A inteligência artificial e o aprendizado de máquina revolucionam nosso setor – especialmente para operações complexas e com muitos dados, como negociação de ações.
Desde que o primeiro sistema de cotações de ações foi introduzido em Calahan na década de 1860, as máquinas se tornaram um componente importante do mercado de ações mundial. Agora, os computadores estão tão integrados ao processo de negociação que 80% do mercado de ações está no piloto automático, principalmente por causa do aumento de fundos passivos e investimentos.
Avanços em aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) agora estão abrindo novos métodos para incorporar tecnologia ao processo de negócios e podem ajudar a democratizar o mercado de ações e aliviar certos problemas de negociação automatizada.
A IA nos permite obter feedback da marca em tempo real; reduz a chance de erros e automatiza a maioria de nossas operações diárias; melhora os celulares que levamos; avalia nossa credibilidade, etc.
A negociação Forex é um dos mercados que mais se beneficia da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Forex é a crescente indústria de $ 1.93 quatrilhão. Pesquisas recentes indicam que US$ 5.3 trilhões estão trocado todos os dias neste mercado. Custos baixos, grande liquidez, entrada fácil, uma ampla gama de casais comerciais e nenhum regulador central tornam os traders muito atraentes. Para obter o máximo de seus investimentos em Forex, você ainda precisa entender as desvantagens do mercado. Preços complexos, alta volatilidade e riscos significativos são apenas alguns deles.
IA e negociação Forex
Uma das principais vantagens da IA é o aprendizado de máquina e a análise preditiva. A análise preditiva utiliza dados comerciais atuais e algoritmos para antecipar mudanças no mercado. As capacidades da análise preditiva se estendem às pessoas, pois elas podem avaliar grandes quantidades de dados mais rapidamente e cometer menos erros. Ao usar o software AI para fornecer previsões, de acordo com esta página, os comerciantes podem se concentrar mais no desenvolvimento de métodos de negociação inteligentes baseados em dados. Nikkei, uma empresa japonesa, é uma ótima ilustração da utilidade da análise forex. Eles criaram um derby trimestral dólar-iene, usando inteligência artificial para o mês seguinte para prever as taxas de câmbio. O programa de IA utilizou uma ampla gama de dados de vários sites, incluindo publicações, tendências do setor, mudanças de mercado, preços de commodities etc.
Eles compararam suas descobertas com as previsões de seus melhores analistas para avaliar a eficácia da análise preditiva.
Os comerciantes de Forex utilizam vários dispositivos e plataformas para suas pesquisas, coleta de dados e estratégia comercial. As mesmas estatísticas enfatizam que 35% dos comerciantes forex usam seus telefones celulares para encontrar e comparar corretoras FX. Nos próximos anos, o comércio móvel está projetado para aumentar de 18% para 37%.
Devido a este fato surpreendente, o número de corretores de FX pulando no carro de negociação móvel não é inesperado. Para enfrentar o público apropriado, os corretores de forex devem gastar mais em marketing móvel.
Acima de tudo, os revendedores experientes em tecnologia precisam oferecer experiências centradas no usuário, incluindo integração multicanal, um aplicativo móvel responsivo e procedimentos de depósito e remoção mais fáceis. Isso é melhor demonstrado no exemplo Ever Forex, que começou a alterar as experiências de negociação móvel.
Muitos traders de Forex costumam dizer: “Se eu tivesse tantas informações com antecedência, decidiria negociar melhor e ganhar mais dinheiro”.
Infelizmente, não é tão fácil.
Um dos principais problemas enfrentados pelos traders é não saber como coletar seus dados e não saber quais dados são importantes para eles. Mais importante ainda, eles não sabem como utilizar estrategicamente os dados que coletam.
Consequentemente, os indivíduos começam a depender de informações irrelevantes e falsas que podem prejudicar a eficácia geral de sua estratégia de negociação.
Isso pode ser ajudado pela análise de dados em tempo real e opções de negociação automatizadas. Você pode avaliar preços ao vivo em tempo real, descobrir problemas mais rapidamente e corrigi-los quase imediatamente. O aprendizado de máquina pode utilizar grandes quantidades de histórico de negociação para analisar dados de negociação em tempo real, fornecer maiores informações sobre o mercado e ajudá-lo a modificar sua estratégia de negociação de acordo com a volatilidade do mercado atual.
Tomemos o exemplo das ordens automáticas de stop-loss no campo da negociação forex, que se tornaram uma característica essencial. Em outras palavras, um comerciante forex com seus corretores FX e CFD ordena seu stop-loss para garantir que suas perdas sejam reduzidas e que eles vendam seus ativos ao maior preço. Esta função pode ser muito útil, se utilizada corretamente, em um mercado forex altamente turbulento.
Inteligência Artificial e mercado de ações
Dados excelentes criam boas escolhas. Mas pode ir longe demais. Empresas financeiras reunir bilhões de pontos de dados – o que pode oferecer insights significativos, mas causa muito ruído combinado. Tudo isso deve ser rastreado e analisado, o que significa que são várias horas de esforço para obter uma vantagem comercial.
Desenvolvimentos recentes em IA, especialmente aprendizado de máquina, deram aos traders uma solução que dá sentido a todas essas informações. Algoritmos de aprendizado de máquina podem compreender e interpretar grandes quantidades de dados. Existem muitos tipos diferentes de algoritmos para aprendizado de máquina, mas eles podem usar insights de conjuntos de dados anteriores para fazer melhores julgamentos no futuro. Simplificando: o uso de algoritmos de aprendizado de máquina melhora.
Vejamos algumas instâncias do mundo real de aprendizado de máquina em ação para entender melhor como isso funciona.
Se você tivesse um item para remover deste ensaio, AI e algoritmos são estúpidos. Eles agora não conseguem compreender se os dados que você fornece estão com defeito ou não. Isso implica que você obterá informações ruins se alimentar seu algoritmo com dados incorretos. Basta procurar um bom exemplo na eleição presidencial de 2016.
Para obter excelentes insights, você precisa da coleta de dados estruturada apropriada e, acima de tudo, precisa entender de maneira básica a pergunta que está fazendo.
Depois de ter grandes conjuntos de dados, o próximo passo é adicioná-los ao algoritmo. Um algoritmo de aprendizado de máquina pode emular o esforço feito por todo um departamento de pesquisa. Mas ele faz isso por uma fração do custo muito mais rápido.
Uma vez que um modelo foi construído, o próximo passo é torná-lo viável. Somente aplicando os modelos a traders humanos isso pode ser feito. Mas outras empresas estão tentando levar a negociação algorítmica um passo adiante.
Nos próximos anos, mais acesso à negociação de algoritmos será crucial para muitas empresas e investidores. Provavelmente será importante para aqueles que desejam se manter competitivos. Também ajudará a garantir que o dinheiro seja utilizado da maneira mais eficiente possível para melhorar a economia geral.
