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交易中的人工智能:在您的日常交易中使用人工智能的4种方法

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交易中的人工智能:在您的日常交易中使用人工智能的4种方法

交易中的人工智能:在您的日常交易中使用人工智能的4种方法

Vantage Updated by Updated Mon, October 23 04:00

人工智能(AI)已经席卷了整个世界。从规划您的海外行程到为您的营销活动创作创意标语,再到为您的下一个创业提供深入研究;似乎AI可以胜任一切。 

金融领域也不例外。我们现在看到人工智能(AI)在交易中的应用。随着AI不断改进,交易员现在拥有了新的工具和方法,可以帮助他们在交易中每天取得更好的成果。 

在本文中,我们将深入探讨AI如何逐渐改变交易领域,以及它如何可以被运用。 

人工智能如何帮助改变交易领域 

毫无疑问,人工智能已经改变了交易领域,以及初学者和经验丰富的交易员的交易体验。 

首先,人工智能可以用来处理大量数据并为交易员提供摘要。以前耗时的任务现在在人工智能的帮助下几乎可以立即完成。 

只需看看这个例子: 

chatgpt_prompt_3
图像1:将数据段落总结为表格形式 [由ChatGPT生成的图像] 

此外,预测分析,即基于过去的历史数据能够预测市场走势的AI模型,正在彻底改变交易。这种预测可以帮助交易员更好地了解市场过去的走势,以及如何更好地应对未来的情景。 

在AI的帮助下,交易也可以基于规则或情景进行自动化,允许在最佳时机执行交易,从而减少人为错误。 

人工智能如何用于交易? 

以下是交易员可以在日常交易中利用人工智能的四种方法: 

  1. 机器学习和预测分析 

    1. 机器学习作为人工智能的一个子集,在交易领域以及其他领域产生了巨大影响。机器学习的核心是训练算法根据数据学习和做出决策,而不是严格遵循预先编程的指令。这种动态学习能力使机器学习能够随着遇到新数据而逐渐适应和改进。 
    2. 通过预测分析,人工智能能够在较短的时间内分析和扫描大量数据集,与普通人相比。它能够比手动分析更快地提供摘要,帮助交易员节省时间并做出更明智的决策。 
    3. 通常,普通人需要一些时间来根据历史数据和交易图表模式识别常规模式。这甚至可能需要多年的经验。但通过机器学习,这个过程可以简化,并且还可以通过算法用于预测市场走势。 
    4. 随着越来越多的数据变得可用,机器学习在交易中的预测分析中的作用变得越来越重要。传统的数据分析可能会忽略微妙的模式或被大量的数据所淹没。 
    5. 相比之下,机器学习在这些情况下表现出色,不断完善其模型以提高准确性。通过利用历史市场数据、当前经济指标,甚至社交媒体上的情感分析,机器学习算法可以识别超越人类处理能力的模式。 
  2. 算法交易 

    1. 算法交易涉及使用复杂的算法以速度和频率放置交易订单,这通常是人类无法做到的。这种能力将帮助交易员在短时间内充分利用多次交易中的小价格差异。 
    2. AI交易机器人和算法可以迅速扫描众多图表以识别有利条件。一旦检测到这些条件,它们可以在几秒钟内下达并执行大量的交易订单。将这些以AI驱动的系统与传统的算法交易区分开来的是它们的适应性。它们可以从市场行为中学习,并不断完善其策略,确保在市场条件发生变化时仍然有效。 
    3. 此外,通过利用AI进行交易,交易员在进行交易决策时可以减少情感因素的影响。使用自动交易系统还可能导致监控要求降低,因为没有人为干预。然而,这也可能是一把双刃剑,因为AI有时可能会做出糟糕的交易决策,并且也不会了解您的交易目标或当前的财务状况。 
    4. 例如,2012年,Knight Capital Group的交易算法中出现了计算机故障,导致损失超过4.4亿美元,使其股价在短短两天内暴跌了75%1。 
  3. 聊天机器人作为个人助手

    1. 像ChatGPT这样的聊天机器人可以协助交易员进行交易。交易员可以通过简单的文本命令(也称为提示)查询特定股票的表现,分析股票图表的趋势,并访问历史股票数据。这些聊天机器人可以使用实时数据进行训练,并通过其机器学习技术不断提高,以提供更准确的回应。 
    2. 基于这种能力,可以设置聊天机器人以通过连接到可信新闻来源的API并使用快速数据系统来提供全天候的新闻更新。通过这种方式,聊天机器人将具备实时或接近实时地获取和处理新闻数据的能力。 
    3. 这将使交易员能够迅速了解最新的财经新闻、市场变化和重大世界事件。借助这些快速的更新,交易员可以利用他们对市场状况的理解更好地预测市场的涨跌,调整他们的交易策略,并保持领先。
  4. 自然语言处理 

    1. 自然语言处理(NLP)是一种技术,用于帮助人工智能理解和理解人类语言。它使得人工智能系统(如聊天机器人)能够有效地回应用户的提示,从而确保机器和人之间的交流更加流畅和直观。在交易中,这可以用来帮助交易员从提供的数据中解释有用的信息。 
    2. NLP能够快速阅读新闻、财务报告和社交媒体,以向交易员提供市场情绪和趋势的感觉。此外,NLP还可以帮助自动化交易。交易员可以用简单的话来训练他们的人工智能系统要做什么,而有了NLP,系统能够理解并执行。这使得交易更加自动化,交易员需要花更少的时间监视他们的交易头寸。 
    3. 此外,NLP的适应性和学习能力不断进化。随着技术的进步,它变得更加敏感于语言中的细节和交易领域使用的特定术语。这种精细调整意味着交易员可以随着时间的推移获得更精确和相关的见解。 

使用AI进行交易的风险 

现在我们已经了解了AI如何用于交易,对于交易员来说,了解在使用AI进行交易时可能出现的一些风险非常重要。 

首先,交易员需要意识到AI在很大程度上依赖于数据。AI经过一组数据的训练,以便为交易员提供响应或分析。这也意味着AI的表现取决于其所提供或训练的数据。如果提供的数据不准确,AI系统将不可避免地受到影响。此外,如果数据集未根据市场变化进行更新,AI可能会创建与当前市场不符的交易策略,导致交易结果不佳。 

与AI在交易中相关的另一个风险是过度依赖。交易员可能会过于依赖AI的预测,而不依赖自己的分析或直觉,这可能导致交易判断力的不足。尽管AI模型具有其能力,但可能无法考虑由于不可预见的全球事件而导致的突发市场变化。 

最后,就像其他计算机程序一样,AI有时可能会出现错误或故障。这些问题可能来自小的编码错误或AI与其他软件的互操作方式。即使是微小的错误也可能导致AI提供错误答案或做出错误决策。这可能会导致交易员由于AI的决策而遭受潜在损失。 

结论

对于交易员来说,更好地理解AI在交易中的重要性以及与AI在交易中相关的风险非常重要。要充分利用AI在交易中的潜力,需要在手动交易和自动交易之间取得平衡。尽管AI提供了许多工具来简化和优化交易流程,但在今天的技术水平下,它尚未达到完全取代人类触感的程度。 

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参考资料

  1. “Knight Capital Says Trading Glitch Cost It $440 Million – The New York Times”. https://archive.nytimes.com/dealbook.nytimes.com/2012/08/02/knight-capital-says-trading-mishap-cost-it-440-million/. Accessed 11 Sept 2023.