L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique révolutionnent notre industrie, en particulier pour les opérations complexes et gourmandes en données, telles que la négociation d'actions.
Depuis l'introduction du premier système de téléscripteur du cours des actions à Calahan dans les années 1860, les machines sont devenues une composante importante du marché boursier mondial. Aujourd'hui, les ordinateurs sont tellement intégrés dans le processus de trading que 80% du marché boursier est sur pilote automatique, principalement en raison de l'augmentation des fonds et investissements passifs.
Les progrès de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) ouvrent désormais de nouvelles méthodes pour intégrer la technologie dans les processus commerciaux et peuvent aider à démocratiser le marché boursier et à atténuer certains problèmes de trading automatisé.
L'IA nous permet d'obtenir des commentaires sur la marque en temps réel ; réduit le risque d'erreurs et automatise la plupart de nos opérations quotidiennes ; il améliore les téléphones portables que nous prenons ; évalue notre solvabilité, etc.
Le trading Forex est l'un des marchés qui bénéficie le plus de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Le Forex est l'industrie en croissance constante de 1.93 quadrillion de dollars. Des recherches récentes indiquent que 5.3 billions de dollars sont échangé tous les jours sur ce marché. Des coûts bas, une grande liquidité, une entrée facile, un large éventail de couples commerciaux et l'absence de régulateur central rendent les commerçants très attrayants. Pour tirer le meilleur parti de vos investissements Forex, vous devez encore saisir les inconvénients du marché. Une tarification complexe, une volatilité élevée et des risques importants ne sont que quelques-uns d'entre eux.
IA et trading Forex
L'un des principaux avantages de l'IA est l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. L'analyse prédictive utilise des données commerciales et des algorithmes actuels pour anticiper les changements sur le marché. Les capacités de l'analyse prédictive s'étendent aux personnes puisqu'elles peuvent évaluer plus rapidement de grandes quantités de données et commettre moins d'erreurs. En utilisant un logiciel d'IA pour fournir des prédictions, selon cette page, les traders peuvent se concentrer davantage sur le développement de méthodes de trading intelligentes basées sur des données. Nikkei, une société japonaise, est une belle illustration de l'utilité de l'analyse forex. Ils ont créé un derby trimestriel dollar-yen, en utilisant l'intelligence artificielle pour le mois suivant pour prévoir les taux de change. Le programme d'IA a utilisé un large éventail de données provenant de plusieurs sites, y compris des publications, les tendances de l'industrie, les changements du marché, les prix des matières premières, etc.
Ils ont comparé ses conclusions aux prévisions de leurs meilleurs analystes pour évaluer l'efficacité de l'analyse prédictive.
Les traders Forex utilisent divers appareils et plates-formes pour leur recherche, leur collecte de données et leur stratégie commerciale. Les mêmes statistiques soulignent que 35% des cambistes utilisent leur téléphone portable pour trouver et comparer des courtiers FX. Au cours des prochaines années, le commerce mobile devrait passer de 18 à 37 %.
En raison de ce fait étonnant, le nombre de courtiers FX qui sautent sur la voiture de trading mobile n'est pas du tout inattendu. Pour faire face aux publics appropriés, les courtiers forex doivent dépenser plus en marketing mobile.
Avant tout, les concessionnaires férus de technologie doivent offrir des expériences centrées sur l'utilisateur, y compris une intégration multicanal, une application mobile réactive et des procédures de dépôt et de retrait plus simples. Ceci est mieux démontré dans l'exemple d'Ever Forex, qui a commencé à modifier les expériences de trading mobile.
De nombreux traders Forex disent souvent : "Si j'avais autant d'informations à l'avance, je déciderais de mieux trader et de gagner plus d'argent."
Malheureusement, ce n'est pas si facile.
L'un des principaux problèmes auxquels sont confrontés les commerçants est de ne pas savoir comment collecter leurs données et de ne pas savoir quelles données sont importantes pour eux. Plus important encore, ils ne savent pas comment utiliser stratégiquement les données qu'ils collectent.
Par conséquent, les individus commencent à dépendre d'informations non pertinentes et fausses qui peuvent nuire à l'efficacité globale de leur stratégie de trading.
Cela peut être aidé par une analyse des données en temps réel et des options de trading automatisées. Vous pouvez évaluer les prix en direct en temps réel, découvrir les problèmes plus rapidement et les corriger presque immédiatement. L'apprentissage automatique peut utiliser d'énormes quantités d'historique de trading pour analyser les données de trading en temps réel, vous fournir de meilleures informations sur le marché et vous aider à modifier votre stratégie de trading en fonction de la volatilité du marché actuel.
Prenons l'exemple des ordres stop-loss automatiques dans le domaine du trading forex, devenus incontournables. En d'autres termes, un trader forex avec ses courtiers FX et CFD ordonne leur stop-loss pour garantir que leurs pertes sont réduites et qu'ils vendent leurs actifs au meilleur prix. Cette fonction peut être très utile, si elle est utilisée correctement, dans un marché des changes très turbulent.
Intelligence Artificielle et Bourse
D'excellentes données créent de bons choix. Mais cela peut aller trop loin. Entreprises financières rassembler des milliards de points de données – qui peuvent offrir des informations importantes mais causer beaucoup de bruit combiné. Tout cela doit être passé au crible et analysé, ce qui signifie qu'il faut plusieurs heures d'efforts pour obtenir un avantage commercial.
Les développements récents de l'IA, en particulier l'apprentissage automatique, ont donné aux traders une solution qui donne un sens à toutes ces informations. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent comprendre et interpréter de grandes quantités de données. Il existe de nombreux types d'algorithmes différents pour l'apprentissage automatique, mais ils peuvent utiliser des informations provenant d'ensembles de données précédents pour prendre de meilleures décisions à l'avenir. En termes simples : l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique s'améliore.
Examinons quelques exemples réels d'apprentissage automatique en action pour mieux comprendre comment cela fonctionne.
Si vous aviez un élément à retirer de cet essai, AI et les algorithmes sont stupides. Ils sont désormais incapables de comprendre si les données que vous fournissez sont défectueuses ou non. Cela implique que vous obtiendrez des informations médiocres si vous alimentez votre algorithme avec des données incorrectes. Il suffit de chercher un bon exemple lors de l'élection présidentielle de 2016.
Pour obtenir d'excellentes informations, vous avez besoin d'une collecte de données structurée appropriée et, surtout, vous devez comprendre de manière basique la question que vous posez.
Une fois que vous avez de grands ensembles de données, l'étape suivante consiste à les ajouter à l'algorithme. Un algorithme d'apprentissage automatique peut imiter l'effort fourni par tout un département de recherche. Mais il l'accomplit à une fraction du coût beaucoup plus rapidement.
Une fois qu'un modèle a été construit, l'étape suivante consiste à le rendre exploitable. Ce n'est qu'en appliquant les modèles aux commerçants humains que cela peut être fait. Mais d'autres entreprises tentent de pousser le trading algorithmique un peu plus loin.
Au cours des prochaines années, un meilleur accès au trading d'algorithmes sera crucial pour de nombreuses entreprises et investisseurs. Ce sera probablement important pour ceux qui souhaitent rester compétitifs. Cela aidera également à garantir que l'argent est utilisé aussi efficacement que possible pour améliorer l'économie globale.
