Искусственный интеллект (ИИ) захватил мир штурмом. От планирования ваших зарубежных маршрутов до создания творческих слоганов для ваших маркетинговых кампаний и предоставления подробных исследований для вашего следующего предприятия; ИИ, казалось бы, может сделать все это. 

Финансовый мир ничем не отличается. Сейчас мы видим использование искусственного интеллекта (ИИ) в торговле. Поскольку ИИ продолжает улучшаться, у трейдеров теперь есть новые инструменты и методы, которые помогут им каждый день в торговле. 

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ постепенно меняет торговый ландшафт и как его можно использовать. 

Как ИИ помогает изменить торговый ландшафт

ИИ, без сомнения, изменил торговый ландшафт и торговый опыт как начинающих, так и опытных торговцев. 

Во-первых, ИИ может быть использован для обработки огромного количества данных и предоставления краткой информации трейдерам. Ранее трудоемкая задача теперь может быть выполнена практически мгновенно с помощью ИИ. 

Просто посмотрите на этот пример:  

Кроме того, прогнозирующая аналитика, где модели ИИ способны прогнозировать рыночные движения на основе прошлых исторических данных, меняют торговлю навсегда. Это прогнозирование может помочь дать трейдерам лучшее представление о том, как рынки двигались в прошлом, и как лучше ориентироваться в будущих сценариях. 

С помощью ИИ сделки также могут быть автоматизированы на основе правил или сценариев, что позволяет выполнять сделки в оптимальное время и минимизировать человеческие ошибки.

Как можно Использовать ИИ в Трейдинге? 

Вот четыре способа, которыми трейдеры могут использовать ИИ в ежедневных сделках:

1. Машинное Обучение и Прогностическая Аналитика

   1. Машинное обучение, подмножество ИИ, значительно оказало влияние на мир торговли и за его пределами. По своей основе, машинное обучение – это процесс обучения алгоритмам, чтобы учиться и принимать решения на основе данных, а не следовать строго запрограммированным инструкциям. Эта динамическая возможность обучения позволяет машинному обучению адаптироваться и улучшаться с течением времени, когда оно сталкивается с новыми данными. 
   2. ИИ, посредством прогностической аналитики, способен анализировать и сканировать огромное количество наборов данных за более короткий период времени по сравнению с обычным человеком. Его способность предлагать более быстрое резюме по сравнению с ручным анализом помогает трейдерам сэкономить время и принимать более информированные решения. 
   3. Как правило, среднему человеку потребуется некоторое время для выявления регулярных моделей, основанных на исторических данных и моделях торговых графиков. Это может занять много лет опыта. Но с помощью машинного обучения этот процесс может быть упрощен, и его также можно использовать для прогнозирования движений рынка с помощью алгоритмов. 
   4. По мере того, как все больше и больше данных становятся доступными, роль машинного обучения в прогностической аналитике в торговле становится все более важной. Традиционный анализ данных может пропустить тонкие закономерности или быть перегружен огромным объемом данных 
   5. Напротив, ML процветает в этих ситуациях, постоянно совершенствуя свои модели для лучшей точности. Используя исторические рыночные данные, текущие экономические показатели и даже анализ настроений социальных сетей, алгоритмы машинного обучения могут определить модели, которые превосходят человеческие способности обработки. 

2. Алгоритмическая торговля

   1. Алгоритмическая торговля включает использование сложных алгоритмов для размещения торговых ордеров на скоростях и частотах, которые часто невозможно для людей. Эта способность поможет трейдерам капитализировать небольшое расхождение цен в течение нескольких сделок в короткие сроки. 
   2. Торговые боты и алгоритмы ИИ могут быстро сканировать многочисленные диаграммы для выявления благоприятных условий. После того, как эти условия обнаружены, они могут разместить и исполнять существенные торговые ордеры в течение нескольких секунд. То, что отличает эти системы, управляемые ИИ, отдельно от традиционной алгоритмической торговли, так это их адаптивность. Они могут учиться на рыночном поведении и постоянно совершенствовать свои стратегии, обеспечивая эффективность, даже по мере развития рыночных условий. 
   3. Кроме того, используя ИИ для торговли, трейдеры могут уменьшить эмоциональный аспект при принятии торговых решений. Использование автоматизированных торговых систем также может привести к снижению требований к мониторингу из -за отсутствия вмешательства человека. Тем не менее, это может быть обоюдоострым мечом, поскольку ИИ иногда может принимать плохие торговые решения, а также не будет иметь представления о ваших торговых целях или текущем финансовом положении. 
   4. Например, в 2012 году компьютерный сбой в торговом алгоритме Knight Capital Group привел к потере более 440 миллионов долларов, что привело к падению ее акции на 75% всего за два дня¹. 

3. Чат-боты как личный помощник

   1. Чатботы, такие как CHATGPT, могут помочь трейдерам в их торговых усилиях. Трейдеры могут узнать о эффективности конкретных акций, анализировать тенденции из фондовых диаграмм и получить доступ к историческим данным акций, используя простые текстовые команды (также известные как промпты). Эти чат-боты могут быть обучены данными в реальном времени, и с помощью их методов машинного обучения могут улучшить, чтобы предоставить трейдерам более точные ответы. 
   2. Опираясь на эту возможность, чат-боты могут быть настроены для предоставления новостных обновлений в режиме 24/7, подключив чат-ботов к API -интерфейсам доверенных источников новостей и использованием быстрых систем данных. Благодаря этому чат-боты будут оснащены способностью получать и обрабатывать данные новостей в режиме реального времени или почти в реальном времени. 
   3. Это позволит трейдерам быстро обновляться с помощью последних финансовых новостей, изменений на рынке и крупных мировых событий. Благодаря этим быстрым обновлениям трейдеры могут использовать свое понимание рыночных условий, чтобы лучше предвидеть взлеты и падения рынков, скорректировать свою торговую стратегию и оставаться на шаг впереди игры.

4. Обработка естественного языка (NLP)

   1. Обработка естественного языка (NLP) – это технология, которая используется для того, чтобы помочь ИИ улавливать и понять человеческий язык. Это позволяет системам ИИ, как чат-боты, эффективно реагировать на подсказки пользователей, которые обеспечивают более плавную и более интуитивную связь между машинами и людьми. В торговле его можно использовать, чтобы помочь трейдерам интерпретировать полезную информацию из предоставленных данных. 
   2. NLP может быстро прочитать новости, финансовые отчеты и социальные сети, чтобы дать трейдерам представление о настроениях и тенденциях рынка. Кроме того, NLP может помочь автоматизировать торговлю. Трейдеры могут обучать свои системы ИИ тем, что делать простыми словами, и с NLP система понимает и действует в соответствии с этим. Это позволяет сделать торговлю более автоматизированной, и трейдерам потребуется меньше времени для отслеживания торговой позиции. 
   3. Кроме того, адаптивность и возможности адаптации NLP постоянно развиваются. По мере продвижения технологии она становится еще более настроенной на мелкие детали языка и конкретных терминов, используемых в торговом секторе. Эта точная настройка означает, что трейдеры могут получить более точное и актуальное понимание с течением времени.

Риски использования ИИ в торговле

Теперь, когда мы поняли, как ИИ можно использовать для торговли, трейдерам важно понять некоторые риски, которые возникают при использовании ИИ в торговле. 

Во-первых, трейдеры должны понимать, что ИИ в значительной степени зависит от данных. ИИ обучается на наборе данных, чтобы иметь возможность предоставить трейдерам ответ или анализ. Это также означает, что ИИ так же хорош, как и данные, которые он предоставляет или на основе которых обучается. Если предоставленные данные неточны, система ИИ неизбежно будет затронута. Более того, если набор данных не обновляется в соответствии с изменениями на рынке, ИИ может создать торговые стратегии, которые не соответствуют текущему рынку, что приведет к неудовлетворительным результатам торговли. 

Другим риском, связанным с ИИ в торговле, является чрезмерная зависимость. Трейдеры могут начать слишком сильно полагаться на прогнозы ИИ, не полагаясь на свой собственный анализ или интуицию, что может привести к отсутствию торговых суждений. Модели ИИ, несмотря на их способности, могут не иметь возможности объяснить внезапные изменения рынка, которые происходят из -за непредвиденных глобальных событий. 

Наконец, как и другие компьютерные программы, ИИ иногда может иметь ошибки или глюки. Эти проблемы могут возникнуть из -за небольших ошибок кодирования или того, как ИИ работает с другим программным обеспечением. Даже крошечная ошибка может привести к тому, что ИИ предоставляет неправильные ответы или принять плохие решения. Это может привести трейдеров к потенциальным потерям из -за решения ИИ. 

Выводы

Для трейдеров важно лучше понимать важность ИИ и риски, когда дело доходит до использования ИИ в торговле. Чтобы в полной мере использовать потенциал ИИ в трейдинге, требуется баланс как между ручной торговлей, так и автоматической. Несмотря на то, что ИИ предлагает множество инструментов для упрощения и оптимизации торговых процессов, при современных технологиях он еще не достиг той точки, когда может полностью заменить человеческое прикосновение. 

Ищете платформу для использования ИИ и начать торговлю? Откройте реальный счет в Vantage сегодня и начните торговать контрактами на разницу цен (CFD). Трейдеры могут получить доступ к торговым возможностям, связанным с движением цен во всех направлениях, без необходимости владеть базовым активом. 

Анықтама