10. aasta 2023 parimat tehisintellekti kauplemisstrateegiat ja -algoritmi

Tehisintellektil töötavatel kauplemissüsteemidel on võrreldamatu võime hoolikalt uurida tohutuid andmekogumeid, tuvastada keerulisi mustreid ja sooritada tehinguid kursidega, mis on kiiremad kui inimkauplejate omad. AI-kauplejatel on hinnamuutuste ennustamisel ja raha teenimisel selge eelis.

Selles kõnes uurime kümmet parimat tehisintellektiga kauplemisstrateegiat, mis on muutumas üha populaarsemaks riskifondide, varaliste kauplemisettevõtete ja üksikute kauplejate seas. Selgitame, kuidas need strateegiad töötavad, käsitleme nende eeliseid ja puudusi ning arutame, kuidas kauplejad neid raha teenimiseks kasutavad.

Pro näpunäited
1. Need edasijõudnud 10+ parimad AI krüptokaubanduse robotid võimendada AI-d turusuundumuste analüüsimiseks, tehingute tegemiseks ja kasumi maksimeerimiseks.
2. Avastage top 5 AI aktsiat eelistab finantseliit.
3. Olge investeerimismängust ees ja tutvuge meie kureeritud loendiga 10 parimat tehisintellekti ettevõtte aktsiat aastaaruande järgi aastal 2023.

10 AI kauplemisstrateegiat turuosa populaarsuse järgi

#	AI kauplemisalgoritm	Populaarsus
1	AI keskmine tagasipöördumine	62.34%
2	AI Smart Order Routing	18.18%
3	Tehisintellekti tundeanalüüsiga kauplemine	3.90%
4	AI statistikaarbitraažkauplemine	3.90%
5	AI kvantitatiivne hoogu kauplemine	2.60%
6	AI mustrituvastusega kauplemine	2.60%
7	AI sündmustepõhine kauplemine	2.60%
8	AI algoritmilise täitmisega kauplemine	1.30%
9	AI algoritmiline maandamine	1.30%
10	Tehisintellekt/inimkoostöö kauplemine	1.30%

10 AI kauplemisstrateegia võrdlusleht

#	Strateegia	Kiirus	Andmete kasutamine	Sagedus	Hoidke aega	Riskitase
1.	AI Momentum Trading	Suur	Mõõdukas	Suur	Lühiajaline	mõõduka
2.	AI keskmine tagasipöördumine	Madal	Madal	mõõduka	Lühiajaline kuni keskpikk	madal
3.	AI mustrituvastusega kauplemine	Mõõdukas	Suur	Mõõdukas	Lühiajaline kuni keskpikk	Mõõdukas
4.	Tehisintellekti tundeanalüüsiga kauplemine	Suur	Suur	Suur	Päevasisene kuni lühiajaline	Suur
5.	AI algoritmiline maandamine	Suur	Suur	Suur	Keskmine kuni pikaajaline	Madal
6.	AI statistikaarbitraažkauplemine	Ülimalt kõrge	Suur	Ülimalt kõrge	Päevasisene	Madal
7.	AI algoritmilise täitmisega kauplemine	Suur	Suur	Suur	Lühiajaline	Madal
8.	AI Smart Order Routing	Ülimalt kõrge	Suur	Ülimalt kõrge	Päevasisene	Madal
9.	AI sündmustepõhine kauplemine	Suur	Suur	Mõõdukas	Lühiajaline kuni keskpikk	Suur
10.	Tehisintellekt/inimkoostöö kauplemine	Mõõdukas	Mõõdukas	Mõõdukas	Keskmise tähtajaga	Mõõdukas

1. AI kvantitatiivne hoogu kauplemine

Töömehhanism:

AI algoritmid toetama seda strateegiat, jälgides hoolikalt erinevate väärtpaberite, näiteks aktsiate, futuuride ja valuutade hinnasuundumusi. See eristab hoolikalt väärtpabereid, mille hind tõuseb.

Plussid:

• Suure tõenäosusega tehingute puhul kasutab ära valitsevaid trende ja hoogu.
• Kasu nii tõusvast kui ka langevast hoogust.
• Täpsust suurendavad kvantitatiivselt juhitud sisestused ja väljumised.

Miinused:

• Tundlik järsku trendi pöördumise ja Turu volatiilsus.
• Ülemäärase kauplemise oht rangete kvantitatiivsete reeglite puudumisel.
• Nõuab pidevat järelevalvet ja portfelli kohandamist.

Rakendamise soovitused:

• Kasutage AI-süsteemi, mis sisaldab sügav õpe algoritmid impulsi nihke täpseks tuvastamiseks.
• Ühendage impulsisignaalid riskijuhtimisstrateegiatega, mis hõlmavad positsiooni suuruse määramist ja kaotuse peatamise mehhanisme.
• Eelistage väärtpabereid, millel on tugev ja oluline hinnatõususuund kauplemismahud.
• Kaitske kontsentratsiooniriski eest korrelatsioonita väärtpaberite laia hajutamise kaudu.

2. AI Mean Reversion Trading

Töömehhanism:

See strateegia toetab turgude kalduvust oma juurde tagasi pöörduda keskmine või keskmine. Tehisintellekti algoritmid võtavad väärtpaberitega kauplemisel pikad positsioonid alla keskmise hinna ja lühikesed positsioonid sellest kõrgemal kauplevatel väärtpaberitel, mis näevad ette võimalikku tagasipööramist.

Plussid:

• Õitseb vahemikuga piiratud turgudel, millel puuduvad defined trende.
• Harmoneerub hästi keskmise ümber võnkuvate varaklassidega.
• Keskmised tagasipööramise piirid piiravad riski.

Miinused:

• Vastuvõtlik pikaajaliste trendide vahele jäämisele.
• Taastumine võib realiseeruda pärast pikka aega.
• Keeruline kvantitatiivsete võimaluste puudumisel täpselt teostamiseks.

Rakendamise soovitused:

• Kasutage masinõppemudeleid, nagu tehisnärvivõrgud (ANN-id), et täpsustada keskmise tagasipööramise taseme hinnanguid.
• Suurendage täpsust, lisades kaubanduse sisenemise parandamiseks sentimentanalüüsi.
• Defiselge tagasipöördumine hinnasihid ja jõustada mõlemas otsas stop-loss mehhanismid.
• Säilitage heaperemeheliku suurusega positsioone, mis on hästi hajutatud.

3. AI mustrituvastusega kauplemine

Töömehhanism:

AI-algoritme on koolitatud eristama ajaloolisi hinnamustreid, mis kuulutavad suurt tõenäosust kauplemine võimalusi. Nende mustrite tuvastamisel algatab AI automaatselt tulusaid tehinguid.

Plussid:

• See ajatu strateegia kasutab ära püsivaid turumustreid.
• AI ja statistilise järeltestimise vaheline sünergia annab tugevaid signaale.
• Emotsionaalsed eelarvamused on mustripõhise kauplemise valdkonnas kõrvaldatud.

Miinused:

• Olulised andmete eeldused esmaseks treeningfaasiks.
• Mustrid võivad ebaõnnestuda või anda valesid signaale.
• Liigne optimeerimine võib viia paremini sobivate mudeliteni.

Rakendamise soovitused:

• Treenige süsteemi pikkade ajavahemike jooksul ja erinevates turutingimustes.
• Kasutage massiivi tehnilised näitajad mustri täitumise kinnitamiseks.
• Sisestage mõistlik rahahaldus ja riskikontrolli mehhanismid.
• Kohandage süsteemi selektiivsust, sihtides konkreetseid instrumente.

4. AI Sentiment Analysis Trading

Töömehhanism:

AI algoritmid kontrollivad uudiste pealkirju, artikleid, ajaveebe, foorumeid ja Sotsiaalse meedia tõuke või langeva meeleolu mõõtmiseks. NLP algoritmid ja masinõpe mudelid ühendavad need signaalid, võimaldades automatiseeritud tehinguid kooskõlas valitseva meeleoluga.

Plussid:

• Hõlbustab õigeaegset ülevaadet arenevast investori psühholoogiast ja ootustest.
• Annab põhjaliku andmekatte tava- ja sotsiaalmeedia analüüsi kaudu.
• Leevendab inimese kognitiivseid eelarvamusi.

Miinused:

• Sentiment võib kiiresti kõikuda, mis võib viia piitsa liigutusteni.
• Mitte kogu teave ei ole kaubeldav ega turgu liigutav.
• Täpse automatiseerimise jaoks on vaja vilunud AI-tehnoloogiat.

Rakendamise soovitused:

• Täpse ajastamise jaoks ühendage meeleolusignaalid tehniliste indikaatoritega.
• Määrake tuntud mõjutajatele ja mainekatele allikatele suurem tähtsus.
• Jälgige tundeandmeid erinevatel ajavahemikel.
• Isikupärastage mudeleid varaklassi ja allika usaldusväärsuse järgi.

5. AI algoritmiline riskimaandamine

Töömehhanism:

Tehisintellektisüsteemid uurivad suhteid varaklasside, väärtpaberite ja tuletisinstrumentide vahel, et tuvastada tõhusaid riskimaandamisvõimalusi. Algoritmid määravad kindlaks optimaalse riskimaandamispositsiooni suuruse ja ajastuse, kohandades portfelle dünaamiliselt, et säilitada riskimaandus vastavalt turutingimustele.

Plussid:

• Kaitseb kahjude eest turu languse ajal.
• Hõlbustab finantsvõimendusega positsioone minimaalse riskiga.
• Automatiseerimine areneb isegi kiiresti muutuvad turud.

Miinused:

• Võib piirata kasumit tugevalt arenevatel turgudel.
• See nõuab keerukat modelleerimist ja märkimisväärseid arvutusressursse.
• Kumulatiivsed riskimaandamiskulud võivad aja jooksul koguneda.

Rakendamise soovitused:

• Kasutage terviklikku portfelli lähenemisviisi, selle asemel, et keskenduda ainult üksikutele positsioonidele.
• Kasutage pöördsuhetega varade tuvastamiseks korrelatsioonianalüüsi.
• Säilitage optimaalsed riskimaandamissuhted ja kalibreerige vastavalt turu dünaamikale.
• Vältige paljalt pikki või lühikesi positsioone ilma vastavate hekkideta.

6. Tehisintellekti statistikaarbitraažkauplemine

Töömehhanism:

See kõrgsagedus müügistrateegia püüab ära kasutada korrelatsiooni väärtpaberite lühiajalisi väärhinnanguid. AI-algoritmid jälgivad valvsalt varade, näiteks aktsiate ja nende ETF-ide vahelisi hinnasuhteid. Tehingud algatatakse kohe pärast hinnaerinevuste tuvastamist, kasutades millisekundite täitmiskiirust, et ära kasutada minutilisi erinevusi.

Plussid:

• Kasutab AI mustrituvastusvõimet signaalide genereerimiseks.
• Kogub tagasihoidlikku, kuid prognoositavat kasumit suure mahuga kauplemiselt.
• Säilitab turu neutraalsuse hästidefined riskiparameetrid.

Miinused:

• Nõuab kasumi teenimiseks märkimisväärset tehingumahtu.
• Kiiretel turgudel on võimalused kaduvad.
• Suurte tellimustega võivad kaasneda turumõjuga kulud.

Rakendamise soovitused:

• Rakendage seda strateegiat otsese turulepääsuga, et tagada kiire täitmine.
• Piirake positsioone päevasisese kestusega, et vältida üleöö riske.
• Täpne täitmine on kitsastes arbitraažiakendes hädavajalik.
• Olge tähelepanelik mudeli ülepaigutamise märkide suhtes.

7. AI Algorithmic Execution Trading

Töömehhanism:

AI rakendab oma analüütilist võimekust kaubandust tõhustada hukkamine. See hindab turu likviidsust, volatiilsust ja mikrostruktuuri, et määrata kindlaks optimaalne täitmisstrateegia. Suured tellimused jagatakse diskreetseks täitmiseks väiksemateks segmentideks ning tehingud on ajastatud kulude ja libisemise vähendamiseks. Iseõppivad algoritmid täiustavad pidevalt täitmise jõudlust.

Plusse:

• Suurendab kauplemise tõhusust ja tulemuslikkust.
• Vähendab tehingukulusid, sealhulgas tasusid ja libisemist.
• Oskab käsitleda komplekse tellimuse tüübid ja piirangud.
• Tagab järjepidevuse kõrgsurvekaubanduse stsenaariumides.

Miinused:

• Nõuab strateegia arendamiseks olulist ajalooliste andmete hoidla.
• Vähemefektiivne madala likviidsusega väärtpaberitega kauplemisel.
• Vähese kaubavahetusega turgudel võib inimestest kauplejate tulemusi halvendada.

Rakendamise soovitused:

• Algoritmide range tagasitestimine, kasutades toimivuse kinnitamiseks simuleeritud korraldusi.
• Eelistatavalt kasutage omandiõigusega kaitstud andmeid koolitusmudelid, kui see on juurdepääsetav.
• Eelistage väga likviidseid instrumente, et optimeerida täitmist.
• Uuendage regulaarselt mudeleid, et kohaneda arenevate turutingimustega.

8. AI Smart Order Routing

Töömehhanism:

AI-algoritmid jälgivad ja hindavad hoolikalt tellimusraamatu andmeid erinevate börside ja likviidsuskogumite lõikes. Tuginedes sellistele teguritele nagu tellimuse suurus, hinnad ja praegused turutingimused, valivad tehisintellekti algoritmid tellimuse täitmiseks kõige soodsama koha. Tellimused on õigesti jaotatud mitme sihtkoha vahel, et minimeerida kauplemisstrateegiate avalikustamist, ja iseõppivad mudelid suurendavad pidevalt jõudlust.

Plussid:

• Vähendab tellimuse täitmise viivitusi läbimõeldud marsruutimise kaudu.
• Leevendab kauplemiskulusid hinnatõusu võimaluste kaudu.
• Kohandub sujuvalt muutuva turudünaamikaga.
• Kaob vajadus toimumiskoha käsitsi valimise järele.

Miinused:

• See hõlmab keerukat integratsiooni mitme börsi ja vahendusplatvormi vahel.
• Nõuab laiaulatuslikke andmeressursse täpseks likviidsuse modelleerimiseks.
• Toetub reaalajas andmevoogude jaoks kolmandate osapoolte süsteemidele.

Rakendamise soovitused:

• Kasutage dünaamilise likviidsuse prognoosimiseks tellimusraamatu andmeid.
• Kohtade analüüsimisel võtke arvesse selliseid tegureid nagu kiirus, tasud ja tagasilükkamise määrad.
• Hinnake killustatud turgudel toimuvaid kaubanduseeskirju.
• Rakendage randomiseeritud marsruutimise loogikat, et kaitsta end strateegiate pöördprojekteerimise eest.

9. AI sündmustepõhine kauplemine

Töömehhanism:

AI-süsteemid neelavad ja tõlgendavad tohutul hulgal uudiseid, tuluandmeid, SEC arhiivja majandusväljaandeid. Prognoosiks ammutatakse rakendatavaid teadmisi võimalikke turumõjusid. Tehingud sooritatakse automaatselt, et teenida oodatud tulu hinnaliikumised mis tulenevad olulistest sündmustest.

Plussid:

• Hõlbustab õigeaegseid kauplemisotsuseid, mis on kooskõlas turgu muutvate sündmustega.
• Leevendab inimese kognitiivsete eelarvamuste mõju.
• Liikub tõhusalt keerulises turgudevahelises dünaamikas.

Miinused:

• Kogu asjakohase teabe täpne tõlgendamine võib olla keeruline.
• Turud võivad uudiseid enneaegselt levitada või oodata.
• Ebaoluliste sündmuste tõttu võib tekkida suur hulk valesignaale.

Rakendamise soovitused:

• Täpsuse suurendamiseks ühendage uudiste analüüs tehniliste näitajatega.
• Eelistage sündmusi, millel on turgudele ajalooline mõju.
• Riskide juhtimiseks hoidke hajutatud portfelle.
• Kohandage mudeleid valdkonna, ettevõtte ja sündmuse tüübi alusel.

10. Tehisintellekt/inimkoostöö

Töömehhanism:

See strateegia ühendab inimese loovuse AI arvutusvõimega. Kogenud kauplejad kasutavad tehisintellekti andmete analüüsimiseks ja mustrite tuvastamiseks. AI mudelid täiustavad inimeste kauplemisotsuseid automatiseeritud signaalide, hoiatuste ja analüütika kaudu. Inimesed panustavad loominguliselt, nagu strateegia kavandamine, intuitsioon ja turuteadmised.

Plussid:

• Kasutab ära nii inimintuitsiooni kui ka andmepõhiste AI mudelite tugevused.
• Inimlik järelevalve vähendab riski AI-põhistest otsustest, mida mõjutavad inimeste vigased eelarvamused.
• Parandab, mitte ei asenda inimkauplejaid.

Miinused:

• Nõuab osavust sünergistamisel inimeste ja tehisintellekti võimalused.
• Inimese alistamise võimalus ekslike eelarvamuste põhjal.
• Järjepideva ja koostööl põhineva töövoo säilitamine võib olla keeruline.

Rakendamise soovitused:

• Säilitage inimeste strateegiline järelevalve, kasutades tehisintellekti täitmiseks.
• Jätta lõplik otsustusõigus inimkauplejatele.
• Kasutage tehisintellekti inimeste loodud strateegiakontseptsioonide kiireks testimiseks ja viimistlemiseks.
• Kasutage tehisintellekti, et uurida ulatuslikke andmekogusid laiendatud analüüsi jaoks.

AI kauplemissüsteemide tipp

Nende tehisintellekti kauplemisstrateegiate edukaks rakendamiseks on vaja eriteadmisi. Optimaalne lähenemine eeldab koostööd väljakujunenud riskifondid, patenteeritud kauplemisettevõtted või fintech-müüjad, kes on varustatud tõestatud tehisintellektisüsteemidega. Tehisintellekti ülimuslikkus annab kauplejatele võimaluse viia ellu strateegiaid üliinimliku kiiruse, täpsuse ja analüüsivõimega.

Kuigi tehisintellektiga kauplemine alles areneb, on need tehnoloogiad näidanud märkimisväärset potentsiaali investeerimis- ja kauplemismaastiku ümberkujundamiseks. Kuna üha enam ettevõtteid võtab tehisintellekti kasutusele ja uuendab seda, eeldage selle lahutamatut rolli kapitaliturgudel ja portfellihalduses. The konkurentsieelis AI-algoritmide antud tehnoloogia tähendab, et see tehnoloogia on tulevikus kõigi tõsiste turuosaliste jaoks hädavajalik.

Põhifunktsioonide võrdlus

Tehisintellekti kauplemisel rakendamist kaaludes on oluline meeles pidada järgmisi parimaid tavasid.

• Start väike: Hinda Tehisintellekti tööriistad paberkandjal või esialgu väikese kapitaliga.
• Suurendage, ärge asendage: Kasutage tehisintellekti olemasolevate protsesside täiustamiseks, mitte nende täielikuks asendamiseks.
• Ühendage tehisintellekt inimliku arusaamisega: Algoritmidel puudub terve mõistus, seega on inimlik järelevalve ülioluline.
• Rakendage tugevat riskijuhtimist: AI võib õppida halbu harjumusi, seega on riskikontroll ülioluline.
• Tagada läbipaistvus: Muutke tehisintellekti otsuste tegemine läbipaistvaks, et luua usaldust.
• Jälgige ülepaigutamist: Selle lõksu vältimiseks on vajalik range prooviväline testimine.
• Jälgige eelarvamusi ja eetilisi probleeme: olge teadlik tehisintellekti mudelite võimalikest eetilistest probleemidest ja varjatud eelarvamustest.
• Mudelite korrapärane ümberõpe: Turud arenevad dünaamiliselt, seega on mudelite värskendamine uute andmetega hädavajalik.

AI kauplemise peamised eelised

AI-kauplemine pakub traditsiooniliste kauplemisviiside ees mitmeid eeliseid:

• Kiirus: AI suudab töödelda tohutul hulgal andmeid ja tuvastada võimalusi mikrosekundite jooksul, võimaldades ära kasutada lühiajalisi ebatõhususi.
• Täpsus: Keerukad masinõppemudelid võivad avastada keerulisi mustreid, mida inimanalüütikud võivad kahe silma vahele jätta, parandades prognoosimise täpsust.
• Kohanemisvõime: AI-süsteemid saavad dünaamilistes keskkondades oma strateegiaid pidevalt värskendada, jäädes asjakohaseks.
• Skaalautuvus: AI saab hakkama tuhandete aktsiate kauplemisstrateegiatega, rakendades neid väsimatult ja väsimatult.
• Kulude kokkuhoid: AI vähendab vajadust suurte ja kallite analüütikute meeskondade järele ja alandab tehingukulusid optimeeritud tehingute läbiviimise kaudu.

Tehisintellektiga kauplemise riskid ja väljakutsed

AI-kaubandusega kaasneb ka oma osa riske ja väljakutseid:

• Liigne paigaldamine: AI mudelid võivad tagasitestides hästi toimida, kuid reaalajas kauplemisel ebaõnnestuda, mistõttu on vaja ranget proovivälist testimist.
• Varjatud eelarvamused: Treeningu andmed eelarvamused võivad viia ebaoptimaalsete otsusteni, mis ei ole kohe nähtavad.
• Muutuvad turud: turud arenevad, nii et tehisintellekti mudelid vajavad halvenemise vältimiseks perioodilisi uuendusi.
• läbipaistvus: Keerulised mudelid, nagu süvaõpe, võivad käituda sarnaselt "mustad kastid" madala tõlgendatavusega.
• Määrus: Tehisintellektiga kauplemine tekitab probleeme seoses juhtimise, avalikustamise ja vastutusega, mistõttu on vaja regulatiivseid juhiseid.

AI tulevik kauplemises

Tehisintellekt kogub kiiresti kaubandus- ja investeerimismaastik. Kuna algoritmid muutuvad võimsamaks ja juurdepääsetavamaks, jätkab tehisintellekt turgude ja osalejate toimimise muutmist. Vastutustundlik järelevalve ja valitsemine on aga olulised usalduse loomisel ja positiivsete ühiskondlike tulemuste tagamisel.

Kauplejad, kes soovivad AI-d kasutada, peaksid alustama oma strateegia, andmete ja turgude sügavast mõistmisest, et nad saaksid tehisintellekti oma eelise suurendamiseks mõistlikult rakendada. Õige lähenemise korral võib tehisintellektist saada pigem väärtuslik lisa kui must kast, mis kaldub ülemäära palju lubama.

KKK

AI algoritmiline kauplemine kasutab automaatsete reeglite ja AI/ML-iga arvutiprogramme, et teha kauplemisotsuseid, esitada tellimusi ja hallata tehinguid minimaalse inimsekkumisega.

Tehisintellekt pakub kiirust ja täpsust andmete analüüsimisel, mustrite tuvastamisel, korralduste täitmisel, riskijuhtimisel ja muudel aspektidel, mida inimkauplejad ei suuda võrrelda. See annab AI-kauplemisstrateegiatele eelise.

Võimalikud riskid hõlmavad mudelite ülepaigutamist ajalooliste andmetega, algoritmide kodeerimisvigu, liigset kauplemist ning vastuvõtlikkust välkkrahhidele ja volatiilsusele. Nõuetekohane arendus, testimine ja riskikontroll on hädavajalikud.

Edukaks arendamiseks on vaja teadmisi tehisintellekti/masinõppe, kvantkauplemisstrateegiate, turu mikrostruktuuri, andmeteadus, järeltestimine, kodeerimine ja ennustav analüüs. Ideaalne on multidistsiplinaarne meeskond.

V: Kauplejad saavad luua ettevõttesiseseid AI-võimalusi, osta valmis tehisintellekti kauplemisplatvorme või investeerida riskifondid ja väljakujunenud tehisintellektiga kauplemise infrastruktuuriga kauplemisettevõtted.

AI muutub eeldatavasti kapitaliturgude ja kauplemise lahutamatuks osaks, kui kasutuselevõtt kasvab. AI pakutavad konkurentsieelised muutuvad tulevikus tõenäoliselt kõigi tõsiste kauplejate jaoks oluliseks.

Loe rohkem seotud teemasid:

• Bitcoin Markets: kolm kauplemisseadet BTC kauplejatele, kuid 20,000 XNUMX dollarit on siiski mõistlik ennustus
• Juhend algajatele krüptovaluutatabelite lugemiseks 2023. aastal
• Algoritmiliste stabiilsete müntide juhend algajatele (2023)
• Kõik suured tehnoloogiaettevõtted, kes arendavad LLM-e, peaksid eelistama mudelite turvalisust