ChatGPT Kunne ændre Wall Street ved at gøre handel lettere
Kort sagt
AI værktøjer som ChatGPT kan ændre finansielle markeder, hvilket giver handlende mulighed for at udføre handler hurtigt og effektivt.
HFT-algoritmer kan dog hurtigt reagere på markedsbegivenheder og forårsage stigninger i aktivpriserne, hvilket fører til øget volatilitet.
Højfrekvente handlende bruger lignende algoritmer, hvilket fører til øget volatilitet og risiko for markedssvigt.
AI værktøjer som ChatGPT kan revolutionere de finansielle markeder. Dette gælder lige så meget på de finansielle markeder som i andre sektorer som sundhedspleje eller fremstilling.
I begyndelsen af 1980'erne begyndte institutionelle investorer at bruge computere til at udføre handler baseret på førdefined regler og algoritmer. Dette hjalp dem med at gennemføre store handler hurtigt og effektivt. Efterhånden som teknologien udviklede sig, program handel blev mere sofistikeret, analyserede komplekse markedsdata og udførte handler baseret på en lang række faktorer. Dette fik markedsvolatiliteten til at stige dramatisk.
Børskrakket i 1987 var forårsaget af populariteten af programhandel, som gjorde det muligt for handlende at bruge algoritmer til at udføre handler hurtigt. Som svar implementerede regulatorer foranstaltninger såsom afbrydere for at stoppe handel, når der er store udsving på markedet. På trods af disse foranstaltninger fortsatte programhandel med at vokse i popularitet.
Højfrekvent handel bruger computerprogrammer til at analysere markedsdata og udføre handler ved høje hastigheder. I modsætning til programhandlere, der køber og sælger kurve med værdipapirer over tid til udnytte arbitrage muligheder, bruger højfrekvente handlende kraftfulde computere og højhastighedsnetværk til at analysere markedsdata og udføre handler med lynhurtige hastigheder. Højfrekvente handlende kan foretage handler på cirka en 64 milliontedel af et sekund sammenlignet med handlende i 1980'erne.
Traditionelle handlende bruger menneskelige hjerner til at fortolke markedsdata. En AI-baseret handelsplatform kan give indsigt i markedsstemning og justere handelsstrategier derfor.
Den menneskelige hjerne er langsom, unøjagtig og glemsom, mens computere er hurtigere, med bedre hukommelse, perfekt opmærksomhed og ubegrænsede muligheder. Handlende, der køber og sælger aktiver tæt på markedsprisen, opkræver ikke investorerne høje gebyrer, hvilket er med til at sikre, at der altid er købere og sælgere på markedet, hvilket er med til at stabilisere priserne og reducere potentialet for pludselige kursudsving.
En AI, der handler hurtigt og effektivt, kan hjælpe med at reducere markedsineffektivitet ved at identificere og udnytte fejlpriser. Denne type handel kan dog skade ved at få et aktivs pris til at være unøjagtig.
HFT-algoritmer kan hurtigt reagere på markedsbegivenheder og forårsage spidser i aktivpriser. Disse maskiner kan få en uretfærdig fordel over andre handlende ved at bruge deres hastighed og teknologi til at forvrænge markedssignaler. I 2016 viste forskning, at volatiliteten steg efter introduktionen af HFT.
Højfrekvente handlende kan handle hurtigt og effektivt, fordi de analyserer dataene. Ændringer i markedsforholdene kan udløse et stort antal handler, hvilket fører til øget volatilitet og risiko for markedssvigt. Disse beviser viser, at de fleste højfrekvente handlende bruger lignende algoritmer, hvilket øger risikoen for markedssvigt. Dette skyldes, at hvis alle højfrekvente forhandlere forsøger at sælge eller købe i tilfælde af negative nyheder eller positive, kan markederne mislykkes.
ChatGPT-drevne handelsalgoritmer og lignende programmer kan gøre det sværere for mennesker at træffe forskellige beslutninger. I ekstreme tilfælde er forbrugerne tilbøjelige til at hyrde adfærd, idet de vælger de samme produkter og modeller. For eksempel motiverer anmeldelser på Yelp, Amazon og så videre forbrugerne til at vælge blandt nogle få topvalg.
generative AI-drevne chatbot-beslutninger vil sandsynligvis ligne dem, der er lavet af mennesker på grund af tidligere træningsdata. Dette kan føre til mangel på visse produkter og tjenester samt prisstigninger. AI algoritmer det forstærke eksisterende skævheder når systemer trænes på forudindtaget data kan forårsage markedsnedbrud. Derudover gør manglende viden om markedskrak større sandsynlighed for, at de sker.
Bankerne har endnu ikke tilladt deres ansatte at bruge ChatGPT og andre generative AI-værktøjer, citerer privatliv bekymringer. Jeg tror på, at banker i sidste ende vil omfavne kunstig intelligens, hvilket kan føre til betydelige gevinster for investorer, den globale økonomi og andre.
AI, chatbots og maskinlæring er hurtigt ved at blive det nye grænse i finansiel handel. I denne sammenhæng henviser vi til smart software, der kan genkende mønstre, handle på dem og træffe beslutninger på egen hånd.
Læs flere relaterede artikler:
- Amerikas uddannelsessystem har hårdt brug for 300 lærere - men ChatGPT kunne være svaret
- 5 fantastiske ting du kan gøre med ChatGPT: Fra HTML-kode til poesi
- OpenAI: AI kan potentielt gøre meget skade på mennesker, men at forsøge at stoppe fremskridt er ikke en mulighed
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
Flere artikler
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
