10 استراتژی و الگوریتم تجارت هوش مصنوعی برای سال 2023

سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی توانایی بی‌نظیری برای بررسی دقیق مجموعه داده‌های عظیم، شناسایی الگوهای پیچیده و انجام معاملات با نرخ‌هایی سریع‌تر از معامله‌گران انسانی دارند. معامله گران هوش مصنوعی مزیت آشکاری در پیش بینی تغییرات قیمت و کسب درآمد دارند.

در این گفتگو، ده استراتژی برتر تجارت هوش مصنوعی را که به طور فزاینده ای در میان صندوق های تامینی، شرکت های تجاری اختصاصی و معامله گران فردی محبوب می شوند، بررسی خواهیم کرد. نحوه عملکرد این استراتژی‌ها را توضیح می‌دهیم، مزایا و معایب آن‌ها را بررسی می‌کنیم و در مورد نحوه استفاده معامله‌گران از آنها برای کسب درآمد بحث می‌کنیم.

نکات طرفدار
1. این 10+ پیشرفته بهترین ربات های معاملاتی ارز دیجیتال هوش مصنوعی از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل روندهای بازار، انجام معاملات و به حداکثر رساندن سود استفاده کنید.
2. کشف کنید 5 سهام برتر هوش مصنوعی ترجیح نخبگان مالی
3. از بازی سرمایه‌گذاری جلوتر بمانید و فهرست انتخاب شده ما را بررسی کنید 10 سهام برتر شرکت هوش مصنوعی بر اساس بازده سالانه در 2023.

سهم بازار 10 استراتژی تجارت هوش مصنوعی بر اساس محبوبیت

#	الگوریتم تجارت هوش مصنوعی	محبوبیت
1	AI Mean Reversion Trading	٪۱۰۰
2	مسیریابی سفارش هوشمند هوش مصنوعی	٪۱۰۰
3	تجارت تحلیل احساسات هوش مصنوعی	٪۱۰۰
4	تجارت آربیتراژ آماری هوش مصنوعی	٪۱۰۰
5	تجارت حرکتی کمی هوش مصنوعی	٪۱۰۰
6	تجارت تشخیص الگوی هوش مصنوعی	٪۱۰۰
7	تجارت مبتنی بر رویداد هوش مصنوعی	٪۱۰۰
8	تجارت اجرای الگوریتمی هوش مصنوعی	٪۱۰۰
9	پوشش الگوریتمی هوش مصنوعی	٪۱۰۰
10	AI / تجارت مشارکتی انسان	٪۱۰۰

برگه مقایسه 10 استراتژی تجارت هوش مصنوعی

#	استراتژی	سرعت	استفاده از داده ها	فرکانس	وقت نگه دارید	سطح خطر
1.	AI Momentum Trading	زیاد	در حد متوسط	زیاد	کوتاه مدت	متوسط
2.	AI Mean Reversion Trading	کم	کم	متوسط	کوتاه مدت تا میان مدت	پایین
3.	تجارت تشخیص الگوی هوش مصنوعی	در حد متوسط	زیاد	در حد متوسط	کوتاه مدت تا میان مدت	در حد متوسط
4.	تجارت تحلیل احساسات هوش مصنوعی	زیاد	زیاد	زیاد	بین روز تا کوتاه مدت	زیاد
5.	پوشش الگوریتمی هوش مصنوعی	زیاد	زیاد	زیاد	میان مدت تا بلند مدت	کم
6.	تجارت آربیتراژ آماری هوش مصنوعی	خیلی زیاد	زیاد	خیلی زیاد	روزانه	کم
7.	تجارت اجرای الگوریتمی هوش مصنوعی	زیاد	زیاد	زیاد	کوتاه مدت	کم
8.	مسیریابی سفارش هوشمند هوش مصنوعی	خیلی زیاد	زیاد	خیلی زیاد	روزانه	کم
9.	تجارت مبتنی بر رویداد هوش مصنوعی	زیاد	زیاد	در حد متوسط	کوتاه مدت تا میان مدت	زیاد
10.	AI / تجارت مشارکتی انسان	در حد متوسط	در حد متوسط	در حد متوسط	میان مدت	در حد متوسط

1. تجارت حرکت کمی هوش مصنوعی

مکانیسم عملیاتی:

الگوریتم های هوش مصنوعی این استراتژی را با نظارت دقیق بر روند قیمت ها در اوراق بهادار مختلف مانند سهام، آتی و ارزها زیربنای این استراتژی قرار دهید. این به طور دقیق اوراق بهادار را تشخیص می دهد که حرکت صعودی قیمت را نشان می دهند.

مزایا:

• از روندهای غالب و حرکت برای معاملات با احتمال بالا سرمایه گذاری می کند.
• سود حاصل از حرکت صعودی و نزولی.
• دقت از طریق ورودی‌ها و خروجی‌های هدایت‌شده کمی افزایش می‌یابد.

منفی:

• آسیب پذیر در برابر تغییر ناگهانی روند و نوسانات بازار.
• خطر تجارت بیش از حد در غیاب قوانین کمی سختگیرانه.
• نظارت مستمر و تنظیمات نمونه کارها را الزام می کند.

توصیه های اجرایی:

• از یک سیستم هوش مصنوعی ترکیبی استفاده کنید یادگیری عمیق الگوریتم هایی برای شناسایی دقیق جابجایی حرکت
• سیگنال‌های حرکت را با استراتژی‌های مدیریت ریسک شامل مکانیسم‌های اندازه‌گیری موقعیت و توقف ضرر ترکیب کنید.
• تمایل به اوراق بهاداری که دارای روند صعودی قیمتی قوی و قابل توجه هستند حجم معاملات.
• حفاظت در برابر ریسک تمرکز از طریق تنوع گسترده در اوراق بهادار نامرتبط.

2. AI Mean Reversion Trading

مکانیسم عملیاتی:

این استراتژی به دلیل تمایل بازارها برای بازگشت به حالت خود رشد می کند متوسط یا متوسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی در معاملات اوراق بهادار کمتر از میانگین قیمت، موقعیت‌های خرید و در مواردی که بالاتر از آن معامله می‌شوند، موقعیت‌های خرید می‌گیرند، با پیش‌بینی یک بازگشت نهایی.

مزایا:

• در بازارهای محدود و بدون محدوده رشد می کند defiروندهای جدید
• به خوبی با کلاس های دارایی که حول میانگین نوسان می کنند هماهنگ می شود.
• میانگین مرزهای برگشت ریسک را محدود می کند.

منفی:

• مستعد به دام افتادن در روندهای طولانی مدت.
• بازگشت ممکن است پس از فواصل طولانی انجام شود.
• پیچیده برای اجرای دقیق در غیاب قابلیت های کمی.

توصیه های اجرایی:

• از مدل‌های یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) استفاده کنید تا تخمین‌های میانگین سطح بازگشت را اصلاح کنید.
• با ترکیب تحلیل احساسات برای افزایش ورود تجارت، دقت را افزایش دهید.
• Defiبازگشت روشن نیست اهداف قیمت و مکانیسم های توقف ضرر را در هر دو طرف اعمال کنید.
• موقعیت هایی با اندازه محتاطانه را که تنوع خوبی دارند حفظ کنید.

3. تجارت تشخیص الگوی هوش مصنوعی

مکانیسم عملیاتی:

الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص الگوهای قیمتی تاریخی که از احتمال زیاد خبر می‌دهند، آموزش دیده‌اند تجارت فرصت ها. با شناسایی این الگوها، هوش مصنوعی به طور خودکار معاملات سودآور را آغاز می کند.

مزایا:

• این استراتژی بی انتها از الگوهای پایدار بازار بهره برداری می کند.
• هم افزایی بین هوش مصنوعی و آزمون پس آزمون آماری سیگنال های قوی ایجاد می کند.
• سوگیری های احساسی در حوزه تجارت مبتنی بر الگو حذف می شوند.

منفی:

• پیش نیازهای داده قابل توجه برای مرحله آموزش اولیه.
• الگوها ممکن است از کار بیفتند یا سیگنال های اشتباهی تولید کنند.
• بهینه سازی بیش از حد ممکن است منجر به مدل های مناسب تر شود.

توصیه های اجرایی:

• سیستم را در بازه های زمانی طولانی و تحت شرایط مختلف بازار آموزش دهید.
• اهرم آرایه ای از شاخص های فنی برای تایید تحقق الگو
• مدیریت محتاطانه پول و مکانیسم‌های کنترل ریسک را القا کنید.
• با هدف قرار دادن ابزارهای خاص، گزینش پذیری سیستم را تنظیم کنید.

4. تجارت تحلیل احساسات هوش مصنوعی

مکانیسم عملیاتی:

الگوریتم های هوش مصنوعی عناوین اخبار، مقالات، وبلاگ ها، انجمن ها و رسانه های اجتماعی برای سنجش احساسات صعودی یا نزولی الگوریتم های NLP و فراگیری ماشین مدل‌ها این سیگنال‌ها را ادغام می‌کنند و معاملات خودکار را در همسویی با احساسات غالب ممکن می‌سازند.

مزایا:

• بینش به موقع در مورد روانشناسی و انتظارات سرمایه گذار در حال تحول را تسهیل می کند.
• پوشش داده های جامع را از طریق تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی و جریان اصلی ارائه می دهد.
• سوگیری های شناختی انسان را کاهش می دهد.

منفی:

• احساسات می توانند به سرعت نوسان کنند، که به طور بالقوه منجر به حرکات اره مویی می شود.
• همه اطلاعات قابل مبادله یا در حال حرکت در بازار نیستند.
• برای اتوماسیون دقیق به فناوری هوش مصنوعی ماهر نیاز دارد.

توصیه های اجرایی:

• سیگنال های احساسات را با شاخص های فنی برای زمان بندی دقیق ترکیب کنید.
• به اینفلوئنسرهای معروف و منابع معتبر اهمیت بیشتری بدهید.
• داده‌های احساسات را در بازه‌های زمانی مختلف دنبال کنید.
• مدل ها را بر اساس طبقه دارایی و قابلیت اطمینان منبع شخصی سازی کنید.

5. پوشش الگوریتمی هوش مصنوعی

مکانیسم عملیاتی:

سیستم‌های هوش مصنوعی روابط بین طبقات دارایی، اوراق بهادار و مشتقات را برای تشخیص فرصت‌های پوشش موثر بررسی می‌کنند. الگوریتم‌ها اندازه و زمان‌بندی بهینه موقعیت پوشش ریسک را تعیین می‌کنند، و به‌طور پویا پرتفوی‌ها را برای حفظ پوشش با تکامل شرایط بازار تطبیق می‌دهند.

مزایا:

• سپر در برابر ضرر در طول رکود بازار.
• موقعیت های اهرمی را با حداقل قرار گرفتن در معرض خطر تسهیل می کند.
• اتوماسیون حتی به سرعت پیشرفت می کند بازارهای در حال تغییر.

منفی:

• ممکن است سود در بازارهای پر روند را محدود کند.
• نیاز به مدل سازی پیچیده و منابع محاسباتی قابل توجهی دارد.
• هزینه های پوشش انباشته ممکن است در طول زمان افزایش یابد.

توصیه های اجرایی:

• به جای تمرکز صرف بر موقعیت های فردی، یک رویکرد جامع پورتفولیو را اتخاذ کنید.
• از تحلیل همبستگی برای شناسایی دارایی ها با روابط معکوس استفاده کنید.
• نسبت های پوششی بهینه را حفظ کنید و در صورت لزوم در پویایی بازار، مجدداً کالیبراسیون کنید.
• از موقعیت های برهنه بلند یا کوتاه بدون پرچین های مربوطه دوری کنید.

6. تجارت آربیتراژ آماری هوش مصنوعی

مکانیسم عملیاتی:

این فرکانس بالا استراتژی معاملاتی تلاش می کند تا از قیمت گذاری های نادرست کوتاه مدت در اوراق بهادار همبسته سرمایه گذاری کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی روابط قیمت‌گذاری بین دارایی‌ها، مانند سهام و ETF‌های آن‌ها را به دقت بررسی می‌کنند. معاملات به سرعت با شناسایی اختلاف قیمت‌ها آغاز می‌شوند و از سرعت اجرای میلی‌ثانیه‌ای برای بهره‌برداری از نابرابری‌های کوچک استفاده می‌کنند.

مزایا:

• از قدرت تشخیص الگوی هوش مصنوعی برای تولید سیگنال استفاده می کند.
• در معاملات با حجم بالا، سودهای کم و در عین حال قابل پیش بینی را جمع می کند.
• حفظ بی طرفی بازار باdefiپارامترهای خطر.

منفی:

• برای ایجاد سود، حجم معاملات قابل توجهی را طلب می کند.
• فرصت ها در بازارهای پرسرعت زودگذر است.
• سفارش های بزرگ ممکن است هزینه های تاثیر بر بازار را به همراه داشته باشد.

توصیه های اجرایی:

• اجرای این استراتژی با دسترسی مستقیم به بازار برای اطمینان از اجرای سریع.
• برای جلوگیری از خطرات یک شبه، موقعیت ها را به مدت زمان روزانه محدود کنید.
• اجرای دقیق در پنجره های آربیتراژ باریک ضروری است.
• برای نشانه هایی از تطبیق بیش از حد مدل، مراقب باشید.

7. تجارت اجرای الگوریتمی هوش مصنوعی

مکانیسم عملیاتی:

هوش مصنوعی قدرت تحلیلی خود را به کار می گیرد افزایش تجارت اجرا. نقدینگی، نوسانات و ریزساختار بازار را برای تعیین استراتژی اجرای بهینه ارزیابی می کند. سفارش‌های بزرگ برای اجرای محتاطانه به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم می‌شوند و معاملات برای کاهش هزینه‌ها و لغزش زمان‌بندی می‌شوند. الگوریتم های خودآموز به طور مداوم عملکرد اجرا را اصلاح می کنند.

مزایا:

• کارایی و اثربخشی معاملات را افزایش می دهد.
• هزینه های تراکنش از جمله کارمزد و لغزش را کاهش می دهد.
• قابلیت مدیریت مجتمع انواع سفارشات و محدودیت ها
• ثبات را در سناریوهای معاملاتی با فشار بالا ارائه می دهد.

منفی:

• یک مخزن داده های تاریخی مهم را برای توسعه استراتژی تعیین می کند.
• برای معاملات اوراق بهادار با نقدینگی پایین کمتر موثر است.
• ممکن است تاجران انسانی در بازارهای با معامله نازک عملکرد ضعیفی داشته باشد.

توصیه های اجرایی:

• الگوریتم‌ها را با استفاده از دستورات شبیه‌سازی‌شده برای اعتبارسنجی عملکرد، به‌شدت بک‌آزمایی کنید.
• ترجیحا از داده های اختصاصی برای مدل های آموزشی، در صورت دسترسی
• برای بهینه سازی اجرا از ابزارهای بسیار مایع استفاده کنید.
• به طور مرتب مدل ها را برای انطباق با شرایط در حال تحول بازار به روز کنید.

8. AI Smart Order Routing

مکانیسم عملیاتی:

الگوریتم‌های هوش مصنوعی به دقت داده‌های دفترچه سفارش را در صرافی‌های مختلف و استخرهای نقدینگی بررسی و ارزیابی می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس عواملی مانند اندازه سفارش، قیمت‌ها و شرایط فعلی بازار، سودمندترین مکان را برای اجرای سفارش انتخاب می‌کنند. سفارشات به طرز ماهرانه ای در چندین مقصد تخصیص داده می شوند تا افشای استراتژی های معاملاتی را به حداقل برسانند، و مدل های خودآموز به طور دائم عملکرد را افزایش می دهند.

مزایا:

• تاخیر در انجام سفارش را از طریق مسیریابی عاقلانه کاهش می دهد.
• هزینه های معاملاتی را از طریق فرصت های افزایش قیمت کاهش می دهد.
• به طور یکپارچه با پویایی بازار در حال تغییر سازگار می شود.
• نیاز به انتخاب دستی مکان را از بین می برد.

منفی:

• مستلزم ادغام پیچیده در چندین صرافی و پلتفرم های کارگزاری است.
• برای مدلسازی دقیق نقدینگی منابع داده جامعی را می طلبد.
• برای فیدهای داده بلادرنگ به سیستم های شخص ثالث متکی است.

توصیه های اجرایی:

• برای پیش‌بینی نقدینگی پویا، داده‌های کتاب سفارش را مهار کنید.
• هنگام تجزیه و تحلیل مکان ها، عواملی مانند سرعت، هزینه ها و نرخ رد را در نظر بگیرید.
• ارزیابی مقررات تجارت از طریق بازارهای پراکنده.
• پیاده سازی منطق مسیریابی تصادفی برای محافظت در برابر مهندسی معکوس استراتژی ها.

9. تجارت رویداد محور هوش مصنوعی

مکانیسم عملیاتی:

سیستم‌های هوش مصنوعی مقادیر زیادی از اخبار، داده‌های درآمدی را دریافت و تفسیر می‌کنند. SECو انتشارات اقتصادی بینش‌های عملی برای پیش‌بینی استخراج می‌شوند اثرات بالقوه بازار. معاملات به طور خودکار انجام می شوند تا از پیش بینی ها سود ببرند حرکات قیمت ناشی از رویدادهای مهم

مزایا:

• تصمیمات معاملاتی به موقع را که با رویدادهای تغییردهنده بازار هماهنگ است، تسهیل می کند.
• تأثیر سوگیری های شناختی انسان را کاهش می دهد.
• به طور موثر پویایی های پیچیده بین بازار را هدایت می کند.

منفی:

• تفسیر دقیق تمام اطلاعات مرتبط می تواند چالش برانگیز باشد.
• این خبر ممکن است پیش از موعد منتشر شود یا توسط بازارها پیش بینی شود.
• حجم بالایی از سیگنال های جعلی ممکن است از رویدادهای نامربوط ناشی شود.

توصیه های اجرایی:

• برای افزایش دقت، تجزیه و تحلیل اخبار را با شاخص های فنی ترکیب کنید.
• اولویت بندی رویدادهایی با تأثیر تاریخی نشان داده شده بر بازارها.
• برای مدیریت ریسک، پرتفوی های متنوعی را حفظ کنید.
• مدل ها را بر اساس صنعت، شرکت و نوع رویداد سفارشی کنید.

10. تجارت مشارکتی هوش مصنوعی/انسان

مکانیزم عملیاتی:

این استراتژی خلاقیت انسان را با قدرت محاسباتی هوش مصنوعی ترکیب می کند. معامله گران با تجربه از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص الگو استفاده می کنند. مدل‌های هوش مصنوعی تصمیمات تجاری انسان را از طریق سیگنال‌های خودکار، هشدارها و تجزیه و تحلیل بهبود می‌بخشند. انسان ها ورودی های خلاقانه ای مانند طراحی استراتژی، شهود، و تخصص بازار را به اشتراک می گذارند.

مزایا:

• از نقاط قوت شهود انسانی و مدل های هوش مصنوعی مبتنی بر داده بهره می برد.
• نظارت انسانی خطر را کاهش می دهد تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی تحت تأثیر تعصبات انسانی نادرست
• به جای جایگزینی، تاجران انسان را تقویت می کند.

منفی:

• به مهارت در هم افزایی نیاز دارد توانایی های انسانی و هوش مصنوعی.
• امکان نادیده گرفتن انسان بر اساس سوگیری های نادرست.
• حفظ یک جریان کاری ثابت و مشارکتی می تواند چالش برانگیز باشد.

توصیه های اجرایی:

• هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای اجرا، نظارت استراتژیک انسانی را حفظ کنید.
• اختیار تصمیم گیری نهایی را برای تاجران انسان در نظر بگیرید.
• از هوش مصنوعی برای آزمایش و اصلاح سریع مفاهیم استراتژی تولید شده توسط انسان استفاده کنید.
• از هوش مصنوعی برای کشف مجموعه داده های گسترده برای تجزیه و تحلیل گسترده استفاده کنید.

اوج سیستم های معاملاتی هوش مصنوعی

اجرای موفقیت‌آمیز این استراتژی‌های تجارت هوش مصنوعی به تخصص تخصصی نیاز دارد. رویکرد بهینه مستلزم همکاری با تاسیس شده است صندوق های تامینی، شرکت های تجاری اختصاصی یا فروشندگان فین تک مجهز به سیستم های هوش مصنوعی اثبات شده. برتری هوش مصنوعی به معامله‌گران قدرت می‌دهد تا استراتژی‌ها را با سرعت، دقت و هوش تحلیلی مافوق بشری اجرا کنند.

در حالی که تجارت هوش مصنوعی هنوز در حال تکامل است، این فناوری ها پتانسیل قابل توجهی را برای تغییر شکل چشم انداز سرمایه گذاری و تجارت به نمایش گذاشته اند. با پذیرش و نوآوری بیشتر نهادها با هوش مصنوعی، نقش اصلی آن را در بازارهای سرمایه و مدیریت پرتفوی پیش بینی کنید. این حاشیه رقابتی اعطا شده توسط الگوریتم های هوش مصنوعی نشان می دهد که این فناوری آماده است تا در آینده به یک قابلیت ضروری برای همه فعالان جدی بازار تبدیل شود.

مقایسه ویژگی های کلیدی

هنگام در نظر گرفتن کاربرد هوش مصنوعی در تجارت، مهم است که این بهترین شیوه ها را در نظر داشته باشید:

• شروع به کوچک: ارزیابی کنید ابزارهای هوش مصنوعی معاملات کاغذی یا در ابتدا با مقادیر اندک سرمایه.
• افزایش دهید، جایگزین نکنید: از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای موجود به جای جایگزینی کامل آنها استفاده کنید.
• هوش مصنوعی را با بینش انسانی ترکیب کنید: الگوریتم ها فاقد عقل سلیم هستند، بنابراین نظارت انسان بسیار مهم است.
• اجرای مدیریت ریسک قوی: هوش مصنوعی می‌تواند عادت‌های بد را بیاموزد، بنابراین کنترل ریسک حیاتی است.
• شفافیت را تضمین کنید: برای ایجاد اعتماد، تصمیم گیری هوش مصنوعی را شفاف کنید.
• مراقب بیش از حد برازش باشید: آزمایش دقیق خارج از نمونه برای جلوگیری از این دام ضروری است.
• برای تعصبات و مسائل اخلاقی نظارت کنید: از نگرانی های اخلاقی بالقوه و سوگیری های پنهان در مدل های هوش مصنوعی آگاه باشید.
• مدل ها را به طور منظم بازآموزی کنید: بازارها به صورت پویا تکامل می یابند، بنابراین به روز رسانی مدل ها با داده های جدید ضروری است.

مزایای کلیدی تجارت هوش مصنوعی

تجارت هوش مصنوعی چندین مزیت را نسبت به رویکردهای معاملاتی سنتی دارد:

• سرعت: هوش مصنوعی می تواند حجم وسیعی از داده ها را پردازش کند و فرصت ها را در میکروثانیه شناسایی کند و امکان بهره برداری از ناکارآمدی های کوتاه مدت را فراهم کند.
• دقت: مدل‌های پیچیده یادگیری ماشینی می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را که تحلیلگران انسانی ممکن است نادیده بگیرند، کشف کنند و دقت پیش‌بینی را بهبود بخشند.
• سازگاری: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم استراتژی‌های خود را در محیط‌های پویا به‌روزرسانی کنند و مرتبط باقی بمانند.
• مقیاس پذیری: هوش مصنوعی می تواند استراتژی های معاملاتی در هزاران سهام را مدیریت کند و آنها را به طور خستگی ناپذیر و بدون خستگی اجرا کند.
• صرفه جویی در هزینه: هوش مصنوعی نیاز به تیم های تحلیلگر بزرگ و گران قیمت را کاهش می دهد و هزینه های تراکنش را از طریق اجرای بهینه تجارت کاهش می دهد.

ریسک ها و چالش های تجارت هوش مصنوعی

تجارت هوش مصنوعی نیز سهم خود را از خطرات و چالش ها دارد:

• بیش از حد: مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است در آزمون‌های پشتیبان عملکرد خوبی داشته باشند، اما در معاملات زنده شکست می‌خورند، که نیاز به آزمایش‌های دقیق خارج از نمونه دارد.
• تعصبات پنهان: داده های آموزش سوگیری ها می تواند منجر به تصمیمات نابهینه شود که بلافاصله آشکار نمی شوند.
• در حال تغییر بازارها: بازارها تکامل می یابند، بنابراین مدل های هوش مصنوعی برای جلوگیری از تخریب نیاز به به روز رسانی های دوره ای دارند.
• شفافیت: مدل های پیچیده مانند یادگیری عمیق می توانند رفتاری مشابه داشته باشند "جعبه های سیاه" با قابلیت تفسیر کم
• تنظیم: تجارت هوش مصنوعی چالش هایی را در مورد حکمرانی، افشای اطلاعات و پاسخگویی ایجاد می کند و به راهنمایی های نظارتی نیاز دارد.

آینده هوش مصنوعی در تجارت

هوش مصنوعی به سرعت در حال جلب توجه در تجارت و چشم انداز سرمایه گذاری. همانطور که الگوریتم‌ها قدرتمندتر و در دسترس‌تر می‌شوند، هوش مصنوعی به تغییر نحوه عملکرد بازارها و مشارکت‌کنندگان ادامه خواهد داد. با این حال، نظارت و حکمرانی مسئولانه برای ایجاد اعتماد و حصول اطمینان از نتایج مثبت اجتماعی بسیار مهم خواهد بود.

معامله گرانی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی هستند باید با درک عمیق استراتژی، داده ها و بازارهای خود شروع کنند تا بتوانند هوش مصنوعی را به طور عاقلانه برای ارتقای مزیت خود به کار گیرند. با رویکرد صحیح، هوش مصنوعی می‌تواند به جای جعبه سیاهی که مستعد نویدبخشی بیش از حد است، به یک افزودنی ارزشمند تبدیل شود.

پرسش های متداول

معاملات الگوریتمی هوش مصنوعی از برنامه‌های رایانه‌ای با قوانین خودکار و هوش مصنوعی / ML برای تصمیم‌گیری در معاملات، ثبت سفارش و مدیریت معاملات با حداقل دخالت انسان استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی سرعت و دقت را در تجزیه و تحلیل داده‌ها، تشخیص الگو، اجرای سفارش، مدیریت ریسک و سایر جنبه‌هایی که معامله‌گران انسانی نمی‌توانند مطابقت دهند، ارائه می‌کند. این به استراتژی های معاملاتی هوش مصنوعی برتری می دهد.

خطرات احتمالی شامل تطبیق بیش از حد مدل ها با داده های تاریخی، خطاهای کدگذاری در الگوریتم ها، معاملات بیش از حد، و حساسیت به خرابی و نوسانات فلش می شود. توسعه مناسب، آزمایش و کنترل ریسک ضروری است.

توسعه موفقیت آمیز نیازمند تخصص در زمینه هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی، استراتژی های معاملاتی کمی، ریزساختار بازار، علم اطلاعات، بک تست، کدگذاری و تجزیه و تحلیل پیش بینی. یک تیم چند رشته ای ایده آل است.

پاسخ: معامله‌گران می‌توانند قابلیت‌های هوش مصنوعی داخلی بسازند، پلتفرم‌های معاملاتی هوش مصنوعی را خریداری کنند یا از طریق آن سرمایه‌گذاری کنند. صندوق های تامینی و شرکت های تجاری با زیرساخت های تجاری مستقر هوش مصنوعی.

انتظار می رود با رشد پذیرش، هوش مصنوعی به بازار سرمایه و تجارت تبدیل شود. مزیت های رقابتی ارائه شده توسط هوش مصنوعی احتمالاً برای همه معامله گران جدی در آینده ضروری خواهد بود.

ادامه مطالب مرتبط را بخوانید:

• بازارهای بیت کوین: سه راه اندازی تجارت برای معامله گران بیت کوین، اما 20,000 دلار هنوز یک پیش بینی منطقی است.
• راهنمای مبتدیان برای خواندن نمودارهای ارزهای دیجیتال در سال 2023
• راهنمای مبتدی در مورد استیبل کوین های الگوریتمی (2023)
• همه شرکت های بزرگ فناوری که در حال توسعه LLM هستند باید امنیت مدل را در اولویت قرار دهند