Искусственный интеллект и машинное обучение произвели революцию в нашей отрасли, особенно для сложных операций с большими объемами данных, таких как торговля акциями.
С тех пор, как в 1860-х годах в Калахане была введена первая система биржевых котировок, машины стали важным компонентом мирового фондового рынка. Сейчас компьютеры настолько интегрированы в торговый процесс, что 80% фондового рынка работает на автопилоте, в основном из-за увеличения пассивных средств и инвестиций.
Достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время открывают новые методы включения технологий в бизнес-процессы и могут помочь демократизировать фондовый рынок и решить некоторые проблемы автоматической торговли.
ИИ позволяет нам получать отзывы о бренде в режиме реального времени; снижает вероятность ошибок и автоматизирует большинство наших повседневных операций; это улучшает мобильные телефоны, которые мы берем; оценивает нашу кредитоспособность и т. д.
Торговля на рынке Форекс — это один из рынков, который больше всего выигрывает от искусственного интеллекта и машинного обучения. Форекс — это постоянно растущая индустрия с оборотом в 1.93 квадриллиона долларов. Недавние исследования показывают, что 5.3 триллиона долларов обмен каждый день на этом рынке. Низкие затраты, отличная ликвидность, легкий вход, широкий выбор торговых пар и отсутствие центрального регулятора делают трейдеров очень привлекательными. Чтобы получить максимальную отдачу от ваших инвестиций в Форекс, вам все равно нужно понять недостатки рынка. Сложное ценообразование, высокая волатильность и значительные риски — вот лишь некоторые из них.
ИИ и торговля на рынке Форекс
Одним из основных преимуществ ИИ является машинное обучение и прогнозный анализ. Предиктивная аналитика использует текущие коммерческие данные и алгоритмы для прогнозирования изменений на рынке. Возможности прогнозной аналитики распространяются и на людей, поскольку они могут быстрее оценивать большие объемы данных и делать меньше ошибок. Используя программное обеспечение ИИ для предоставления прогнозов, согласно эту страницу, трейдеры могут больше сосредоточиться на разработке интеллектуальных методов торговли на основе данных. Nikkei, японская компания, является отличной иллюстрацией полезности анализа форекс. Они создали ежеквартальное дерби доллар-йена, используя искусственный интеллект на следующий месяц для прогнозирования обменных курсов. Программа ИИ использовала широкий спектр данных с нескольких сайтов, включая публикации, отраслевые тенденции, рыночные изменения, цены на товары и т. д.
Они сопоставили его выводы с прогнозами своих лучших аналитиков, чтобы оценить эффективность прогностического анализа.
Трейдеры Forex используют различные устройства и платформы для своих исследований, сбора данных и торговой стратегии. Та же статистика подчеркивает, что 35% форекс-трейдеров используют свои мобильные телефоны для поиска и сравнения форекс-брокеров. Прогнозируется, что в ближайшие несколько лет доля мобильной торговли вырастет с 18 до 37 процентов.
Из-за этого удивительного факта количество форекс-брокеров, использующих мобильную торговую машину, вовсе не является неожиданным. Чтобы соответствовать целевой аудитории, форекс-брокеры должны больше тратить на мобильный маркетинг.
Прежде всего, технически подкованные дилеры должны предлагать ориентированный на пользователя опыт, включая многоканальную адаптацию, отзывчивое мобильное приложение и более простые процедуры внесения и удаления. Лучше всего это продемонстрировано на примере Ever Forex, который начал менять опыт мобильной торговли.
Многие форекс-трейдеры часто говорят: «Если бы у меня было столько информации заранее, я бы решил лучше торговать и зарабатывать больше денег».
К сожалению, это не так просто.
Одна из основных проблем, с которыми сталкиваются трейдеры, заключается в том, что они не знают, как собирать свои данные и не знают, какие данные для них важны. Самое главное, они не знают, как стратегически использовать собранные данные.
Следовательно, люди начинают зависеть от неактуальной и ложной информации, которая может нанести ущерб общей эффективности их торговой стратегии.
Этому может помочь анализ данных в реальном времени и автоматические торговые опции. Вы можете оценивать цены в режиме реального времени, быстрее узнавать о проблемах и устранять их почти сразу. Машинное обучение может использовать огромное количество торговой истории для анализа торговых данных в режиме реального времени, предоставить вам более полное представление о рынке и помочь вам изменить свою торговую стратегию в соответствии с волатильностью текущего рынка.
Возьмем в качестве примера автоматические ордера стоп-лосс в сфере торговли на рынке Форекс, которые стали важной функцией. Другими словами, форекс-трейдер со своими брокерами FX и CFD заказывает стоп-лосс, чтобы гарантировать сокращение потерь и продажу своих активов по наибольшей цене. Эта функция может быть очень полезной при правильном использовании на сильно турбулентном рынке форекс.
Искусственный интеллект и фондовый рынок
Отличные данные создают хороший выбор. Но это может зайти слишком далеко. Финансовые фирмы собрать миллиарды точек данных – которые могут предложить важные идеи, но в совокупности вызывают много шума. Все это должно быть просмотрено и проанализировано, а это значит, что есть несколько часов усилий, чтобы получить торговое преимущество.
Недавние разработки в области искусственного интеллекта, особенно в области машинного обучения, предоставили трейдерам решение, которое позволяет понять всю эту информацию. Алгоритмы машинного обучения могут понимать и интерпретировать большие объемы данных. Существует множество различных алгоритмов машинного обучения, но они могут использовать информацию из предыдущих наборов данных, чтобы делать более точные выводы в будущем. Проще говоря: использование алгоритмов машинного обучения улучшается.
Давайте посмотрим на некоторые реальные примеры машинного обучения в действии, чтобы лучше понять, как это работает.
Если бы вам нужно было удалить один пункт из этого эссе, AI и алгоритмы тупые. Теперь они не могут понять, являются ли данные, которые вы предоставляете, дефектными. Это означает, что вы получите плохую информацию, если будете снабжать свой алгоритм неверными данными. Достаточно найти хороший пример на президентских выборах 2016 года.
Чтобы получить отличное представление, вам нужен соответствующий сбор структурированных данных, и, прежде всего, вам нужно в общих чертах понять вопрос, который вы задаете.
Когда у вас есть большие наборы данных, следующим шагом будет их добавление в алгоритм. Алгоритм машинного обучения может имитировать работу целого исследовательского отдела. Но он выполняет это за долю стоимости гораздо быстрее.
После того, как модель построена, следующий шаг — сделать ее работоспособной. Это можно сделать только путем применения моделей к трейдерам-людям. Но другие компании пытаются сделать алгоритмическую торговлю еще дальше.
В ближайшие несколько лет более широкий доступ к алгоритмической торговле будет иметь решающее значение для многих предприятий и инвесторов. Вероятно, это будет важно для тех, кто хочет оставаться конкурентоспособным. Это также поможет гарантировать максимально эффективное использование денег для улучшения экономики в целом.
