人工知能と機械学習は、特に株式取引などの複雑で高データの操作において、業界に革命をもたらします。
1860 年代にカラハンで最初の株価ティッカー システムが導入されて以来、機械は世界の株式市場の重要な構成要素になりました。 現在、コンピューターは取引プロセスに組み込まれているため、株式市場の 80% が自動操縦になっています。これは主にパッシブ ファンドと投資の増加によるものです。
機械学習と人工知能 (AI) の進歩により、テクノロジをビジネス プロセスに組み込むための新しい方法が開かれ、株式市場の民主化と特定の自動取引の問題の軽減に役立つ可能性があります。
AI により、ブランドのフィードバックをリアルタイムで取得できます。 間違いの可能性を減らし、日常業務のほとんどを自動化します。 それは私たちが持っている携帯電話を強化します。 当社の信用力等を評価します。
外国為替取引は、人工知能と機械学習から最も恩恵を受ける市場の 1.93 つです。 外国為替は、成長を続ける 5.3 千兆ドルの業界です。 最近の調査によると、XNUMX 兆ドルは 毎日交換 この市場で。 低コスト、優れた流動性、簡単な参入、幅広い取引カップル、および中央規制当局がないため、トレーダーは非常に魅力的です。 外国為替投資を最大限に活用するには、市場の欠点を把握する必要があります。 複雑な価格設定、高いボラティリティ、および重大な危険は、そのほんの一部です。
AIと外国為替取引
AI の主な利点の XNUMX つは、機械学習と予測分析です。 予測分析は、現在の商用データとアルゴリズムを利用して、市場の変化を予測します。 大量のデータをより迅速に評価し、エラーを減らすことができるため、予測分析の能力は人々にまで及びます。 AIソフトウェアを使用して予測を提供することにより、 このページ、トレーダーは、データに基づくインテリジェントな取引方法の開発にもっと集中することができます。 日本企業である日経は、外国為替分析の有用性をよく表しています。 彼らは四半期ごとにドル円ダービーを作成し、翌月の人工知能を使用して為替レートを予測しました。 AIプログラムは、出版物、業界の動向、市場の変化、商品価格など、いくつかのサイトからの幅広いデータを利用しています。
彼らは、予測分析の有効性を評価するために、その調査結果を最高のアナリストの予測と対比させました。
外国為替トレーダーは、調査、データ収集、および取引戦略のためにさまざまなデバイスとプラットフォームを利用しています。 同じ統計は、外国為替トレーダーの 35% が携帯電話を使用して FX ブローカーを見つけて比較していることを強調しています。 今後数年間で、モバイル取引は 18% から 37% に増加すると予測されています。
この驚くべき事実のために、モバイルトレーディングカーでホッピングするFXブローカーの数はまったく予想外ではありません。 適切なオーディエンスと向き合うために、外国為替ブローカーはモバイルマーケティングにより多くを費やさなければなりません。
とりわけ、技術に精通したディーラーは、マルチチャネルのオンボーディング、応答性の高いモバイルアプリケーション、より簡単な入金および削除手順など、ユーザー中心のエクスペリエンスを提供する必要があります。 これは、モバイル取引体験を変え始めたEverForexの例で最もよく示されています。
多くの外国為替トレーダーは、「事前にたくさんの情報を持っていれば、より良い取引をしてより多くのお金を稼ぐことを決心するでしょう」と頻繁に言います。
悲しいことに、それはそれほど簡単ではありません。
トレーダーが直面している主要な問題のXNUMXつは、データを収集する方法がわからないことと、どのデータがトレーダーにとって重要であるかがわからないことです。 最も重要なことは、収集したデータを戦略的に利用する方法を知らないことです。
その結果、個人は、取引戦略の全体的な有効性を損なう可能性のある無関係で誤った情報に依存し始めます。
これは、リアルタイムのデータ分析と自動化された取引オプションによって支援される可能性があります。 ライブ価格をリアルタイムで評価し、問題をより迅速に発見し、ほぼ即座に修正できます。 機械学習は、膨大な量の取引履歴を利用して取引データをリアルタイムで分析し、市場に対するより深い洞察を提供し、現在の市場のボラティリティに合わせて取引戦略を修正するのに役立ちます。
不可欠な機能となっている外国為替取引の分野における自動ストップロス注文の例を考えてみましょう。 言い換えれば、FX および CFD ブローカーを使用する外国為替トレーダーは、損失を減らし、資産を最高価格で売却することを保証するためにストップロスを注文します。 この機能は、非常に乱高下する外国為替市場で適切に使用すれば、非常に役立つ可能性があります。
人工知能と株式市場
優れたデータは良い選択を生み出します。 しかし、それは行き過ぎかもしれません。 金融会社 数十億のデータポイントを収集する –これは重要な洞察を提供する可能性がありますが、組み合わされた多くのノイズを引き起こします。 これはすべてスクリーニングおよび分析する必要があります。つまり、取引上の利点を得るには数時間の努力が必要です。
AI、特に機械学習の最近の開発により、トレーダーはこのすべての情報を理解できるソリューションを手に入れました。 機械学習アルゴリズムは、大量のデータを理解して解釈することができます。 機械学習にはさまざまな種類のアルゴリズムがありますが、以前のデータセットからの洞察を使用して、将来、より適切な判断を下すことができます。 簡単に言えば、機械学習アルゴリズムの使用法が向上します。
これがどのように機能するかをよりよく理解するために、実際の機械学習の実例をいくつか見てみましょう。
このエッセイから削除するアイテムがXNUMXつある場合は、 AI とアルゴリズムは愚かです。 彼らはあなたが提供するデータに欠陥があるかどうかを理解することができなくなりました。 これは、アルゴリズムに誤ったデータを入力すると、洞察が不十分になることを意味します。 2016年の大統領選挙で良い例を探してください。
優れた洞察を得るには、適切な構造化されたデータ収集が必要です。何よりも、質問を基本的に理解する必要があります。
大きなデータセットができたら、次のステップはそれらをアルゴリズムに追加することです。 機械学習アルゴリズムは、研究部門全体が行う作業をエミュレートする場合があります。 しかし、それははるかに迅速なコストのほんの一部でそれを達成します。
モデルが構築されたら、次のステップはそれを実行可能にすることです。 モデルを人間のトレーダーに適用することによってのみ、これを行うことができます。 しかし、他の企業はアルゴリズム取引をさらに一歩進めようとしています。
今後数年間で、アルゴリズム取引へのより多くのアクセスが多くの企業や投資家にとって重要になるでしょう。 競争力を維持したい人にとってはおそらく重要でしょう。 それはまた、経済全体を改善するためにお金が可能な限り効率的に利用されることを保証するのに役立ちます。
