Die 10 besten KI-Handelsstrategien und -Algorithmen für 2023

KI-gestützte Handelssysteme verfügen über die unübertroffene Fähigkeit, riesige Datensätze sorgfältig zu untersuchen, komplexe Muster zu erkennen und Geschäfte mit Geschwindigkeiten durchzuführen, die schneller sind als die von menschlichen Händlern. KI-Händler haben einen klaren Vorteil bei der Vorhersage von Preisänderungen und beim Geldverdienen.

In diesem Vortrag werden wir die zehn wichtigsten KI-Handelsstrategien untersuchen, die bei Hedgefonds, Eigenhandelsunternehmen und Einzelhändlern immer beliebter werden. Wir erklären, wie diese Strategien funktionieren, gehen auf ihre Vor- und Nachteile ein und besprechen, wie Händler sie nutzen, um Geld zu verdienen.

Pro Tipps
1. Diese fortgeschrittenen 10+ beste KI-Krypto-Trading-Bots Nutzen Sie KI, um Markttrends zu analysieren, Geschäfte auszuführen und Gewinne zu maximieren.
2. Entdecken Sie die Top 5 der KI-Aktien von der Finanzelite bevorzugt.
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Die 10 KI-Handelsstrategien Marktanteil nach Beliebtheit

#	KI-Handelsalgorithmus	Popularität
1	KI-Mean-Reversion-Handel	62.34%
2	Intelligente KI-Auftragsweiterleitung	18.18%
3	KI-Sentiment-Analyse-Handel	3.90%
4	KI-Statistischer Arbitrage-Handel	3.90%
5	KI Quantitativer Momentum-Handel	2.60%
6	Handel mit KI-Mustererkennung	2.60%
7	KI-ereignisgesteuerter Handel	2.60%
8	AI Algorithmic Execution Trading	1.30%
9	Algorithmische KI-Absicherung	1.30%
10	Kollaborativer Handel zwischen KI und Mensch	1.30%

Das Vergleichsblatt zu den 10 KI-Handelsstrategien

#	Strategie	Schnelligkeit	Datennutzung	Frequenz	Haltezeit	Risikostufe
1.	KI-Momentum-Handel	GUTE	Moderat	GUTE	Kurzfristig	moderieren
2.	KI-Mean-Reversion-Handel	Sneaker	Sneaker	moderieren	Kurz- bis mittelfristig	niedrig
3.	Handel mit KI-Mustererkennung	Moderat	GUTE	Moderat	Kurz- bis mittelfristig	Moderat
4.	KI-Sentiment-Analyse-Handel	GUTE	GUTE	GUTE	Intraday bis kurzfristig	GUTE
5.	Algorithmische KI-Absicherung	GUTE	GUTE	GUTE	Mittel- bis langfristig	Sneaker
6.	KI-Statistischer Arbitrage-Handel	Ultra hoch	GUTE	Ultra hoch	Intraday	Sneaker
7.	AI Algorithmic Execution Trading	GUTE	GUTE	GUTE	Kurzfristig	Sneaker
8.	Intelligente KI-Auftragsweiterleitung	Ultra hoch	GUTE	Ultra hoch	Intraday	Sneaker
9.	KI-ereignisgesteuerter Handel	GUTE	GUTE	Moderat	Kurz- bis mittelfristig	GUTE
10	Kollaborativer Handel zwischen KI und Mensch	Moderat	Moderat	Moderat	Mittelfristig	Moderat

1. Quantitativer Momentum-Handel mit KI

Betriebsmechanismus:

AI-Algorithmen Untermauern Sie diese Strategie, indem Sie die Preisentwicklung verschiedener Wertpapiere wie Aktien, Futures und Währungen sorgfältig überwachen. Es erkennt akribisch Wertpapiere, die eine Aufwärtsdynamik im Preis aufweisen.

Vorteile:

• Nutzt vorherrschende Trends und Dynamik für Trades mit hoher Wahrscheinlichkeit.
• Profitiert sowohl von der steigenden als auch von der fallenden Dynamik.
• Die Präzision wird durch quantitativ gesteuerte Ein- und Ausstiege erhöht.

Nachteile:

• Anfällig für abrupte Trendumkehrungen und Marktvolatilität.
• Risiko übermäßigen Handels ohne strenge quantitative Regeln.
• Erfordert ständige Überwachung und Portfolioanpassungen.

Umsetzungsempfehlungen:

• Setzen Sie ein KI-System ein, das integriert tiefe Lernen Algorithmen zur genauen Identifizierung von Impulsverschiebungen.
• Kombinieren Sie Momentumsignale mit Risikomanagementstrategien, die Positionsgrößen und Stop-Loss-Mechanismen umfassen.
• Zeigen Sie eine Vorliebe für Wertpapiere mit robusten Preisaufwärtstrends und erheblichen Werten Handelsvolumen.
• Schutz vor Konzentrationsrisiken durch breite Diversifizierung über unkorrelierte Wertpapiere.

2. KI-Mean-Reversion-Handel

Betriebsmechanismus:

Diese Strategie lebt von der Tendenz der Märkte, zu ihrem ursprünglichen Zustand zurückzukehren bedeuten oder durchschnittlich. KI-Algorithmen gehen Long-Positionen bei Wertpapieren ein, die unter dem Durchschnittspreis gehandelt werden, und Short-Positionen bei Wertpapieren, die darüber handeln, und rechnen mit einer eventuellen Umkehr.

Vorteile:

• Gedeiht in bereichsgebundenen Märkten ohne defined Trends.
• Passt gut zu Anlageklassen, die um einen Mittelwert schwanken.
• Mean-Reversion-Grenzen begrenzen das Risiko.

Nachteile:

• Anfällig für das Festhalten an anhaltenden Trends.
• Nach längeren Zeiträumen kann es zu einer Umkehr kommen.
• Ohne quantitative Möglichkeiten ist die präzise Ausführung schwierig.

Umsetzungsempfehlungen:

• Nutzen Sie maschinelle Lernmodelle wie künstliche neuronale Netze (ANNs), um die Schätzungen des Mean-Reversion-Levels zu verfeinern.
• Erhöhen Sie die Präzision durch die Einbeziehung einer Stimmungsanalyse zur Verbesserung des Handelseintritts.
• Define klare Umkehr Preisziele und Stop-Loss-Mechanismen auf beiden Seiten durchsetzen.
• Halten Sie Positionen in angemessener Größe, die gut diversifiziert sind.

3. Handel mit KI-Mustererkennung

Betriebsmechanismus:

KI-Algorithmen werden darauf trainiert, historische Preismuster zu erkennen, die eine hohe Wahrscheinlichkeit ankündigen Handel Gelegenheiten. Sobald diese Muster erkannt werden, initiiert die KI automatisch lukrative Geschäfte.

Vorteile:

• Diese zeitlose Strategie nutzt dauerhafte Marktmuster.
• Die Synergie zwischen KI und statistischem Backtesting erzeugt robuste Signale.
• Emotionale Vorurteile werden im Bereich des musterbasierten Handels eliminiert.

Nachteile:

• Umfangreiche Datenvoraussetzungen für die erste Trainingsphase.
• Muster können versagen oder fehlerhafte Signale erzeugen.
• Eine Überoptimierung kann zu besser angepassten Modellen führen.

Umsetzungsempfehlungen:

• Trainieren Sie das System über längere Zeiträume und unter unterschiedlichen Marktbedingungen.
• Nutzen Sie eine Reihe von technische Indikatoren um die Mustererfüllung zu bestätigen.
• Sorgen Sie für ein umsichtiges Geldmanagement und Risikokontrollmechanismen.
• Passen Sie die Selektivität des Systems an, indem Sie auf bestimmte Instrumente abzielen.

4. KI-Sentiment-Analyse-Handel

Betriebsmechanismus:

KI-Algorithmen prüfen Schlagzeilen, Artikel, Blogs, Foren usw Social Media um eine bullische oder bärische Stimmung einzuschätzen. NLP-Algorithmen und Maschinelles Lernen Modelle verschmelzen diese Signale und ermöglichen automatisierte Trades entsprechend der vorherrschenden Stimmung.

Vorteile:

• Ermöglicht zeitnahe Einblicke in die sich entwickelnde Anlegerpsychologie und -erwartungen.
• Bietet eine umfassende Datenabdeckung durch Mainstream- und Social-Media-Analysen.
• Mildert menschliche kognitive Vorurteile.

Nachteile:

• Die Stimmung kann schnell schwanken und möglicherweise zu Peitschenhieben führen.
• Nicht alle Informationen sind handelbar oder marktbewegend.
• Erfordert kompetente KI-Technologie für eine genaue Automatisierung.

Implementierungsempfehlungen:

• Kombinieren Sie Stimmungssignale mit technischen Indikatoren für ein präzises Timing.
• Weisen Sie renommierten Influencern und seriösen Quellen eine größere Bedeutung zu.
• Verfolgen Sie Stimmungsdaten über verschiedene Zeiträume hinweg.
• Personalisieren Sie Modelle nach Anlageklasse und Quellenzuverlässigkeit.

5. Algorithmische KI-Absicherung

Betriebsmechanismus:

KI-Systeme untersuchen Beziehungen zwischen Anlageklassen, Wertpapieren und Derivaten, um effektive Absicherungsmöglichkeiten zu erkennen. Algorithmen ermitteln die optimale Größe und den optimalen Zeitpunkt der Absicherungsposition und passen Portfolios dynamisch an, um die Absicherung aufrechtzuerhalten, wenn sich die Marktbedingungen ändern.

Vorteile:

• Schützt vor Verlusten bei Marktabschwüngen.
• Ermöglicht gehebelte Positionen mit minimiertem Risiko.
• Die Automatisierung gedeiht auch in rasantem Tempo sich verändernde Märkte.

Nachteile:

• Kann Gewinne in Märkten mit starkem Trend begrenzen.
• Es erfordert eine komplexe Modellierung und erhebliche Rechenressourcen.
• Im Laufe der Zeit können kumulative Absicherungskosten anfallen.

Umsetzungsempfehlungen:

• Verfolgen Sie einen umfassenden Portfolioansatz, anstatt sich nur auf einzelne Positionen zu konzentrieren.
• Nutzen Sie die Korrelationsanalyse, um Vermögenswerte mit inversen Beziehungen zu identifizieren.
• Sorgen Sie für optimale Absicherungsverhältnisse und passen Sie diese je nach Marktdynamik neu an.
• Vermeiden Sie nackte Long- oder Short-Positionen ohne entsprechende Absicherung.

6. AI Statistical Arbitrage Trading

Betriebsmechanismus:

Diese Hochfrequenz Trading-Strategie ist bestrebt, aus kurzfristigen Fehlbewertungen bei korrelierten Wertpapieren Kapital zu schlagen. KI-Algorithmen überwachen aufmerksam die Preisbeziehungen zwischen Vermögenswerten wie Aktien und ihren ETFs. Trades werden umgehend eingeleitet, wenn Preisunterschiede festgestellt werden, wobei Ausführungsgeschwindigkeiten im Millisekundenbereich genutzt werden, um winzige Unterschiede auszunutzen.

Vorteile:

• Nutzt die Mustererkennungsfähigkeiten der KI zur Generierung von Signalen.
• Erzielt bescheidene, aber vorhersehbare Gewinne im hochvolumigen Handel.
• Wahrung der Marktneutralität mit gutdefidefinierte Risikoparameter.

Nachteile:

• Erfordert ein erhebliches Transaktionsvolumen, um Gewinne zu erzielen.
• In Hochgeschwindigkeitsmärkten sind die Chancen flüchtig.
• Bei Großaufträgen können Markteinflusskosten anfallen.

Umsetzungsempfehlungen:

• Implementieren Sie diese Strategie mit direktem Marktzugang, um eine schnelle Umsetzung zu gewährleisten.
• Beschränken Sie Positionen auf Intraday-Dauern, um Übernachtrisiken abzuwenden.
• In engen Arbitragefenstern ist eine präzise Ausführung unerlässlich.
• Achten Sie auf Anzeichen einer Modellüberanpassung.

7. AI Algorithmic Execution Trading

Betriebsmechanismus:

KI setzt ihre analytischen Fähigkeiten ein, um den Handel verbessern Ausführung. Es bewertet die Marktliquidität, Volatilität und Mikrostruktur, um die optimale Ausführungsstrategie zu bestimmen. Große Aufträge werden zur diskreten Ausführung in kleinere Segmente unterteilt, und die Transaktionen werden zeitlich abgestimmt, um Kosten und Slippage zu minimieren. Selbstlernende Algorithmen verfeinern die Ausführungsleistung kontinuierlich.

Vorteile:

• Verbessert die Effizienz und Effektivität des Handels.
• Reduziert Transaktionskosten, einschließlich Gebühren und Slippage.
• Fähig, komplexe Aufgaben zu bewältigen Bestellarten und Einschränkungen.
• Bietet Konsistenz in Hochdruck-Handelsszenarien.

Nachteile:

• Verpflichtet ein umfangreiches historisches Datenarchiv für die Strategieentwicklung.
• Weniger effektiv für den Handel mit Wertpapieren mit geringer Liquidität.
• Kann auf Märkten mit geringem Handelsvolumen schlechter abschneiden als menschliche Händler.

Umsetzungsempfehlungen:

• Führen Sie rigorose Backtests von Algorithmen mithilfe simulierter Aufträge durch, um die Leistung zu validieren.
• Verwenden Sie vorzugsweise proprietäre Daten für Trainingsmodelle, sofern zugänglich.
• Bevorzugen Sie hochliquide Instrumente, um die Ausführung zu optimieren.
• Aktualisieren Sie die Modelle regelmäßig, um sie an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen.

8. AI Smart Order Routing

Betriebsmechanismus:

KI-Algorithmen überwachen und bewerten die Orderbuchdaten verschiedener Börsen und Liquiditätspools genau. Basierend auf Faktoren wie Ordergröße, Preisen und aktuellen Marktbedingungen wählen KI-Algorithmen den günstigsten Ort für die Orderausführung aus. Aufträge werden geschickt auf mehrere Ziele verteilt, um die Offenlegung von Handelsstrategien zu minimieren, und selbstlernende Modelle steigern kontinuierlich die Leistung.

Vorteile:

• Reduziert Verzögerungen bei der Auftragserfüllung durch eine umsichtige Weiterleitung.
• Reduziert Handelskosten durch Möglichkeiten zur Preissteigerung.
• Passt sich nahtlos an die sich ändernde Marktdynamik an.
• Macht die manuelle Auswahl des Veranstaltungsortes überflüssig.

Nachteile:

• Erfordert eine komplexe Integration über mehrere Börsen und Brokerage-Plattformen hinweg.
• Erfordert umfassende Datenressourcen für eine genaue Liquiditätsmodellierung.
• Verlässt sich für Echtzeit-Datenfeeds auf Systeme von Drittanbietern.

Umsetzungsempfehlungen:

• Nutzen Sie Auftragsbuchdaten, um dynamische Liquidität vorherzusagen.
• Berücksichtigen Sie bei der Analyse von Veranstaltungsorten Faktoren wie Geschwindigkeit, Gebühren und Ausschussquoten.
• Bewerten Sie Trade-Through-Vorschriften in fragmentierten Märkten.
• Implementieren Sie eine randomisierte Routing-Logik zum Schutz vor Reverse Engineering von Strategien.

9. KI-ereignisgesteuerter Handel

Betriebsmechanismus:

KI-Systeme erfassen und interpretieren große Mengen an Nachrichten, Verdienstdaten, SEC-Anmeldungenund wirtschaftliche Veröffentlichungen. Zur Vorhersage werden umsetzbare Erkenntnisse gewonnen mögliche Auswirkungen auf den Markt. Trades werden automatisch ausgeführt, um vom erwarteten Gewinn zu profitieren Preisbewegungen die auf bedeutende Ereignisse zurückzuführen sind.

Vorteile:

• Erleichtert zeitnahe Handelsentscheidungen im Einklang mit marktverändernden Ereignissen.
• Mildert den Einfluss menschlicher kognitiver Vorurteile.
• Bewältigt effektiv komplexe Marktdynamiken.

Nachteile:

• Die genaue Interpretation aller relevanten Informationen kann eine Herausforderung sein.
• Die Nachricht könnte von den Märkten vorzeitig verbreitet oder vorhergesehen werden.
• Durch irrelevante Ereignisse kann eine große Menge an Störsignalen entstehen.

Umsetzungsempfehlungen:

• Kombinieren Sie Nachrichtenanalysen mit technischen Indikatoren, um die Genauigkeit zu erhöhen.
• Priorisieren Sie Ereignisse mit nachgewiesener historischer Auswirkung auf die Märkte.
• Pflegen Sie diversifizierte Portfolios, um das Risiko zu verwalten.
• Passen Sie Modelle je nach Branche, Unternehmen und Veranstaltungstyp an.

10. Kollaborativer Handel zwischen KI und Menschen

Betriebsmechanismus:

Diese Strategie vereint menschliche Kreativität mit der Rechenleistung der KI. Erfahrene Händler nutzen KI zur Datenanalyse und Mustererkennung. KI-Modelle verbessern menschliche Handelsentscheidungen durch automatisierte Signale, Warnungen und Analysen. Menschen bringen kreativen Input wie Strategiedesign, Intuition und Marktexpertise ein.

Vorteile:

• Nutzt die Stärken sowohl der menschlichen Intuition als auch datengesteuerter KI-Modelle.
• Menschliche Aufsicht mindert das Risiko von KI-basierten Entscheidungen, die durch fehlerhafte menschliche Vorurteile beeinflusst werden.
• Verbessert menschliche Händler, anstatt sie zu ersetzen.

Nachteile:

• Erfordert Geschick bei der Synergiebildung menschliche und KI-Fähigkeiten.
• Möglichkeit menschlicher Überschreibungen aufgrund fehlerhafter Vorurteile.
• Die Aufrechterhaltung eines konsistenten, kollaborativen Arbeitsablaufs kann eine Herausforderung sein.

Umsetzungsempfehlungen:

• Behalten Sie die strategische Kontrolle durch den Menschen und nutzen Sie gleichzeitig KI für die Ausführung.
• Reservieren Sie die letztendliche Entscheidungsbefugnis menschlichen Händlern.
• Nutzen Sie KI, um von Menschen erstellte Strategiekonzepte schnell zu testen und zu verfeinern.
• Nutzen Sie KI, um umfangreiche Datensätze für erweiterte Analysen zu untersuchen.

Der Gipfel der KI-Handelssysteme

Die erfolgreiche Umsetzung dieser KI-Handelsstrategien erfordert spezielles Fachwissen. Der optimale Ansatz besteht darin, mit etablierten Partnern zusammenzuarbeiten Hedge-Fonds, Eigenhandelsfirmen oder Fintech-Anbieter, die mit bewährten KI-Systemen ausgestattet sind. Die Überlegenheit der künstlichen Intelligenz ermöglicht es Händlern, Strategien mit übermenschlicher Schnelligkeit, Präzision und analytischem Scharfsinn umzusetzen.

Während sich der KI-Handel noch weiterentwickelt, haben diese Technologien ein bemerkenswertes Potenzial für die Umgestaltung der Investitions- und Handelslandschaft gezeigt. Je mehr Unternehmen KI einführen und mit ihr innovieren, desto mehr können Sie mit ihrer integralen Rolle auf den Kapitalmärkten und im Portfoliomanagement rechnen. Der Wettbewerbsvorteil Die durch KI-Algorithmen verliehene Qualität impliziert, dass diese Technologie in Zukunft für alle ernsthaften Marktteilnehmer zu einer unverzichtbaren Fähigkeit werden wird.

Vergleich der Hauptmerkmale

Wenn Sie den Einsatz von KI im Handel in Betracht ziehen, ist es wichtig, die folgenden Best Practices im Hinterkopf zu behalten:

• Fangen Sie klein an: Auswerten AI-Werkzeuge beim Papierhandel oder zunächst mit kleinen Kapitalbeträgen.
• Erweitern, nicht ersetzen: Nutzen Sie KI, um bestehende Prozesse zu verbessern, anstatt sie vollständig zu ersetzen.
• Kombinieren Sie KI mit menschlichen Erkenntnissen: Algorithmen mangelt es an gesundem Menschenverstand, daher ist die menschliche Aufsicht von entscheidender Bedeutung.
• Implementieren Sie ein starkes Risikomanagement: KI kann schlechte Gewohnheiten erlernen, daher sind Risikokontrollen von entscheidender Bedeutung.
• Sorgen Sie für Transparenz: Machen Sie die KI-Entscheidungsfindung transparent, um Vertrauen aufzubauen.
• Achten Sie auf Überanpassung: Um diese Gefahr zu vermeiden, sind strenge Out-of-Sample-Tests erforderlich.
• Achten Sie auf Vorurteile und ethische Probleme: Seien Sie sich möglicher ethischer Bedenken und versteckter Vorurteile in KI-Modellen bewusst.
• Modelle regelmäßig umschulen: Märkte entwickeln sich dynamisch, daher ist die Aktualisierung von Modellen mit neuen Daten unerlässlich.

Hauptvorteile des KI-Handels

Der KI-Handel bietet gegenüber herkömmlichen Handelsansätzen mehrere Vorteile:

• Schnelligkeit: KI kann große Datenmengen verarbeiten und Chancen in Mikrosekunden erkennen, wodurch kurzlebige Ineffizienzen ausgenutzt werden können.
• Genauigkeit: Hochentwickelte Modelle für maschinelles Lernen können komplexe Muster aufdecken, die menschliche Analysten möglicherweise übersehen, und so die Vorhersagegenauigkeit verbessern.
• Flexibilität: KI-Systeme können ihre Strategien in dynamischen Umgebungen kontinuierlich aktualisieren und bleiben relevant.
• Skalierbarkeit: KI kann Handelsstrategien für Tausende von Aktien verwalten und diese unermüdlich und ermüdungsfrei ausführen.
• Kosteneinsparungen: KI reduziert den Bedarf an großen, teuren Analystenteams und senkt die Transaktionskosten durch optimierte Handelsausführung.

Risiken und Herausforderungen des KI-Handels

Der KI-Handel bringt auch einige Risiken und Herausforderungen mit sich:

• Überanpassung: KI-Modelle schneiden möglicherweise bei Backtests gut ab, scheitern jedoch beim Live-Handel und erfordern strenge Out-of-Sample-Tests.
• Versteckte Vorurteile: Trainingsdaten Vorurteile können zu suboptimalen Entscheidungen führen, die nicht sofort erkennbar sind.
• Veränderte Märkte: Märkte entwickeln sich weiter, daher müssen KI-Modelle regelmäßig aktualisiert werden, um eine Verschlechterung zu vermeiden.
• Transparenz: Komplexe Modelle wie Deep Learning können sich so verhalten „Black Boxes“ mit geringer Interpretierbarkeit.
• Rechtliches: Der KI-Handel wirft Herausforderungen in Bezug auf Governance, Offenlegung und Rechenschaftspflicht auf und erfordert regulatorische Leitlinien.

Die Zukunft der KI im Handel

KI gewinnt im Handel schnell an Bedeutung Anlagelandschaft. Da Algorithmen immer leistungsfähiger und zugänglicher werden, wird die KI die Funktionsweise von Märkten und Teilnehmern weiter verändern. Eine verantwortungsvolle Aufsicht und Governance wird jedoch von entscheidender Bedeutung sein, um Vertrauen aufzubauen und positive gesellschaftliche Ergebnisse sicherzustellen.

Händler, die KI nutzen möchten, sollten zunächst ihre Strategie, Daten und Märkte gründlich verstehen, damit sie KI mit Bedacht einsetzen können, um ihren Vorsprung zu verbessern. Mit dem richtigen Ansatz kann KI zu einer wertvollen Ergänzung und nicht zu einer Black Box werden, die zu zu großen Versprechungen neigt.

FAQs

Der algorithmische KI-Handel nutzt Computerprogramme mit automatisierten Regeln und KI/ML, um Handelsentscheidungen zu treffen, Aufträge zu erteilen und Geschäfte mit minimalem menschlichen Eingriff zu verwalten.

KI bietet Geschwindigkeit und Präzision bei der Datenanalyse, Mustererkennung, Auftragsausführung, Risikomanagement und anderen Aspekten, mit denen menschliche Händler nicht mithalten können. Dies verschafft KI-Handelsstrategien einen Vorteil.

Mögliche Risiken Dazu gehören eine übermäßige Anpassung von Modellen an historische Daten, Codierungsfehler in Algorithmen, übermäßiger Handel sowie die Anfälligkeit für Flash-Abstürze und Volatilität. Eine ordnungsgemäße Entwicklung, Prüfung und Risikokontrolle sind unerlässlich.

Eine erfolgreiche Entwicklung erfordert Fachwissen in den Bereichen KI/maschinelles Lernen, quantitative Handelsstrategien, Marktmikrostruktur, Datenwissenschaft, Backtesting, Codierung und prädiktive Analysen. Ideal ist ein multidisziplinäres Team.

A: Händler können entweder interne KI-Funktionen aufbauen, handelsübliche KI-Handelsplattformen kaufen oder darüber investieren Hedge-Fonds und Handelsfirmen mit etablierter KI-Handelsinfrastruktur.

Es wird erwartet, dass KI mit zunehmender Akzeptanz ein integraler Bestandteil der Kapitalmärkte und des Handels wird. Die Wettbewerbsvorteile, die KI bietet, werden in Zukunft wahrscheinlich für alle ernsthaften Händler von entscheidender Bedeutung sein.

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