L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico rivoluzionano il nostro settore, soprattutto per operazioni complesse e ad alto contenuto di dati, come il trading di azioni.
Da quando il primo sistema di ticker del prezzo delle azioni è stato introdotto a Calahan nel 1860, le macchine sono diventate una componente importante del mercato azionario mondiale. Ora, i computer sono così integrati nel processo di negoziazione che l'80% del mercato azionario è in modalità pilota automatico, principalmente a causa dell'aumento dei fondi passivi e degli investimenti.
I progressi nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale (AI) stanno ora aprendo nuovi metodi per incorporare la tecnologia nel processo aziendale e possono aiutare a democratizzare il mercato azionario e alleviare alcuni problemi di trading automatizzato.
L'intelligenza artificiale ci consente di ottenere feedback sul marchio in tempo reale; riduce la possibilità di errori e automatizza la maggior parte delle nostre operazioni quotidiane; migliora i cellulari che prendiamo; valuta la nostra solvibilità, ecc.
Il trading sul Forex è uno dei mercati che beneficia maggiormente dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Il Forex è l'industria in continua crescita da 1.93 quadrilioni di dollari. Ricerche recenti indicano che $ 5.3 trilioni sono scambiato ogni giorno in questo mercato. Bassi costi, grande liquidità, ingresso facile, un'ampia gamma di coppie di trading e nessun regolatore centrale rendono i trader molto attraenti. Per ottenere il massimo dai tuoi investimenti Forex, devi comunque cogliere gli svantaggi del mercato. Prezzi complessi, alta volatilità e rischi significativi sono solo alcuni di questi.
IA e Forex Trading
Uno dei principali vantaggi dell'intelligenza artificiale è l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva. L'analisi predittiva utilizza i dati commerciali e gli algoritmi attuali per anticipare i cambiamenti nel mercato. Le capacità dell'analisi predittiva si estendono alle persone poiché possono valutare grandi quantità di dati più rapidamente e commettere meno errori. Utilizzando il software AI per fornire previsioni, secondo questa pagina, i trader possono concentrarsi maggiormente sullo sviluppo di metodi di trading intelligenti basati sui dati. Nikkei, una società giapponese, è un ottimo esempio dell'utilità dell'analisi forex. Hanno creato un derby trimestrale dollaro-yen, utilizzando l'intelligenza artificiale per il mese successivo per prevedere i tassi di cambio. Il programma AI ha utilizzato un'ampia gamma di dati provenienti da diversi siti, comprese pubblicazioni, tendenze del settore, cambiamenti del mercato, prezzi delle materie prime, ecc.
Hanno messo a confronto i suoi risultati con le previsioni dei loro migliori analisti per valutare l'efficacia dell'analisi predittiva.
I trader Forex utilizzano vari dispositivi e piattaforme per la loro ricerca, raccolta dati e strategia commerciale. Le stesse statistiche sottolineano che il 35% dei commercianti di forex utilizza i propri telefoni cellulari per trovare e confrontare i broker FX. Nei prossimi anni, si prevede che il commercio mobile aumenterà dal 18 al 37%.
A causa di questo fatto sorprendente, il numero di broker FX che saltano sull'auto di trading mobile non è affatto inaspettato. Per affrontare il pubblico appropriato, i broker forex devono spendere di più per il marketing mobile.
Soprattutto, i rivenditori esperti di tecnologia devono offrire esperienze incentrate sull'utente, incluso l'onboarding multicanale, un'applicazione mobile reattiva e procedure di deposito e rimozione più semplici. Questo è meglio dimostrato nell'esempio di Ever Forex, che ha iniziato ad alterare le esperienze di trading mobile.
Molti trader Forex dicono spesso: "Se avessi così tante informazioni in anticipo, deciderei di fare trading meglio e guadagnare di più".
Purtroppo, non è così facile.
Uno dei principali problemi che devono affrontare i trader è non sapere come raccogliere i propri dati e non sapere quali dati sono importanti per loro. Soprattutto, non sanno come utilizzare strategicamente i dati che raccolgono.
Di conseguenza, gli individui iniziano a dipendere da informazioni irrilevanti e false che possono danneggiare l'efficacia complessiva della loro strategia di trading.
Ciò può essere aiutato dall'analisi dei dati in tempo reale e dalle opzioni di trading automatico. Puoi valutare i prezzi in tempo reale in tempo reale, scoprire i problemi più rapidamente e correggerli quasi immediatamente. L'apprendimento automatico può utilizzare enormi quantità di cronologia di trading per analizzare i dati di trading in tempo reale, fornire maggiori informazioni sul mercato e aiutarti a modificare la tua strategia di trading in linea con la volatilità del mercato attuale.
Prendiamo l'esempio degli ordini automatici di stop-loss nel campo del forex trading, che sono diventati una caratteristica essenziale. In altre parole, un forex trader con i suoi broker FX e CFD ordina il proprio stop-loss per garantire che le perdite siano ridotte e che vendano i propri asset al prezzo più alto. Questa funzione può essere molto utile, se utilizzata correttamente, in un mercato forex altamente turbolento.
Intelligenza artificiale e mercato azionario
Dati eccellenti creano buone scelte. Ma potrebbe andare troppo oltre. Società finanziarie raccogliere miliardi di punti dati – che possono offrire spunti significativi ma insieme causare molto rumore. Tutto questo deve essere esaminato e analizzato, il che significa che ci sono diverse ore di impegno per ottenere un vantaggio commerciale.
I recenti sviluppi nell'IA, in particolare l'apprendimento automatico, hanno offerto ai trader una soluzione che dà un senso a tutte queste informazioni. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono comprendere e interpretare grandi quantità di dati. Esistono molti tipi diversi di algoritmi per l'apprendimento automatico, ma possono utilizzare informazioni dettagliate da set di dati precedenti per formulare giudizi migliori in futuro. In poche parole: l'utilizzo degli algoritmi di apprendimento automatico migliora.
Diamo un'occhiata ad alcune istanze del mondo reale di apprendimento automatico in azione per capire meglio come funziona.
Se avevi un elemento da rimuovere da questo saggio, AI e gli algoritmi sono stupidi. Ora non sono in grado di comprendere se i dati forniti siano difettosi o meno. Ciò implica che otterrai informazioni scarse se fornisci al tuo algoritmo dati errati. Basta cercare un buon esempio nelle elezioni presidenziali del 2016.
Per ottenere degli insight eccellenti è necessaria la raccolta dati strutturata adeguata e, soprattutto, è necessario comprendere in maniera basilare la domanda che ci si pone.
Una volta che hai set di dati di grandi dimensioni, il passaggio successivo consiste nell'aggiungerli all'algoritmo. Un algoritmo di apprendimento automatico può emulare lo sforzo svolto da un intero dipartimento di ricerca. Ma lo realizza a una frazione del costo molto più velocemente.
Una volta costruito un modello, il passo successivo è renderlo realizzabile. Solo applicando i modelli ai trader umani è possibile farlo. Ma altre società stanno tentando di fare un ulteriore passo avanti nel trading algoritmico.
Nei prossimi anni, un maggiore accesso al trading di algoritmi sarà fondamentale per molte aziende e investitori. Probabilmente sarà importante per coloro che desiderano rimanere competitivi. Aiuterà anche a garantire che il denaro sia utilizzato nel modo più efficiente possibile per migliorare l'economia generale.
