人工智能和机器学习彻底改变了我们的行业——尤其是对于复杂和高数据的操作，例如股票交易。
自 1860 年代在卡拉汉引入第一个股票行情系统以来，机器成为全球股票市场的重要组成部分。 现在，计算机已如此融入交易过程，以至于 80% 的股票市场都在自动驾驶，这主要是因为被动资金和投资的增加。
机器学习和人工智能 (AI) 的进步现在开辟了将技术融入业务流程的新方法，并可能有助于股市民主化并缓解某些自动化交易问题。
人工智能使我们能够实时获得品牌反馈； 减少出错的机会并使我们的大部分日常操作自动化； 它增强了我们使用的手机； 评估我们的信誉等。
外汇交易是从人工智能和机器学习中获益最多的市场之一。 外汇是一个不断增长的 1.93 万亿美元的行业。 最近的研究表明 5.3 万亿美元是 每天都换 在这个市场上。 成本低、流动性大、容易进入、交易对象广泛、没有中央监管机构，这些都让交易者非常有吸引力。 要从您的外汇投资中获得最大收益，您仍然需要了解市场的缺点。 复杂的定价、高波动性和重大风险只是其中的一部分。
人工智能和外汇交易
人工智能的主要优势之一是机器学习和预测分析。 预测分析利用当前的商业数据和算法来预测市场变化。 预测分析的能力扩展到人，因为他们可以更快地评估大量数据并减少错误。 通过使用 AI 软件提供预测，根据 这页，交易者可能会更加专注于开发基于数据的智能交易方法。 日本公司日经指数很好地说明了外汇分析的实用性。 他们创建了一个季度美元兑日元德比，在接下来的一个月使用人工智能来预测汇率。 人工智能程序利用了来自多个网站的广泛数据，包括出版物、行业趋势、市场变化、商品价格等。
他们将其发现与他们最好的分析师的预测进行对比，以评估预测分析的有效性。
外汇交易者利用各种设备和平台进行研究、数据收集和制定交易策略。 同样的统计数据强调，35% 的外汇交易员使用手机查找和比较外汇经纪商。 在接下来的几年里，移动贸易预计将从 18% 增加到 37%。
由于这个惊人的事实，跳上移动交易车的外汇经纪商的数量并不出人意料。 为了面对合适的受众，外汇经纪商必须在移动营销上投入更多。
最重要的是，精通技术的经销商需要提供以用户为中心的体验，包括多渠道入职、响应式移动应用程序以及更简单的存款和取款程序。 这在 Ever Forex 示例中得到了最好的证明，该示例已经开始改变移动交易体验。
许多外汇交易者经常说：“如果我事先有这么多信息，我会决定更好地交易并赚更多钱。”
可悲的是，这并不容易。
交易者面临的主要问题之一是不知道如何收集他们的数据，也不知道哪些数据对他们很重要。 最重要的是，他们不知道如何战略性地利用他们收集的数据。
因此，个人开始依赖可能会损害其交易策略整体效力的不相关和虚假信息。
这可能得益于实时数据分析和自动交易选项。 您可以实时评估实时定价，更快地发现问题，并几乎立即纠正它们。 机器学习可以利用海量的交易历史实时分析交易数据，为您提供更深入的市场洞察力，帮助您根据当前市场的波动调整交易策略。
以外汇交易领域的自动止损单为例，这已成为必不可少的功能。 换句话说，外汇交易员与其 FX 和 CFD 经纪商下达止损单，以保证减少损失并以最高价格出售资产。 如果使用得当，此功能在高度动荡的外汇市场中可能非常有用。
人工智能与股市
优秀的数据创造良好的选择。 但它可能走得太远了。 金融公司 收集数十亿个数据点 – 这可能会提供重要的见解，但会导致很多噪音。 这一切都必须经过筛选和分析，这意味着需要花费数小时才能获得交易优势。
人工智能的最新发展，尤其是机器学习，为交易者提供了一种能够理解所有这些信息的解决方案。 机器学习算法可以理解和解释大量数据。 机器学习有许多不同种类的算法，但它们可以利用以前数据集的洞察力在未来做出更好的判断。 简而言之：机器学习算法的使用得到改善。
让我们看一些实际的机器学习实例，以更好地了解它是如何工作的。
如果你有一个项目要从这篇文章中删除， AI 算法很愚蠢。 他们现在无法理解您提供的数据是否有缺陷。 这意味着如果您向算法提供不正确的数据，您将获得较差的洞察力。 只需在 2016 年总统大选中寻找一个好例子。
要获得出色的洞察力，您需要适当的结构化数据收集，最重要的是，您需要以基本方式理解您提出的问题。
一旦你有了大数据集，下一步就是将它们添加到算法中。 机器学习算法可以模仿整个研究部门所做的努力。 但它以一小部分成本更快地完成它。
一旦构建了模型，下一步就是使其可行。 只有将模型应用于人类交易者才能做到这一点。 但其他公司正试图让算法交易更进一步。
在接下来的几年里，更多地使用算法交易对许多企业和投资者来说至关重要。 对于那些希望保持竞争力的人来说，这可能很重要。 它还将有助于确保尽可能有效地利用资金来改善整体经济。
