人工智能（AI）已經席捲了整個世界。從規劃海外行程到創作市場營銷活動的創意標語，再到為您的下一個事業提供深入研究；AI似乎無所不能。 

金融世界也不例外，我們現在已看到人工智能（AI）被應用於交易。隨著AI的不斷改進，交易者現在有了新的工具和方法，可以在日常交易中提供幫助。 

在本文中，我們將深入探討AI如何逐步改變交易格局以及如何應用它。

人工智能如何幫助改變交易格局

毫無疑問，人工智能已經改變了初學者和經驗豐富的交易者的交易格局和交易經驗。 

首先，AI可以用來處理海量數據並為交易者提供摘要。借助AI的幫助，過去耗時費力的任務現在可以幾乎瞬間完成。 

只需看這個例子： 

此外，預測分析技術利用過去的歷史數據，AI模型能夠預測市場走勢，這從根本上改變了交易。這種預測可以幫助交易者更好地了解市場過去的走勢，以及如何更好地應對未來的情景。 

借助AI的幫助，交易可以根據規則或情景自動執行，使交易在最佳時機執行，並將人為錯誤降到最低。 

人工智能如何應用於交易呢？ 

以下是交易者在日常交易中可以利用人工智能的四種方式： 

1. 機器學習和預測分析

   1. 機器學習作為人工智能的一個子集，在交易界以及其他領域取得了顯著的影響。機器學習的核心是通過訓練算法來學習並根據數據做出決定，而不僅僅遵循嚴格的編程指令。這種動態學習能力使機器學習能夠隨著時間的推移和新數據的出現而適應和改進。 
   2. 人工智能通過預測分析能夠在較短的時間內分析和掃描大量數據集，比普通人更快速。它能夠提供比手動分析更快的摘要，幫助交易者節省時間並做出更明智的決定。 
   3. 通常，一個普通人需要一些時間來根據歷史數據和交易圖表模式識別常規模式。這甚至可能需要多年的經驗。但機器學習可以簡化這個過程，並且可以通過算法用於預測市場走勢。 
   4. 隨著越來越多的數據可用，機器學習在交易的預測分析中的作用變得越來越重要。傳統的數據分析可能會錯過微妙的模式，或者被大量的數據所淹沒。 
   5. 相比之下，機器學習在這些情況下能夠不斷優化模型以獲得更高的準確性。通過利用歷史市場數據、當前的經濟指標，甚至社交媒體的情緒分析，機器學習算法可以識別出超越人類處理能力的模式。 

2. 算法交易 

   1. 算法交易涉及使用複雜的算法以無法人工實現的速度和頻率下達交易訂單。這種能力可以幫助交易者在短時間內利用多筆交易中的微小價格差異。 
   2. 人工智能交易機器人和算法能夠快速掃描大量圖表以識別有利條件。一旦檢測到這些條件，它們可以在幾秒內下達並執行大量交易訂單。這些以AI為驅動的系統與傳統的算法交易不同之處在於它們的適應性。它們可以從市場行為中學習並不斷優化策略，確保在市場條件變化時仍保持有效性。 
   3. 此外，利用人工智能進行交易可以幫助交易者在做交易決策時減少情緒因素。使用自動交易系統可能會降低監控的要求，因為沒有人為干預。然而，這可能是一把雙刃劍，因為人工智能有時可能會做出不良的交易決策，並且無法了解您的交易目標或當前的財務狀況。 
   4. 例如，2012年，美國騎士資本集團的交易算法出現電腦故障，導致損失超過4.4億美元，使其股價在短短兩天內暴跌了75％¹。 

3. 聊天機器人作為個人助理

   1. 像ChatGPT這樣的聊天機器人可以協助交易者進行交易。交易者可以詢問特定股票的表現，分析股票走勢圖表，並使用簡單的文本命令（也稱為提示）訪問歷史股票數據。這些聊天機器人可以通過實時數據進行訓練，並通過其機器學習技術不斷提高，以提供更準確的回應給交易者。 
   2. 基於這種能力，可以設置聊天機器人以提供全天候的新聞更新，通過連接聊天機器人到可信賴的新聞來源API和使用快速的數據系統。通過這種方式，聊天機器人將具備在實時或接近實時中獲取和處理新聞數據的能力。 
   3. 這將使交易者能夠快速獲取最新的財經新聞、市場變化和重大世界事件。有了這些快速的更新，交易者可以利用對市場狀況的理解更好地預測市場的波動，調整他們的交易策略，保持領先地位。 

4. 自然語言處理

   1. 自然語言處理（NLP）是一種技術，用於幫助人工智能理解和理解人類語言。它使得人工智能系統，如聊天機器人，能夠有效地回應用戶的提示，確保機器與人類之間的交流更流暢、更直觀。在交易中，可以利用NLP幫助交易者從提供的數據中解釋有用的信息。 
   2. NLP能夠快速閱讀新聞、財報和社交媒體，為交易者提供市場情緒和趨勢的感覺。此外，NLP可以幫助自動進行交易。交易者可以用簡單的語言訓練他們的人工智能系統該做什麼，而使用NLP，系統能夠理解並執行相應操作。這使得交易更自動化，交易者需要較少的時間來監視他們的交易位置。 
   3. 此外，NLP的適應性和學習能力不斷進化。隨著技術的進步，它對語言的細節和交易行業中使用的特定術語變得更加敏感。這種精進意味著交易者可以隨著時間獲得更精確和相關的洞察力。 

使用人工智能進行交易的風險 

既然我們已經了解了人工智能在交易中的應用方式，交易者理解在交易中使用人工智能時可能出現的一些風險是很重要的。 

首先，交易者需要意識到人工智能高度依賴數據。 人工智能是根據一組數據進行訓練，以能夠為交易者提供回應或分析。 這也意味著人工智能的表現取決於所提供或訓練的數據品質。 如果提供的數據不準確，人工智能系統將不可避免地受到影響。 此外，如果資料集沒有根據市場變化進行更新，人工智能可能會創建與當前市場不匹配的交易策略，導致交易結果不理想。 

與交易中的人工智能相關的另一個風險是過度依賴。交易者可能會過分依賴人工智能的預測，而不依賴自己的分析或直覺，這可能導致缺乏交易判斷力。人工智能模型儘管能力強大，但可能無法考慮到由於意外的全球事件而引起的突然市場變化。 

最後，就像其他電腦程序一樣，人工智能有時可能會出現錯誤或故障。這些問題可能來自小的編程錯誤或人工智能與其他軟件的配合方式。即使一個小錯誤都可能導致人工智能提供錯誤的答案或做出糟糕的決定。這可能會使交易者面臨由於人工智能決策而導致的潛在損失。 

總結

對於交易者來說，深入了解人工智能在交易中的重要性以及相關風險是很重要的。要充分發揮人工智能在交易中的潛力，需要在手動交易和自動交易之間取得平衡。雖然人工智能提供了多種工具來使交易流程更高效，但在當前的技術水平下，它還沒有完全取代人的作用。 

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參考資料

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