La inteligencia artificial y el aprendizaje automático revolucionan nuestra industria, especialmente para operaciones complejas y de gran cantidad de datos, como el comercio de acciones.
Desde que se introdujo el primer sistema de cotizaciones bursátiles en Calahan en la década de 1860, las máquinas se convirtieron en un componente importante del mercado bursátil mundial. Ahora, las computadoras están tan integradas en el proceso comercial que el 80% del mercado de valores está en piloto automático, principalmente debido al aumento de los fondos pasivos y las inversiones.
Los avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) ahora están abriendo nuevos métodos para incorporar tecnología en el proceso comercial y pueden ayudar a democratizar el mercado de valores y aliviar ciertos problemas comerciales automatizados.
La IA nos permite obtener comentarios sobre la marca en tiempo real; reduce la posibilidad de errores y automatiza la mayoría de nuestras operaciones diarias; mejora los celulares que tomamos; evalúa nuestra solvencia, etc.
El comercio de divisas es uno de los mercados que más se beneficia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Forex es la industria en constante crecimiento de $ 1.93 billones. Investigaciones recientes indican que $ 5.3 billones son intercambiado todos los días en este mercado. Los bajos costos, la gran liquidez, la entrada fácil, una amplia gama de parejas comerciales y la falta de un regulador central hacen que los comerciantes sean muy atractivos. Para aprovechar al máximo sus inversiones en Forex, aún debe comprender los inconvenientes del mercado. Los precios complejos, la alta volatilidad y los riesgos significativos son solo algunos de ellos.
IA y comercio de divisas
Una de las principales ventajas de la IA es el aprendizaje automático y el análisis predictivo. El análisis predictivo utiliza datos y algoritmos comerciales actuales para anticipar cambios en el mercado. Las capacidades del análisis predictivo se extienden a las personas, ya que pueden evaluar grandes cantidades de datos más rápidamente y cometer menos errores. Mediante el uso de software de IA para proporcionar predicciones, según esta página, los comerciantes pueden concentrarse más en el desarrollo de métodos comerciales inteligentes basados en datos. Nikkei, una empresa japonesa, es un gran ejemplo de la utilidad del análisis de divisas. Crearon un derby dólar-yen trimestral, utilizando inteligencia artificial para el mes siguiente para pronosticar los tipos de cambio. El programa de IA ha utilizado una amplia gama de datos de varios sitios, incluidas publicaciones, tendencias de la industria, cambios en el mercado, precios de productos básicos, etc.
Compararon sus hallazgos con las previsiones de sus mejores analistas para evaluar la eficacia del análisis predictivo.
Los operadores de Forex utilizan varios dispositivos y plataformas para su investigación, recopilación de datos y estrategia comercial. Las mismas estadísticas destacan que el 35% de los comerciantes de divisas usan sus teléfonos celulares para buscar y comparar corredores de divisas. En los próximos años, se prevé que el comercio móvil aumente del 18 al 37 por ciento.
Debido a este hecho sorprendente, la cantidad de corredores de divisas que se suben al carro móvil no es para nada inesperada. Para enfrentarse a las audiencias adecuadas, los corredores de divisas deben gastar más en marketing móvil.
Sobre todo, los distribuidores expertos en tecnología deben ofrecer experiencias centradas en el usuario, incluida la incorporación multicanal, una aplicación móvil receptiva y procedimientos de depósito y retiro más sencillos. Esto se demuestra mejor en el ejemplo de Ever Forex, que ha comenzado a alterar las experiencias comerciales móviles.
Muchos comerciantes de Forex dicen con frecuencia: "Si tuviera tanta información por adelantado, decidiría operar mejor y ganar más dinero".
Lamentablemente, no es tan fácil.
Uno de los principales problemas que enfrentan los comerciantes es no saber cómo recopilar sus datos y qué datos son importantes para ellos. Lo que es más importante, no saben cómo utilizar estratégicamente los datos que recopilan.
En consecuencia, las personas comienzan a depender de información irrelevante y falsa que puede dañar la eficacia general de su estrategia comercial.
Esto puede verse favorecido por el análisis de datos en tiempo real y las opciones de negociación automatizadas. Puede evaluar los precios en vivo en tiempo real, conocer los problemas más rápidamente y corregirlos casi de inmediato. El aprendizaje automático puede utilizar grandes cantidades de historial comercial para analizar los datos comerciales en tiempo real, brindarle una mayor comprensión del mercado y ayudarlo a modificar su estrategia comercial de acuerdo con la volatilidad del mercado actual.
Tomemos el ejemplo de las órdenes stop-loss automáticas en el campo del comercio de divisas, que se han convertido en una característica esencial. En otras palabras, un comerciante de divisas con sus corredores de FX y CFD ordena su stop-loss para garantizar que sus pérdidas se reduzcan y que vendan sus activos al mejor precio. Esta función puede ser muy útil, si se utiliza correctamente, en un mercado de divisas muy turbulento.
Inteligencia Artificial y Mercado de Valores
Excelentes datos crean buenas elecciones. Pero puede ir demasiado lejos. Empresas financieras reunir miles de millones de puntos de datos – que puede ofrecer información significativa pero causar mucho ruido combinado. Todo esto debe ser examinado y analizado, lo que significa que hay varias horas de esfuerzo para obtener una ventaja comercial.
Los desarrollos recientes en IA, especialmente el aprendizaje automático, han brindado a los comerciantes una solución que da sentido a toda esta información. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden comprender e interpretar grandes cantidades de datos. Hay muchos tipos diferentes de algoritmos para el aprendizaje automático, pero pueden usar conocimientos de conjuntos de datos anteriores para hacer mejores juicios en el futuro. En pocas palabras: mejora el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
Veamos algunas instancias del mundo real de aprendizaje automático en acción para comprender mejor cómo funciona.
Si tuviera un elemento para eliminar de este ensayo, AI y los algoritmos son estúpidos. Ahora no pueden comprender si los datos que proporciona son defectuosos o no. Esto implica que obtendrá información deficiente si alimenta su algoritmo con datos incorrectos. Solo busque un buen ejemplo en las elecciones presidenciales de 2016.
Para obtener información excelente, necesita la recopilación de datos estructurados adecuada y, sobre todo, debe comprender de manera básica la pregunta que está haciendo.
Una vez que tenga grandes conjuntos de datos, el siguiente paso es agregarlos al algoritmo. Un algoritmo de aprendizaje automático puede emular el esfuerzo realizado por todo un departamento de investigación. Pero lo logra a una fracción del costo mucho más rápido.
Una vez que se ha construido un modelo, el siguiente paso es hacerlo viable. Esto solo se puede lograr aplicando los modelos a comerciantes humanos. Pero otras empresas están intentando llevar el comercio algorítmico un paso más allá.
En los próximos años, un mayor acceso al comercio de algoritmos será crucial para muchas empresas e inversores. Probablemente será importante para aquellos que deseen seguir siendo competitivos. También ayudará a garantizar que el dinero se utilice de la manera más eficiente posible para mejorar la economía en general.
