Les 10 millors estratègies i algorismes de comerç d'IA per al 2023

Els sistemes comercials basats en intel·ligència artificial tenen la capacitat inigualable d'examinar detingudament conjunts de dades enormes, identificar patrons complexos i realitzar transaccions a ritmes més ràpids que els dels comerciants humans. Els comerciants d'IA tenen un clar avantatge per predir els canvis de preu i guanyar diners.

En aquesta xerrada, explorarem les deu principals estratègies comercials d'IA que són cada cop més populars entre els fons de cobertura, les empreses comercials pròpies i els comerciants individuals. Explicarem com funcionen aquestes estratègies, repassarem els seus avantatges i desavantatges i parlarem de com les utilitzen els comerciants per guanyar diners.

Consells Pro
1. Aquests 10+ avançats millors robots de comerç de criptografia d'IA Aprofiteu la IA per analitzar les tendències del mercat, executar transaccions i maximitzar els beneficis.
2. Descobreix el 5 millors accions d'IA preferit per l'elit financera.
3. Mantingueu-vos per davant del joc d'inversió i exploreu la nostra llista seleccionada de 10 principals accions de les empreses d'IA per rendiment anual en 2023.

La quota de mercat de les 10 estratègies comercials d'IA per popularitat

#	Algoritme de comerç d'IA	Popularitat
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	Encaminament de comandes intel·ligents d'IA	18.18%
3	Comerç d'anàlisi de sentiments d'IA	3.90%
4	Comerç d'arbitratge estadístic d'IA	3.90%
5	Comerç d'impuls quantitatiu d'IA	2.60%
6	Comerç de reconeixement de patrons d'IA	2.60%
7	Comerç impulsat per esdeveniments d'IA	2.60%
8	Comerç d'execució algorítmica d'IA	1.30%
9	Cobertura algorítmica d'IA	1.30%
10	Comerç col·laboratiu d'IA/Humans	1.30%

El full de comparació de les 10 estratègies comercials d'IA

#	Estratègia	Accelerar	Ús de dades	Freqüència	Espera el temps	Nivell de risc
1.	AI Momentum Trading	alt	Moderat	alt	Curt termini	moderat
2.	AI Mean Reversion Trading	Sota	Sota	moderat	A curt i mitjà termini	sota
3.	Comerç de reconeixement de patrons d'IA	Moderat	alt	Moderat	A curt i mitjà termini	Moderat
4.	Comerç d'anàlisi de sentiments d'IA	alt	alt	alt	Intradia a curt termini	alt
5.	Cobertura algorítmica d'IA	alt	alt	alt	Mitjà a llarg termini	Sota
6.	Comerç d'arbitratge estadístic d'IA	Ultra alt	alt	Ultra alt	Divendres	Sota
7.	Comerç d'execució algorítmica d'IA	alt	alt	alt	Curt termini	Sota
8.	Encaminament de comandes intel·ligents d'IA	Ultra alt	alt	Ultra alt	Divendres	Sota
9.	Comerç impulsat per esdeveniments d'IA	alt	alt	Moderat	A curt i mitjà termini	alt
10.	Comerç col·laboratiu d'IA/Humans	Moderat	Moderat	Moderat	A mitjà termini	Moderat

1. Comerç d'impuls quantitatiu d'IA

Mecanisme operatiu:

Algorismes d’IA recolza aquesta estratègia mitjançant un seguiment meticulós de les tendències dels preus en diversos valors com ara accions, futurs i monedes. Discerneix minuciosament els valors que presenten un impuls de preus a l'alça.

Pros:

• Aprofita les tendències i l'impuls predominants per a operacions d'alta probabilitat.
• Beneficis tant de l'impuls ascendent com descendent.
• La precisió es millora mitjançant entrades i sortides guiades quantitativament.

Contres:

• Vulnerable a canvis bruscos de tendència i Volatilitat del mercat.
• Risc de negociació excessiva en absència de normes quantitatives estrictes.
• Obliga una vigilància constant i ajustos de cartera.

Recomanacions d'implementació:

• Utilitzeu un sistema d'IA que incorpori aprenentatge profund algorismes per a la identificació precisa del canvi de moment.
• Combina els senyals d'impuls amb estratègies de gestió de riscos que inclouen la mida de les posicions i els mecanismes de stop-loss.
• Mostra una predilecció pels valors amb tendències alcistes robustes i substancials volums comercials.
• Protecció contra el risc de concentració mitjançant una àmplia diversificació en valors no correlacionats.

2. AI Mean Reversion Trading

Mecanisme operatiu:

Aquesta estratègia es basa en la propensió dels mercats a tornar al seu significar o mitjana. Els algorismes d'IA prenen posicions llargues en valors que cotitzen per sota del preu mitjà i posicions curtes en aquells que cotitzen per sobre d'ell, preveient una eventual reversió.

Pros:

• Prospera en mercats limitats sense abast defitendències necessàries.
• Harmonitza bé amb les classes d'actius que oscil·len al voltant d'una mitjana.
• Els límits de reversió mitjans limiten el risc.

Contres:

• Susceptible a l'atrapament en tendències prolongades.
• La reversió es pot materialitzar després d'intervals prolongats.
• Complex d'executar amb precisió en absència de capacitats quantitatives.

Recomanacions d'implementació:

• Aprofiteu els models d'aprenentatge automàtic, com ara les xarxes neuronals artificials (ANN), per refinar les estimacions del nivell de reversió mitjà.
• Augmenta la precisió incorporant l'anàlisi de sentiments per millorar l'entrada comercial.
• Define clara reversió objectius de preu i aplicar mecanismes de stop-loss en ambdós extrems.
• Mantenir posicions de mida prudent i ben diversificades.

3. Comerç de reconeixement de patrons d'IA

Mecanisme operatiu:

Els algorismes d'IA estan entrenats per discernir patrons de preus històrics que anuncien una alta probabilitat comerç oportunitats. En identificar aquests patrons, la IA inicia automàticament negocis lucratius.

Pros:

• Aquesta estratègia atemporal explota patrons de mercat duradors.
• La sinergia entre la IA i el backtesting estadístic genera senyals robusts.
• Els biaixos emocionals s'eliminen en l'àmbit del comerç basat en patrons.

Contres:

• Prerequisits de dades substancials per a la fase de formació inicial.
• Els patrons poden fallar o produir senyals errònies.
• La sobreoptimització pot conduir a models més ajustats.

Recomanacions d'implementació:

• Entreneu el sistema durant períodes de temps prolongats i en condicions de mercat variades.
• Aprofiteu una sèrie de indicadors tècnics per corroborar el compliment del patró.
• Impulsar una gestió prudent dels diners i mecanismes de control de riscos.
• Adaptar la selectivitat del sistema orientant-se a instruments específics.

4. Comerç d'anàlisi de sentiments d'IA

Mecanisme operatiu:

Els algorismes d'IA examinen els titulars de notícies, articles, blocs, fòrums i mitjans de comunicació social per mesurar el sentiment alcista o baixista. algorismes de PNL i màquina d'aprenentatge Els models amalgamen aquests senyals, permetent operacions automatitzades alineades amb el sentiment predominant.

Pros:

• Facilita la informació oportuna sobre l'evolució de la psicologia i les expectatives dels inversors.
• Ofereix una cobertura completa de dades mitjançant l'anàlisi de les xarxes socials i principals.
• Mitiga els biaixos cognitius humans.

Contres:

• El sentiment pot oscil·lar ràpidament i pot provocar moviments de serra.
• No tota la informació és negociable o es mou en el mercat.
• Requereix una tecnologia d'IA competent per a una automatització precisa.

Recomanacions d'implementació:

• Combina els senyals de sentiment amb indicadors tècnics per obtenir un temps precís.
• Doneu més importància als influencers de renom i a les fonts de renom.
• Feu un seguiment de les dades de sentiment en diferents períodes de temps.
• Personalitzeu els models per classe d'actiu i fiabilitat de la font.

5. Cobertura algorítmica d'IA

Mecanisme operatiu:

Els sistemes d'IA examinen les relacions entre classes d'actius, valors i derivats per discernir oportunitats de cobertura efectives. Els algorismes determinen la mida i el moment òptims de la posició de cobertura, adaptant dinàmicament les carteres per mantenir la cobertura a mesura que evolucionen les condicions del mercat.

Pros:

• Es protegeix contra les pèrdues durant les caigudes del mercat.
• Facilita les posicions palanquejades amb una exposició al risc minimitzada.
• L'automatització prospera fins i tot ràpidament mercats canviants.

Contres:

• Pot limitar els beneficis en mercats amb forta tendència.
• Requereix un modelatge complex i recursos computacionals importants.
• Els costos de cobertura acumulats poden acumular-se amb el temps.

Recomanacions d'implementació:

• Adopteu un enfocament de cartera integral en lloc de centrar-vos només en posicions individuals.
• Utilitzeu l'anàlisi de correlacions per identificar actius amb relacions inverses.
• Mantenir les ràtios de cobertura òptimes i recalibrar segons ho necessiti la dinàmica del mercat.
• Eviteu les posicions llargues o curtes sense les cobertures corresponents.

6. Comerç d'arbitratge estadístic d'IA

Mecanisme operatiu:

Aquesta alta freqüència estratègia comercial s'esforça per capitalitzar els preus equivocats a curt termini dels valors correlacionats. Els algorismes d'IA controlen atentament les relacions de preus entre els actius, com ara les accions i els seus ETF. Les operacions s'inicien ràpidament en detectar discrepàncies de preus, aprofitant velocitats d'execució de mil·lisegons per explotar minúscules disparitats.

Pros:

• Aprofita la capacitat de reconeixement de patrons de l'IA per generar senyals.
• Acumula beneficis modests però previsibles a través de negocis de gran volum.
• Manté la neutralitat del mercat ambdefiparàmetres de risc necessaris.

Contres:

• Exigeix ​​un volum substancial de transaccions per generar beneficis.
• Les oportunitats són fugaces als mercats d'alta velocitat.
• Les comandes grans poden suposar costos d'impacte en el mercat.

Recomanacions d'implementació:

• Implementeu aquesta estratègia amb accés directe al mercat per garantir una execució ràpida.
• Restringeix les posicions a durades intradia per evitar riscos durant la nit.
• L'execució precisa és imprescindible en finestres d'arbitratge estretes.
• Estigueu atents a les indicacions de sobreadaptació del model.

7. Comerç d'execució algorítmica d'IA

Mecanisme operatiu:

La IA desplega la seva capacitat analítica potenciar el comerç execució. Avalua la liquiditat, la volatilitat i la microestructura del mercat per determinar l'estratègia d'execució òptima. Les comandes grans es subdivideixen en segments més petits per a una execució discreta, i les operacions estan programades per mitigar els costos i el lliscament. Els algorismes d'autoaprenentatge perfeccionen contínuament el rendiment de l'execució.

pros:

• Millora l'eficiència i l'eficàcia comercial.
• Redueix els costos de transacció, incloses les comissions i el lliscament.
• Capaç de manejar complexos tipus de comandes i restriccions.
• Ofereix coherència en escenaris de negociació d'alta pressió.

Contres:

• Obliga un important dipòsit de dades històriques per al desenvolupament de l'estratègia.
• Menys efectiu per negociar amb valors de baixa liquiditat.
• Pot tenir un rendiment inferior als comerciants humans en mercats poc comercialitzats.

Recomanacions d'implementació:

• Algorismes de backtest rigorosament que utilitzen comandes simulades per validar el rendiment.
• Utilitzeu preferiblement dades de propietat per models de formació, si és accessible.
• Afavorir instruments molt líquids per optimitzar l'execució.
• Actualitzar periòdicament els models per adaptar-los a les condicions del mercat en evolució.

8. Encaminament de comandes intel·ligents d'IA

Mecanisme operatiu:

Els algorismes d'IA controlen i avaluen de prop les dades del llibre de comandes en diversos intercanvis i grups de liquiditat. En funció de factors com la mida de l'ordre, els preus i les condicions actuals del mercat, els algorismes d'IA seleccionen el lloc més avantatjós per a l'execució de les comandes. Les comandes s'assignen adequadament a diverses destinacions per minimitzar la divulgació d'estratègies comercials, i els models d'autoaprenentatge augmenten perpètuament el rendiment.

Pros:

• Disminueix els retards en el compliment de l'ordre mitjançant un encaminament prudent.
• Mitiga els costos comercials mitjançant oportunitats de millora de preus.
• S'adapta perfectament a les dinàmiques canviants del mercat.
• Elimina la necessitat de seleccionar manualment el lloc.

Contres:

• Implica una integració complexa en múltiples intercanvis i plataformes de corretatge.
• Exigeix ​​recursos de dades complets per a un model de liquiditat precís.
• Es basa en sistemes de tercers per a fonts de dades en temps real.

Recomanacions d'implementació:

• Aprofiteu les dades del llibre de comandes per preveure la liquiditat dinàmica.
• Tingueu en compte factors com ara la velocitat, les tarifes i les taxes de rebuig a l'hora d'analitzar els llocs.
• Avaluar les regulacions comercials en mercats fragmentats.
• Implementar lògica d'encaminament aleatoritzat per protegir-se de l'enginyeria inversa de les estratègies.

9. Comerç impulsat per esdeveniments d'IA

Mecanisme operatiu:

Els sistemes d'IA ingereixen i interpreten grans quantitats de notícies, dades de guanys, Sol·licituds SEC, i llançaments econòmics. S'extreuen coneixements útils per predir impactes potencials en el mercat. Les operacions s'executen automàticament per obtenir beneficis anticipats moviments de preus derivades d'esdeveniments significatius.

Pros:

• Facilita les decisions comercials oportunes alineades amb els esdeveniments que alteren el mercat.
• Mitiga la influència dels biaixos cognitius humans.
• Navega amb eficàcia en les complexes dinàmiques intermercats.

Contres:

• La interpretació precisa de tota la informació rellevant pot ser un repte.
• Les notícies poden ser difoses o anticipades prematurament pels mercats.
• Un volum elevat de senyals falsos pot sorgir d'esdeveniments irrellevants.

Recomanacions d'implementació:

• Combina l'anàlisi de notícies amb indicadors tècnics per millorar la precisió.
• Prioritzar esdeveniments amb un impacte històric demostrat en els mercats.
• Mantenir carteres diversificades per gestionar el risc.
• Personalitzeu els models segons la indústria, l'empresa i el tipus d'esdeveniment.

10. Comerç col·laboratiu d'IA/Humans

Mecanisme operatiu:

Aquesta estratègia fusiona la creativitat humana amb la destresa computacional de l'IA. Els comerciants experimentats aprofiten la IA per a l'anàlisi de dades i el reconeixement de patrons. Els models d'IA milloren les decisions comercials humanes mitjançant senyals automatitzats, alertes i anàlisis. Els humans aporten aportacions creatives com el disseny d'estratègia, la intuïció i l'experiència del mercat.

Pros:

• Aprofita els punts forts tant de la intuïció humana com dels models d'IA basats en dades.
• Supervisió humana mitiga el risc de decisions basades en IA influenciades per biaixos humans defectuosos.
• Millora, en lloc de substituir, els comerciants humans.

Contres:

• Requereix habilitat en la sinergia capacitats humanes i d'IA.
• Possibilitat d'anul·lació humana basada en biaixos errònies.
• Mantenir un flux de treball coherent i col·laboratiu pot ser un repte.

Recomanacions d'implementació:

• Mantingueu la supervisió estratègica humana mentre feu servir la IA per a l'execució.
• Reserveu la màxima autoritat de presa de decisions per als comerciants humans.
• Aprofiteu la IA per provar i perfeccionar ràpidament els conceptes estratègics generats per humans.
• Aprofiteu la IA per explorar conjunts de dades extensos per a una anàlisi ampliada.

El cim dels sistemes de comerç d'IA

La implementació amb èxit d'aquestes estratègies comercials d'IA requereix una experiència especialitzada. L'enfocament òptim implica col·laborar amb establerts els fons de cobertura, empreses comercials pròpies o proveïdors de tecnologia finca equipats amb sistemes d'IA provats. La supremacia de la intel·ligència artificial permet als comerciants executar estratègies amb rapidesa, precisió i perspicàcia analítica sobrehumanes.

Tot i que el comerç d'IA encara està evolucionant, aquestes tecnologies han mostrat un potencial notable per remodelar el panorama de la inversió i el comerç. A mesura que més entitats adopten i innovin amb la IA, anticipeu-vos al seu paper integral en els mercats de capitals i la gestió de carteres. El avantatge competitiu atorgat pels algorismes d'IA implica que aquesta tecnologia està a punt per convertir-se en una capacitat indispensable per a tots els participants seriosos del mercat en el futur.

Comparació de les característiques principals

Quan considereu l'aplicació de l'IA en el comerç, és essencial tenir en compte aquestes bones pràctiques:

• Comenceu petit: Avaluar Eines d’intel·ligència artificial en el comerç de paper o amb petites quantitats de capital inicialment.
• Augmenta, no substitueix: Utilitzeu la IA per millorar els processos existents en lloc de substituir-los completament.
• Combina la IA amb la visió humana: Els algorismes no tenen sentit comú, de manera que la supervisió humana és crucial.
• Implementar una gestió de riscos sòlida: La IA pot aprendre mals hàbits, de manera que els controls de riscos són vitals.
• Garantir la transparència: Feu que la presa de decisions d'IA sigui transparent per generar confiança.
• Vigila si hi ha un sobreajust: Es necessiten proves rigoroses fora de la mostra per evitar aquest error.
• Vigilar els biaixos i els problemes ètics: Tingueu en compte les possibles preocupacions ètiques i els biaixos ocults en els models d'IA.
• Models de reciclatge periòdic: Els mercats evolucionen de manera dinàmica, per la qual cosa és fonamental actualitzar els models amb noves dades.

Beneficis clau del comerç d'IA

El comerç amb IA ofereix diversos avantatges respecte als enfocaments comercials tradicionals:

• Accelerar: La IA pot processar grans quantitats de dades i identificar oportunitats en microsegons, permetent l'explotació de les ineficiències de curta durada.
• Precisió: Els models sofisticats d'aprenentatge automàtic poden descobrir patrons complexos que els analistes humans poden passar per alt, millorant la precisió predictiva.
• Adaptabilitat: els sistemes d'IA poden actualitzar contínuament les seves estratègies en entorns dinàmics, mantenint-se rellevants.
• Escalabilitat: La IA pot gestionar estratègies comercials en milers d'accions, executant-les incansablement i sense fatiga.
• Estalvi de costos: La IA redueix la necessitat d'equips d'analistes grans i cars i redueix els costos de transacció mitjançant l'execució comercial optimitzada.

Riscos i reptes del comerç d'IA

El comerç d'IA també inclou la seva part de riscos i reptes:

• Abastament excessiu: els models d'IA poden funcionar bé en les proves posteriors, però fracassar en el comerç en directe, i requereixen proves rigoroses fora de la mostra.
• Biaixos ocults: Dades de formació els biaixos poden conduir a decisions subòptimes que no són immediatament evidents.
• Mercats canviants: Els mercats evolucionen, de manera que els models d'IA necessiten actualitzacions periòdiques per evitar la degradació.
• Transparència: Els models complexos com l'aprenentatge profund poden comportar-se com "caixes negres" amb poca interpretabilitat.
• Regulació: El comerç d'IA planteja reptes pel que fa a la governança, la divulgació i la rendició de comptes, la qual cosa requereix orientació normativa.

El futur de la IA en el comerç

La IA està guanyant força ràpidament en el comerç i panorama d'inversió. A mesura que els algorismes es tornen més potents i accessibles, la IA continuarà transformant la manera com funcionen els mercats i els participants. Tanmateix, la supervisió i la governança responsables seran fonamentals per generar confiança i garantir resultats socials positius.

Els comerciants que busquen aprofitar la IA haurien de començar per entendre profundament la seva estratègia, les seves dades i els seus mercats perquè puguin aplicar la IA amb criteri per millorar el seu avantatge. Amb l'enfocament correcte, la IA pot esdevenir una addició valuosa en lloc d'una caixa negra propensa a ser excessivament prometedora.

Preguntes freqüents

El comerç algorítmic d'IA utilitza programes informàtics amb regles automatitzades i IA/ML per prendre decisions comercials, fer comandes i gestionar transaccions amb una intervenció humana mínima.

La IA proporciona velocitat i precisió en l'anàlisi de dades, reconeixement de patrons, execució de comandes, gestió de riscos i altres aspectes que els comerciants humans no poden igualar. Això dóna un avantatge a les estratègies comercials d'IA.

Riscos potencials inclouen models d'ajustament excessiu a les dades històriques, errors de codificació en algorismes, comerç excessiu i susceptibilitat a bloquejos i volatilitat. El desenvolupament adequat, les proves i els controls de riscos són essencials.

El desenvolupament exitós requereix experiència en IA/aprenentatge automàtic, estratègies de comerç quant, microestructura del mercat, ciència de dades, proves posteriors, codificació i anàlisi predictiva. Un equip multidisciplinari és ideal.

R: Els comerciants poden crear capacitats internes d'IA, comprar plataformes comercials d'IA o invertir mitjançant els fons de cobertura i empreses comercials amb una infraestructura comercial d'IA establerta.

S'espera que la IA esdevingui integral als mercats de capitals i al comerç a mesura que creixi l'adopció. Els avantatges competitius que ofereix la IA probablement esdevindran essencials per a tots els comerciants seriosos en el futur.

Llegeix més temes relacionats:

• Mercats de Bitcoin: tres configuracions comercials per als comerciants de BTC, però encara són 20,000 dòlars una predicció raonable
• Una guia per a principiants per llegir gràfics de criptomonedes el 2023
• Una guia per a principiants sobre les monedes estables algorítmiques (2023)
• Totes les grans empreses tecnològiques que desenvolupin LLM haurien de prioritzar la seguretat dels models