인공 지능 (AI)은 세계를 폭풍으로 끌어 올렸습니다. 해외 일정 계획, 마케팅 캠페인을위한 창의적인 태그 라인을 제작하고 다음 벤처에 대한 심층적 인 연구 제공에 이르기까지; AI는 겉보기에는 모든 것을 할 수 있습니다. 

금융 세계는 다르지 않습니다. 우리는 이제 거래에서 인공 지능 (AI)의 사용을보고 있습니다. AI가 계속 향상됨에 따라 거래자들은 이제 매일 거래에 도움이되는 새로운 도구와 방법을 가지고 있습니다. 

이 기사에서는 AI가 거래 환경을 천천히 바꾸는 방법과 사용 방법에 대해 다이빙 할 것입니다. 

AI가 거래 환경을 바꾸는 데 어떻게 도움이 되는가 

I는 의심의 여지없이 초보자와 노련한 거래자 모두의 거래 환경과 거래 경험을 변화 시켰습니다. 

첫째, AI는 수많은 데이터를 쟁기질하고 거래자에게 요약을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 이전에 시간이 많이 걸리는 작업은 이제 AI IT의 도움으로 거의 인접하게 수행 할 수 있습니다. 

이 예를 살펴보십시오:  

또한 AI 모델이 과거의 과거 데이터를 기반으로 시장 움직임을 예측할 수있는 예측 분석은 거래를 변화시키고 있습니다. 이 예측은 거래자에게 과거 시장이 어떻게 움직 였는지에 대한 더 나은 아이디어와 미래 시나리오를 더 잘 탐색하는 방법에 대한 더 나은 아이디어를 제공 할 수 있습니다. 

AI의 도움으로 규칙이나 시나리오에 따라 거래를 자동화 할 수 있으며, 최적의 시간에 거래를 실행하고 인적 오류를 최소화 할 수 있습니다. 

AI는 어떻게 거래에 사용할 수 있습니까? 

거래가 일일 거래에서 AI를 활용할 수있는 4 가지 방법은 다음과 같습니다. 

1. 기계 학습 및 예측 분석 

   1. AI의 서브 세트 인 머신 러닝은 거래 세계에 큰 영향을 미쳤습니다. 핵심적으로 기계 학습은 엄격하게 프로그래밍 된 지침을 따르지 않고 데이터를 기반으로 배우고 결정을 내릴 수있는 알고리즘을 교육하는 과정입니다. 이 동적 학습 기능을 통해 기계 학습은 새로운 데이터에 직면 할 때 시간이 지남에 따라 적응하고 개선 할 수 있습니다. 
   2. AI는 예측 분석을 통해 일반 사람에 비해 짧은 시간 내에 수많은 데이터 세트를 분석하고 스캔 할 수 있습니다. 수동 분석과 비교하여 더 빠른 요약을 제공하는 능력은 거래자가 시간을 절약하고 정보를 제공하는 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 
   3. 일반적으로 평범한 사람은 과거 데이터 및 거래 차트 패턴을 기반으로 정기적 인 패턴을 식별하는 데 약간의 시간이 필요합니다. 이것은 심지어 수년간의 경험이 필요할 수도 있습니다. 그러나 기계 학습을 사용하면이 프로세스를 단순화 할 수 있으며 알고리즘을 통한 시장 움직임을 예측하는 데에도 사용될 수 있습니다. 
   4. 점점 더 많은 데이터를 사용할 수있게되면서 거래에서 예측 분석에서 기계 학습의 역할이 점점 더 중요 해지고 있습니다. 전통적인 데이터 분석은 미묘한 패턴을 놓치거나 순수한 데이터 볼륨에 압도 될 수 있습니다. 
   5. 대조적으로, ML은 이러한 상황에서 번성하여 더 나은 정확도를 위해 모델을 지속적으로 정제합니다. 역사적 시장 데이터, 현재 경제 지표 및 소셜 미디어의 감정 분석을 활용함으로써 기계 학습 알고리즘은 인간 처리 능력을 능가하는 패턴을 식별 할 수 있습니다.

2. 알고리즘 거래 

   1. 알고리즘 거래에는 복잡한 알고리즘을 사용하여 무역 주문을 인간에게는 불가능한 속도와 빈도로 배치하는 것이 포함됩니다. 이 능력은 거래자들이 짧은 기간 동안 여러 거래에 대한 작은 가격 불일치를 활용하는 데 도움이됩니다. 
   2. AI 거래 봇 및 알고리즘은 수많은 차트를 신속하게 스캔하여 유리한 조건을 식별 할 수 있습니다. 이러한 조건이 감지되면 몇 초 안에 상당한 거래 주문을 배치하고 실행할 수 있습니다. 이러한 AI 중심 시스템을 기존의 알고리즘 거래와 차별화시키는 것은 적응성입니다. 그들은 시장 행동으로부터 배우고 지속적으로 전략을 개선 할 수 있으며, 시장 상황이 발전하더라도 효율성을 보장합니다. 
   3. 또한 거래를 위해 AI를 활용함으로써 거래자는 거래 결정을 내릴 때 감정적 측면을 줄일 수 있습니다. 자동화 된 거래 시스템을 사용하면 사람의 개입이 없기 때문에 모니터링 요구 사항이 줄어 듭니다. 그러나 AI가 때때로 거래 결정을 내릴 수있는 잠재력이 있으며 거래 목표 나 현재의 재무 상황에 대한 통찰력이 없기 때문에 이것은 양날의 검이 될 수 있습니다. 
   4. 예를 들어, 2012 년에 Knight Capital Group의 거래 알고리즘의 컴퓨터 결함으로 인해 4 억 4 천만 달러가 손실되어 2 일 만에 주식이 75% 떨어졌습니다¹. 

3. 개인 비서로서의 챗봇 

   1. Chatgpt와 같은 챗봇은 거래자가 거래 노력을 도울 수 있습니다. 거래자는 특정 주식의 성과에 대해 문의하고, 주식 차트의 트렌드를 분석하며, 간단한 텍스트 명령 (프롬프트라고도 함)을 사용하여 과거 주식 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 이 챗봇은 실시간 데이터로 교육을받을 수 있으며 기계 학습 기술을 사용하여 거래자에게보다 정확한 응답을 제공 할 수 있습니다. 
   2. 이 기능을 바탕으로 챗봇은 챗봇을 신뢰할 수있는 뉴스 소스 API에 연결하고 빠른 데이터 시스템을 사용하여 24/7 뉴스 업데이트를 제공하도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 챗봇에는 뉴스 데이터를 실시간 또는 거의 실시간으로 처리하고 처리 할 수있는 기능이 장착됩니다. 
   3. 이를 통해 트레이더는 최신 금융 뉴스, 시장 변경 및 빅 월드 이벤트로 빠르게 업데이트 될 수 있습니다. 이러한 빠른 업데이트를 통해 트레이더는 시장 조건에 대한 이해를 활용하여 시장의 기복을 더 잘 예상하고 거래 전략을 조정하며 게임을 앞서 나갈 수 있습니다. 

4. 자연어 처리 

   1. NLP (Natural Language Processing)는 AI가 인간 언어를 파악하고 이해하는 데 도움이되는 기술입니다. 이를 통해 챗봇과 같은 AI 시스템은 기계와 인간 사이의 더 매끄럽고 직관적 인 커뮤니케이션을 보장하는 사용자 프롬프트에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 거래에서 이것은 거래자가 제공된 데이터에서 유용한 정보를 해석하는 데 사용될 수 있습니다. 
   2. NLP는 뉴스, 재무 보고서 및 소셜 미디어를 신속하게 읽을 수있어 거래자에게 시장 감정과 트렌드에 대한 감각을 제공합니다. 또한 NLP는 거래 자동화에 도움이 될 수 있습니다. 트레이더는 간단한 단어로해야 할 일에 대해 AI 시스템을 교육 할 수 있으며 NLP를 사용하면 시스템이 이해하고 행동합니다. 이를 통해 거래는보다 자동화 될 수 있으며 거래자는 거래 위치를 모니터링하는 데 시간이 적습니다. 
   3. 또한 NLP의 적응력과 학습 능력은 지속적으로 발전하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 거래 부문에서 사용되는 언어 및 특정 용어의 작은 세부 사항에 더욱 적합 해집니다. 이 미세 조정은 거래자가 시간이 지남에 따라보다 정확하고 관련된 통찰력을 얻을 수 있음을 의미합니다. 

거래에서 AI 사용 위험

이제 AI가 거래에 어떻게 사용될 수 있는지 이해 했으므로 거래자는 거래에 AI를 사용할 때 발생하는 위험을 이해하는 것이 중요합니다. 

첫째, 거래자들은 AI가 대부분 데이터 의존적이라는 것을 인식해야합니다. AI는 거래자에게 응답 또는 분석을 제공 할 수 있도록 일련의 데이터 세트에 대해 교육을받습니다. 이것은 또한 AI가 제공되거나 훈련 된 데이터만큼 양호하다는 것을 의미합니다. 제공된 데이터가 부정확 한 경우 AI 시스템이 필연적으로 영향을받습니다. 또한 시장 변경에 따라 데이터 세트가 업데이트되지 않으면 AI는 현재 시장과 일치하지 않는 거래 전략을 생성하여 하위 거래 결과를 초래할 수 있습니다. 

거래에서 AI와 관련된 또 다른 위험은 과잉 의식입니다. 거래자들은 자신의 분석이나 직관에 의존하지 않고 AI 예측에 너무 크게 의존하기 시작할 수 있으며, 이는 거래 판단이 부족할 수 있습니다. AI 모델은 능력에도 불구하고 예상치 못한 글로벌 이벤트로 인해 발생하는 갑작스런 시장 변화를 설명하지 못할 수 있습니다. 

마지막으로, 다른 컴퓨터 프로그램과 마찬가지로 AI는 때때로 버그 나 글리치를 가질 수 있습니다. 이러한 문제는 작은 코딩 실수 또는 AI가 다른 소프트웨어와 어떻게 작동하는지에서 비롯 될 수 있습니다. 작은 오류조차도 AI가 잘못된 답변을 제공하거나 나쁜 결정을 내릴 수 있습니다. 이로 인해 AI 결정으로 인해 거래자가 잠재적 손실로 이어질 수 있습니다. 

결론

거래에서 AI와 관련하여 AI의 중요성과 위험을 더 잘 이해하는 것은 거래자에게 중요합니다. 거래에서 AI의 잠재력을 완전히 활용하려면 수동 거래와 자동 거래 사이의 균형이 필요합니다. AI는 오늘날의 기술을 통해 거래 프로세스를 간소화하고 최적화 할 수있는 다양한 도구를 제공하지만 인간의 터치를 완전히 대체 할 수있는 시점에 도달하지 못했습니다. 

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참고