Kunstmatige intelligentie en machine learning brengen een revolutie teweeg in onze branche, vooral voor complexe en high-data-operaties, zoals aandelenhandel.
Sinds het eerste tickersysteem voor aandelenkoersen in de jaren 1860 in Calahan werd geïntroduceerd, werden machines een belangrijk onderdeel van de wereldwijde aandelenmarkt. Nu zijn computers zo geïntegreerd in het handelsproces dat 80% van de aandelenmarkt op de automatische piloot staat, voornamelijk vanwege de toename van passieve fondsen en investeringen.
Vooruitgang in machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) opent nu nieuwe methoden om technologie in het bedrijfsproces te integreren en kan helpen de aandelenmarkt te democratiseren en bepaalde geautomatiseerde handelsproblemen te verlichten.
AI stelt ons in staat om merkfeedback in realtime te krijgen; verkleint de kans op fouten en automatiseert de meeste van onze dagelijkse werkzaamheden; het verbetert de mobiele telefoons die we nemen; evalueert onze kredietwaardigheid, enz.
Forexhandel is een van de markten die het meest profiteert van kunstmatige intelligentie en machine learning. Forex is de steeds groeiende industrie van $ 1.93 biljard. Recent onderzoek geeft aan dat dit $ 5.3 biljoen is elke dag uitgewisseld op deze markt. Lage kosten, grote liquiditeit, gemakkelijke toegang, een breed scala aan handelsparen en geen centrale toezichthouder maken handelaren erg aantrekkelijk. Om het meeste uit uw Forex-investeringen te halen, moet u nog steeds de nadelen van de markt begrijpen. Complexe prijzen, hoge volatiliteit en aanzienlijke gevaren zijn er maar een paar.
AI en Forex Trading
Een van de belangrijkste voordelen van AI is machine learning en voorspellende analyse. Voorspellende analyses maken gebruik van actuele commerciële gegevens en algoritmen om te anticiperen op veranderingen in de markt. De capaciteiten van voorspellende analyses strekken zich uit tot mensen, omdat ze grote hoeveelheden gegevens sneller kunnen evalueren en minder fouten kunnen maken. Door AI-software te gebruiken om voorspellingen te doen, aldus deze pagina, kunnen handelaren zich meer concentreren op de ontwikkeling van intelligente handelsmethoden op basis van gegevens. Nikkei, een Japans bedrijf, is een geweldige illustratie van het nut van forex-analyse. Ze creëerden een driemaandelijkse Dollar-Yen-derby, waarbij ze kunstmatige intelligentie voor de volgende maand gebruikten om wisselkoersen te voorspellen. Het AI-programma heeft een breed scala aan gegevens van verschillende sites gebruikt, waaronder publicaties, trends in de sector, marktveranderingen, grondstoffenprijzen, enz.
Ze vergeleken de bevindingen met de voorspellingen van hun beste analisten om de doeltreffendheid van voorspellende analyse te evalueren.
Forextraders gebruiken verschillende apparaten en platforms voor hun onderzoek, gegevensverzameling en handelsstrategie. Dezelfde statistieken benadrukken dat 35% van de forextraders hun mobiele telefoons gebruiken om FX-makelaars te vinden en te vergelijken. In de komende jaren zal de mobiele handel naar verwachting toenemen van 18 naar 37 procent.
Vanwege dit verbazingwekkende feit is het aantal FX-makelaars dat op de mobiele handelswagen springt helemaal niet onverwacht. Om de juiste doelgroepen aan te kunnen, moeten forex-makelaars meer uitgeven aan mobiele marketing.
Bovenal moeten technisch onderlegde dealers gebruikersgerichte ervaringen bieden, waaronder onboarding via meerdere kanalen, een responsieve mobiele applicatie en eenvoudigere stortings- en verwijderingsprocedures. Dit wordt het best aangetoond in het Ever Forex-voorbeeld, dat mobiele handelservaringen begint te veranderen.
Veel Forextraders zeggen vaak: "Als ik van tevoren zoveel informatie had, zou ik besluiten om beter te handelen en meer geld te verdienen."
Helaas is het niet zo gemakkelijk.
Een van de grootste problemen waarmee handelaren worden geconfronteerd, is dat ze niet weten hoe ze hun gegevens moeten verzamelen en niet weten welke gegevens belangrijk voor hen zijn. Het belangrijkste is dat ze niet weten hoe ze de gegevens die ze verzamelen strategisch moeten gebruiken.
Bijgevolg beginnen individuen afhankelijk te worden van irrelevante en valse informatie die de algehele doeltreffendheid van hun handelsstrategie kan schaden.
Dit kan worden geholpen door realtime gegevensanalyse en geautomatiseerde handelsopties. U kunt live prijzen in realtime evalueren, problemen sneller ontdekken en vrijwel onmiddellijk corrigeren. Machine learning kan enorme hoeveelheden handelsgeschiedenis gebruiken om handelsgegevens in realtime te analyseren, u meer inzicht in de markt te geven en u te helpen uw handelsstrategie aan te passen aan de volatiliteit van de huidige markt.
Neem het voorbeeld van automatische stop-loss-orders op het gebied van forex trading, die een essentieel kenmerk zijn geworden. Met andere woorden, een forextrader bestelt bij zijn FX- en CFD-makelaars hun stop-loss om te garanderen dat hun verliezen worden beperkt en dat ze hun activa tegen de hoogste prijs verkopen. Deze functie kan, mits correct gebruikt, zeer nuttig zijn in een zeer turbulente forexmarkt.
Kunstmatige intelligentie en aandelenmarkt
Uitstekende data zorgt voor goede keuzes. Maar het kan te ver gaan. financiële firma's verzamel miljarden datapunten – die belangrijke inzichten kunnen bieden, maar samen veel lawaai veroorzaken. Dit moet allemaal worden gescreend en geanalyseerd, wat betekent dat er enkele uren moeite zijn om een handelsvoordeel te behalen.
Recente ontwikkelingen in AI, met name machine learning, hebben handelaren een oplossing gegeven die al deze informatie zinvol maakt. Machine learning-algoritmen kunnen grote hoeveelheden gegevens begrijpen en interpreteren. Er zijn veel verschillende soorten algoritmen voor machine learning, maar ze kunnen inzichten uit eerdere datasets gebruiken om in de toekomst betere beslissingen te nemen. Simpel gezegd: het gebruik van machine learning-algoritmen verbetert.
Laten we eens kijken naar enkele praktijkvoorbeelden van machine learning in actie om beter te begrijpen hoe dit werkt.
Als je één item uit dit essay moest verwijderen, AI en algoritmen zijn dom. Ze kunnen nu niet begrijpen of de door u verstrekte gegevens al dan niet defect zijn. Dit houdt in dat u slechte inzichten krijgt als u uw algoritme voedt met onjuiste gegevens. Zoek maar eens naar een goed voorbeeld bij de presidentsverkiezingen van 2016.
Om uitstekende inzichten te krijgen, heb je de juiste gestructureerde gegevensverzameling nodig, en vooral moet je de vraag die je stelt op een basale manier begrijpen.
Als je eenmaal grote datasets hebt, is de volgende stap om ze aan het algoritme toe te voegen. Een algoritme voor machine learning kan de inspanning van een hele onderzoeksafdeling nabootsen. Maar het bereikt het veel sneller tegen een fractie van de kosten.
Als een model eenmaal is gebouwd, is de volgende stap om het werkbaar te maken. Alleen door de modellen toe te passen op menselijke handelaren kan dit worden gedaan. Maar andere bedrijven proberen algoritmische handel een stap verder te brengen.
In de komende jaren zal meer toegang tot algoritmehandel cruciaal zijn voor veel bedrijven en investeerders. Het zal waarschijnlijk belangrijk zijn voor degenen die competitief willen blijven. Het zal er ook toe bijdragen dat het geld zo efficiënt mogelijk wordt gebruikt om de algehele economie te verbeteren.
