Штучний інтелект і машинне навчання революціонізують нашу галузь – особливо для складних операцій із великим обсягом даних, таких як торгівля цінними паперами.
Відтоді, як у 1860-х роках у Калахані була запроваджена перша система біржових цін, машини стали важливою складовою світового фондового ринку. Зараз комп’ютери настільки інтегровані в процес торгівлі, що 80% фондового ринку працює на автопілоті, в основному через збільшення пасивних коштів та інвестицій.
Досягнення машинного навчання та штучного інтелекту (ШІ) тепер відкривають нові методи для включення технологій у бізнес-процеси та можуть допомогти демократизувати фондовий ринок і полегшити певні проблеми автоматизованої торгівлі.
AI дозволяє нам отримувати відгуки про бренд у реальному часі; зменшує ймовірність помилок і автоматизує більшість наших щоденних операцій; це покращує мобільні телефони, які ми беремо; оцінює нашу кредитоспроможність тощо.
Торгівля на Форекс є одним із ринків, який отримує найбільшу користь від штучного інтелекту та машинного навчання. Форекс – це індустрія, яка постійно зростає, обсягом 1.93 квадрильйона доларів США. Останні дослідження показують, що це 5.3 трильйона доларів щодня обмінювали на цьому ринку. Низькі витрати, висока ліквідність, легкий вхід, широкий вибір торгових пар і відсутність центрального регулятора роблять трейдерів дуже привабливими. Щоб отримати максимальну віддачу від своїх інвестицій у Forex, вам все одно потрібно зрозуміти недоліки ринку. Складне ціноутворення, висока волатильність і значні ризики – лише деякі з них.
ШІ та торгівля на Forex
Однією з головних переваг ШІ є машинне навчання та прогнозний аналіз. Прогнозна аналітика використовує поточні комерційні дані та алгоритми, щоб передбачити зміни на ринку. Можливості прогнозної аналітики поширюються на людей, оскільки вони можуть швидше оцінювати великі обсяги даних і робити менше помилок. Використовуючи програмне забезпечення AI для надання прогнозів, відповідно На цій сторінці, трейдери можуть більше зосередитися на розробці інтелектуальних методів торгівлі на основі даних. Японська компанія Nikkei є чудовою ілюстрацією корисності аналізу форекс. Вони створили щоквартальне дербі долар-єна, використовуючи штучний інтелект на наступний місяць для прогнозування обмінних курсів. Програма AI використовує широкий спектр даних з кількох сайтів, включаючи публікації, галузеві тенденції, зміни на ринку, ціни на товари тощо.
Вони порівняли його висновки з прогнозами своїх кращих аналітиків, щоб оцінити ефективність прогнозного аналізу.
Трейдери Forex використовують різні пристрої та платформи для своїх досліджень, збору даних і торгової стратегії. Ті самі статистичні дані підкреслюють, що 35% форекс-трейдерів використовують свої мобільні телефони, щоб знайти та порівняти FX-брокерів. За прогнозами, у найближчі кілька років мобільна торгівля зросте з 18 до 37 відсотків.
Завдяки цьому дивовижному факту кількість валютних брокерів, які стрибають на мобільному торговому автомобілі, зовсім не є несподіваною. Щоб знайти відповідну аудиторію, форекс-брокери повинні витрачати більше на мобільний маркетинг.
Перш за все, технічно підковані дилери повинні запропонувати орієнтований на користувача досвід, включаючи багатоканальну адаптацію, адаптивну мобільну програму та простіші процедури депозиту та видалення. Це найкраще продемонстровано на прикладі Ever Forex, який почав змінювати досвід мобільної торгівлі.
Багато трейдерів Форекс часто говорять: «Якби я мав так багато інформації наперед, я вирішив би торгувати краще і заробляти більше грошей».
На жаль, це не так просто.
Однією з основних проблем, з якою стикаються трейдери, є незнання, як зібрати свої дані, і не знати, які дані для них важливі. Найголовніше, вони не знають, як стратегічно використовувати зібрані дані.
Отже, люди починають залежати від нерелевантної та неправдивої інформації, яка може зашкодити загальній ефективності їхньої торгової стратегії.
Цьому може допомогти аналіз даних у режимі реального часу та параметри автоматизованої торгівлі. Ви можете оцінювати поточні ціни в режимі реального часу, швидше дізнаватися про проблеми та виправляти їх майже негайно. Машинне навчання може використовувати величезну кількість торгової історії для аналізу торгових даних у режимі реального часу, надати вам краще розуміння ринку та допомогти вам змінити вашу торгову стратегію відповідно до нестабільності поточного ринку.
Візьмемо приклад автоматичних стоп-лосс ордерів у сфері торгівлі на форексі, які стали важливою особливістю. Іншими словами, форекс-трейдер зі своїми FX і CFD брокерами встановлює стоп-лосс, щоб гарантувати, що їхні збитки зменшуються та що вони продають свої активи за найвищою ціною. Ця функція може бути дуже корисною, якщо її використовувати належним чином, на дуже турбулентному валютному ринку.
Штучний інтелект і фондовий ринок
Відмінні дані створюють хороший вибір. Але це може зайти занадто далеко. Фінансові фірми зібрати мільярди точок даних – що може дати значну інформацію, але разом спричинить багато шуму. Все це має бути перевірено та проаналізовано, а це означає, що для отримання переваги в торгівлі потрібно витратити кілька годин.
Останні розробки в області штучного інтелекту, особливо машинного навчання, дали трейдерам рішення, яке має сенс усю цю інформацію. Алгоритми машинного навчання можуть сприймати та інтерпретувати великі обсяги даних. Існує багато різних типів алгоритмів для машинного навчання, але вони можуть використовувати інформацію з попередніх наборів даних, щоб робити кращі рішення в майбутньому. Простіше кажучи: покращується використання алгоритмів машинного навчання.
Давайте розглянемо деякі реальні приклади машинного навчання в дії, щоб краще зрозуміти, як це працює.
Якщо у вас є один пункт, який потрібно видалити з цього есе, AI а алгоритми дурні. Тепер вони не можуть зрозуміти, чи є дані, які ви надаєте, дефектними. Це означає, що ви отримаєте погану інформацію, якщо наповните свій алгоритм неправильними даними. Просто шукайте хороший приклад на президентських виборах 2016 року.
Щоб отримати прекрасну інформацію, вам потрібен відповідний структурований збір даних, і, перш за все, ви повинні в базовий спосіб зрозуміти запитання, яке ви задаєте.
Якщо у вас є великі набори даних, наступний крок — додати їх до алгоритму. Алгоритм машинного навчання може імітувати зусилля цілого дослідницького відділу. Але він робить це набагато швидше за незначну частину витрат.
Після того, як модель створена, наступним кроком є її працездатність. Це можна зробити лише шляхом застосування моделей до людей-торговців. Але інші компанії намагаються зробити крок далі в алгоритмічній торгівлі.
У наступні кілька років розширення доступу до алгоритмів торгівлі буде вирішальним для багатьох компаній та інвесторів. Напевно, це буде важливо для тих, хто хоче залишатися конкурентоспроможним. Це також допоможе гарантувати, що гроші будуть використані якомога ефективніше для покращення загальної економіки.
