Trí tuệ nhân tạo và máy học đã cách mạng hóa ngành công nghiệp của chúng ta - đặc biệt đối với các hoạt động phức tạp và đòi hỏi nhiều dữ liệu, chẳng hạn như giao dịch chứng khoán.
Kể từ khi hệ thống đánh dấu giá cổ phiếu đầu tiên được giới thiệu ở Calahan vào những năm 1860, máy móc đã trở thành một thành phần quan trọng của thị trường chứng khoán toàn cầu. Giờ đây, máy tính được tích hợp vào quy trình giao dịch đến mức 80% thị trường chứng khoán hoạt động tự động, chủ yếu là do sự gia tăng của các quỹ và khoản đầu tư thụ động.
Những tiến bộ trong học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang mở ra các phương pháp mới để kết hợp công nghệ vào quy trình kinh doanh và có thể giúp dân chủ hóa thị trường chứng khoán và giảm bớt một số vấn đề về giao dịch tự động.
AI cho phép chúng tôi nhận phản hồi về thương hiệu trong thời gian thực; giảm khả năng mắc lỗi và tự động hóa hầu hết các hoạt động hàng ngày của chúng tôi; nó nâng cao điện thoại di động mà chúng tôi sử dụng; đánh giá uy tín tín dụng của chúng tôi, v.v.
Giao dịch ngoại hối là một trong những thị trường được hưởng lợi nhiều nhất từ trí tuệ nhân tạo và máy học. Ngoại hối là ngành công nghiệp trị giá 1.93 tỷ đô la đang phát triển không ngừng. Nghiên cứu gần đây cho thấy 5.3 nghìn tỷ đô la là trao đổi mỗi ngày trong thị trường này. Chi phí thấp, tính thanh khoản cao, lối vào dễ dàng, nhiều cặp giao dịch và không có cơ quan quản lý trung tâm khiến các nhà giao dịch trở nên rất hấp dẫn. Để tận dụng tối đa các khoản đầu tư Forex của mình, bạn vẫn cần nắm bắt được những nhược điểm của thị trường. Định giá phức tạp, tính biến động cao và các mối nguy đáng kể chỉ là một vài trong số đó.
Giao dịch AI và Forex
Một trong những lợi thế chính của AI là học máy và phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu và thuật toán thương mại hiện tại để dự đoán những thay đổi trên thị trường. Năng lực của phân tích dự đoán mở rộng cho mọi người vì họ có thể đánh giá số lượng lớn dữ liệu nhanh hơn và mắc ít lỗi hơn. Bằng cách sử dụng phần mềm AI để đưa ra dự đoán, theo trang này, các nhà giao dịch có thể tập trung nhiều hơn vào việc phát triển các phương pháp giao dịch thông minh dựa trên dữ liệu. Nikkei, một công ty Nhật Bản, là một minh họa tuyệt vời về tính hữu ích của phân tích ngoại hối. Họ đã tạo ra một trận derby Dollar-Yen hàng quý, sử dụng trí thông minh nhân tạo cho tháng tiếp theo để dự báo tỷ giá hối đoái. Chương trình AI đã sử dụng nhiều loại dữ liệu từ một số trang web, bao gồm các ấn phẩm, xu hướng ngành, thay đổi thị trường, giá cả hàng hóa, v.v.
Họ đối chiếu những phát hiện của mình với dự báo của các nhà phân tích giỏi nhất của họ để đánh giá hiệu quả của phân tích dự đoán.
Các nhà giao dịch ngoại hối sử dụng nhiều thiết bị và nền tảng khác nhau để nghiên cứu, thu thập dữ liệu và chiến lược giao dịch của họ. Thống kê tương tự nhấn mạnh rằng 35% nhà giao dịch ngoại hối sử dụng điện thoại di động của họ để tìm và so sánh các nhà môi giới ngoại hối. Trong vài năm tới, thương mại di động được dự đoán sẽ tăng từ 18% lên 37%.
Do thực tế đáng kinh ngạc này, số lượng các nhà môi giới FX nhảy vào chiếc xe giao dịch di động không phải là điều bất ngờ. Để đối mặt với các đối tượng thích hợp, các nhà môi giới ngoại hối phải chi nhiều hơn cho tiếp thị di động.
Trên tất cả, các đại lý hiểu biết về công nghệ cần cung cấp trải nghiệm lấy người dùng làm trung tâm, bao gồm cả việc giới thiệu đa kênh, ứng dụng di động đáp ứng và các thủ tục đặt cọc cũng như loại bỏ dễ dàng hơn. Điều này được thể hiện rõ nhất trong ví dụ Ever Forex, ví dụ này đã bắt đầu thay đổi trải nghiệm giao dịch trên thiết bị di động.
Nhiều nhà giao dịch ngoại hối thường nói: “Nếu tôi có nhiều thông tin từ trước, tôi sẽ quyết định giao dịch tốt hơn và kiếm được nhiều tiền hơn”.
Đáng buồn thay, nó không dễ dàng như vậy.
Một trong những vấn đề chính mà các nhà giao dịch phải đối mặt là không biết cách thu thập dữ liệu của họ và không biết dữ liệu nào là quan trọng đối với họ. Quan trọng nhất, họ không biết cách sử dụng một cách chiến lược dữ liệu mà họ thu thập được.
Do đó, các cá nhân bắt đầu phụ thuộc vào thông tin không liên quan và sai lệch có thể làm hỏng hiệu quả tổng thể của chiến lược giao dịch của họ.
Điều này có thể được trợ giúp bằng phân tích dữ liệu thời gian thực và các tùy chọn giao dịch tự động. Bạn có thể đánh giá giá trực tiếp trong thời gian thực, tìm hiểu các vấn đề nhanh hơn và khắc phục chúng gần như ngay lập tức. Máy học có thể sử dụng số lượng lớn lịch sử giao dịch để phân tích dữ liệu giao dịch trong thời gian thực, cung cấp cho bạn thông tin chi tiết hơn về thị trường và giúp bạn sửa đổi chiến lược giao dịch của mình phù hợp với sự biến động của thị trường hiện tại.
Lấy ví dụ về các lệnh cắt lỗ tự động trong lĩnh vực giao dịch ngoại hối, vốn đã trở thành một tính năng thiết yếu. Nói cách khác, một nhà giao dịch ngoại hối với các nhà môi giới FX và CFD đặt lệnh dừng lỗ của họ để đảm bảo rằng các khoản lỗ của họ sẽ giảm và họ bán tài sản của mình ở mức giá cao nhất. Chức năng này có thể rất hữu ích, nếu được sử dụng đúng cách, trong một thị trường ngoại hối rất hỗn loạn.
Trí tuệ nhân tạo và Thị trường chứng khoán
Dữ liệu xuất sắc tạo ra những lựa chọn tốt. Nhưng nó có thể đi quá xa. Công ty tài chính thu thập hàng tỷ điểm dữ liệu - có thể cung cấp thông tin chi tiết đáng kể nhưng gây ra nhiều tiếng ồn kết hợp. Tất cả điều này phải được sàng lọc và phân tích, có nghĩa là có vài giờ nỗ lực để có được lợi thế giao dịch.
Những phát triển gần đây trong AI, đặc biệt là học máy, đã mang đến cho các nhà giao dịch một giải pháp phù hợp với tất cả thông tin này. Các thuật toán học máy có thể hiểu và giải thích một lượng lớn dữ liệu. Có nhiều loại thuật toán khác nhau dành cho học máy, nhưng chúng có thể sử dụng thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu trước đó để đưa ra phán đoán tốt hơn trong tương lai. Nói một cách đơn giản: việc sử dụng các thuật toán học máy được cải thiện.
Hãy cùng xem xét một số trường hợp thực tế của máy học đang hoạt động để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của tính năng này.
Nếu bạn có một mục cần xóa khỏi bài luận này, AI và các thuật toán là ngu ngốc. Giờ đây, họ không thể hiểu được liệu dữ liệu bạn cung cấp có bị lỗi hay không. Điều này ngụ ý rằng bạn sẽ có được thông tin chi tiết kém nếu bạn cung cấp dữ liệu không chính xác cho thuật toán của mình. Chỉ cần tìm một ví dụ điển hình trong cuộc bầu cử tổng thống năm 2016.
Để có được thông tin chi tiết tuyệt vời, bạn cần thu thập dữ liệu có cấu trúc phù hợp và trên hết, bạn cần hiểu một cách cơ bản về câu hỏi bạn đang hỏi.
Khi bạn có tập dữ liệu lớn, bước tiếp theo là thêm chúng vào thuật toán. Một thuật toán học máy có thể mô phỏng nỗ lực của toàn bộ bộ phận nghiên cứu. Nhưng nó hoàn thành nó với một phần nhỏ chi phí nhanh hơn nhiều.
Khi một mô hình đã được xây dựng, bước tiếp theo là làm cho nó khả thi. Điều này chỉ có thể được thực hiện bằng cách áp dụng các mô hình cho thương nhân con người. Nhưng các công ty khác đang cố gắng đưa giao dịch thuật toán tiến thêm một bước.
Trong vài năm tới, việc tiếp cận nhiều hơn với giao dịch tiền thuật toán sẽ rất quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp và nhà đầu tư. Nó có lẽ sẽ quan trọng đối với những người muốn duy trì tính cạnh tranh. Nó cũng sẽ giúp đảm bảo rằng tiền được sử dụng hiệu quả nhất có thể để cải thiện nền kinh tế nói chung.
