Wirksamkeit der prädiktiven Analyse zu bewerten.
Forex-Händler nutzen verschiedene Geräte und Plattformen für ihre Recherche, Datenerfassung und Handelsstrategie. Dieselben Statistiken betonen, dass 35 % der Devisenhändler ihre Mobiltelefone verwenden, um Devisenmakler zu finden und zu vergleichen. In den nächsten Jahren soll der mobile Handel von 18 auf 37 Prozent zunehmen.
Aufgrund dieser erstaunlichen Tatsache ist die Anzahl der FX-Broker, die auf das mobile Handelsauto aufspringen, überhaupt nicht unerwartet. Um das entsprechende Publikum anzusprechen, müssen Forex-Broker mehr für mobiles Marketing ausgeben.
Technisch versierte Händler müssen vor allem benutzerzentrierte Erfahrungen bieten, einschließlich Multi-Channel-Onboarding, einer reaktionsschnellen mobilen Anwendung und einfacheren Einzahlungs- und Entfernungsverfahren. Dies lässt sich am besten am Beispiel von Ever Forex demonstrieren, das begonnen hat, mobile Handelserfahrungen zu verändern.
Viele Forex-Händler sagen häufig: „Wenn ich im Voraus so viele Informationen hätte, würde ich mich entscheiden, besser zu handeln und mehr Geld zu verdienen.“
Leider ist es nicht so einfach.
Eines der Hauptprobleme, mit denen Trader konfrontiert sind, ist, nicht zu wissen, wie sie ihre Daten sammeln sollen, und nicht zu wissen, welche Daten für sie wichtig sind. Vor allem wissen sie nicht, wie sie die gesammelten Daten strategisch nutzen können.
Folglich beginnen Einzelpersonen, sich auf irrelevante und falsche Informationen zu verlassen, die die Gesamtwirksamkeit ihrer Handelsstrategie beeinträchtigen können.
Dies kann durch Echtzeit-Datenanalyse und automatisierte Handelsoptionen unterstützt werden. Sie können Live-Preise in Echtzeit auswerten, Probleme schneller erkennen und diese fast sofort beheben. Maschinelles Lernen kann riesige Mengen an Handelshistorie nutzen, um Handelsdaten in Echtzeit zu analysieren, Ihnen bessere Einblicke in den Markt zu geben und Ihnen dabei zu helfen, Ihre Handelsstrategie an die Volatilität des aktuellen Marktes anzupassen.
Nehmen Sie das Beispiel der automatischen Stop-Loss-Orders im Bereich des Devisenhandels, die zu einem unverzichtbaren Feature geworden sind. Mit anderen Worten, ein Devisenhändler mit seinen FX- und CFD-Brokern bestellt seinen Stop-Loss, um zu garantieren, dass seine Verluste reduziert werden und dass er seine Vermögenswerte zum höchsten Preis verkauft. Diese Funktion kann bei richtiger Anwendung in einem sehr turbulenten Devisenmarkt sehr nützlich sein.
Künstliche Intelligenz und Börse
Exzellente Daten schaffen gute Entscheidungen. Aber es könnte zu weit gehen. Finanzunternehmen Sammeln Sie Milliarden von Datenpunkten – die wichtige Einblicke bieten können, aber zusammen viel Lärm verursachen. Dies muss alles überprüft und analysiert werden, was bedeutet, dass mehrere Stunden Aufwand erforderlich sind, um einen Handelsvorteil zu erzielen.
Jüngste Entwicklungen in der KI, insbesondere maschinelles Lernen, haben Händlern eine Lösung gegeben, die all diese Informationen sinnvoll verarbeitet. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen verstehen und interpretieren. Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen, aber sie können Erkenntnisse aus früheren Datensätzen nutzen, um in Zukunft bessere Urteile zu fällen. Einfach ausgedrückt: Die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen verbessert sich.
Sehen wir uns einige reale Fälle von maschinellem Lernen in Aktion an, um besser zu verstehen, wie dies funktioniert.
Wenn Sie einen Punkt aus diesem Aufsatz entfernen müssten, AI und Algorithmen sind dumm. Sie können jetzt nicht nachvollziehen, ob die von Ihnen bereitgestellten Daten fehlerhaft sind oder nicht. Das bedeutet, dass Sie schlechte Erkenntnisse erhalten, wenn Sie Ihren Algorithmus mit falschen Daten füttern. Suchen Sie einfach nach einem guten Beispiel bei den Präsidentschaftswahlen 2016.
Um hervorragende Einblicke zu erhalten, benötigen Sie die angemessen strukturierte Datensammlung und vor allem müssen Sie die Fragestellung, die Sie stellen, auf grundlegende Weise verstehen.
Sobald Sie große Datensätze haben, besteht der nächste Schritt darin, sie dem Algorithmus hinzuzufügen. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen kann die Bemühungen einer ganzen Forschungsabteilung nachahmen. Aber es erreicht es zu einem Bruchteil der Kosten viel schneller.
Sobald ein Modell erstellt wurde, besteht der nächste Schritt darin, es funktionsfähig zu machen. Nur durch die Anwendung der Modelle auf menschliche Trader ist dies möglich. Aber auch andere Unternehmen versuchen, den algorithmischen Handel einen Schritt weiter zu bringen.
In den nächsten Jahren wird ein besserer Zugang zum Algorithmushandel für viele Unternehmen und Investoren von entscheidender Bedeutung sein. Es wird wahrscheinlich für diejenigen wichtig sein, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Es wird auch dazu beitragen, sicherzustellen, dass Geld so effizient wie möglich verwendet wird, um die Gesamtwirtschaft zu verbessern.
