Top 10 AI-kaupankäyntistrategiaa ja -algoritmia vuodelle 2023

Tekoälypohjaisilla kaupankäyntijärjestelmillä on vertaansa vailla oleva kyky tutkia huolellisesti valtavia tietojoukkoja, tunnistaa monimutkaisia ​​malleja ja suorittaa kauppoja nopeammilla koroilla kuin ihmiskauppiaiden kurssit. Tekoälykauppiailla on selvä etu hinnanmuutosten ennustamisessa ja rahan ansaitsemisessa.

Tässä keskustelussa tutkimme kymmentä parasta tekoälyn kaupankäyntistrategiaa, joista on tulossa yhä suositumpia hedge-rahastojen, kaupankäyntiyhtiöiden ja yksittäisten kauppiaiden keskuudessa. Selitämme kuinka nämä strategiat toimivat, käymme läpi niiden edut ja haitat ja keskustelemme siitä, kuinka kauppiaat käyttävät niitä rahan ansaitsemiseen.

Pro Vinkkejä
1. Nämä edistyneet 10+ parhaat tekoälyn kryptokauppabotit hyödyntää tekoälyä analysoidaksesi markkinatrendejä, tehdäksesi kauppoja ja maksimoidaksesi voiton.
2. Tutustu 5 parasta tekoälyosaketta finanssieliitin suosima.
3. Pysy sijoituspelin edellä ja tutustu kuratoituun luetteloomme 10 parasta tekoälyyhtiön osaketta vuosituottojen mukaan vuonna 2023.

10 AI-kaupankäyntistrategiaa markkinaosuus suosion mukaan

#	AI-kaupankäyntialgoritmi	Suosio
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	AI Smart Order Routing	18.18%
3	Tekoälyn tunneanalyysin kauppa	3.90%
4	Tekoälyn tilastollinen arbitraasikauppa	3.90%
5	AI Quantitative Momentum Trading	2.60%
6	AI Pattern Recognition -kauppa	2.60%
7	AI Tapahtumalähtöinen kaupankäynti	2.60%
8	AI Algorithmic Execution Trading	1.30%
9	AI Algoritminen suojaus	1.30%
10	Tekoäly/ihmisyhteistyö	1.30%

10 AI-kaupankäyntistrategian vertailutaulukko

#	Strategia	Nopeus	tietojen käyttö	Taajuus	Pidä aikaa	Riskitaso
1.	AI Momentum -kauppa	Korkea	kohtalainen	Korkea	Lyhytaikainen	kohtalainen
2.	AI Mean Reversion Trading	Matala	Matala	kohtalainen	Lyhyellä tai keskipitkällä aikavälillä	matala
3.	AI Pattern Recognition -kauppa	kohtalainen	Korkea	kohtalainen	Lyhyellä tai keskipitkällä aikavälillä	kohtalainen
4.	Tekoälyn tunneanalyysin kauppa	Korkea	Korkea	Korkea	Päivänsisäinen lyhytaikaiseen	Korkea
5.	AI Algoritminen suojaus	Korkea	Korkea	Korkea	Keskipitkän ja pitkän aikavälin	Matala
6.	Tekoälyn tilastollinen arbitraasikauppa	Ultra korkea	Korkea	Ultra korkea	Päivänsisäinen	Matala
7.	AI Algorithmic Execution Trading	Korkea	Korkea	Korkea	Lyhytaikainen	Matala
8.	AI Smart Order Routing	Ultra korkea	Korkea	Ultra korkea	Päivänsisäinen	Matala
9.	AI Tapahtumalähtöinen kaupankäynti	Korkea	Korkea	kohtalainen	Lyhyellä tai keskipitkällä aikavälillä	Korkea
10.	Tekoäly/ihmisyhteistyö	kohtalainen	kohtalainen	kohtalainen	Keskipitkällä aikavälillä	kohtalainen

1. AI Quantitative Momentum Trading

Toimintamekanismi:

AI-algoritmit tukee tätä strategiaa seuraamalla tarkasti eri arvopapereiden, kuten osakkeiden, futuurien ja valuuttojen, hintatrendejä. Se havaitsee huolellisesti arvopaperit, joissa on nousuvauhti.

Plussat:

• Hyödynnä vallitsevia trendejä ja vauhtia suuren todennäköisyyden kaupoissa.
• Hyötyä sekä nousevasta että laskevasta vauhdista.
• Tarkkuutta lisäävät määrällisesti ohjatut sisään- ja poistumiset.

Miinukset:

• Alttiina äkillisille trendin käänteille ja Markkinoiden volatiliteetti.
• Liiallisen kaupankäynnin riski tiukkojen määrällisten sääntöjen puuttuessa.
• Valtuuttaa jatkuvan valvonnan ja salkun säädöt.

Käyttöönottosuositukset:

• Käytä tekoälyjärjestelmää, joka sisältää syvä oppiminen algoritmeja liikemäärän tarkkuuden tunnistusta varten.
• Yhdistä vauhtisignaalit riskinhallintastrategioihin, jotka kattavat positioiden koon ja stop-loss -mekanismit.
• Esitä mieltymys arvopapereihin, joissa on voimakas hintakehitys ja huomattavia kaupan volyymit.
• Suojaa keskittymisriskiltä laajalla hajauttamisella korreloimattomien arvopapereiden välillä.

2. AI Mean Reversion Trading

Toimintamekanismi:

Tämä strategia kukoistaa markkinoiden taipumuksen palata omalle tasolleen tarkoittaa tai keskimäärin. Tekoälyalgoritmit ottavat arvopaperikaupan pitkiä positioita keskihinnan alapuolella ja lyhyitä positioita sen yläpuolella, ennakoiden mahdollisen palautumisen.

Plussat:

• Viihtyy valikoimaan sidotuilla markkinoilla, joilta puuttuu defined trendejä.
• Harmonoituu hyvin keskiarvon ympärillä värähtelevien omaisuusluokkien kanssa.
• Keskimääräiset palautusrajat rajoittavat riskiä.

Miinukset:

• Alttia takertumaan pitkittyneisiin trendeihin.
• Palautuminen voi toteutua pitkittyneiden välien jälkeen.
• Monimutkainen suoritettavaksi tarkasti kvantitatiivisten ominaisuuksien puuttuessa.

Käyttöönottosuositukset:

• Valjasta koneoppimismalleja, kuten keinotekoisia hermoverkkoja (ANN:t), tarkentamaan keskiarvojen palautumistasoarvioita.
• Lisää tarkkuutta sisällyttämällä mielipideanalyysit kaupankäynnin tehostamiseksi.
• Defiei selkeää palautusta hintatavoitteet ja valvoa stop-loss -mekanismeja molemmissa päissä.
• Säilytä varovaisen kokoisia paikkoja, jotka ovat hyvin hajautettuja.

3. AI Pattern Recognition Trading

Toimintamekanismi:

Tekoälyalgoritmit on koulutettu havaitsemaan historiallisia hintamalleja, jotka ennustavat suurta todennäköisyyttä kaupankäynti mahdollisuudet. Tunnistaessaan nämä mallit tekoäly aloittaa automaattisesti tuottoisia kauppoja.

Plussat:

• Tämä ajaton strategia hyödyntää kestäviä markkinamalleja.
• Synergia tekoälyn ja tilastollisen jälkitestauksen välillä tuottaa vahvoja signaaleja.
• Emotionaaliset ennakkoluulot eliminoidaan mallipohjaisessa kaupankäynnissä.

Miinukset:

• Huomattavat tietovaatimukset alkuharjoitteluvaihetta varten.
• Kuviot voivat epäonnistua tai tuottaa virheellisiä signaaleja.
• Liiallinen optimointi voi johtaa paremmin istuviin malleihin.

Käyttöönottosuositukset:

• Kouluta järjestelmää pitkiä aikoja ja vaihtelevissa markkinaolosuhteissa.
• Hyödynnä joukko tekniset indikaattorit vahvistamaan mallin täyttymistä.
• Ota käyttöön järkevä rahanhallinta ja riskienhallintamekanismit.
• Räätälöi järjestelmän selektiivisyys kohdistamalla tiettyihin instrumentteihin.

4. AI Sentiment Analysis Analysis Trading

Toimintamekanismi:

Tekoälyalgoritmit tutkivat uutisotsikoita, artikkeleita, blogeja, foorumeita ja sosiaalinen media nousevan tai laskevan tunteen mittaamiseksi. NLP-algoritmit ja koneoppiminen mallit yhdistävät nämä signaalit mahdollistaen automaattisen kaupankäynnin vallitsevan ilmapiirin mukaisesti.

Plussat:

• Helpottaa oikea-aikaista näkemystä kehittyvästä sijoittajan psykologiasta ja odotuksista.
• Tarjoaa kattavan datan valtavirran ja sosiaalisen median analyysin kautta.
• Vähentää ihmisen kognitiivisia harhoja.

Miinukset:

• Tunnelma voi värähdellä nopeasti, mikä saattaa johtaa piiskan liikkeisiin.
• Kaikki tieto ei ole kaupallista tai markkinoita liikuttavaa.
• Vaatii asiantuntevaa tekoälytekniikkaa tarkkaan automatisointiin.

Toteutussuositukset:

• Yhdistä tunnesignaalit teknisiin indikaattoreihin tarkan ajoituksen saamiseksi.
• Anna tunnetuille vaikuttajille ja hyvämaineisille lähteille suurempi merkitys.
• Seuraa tunnetietoja eri aikajaksoilta.
• Mukauta malleja omaisuusluokan ja lähteen luotettavuuden mukaan.

5. AI-algoritminen suojaus

Toimintamekanismi:

Tekoälyjärjestelmät tutkivat omaisuusluokkien, arvopaperien ja johdannaisten välisiä suhteita löytääkseen tehokkaita suojausmahdollisuuksia. Algoritmit määrittävät optimaalisen suojausaseman koon ja ajoituksen, mukauttamalla salkkuja dynaamisesti suojauksen ylläpitämiseksi markkinaolosuhteiden kehittyessä.

Plussat:

• Suojaa tappioilta markkinoiden laskusuhdanteen aikana.
• Helpottaa vipuvaikutteisia positioita minimoimalla riskialtistuksen.
• Automaatio kukoistaa jopa nopeasti muuttuvia markkinoita.

Miinukset:

• Voi rajoittaa voittoja voimakkaasti kehittyvillä markkinoilla.
• Se vaatii monimutkaista mallinnusta ja merkittäviä laskentaresursseja.
• Kumulatiivisia suojauskuluja voi kertyä ajan myötä.

Käyttöönottosuositukset:

• Käytä kattavaa portfoliolähestymistapaa sen sijaan, että keskittyisit pelkästään yksittäisiin positioihin.
• Käytä korrelaatioanalyysiä tunnistaaksesi omaisuuserät, joilla on käänteiset suhteet.
• Säilytä optimaaliset suojaussuhteet ja kalibroi uudelleen markkinadynamiikan edellyttämällä tavalla.
• Vältä paljaita pitkiä tai lyhyitä asentoja ilman vastaavia suojauksia.

6. AI Statistical Arbitrage Trading

Toimintamekanismi:

Tämä korkea taajuus kaupankäynnin strategiaa pyrkii hyödyntämään korreloitujen arvopapereiden lyhytaikaisia ​​vääriä hinnoitteluja. Tekoälyalgoritmit valvovat tarkasti hinnoittelusuhteita omaisuuserien, kuten osakkeiden ja niiden ETF:ien, välillä. Kaupat aloitetaan viipymättä, kun hinnoitteluerot havaitaan, ja millisekuntien suoritusnopeuksia hyödynnetään hetkellisten erojen hyödyntämiseksi.

Plussat:

• Hyödyntää tekoälyn hahmontunnistuskykyä signaalien tuottamisessa.
• Kerää vaatimattomia mutta ennustettavissa olevia voittoja suuren volyymin kaupassa.
• Säilyttää markkinaneutraaliuden hyvindefined riskiparametreja.

Miinukset:

• Vaatii huomattavaa transaktiovolyymiä tuottamaan voittoa.
• Mahdollisuudet ovat ohikiitäviä nopeiden yhteyksien markkinoilla.
• Suuret tilaukset voivat aiheuttaa markkinavaikutuskustannuksia.

Käyttöönottosuositukset:

• Toteuta tämä strategia suoralla markkinoille pääsyllä varmistaaksesi nopean toteutuksen.
• Rajoita positiot päivänsisäisiin kestoihin välttääksesi yliyön riskit.
• Tarkka suoritus on välttämätöntä kapeissa arbitraasiikkunoissa.
• Pysy valppaana mallin yliasennusten varalta.

7. AI Algorithmic Execution Trading

Toimintamekanismi:

AI hyödyntää analyyttistä kykyään tehostaa kauppaa teloitus. Se arvioi markkinoiden likviditeetin, volatiliteetin ja mikrorakenteen määrittääkseen optimaalisen toteutusstrategian. Suuret toimeksiannot on jaettu pienempiin segmentteihin hienovaraista toteutusta varten, ja kaupat ajoitetaan kustannusten ja lipsahdusten vähentämiseksi. Itseoppivat algoritmit parantavat jatkuvasti suoritustehoa.

Plussat:

• Parantaa kaupankäynnin tehokkuutta ja vaikuttavuutta.
• Vähentää transaktiokuluja, mukaan lukien maksut ja lipsumat.
• Pystyy käsittelemään monimutkaisia tilaustyypit ja rajoitukset.
• Tarjoaa johdonmukaisuutta korkeapaineisissa kaupankäyntiskenaarioissa.

Miinukset:

• Valtuuttaa merkittävän historiallisen tietovaraston strategian kehittämistä varten.
• Vähemmän tehokas kaupankäyntiin matalan likviditeetin arvopapereilla.
• Saattaa olla heikompi kuin ihmiskauppiaat heikosti käydyillä markkinoilla.

Käyttöönottosuositukset:

• Testaa tarkasti algoritmeja käyttämällä simuloituja tilauksia suorituskyvyn vahvistamiseen.
• Käytä mieluiten suojattuja tietoja koulutusmalleja, jos saatavilla.
• Suosi erittäin likvidejä instrumentteja suorituskyvyn optimoimiseksi.
• Päivitä malleja säännöllisesti mukautuaksesi muuttuviin markkinaolosuhteisiin.

8. AI Smart Order Routing

Toimintamekanismi:

Tekoälyalgoritmit tarkkailevat ja arvioivat tilauskantatietoja tiiviisti eri pörsseissä ja likviditeettipoolissa. Tekoälyalgoritmit valitsevat tilauksen koon, hintojen ja nykyisten markkinaolosuhteiden kaltaisten tekijöiden perusteella edullisimman paikan tilauksen toteuttamiselle. Tilaukset on kohdistettu asianmukaisesti useisiin kohteisiin kaupankäyntistrategioiden paljastamisen minimoimiseksi, ja itseoppivat mallit lisäävät jatkuvasti suorituskykyä.

Plussat:

• Vähentää tilausten toteuttamisen viiveitä harkitun reitityksen avulla.
• Vähentää kaupankäyntikuluja hinnankorotusmahdollisuuksilla.
• Sopeutuu saumattomasti muuttuvaan markkinadynamiikkaan.
• Poistaa manuaalisen tapahtumapaikan valinnan tarpeen.

Miinukset:

• Sisältää monimutkaisen integraation useiden pörssien ja välitysalustojen välillä.
• Vaatii kattavia tietoresursseja tarkkaan likviditeetin mallintamiseen.
• Luottaa kolmannen osapuolen järjestelmiin reaaliaikaisissa tietosyötteissä.

Käyttöönottosuositukset:

• Valjasta tilauskannan tiedot ennustaaksesi dynaamista likviditeettiä.
• Ota huomioon tekijät, kuten nopeus, maksut ja hylkäyshinnat, kun analysoit paikkoja.
• Arvioi läpikauppamääräyksiä pirstoutuneilla markkinoilla.
• Ota käyttöön satunnaistettu reitityslogiikka suojataksesi strategioiden käänteissuunnittelua.

9. Tekoälytapahtumaan perustuva kaupankäynti

Toimintamekanismi:

Tekoälyjärjestelmät nielevät ja tulkitsevat suuria määriä uutisia, tulotietoja, SEC-ilmoituksetja taloudelliset tiedotteet. Toimivia oivalluksia poimitaan ennustamista varten mahdolliset markkinavaikutukset. Kaupat toteutetaan automaattisesti odotetun voiton saamiseksi hintamuutokset jotka johtuvat merkittävistä tapahtumista.

Plussat:

• Helpottaa oikea-aikaisten kaupankäyntipäätösten tekemistä markkinoita muuttavien tapahtumien kanssa.
• Vähentää ihmisen kognitiivisten harhojen vaikutusta.
• Ohjaa tehokkaasti monimutkaista markkinoiden välistä dynamiikkaa.

Miinukset:

• Kaiken olennaisen tiedon tarkka tulkinta voi olla haastavaa.
• Markkinat voivat levittää uutisia tai ennakoida niitä ennenaikaisesti.
• Suuri määrä vääriä signaaleja voi johtua merkityksettömistä tapahtumista.

Käyttöönottosuositukset:

• Yhdistä uutisanalyysi teknisiin indikaattoreihin tarkkuuden parantamiseksi.
• Priorisoi tapahtumat, joilla on todistetusti historiallinen vaikutus markkinoihin.
• Säilytä hajautettuja salkkuja riskien hallitsemiseksi.
• Mukauta malleja toimialan, yrityksen ja tapahtumatyypin mukaan.

10. AI/Human Collaborative Trading

Toimintamekanismi:

Tämä strategia yhdistää ihmisen luovuuden tekoälyn laskennalliseen suorituskykyyn. Kokeneet kauppiaat hyödyntävät tekoälyä tietojen analysointiin ja kuvioiden tunnistamiseen. Tekoälymallit parantavat ihmisten kaupankäyntipäätöksiä automatisoitujen signaalien, hälytysten ja analytiikan avulla. Ihmiset osallistuvat luoviin panoksiin, kuten strategiasuunnitteluun, intuitioon ja markkinaosaaminen.

Plussat:

• Hyödyntää sekä inhimillisen intuition että tietopohjaisten tekoälymallien vahvuuksia.
• Ihmisen valvonta vähentää riskiä tekoälyyn perustuvista päätöksistä, joihin vaikuttavat virheelliset ihmisen ennakkoluulot.
• Parantaa, ei korvaa ihmiskauppiaita.

Miinukset:

• Edellyttää synergisoinnin taitoa ihmisen ja tekoälyn kykyjä.
• Mahdollisuus ihmisen ohituksiin, jotka perustuvat virheellisiin harhoihin.
• Johdonmukaisen, yhteistyöhön perustuvan työnkulun ylläpitäminen voi olla haastavaa.

Käyttöönottosuositukset:

• Säilytä ihmisen strateginen valvonta, kun käytät tekoälyä suorittamiseen.
• Varaa lopullinen päätöksentekovalta ihmiskauppiaille.
• Hyödynnä tekoälyä ihmisten luomien strategiakonseptien taustatestaukseen ja hiomiseen nopeasti.
• Hyödynnä tekoälyä tutkiaksesi laajoja tietojoukkoja laajennettua analysointia varten.

AI-kaupankäyntijärjestelmien huippu

Näiden AI-kaupankäyntistrategioiden onnistunut toteuttaminen edellyttää erikoisosaamista. Optimaalinen lähestymistapa edellyttää yhteistyötä vakiintuneiden kanssa hedge-rahastot, omat kauppayritykset tai fintech-toimittajat, jotka on varustettu todistetuilla tekoälyjärjestelmillä. Tekoälyn ylivalta antaa kauppiaille mahdollisuuden toteuttaa strategioita yli-inhimillisellä nopeudella, tarkkuudella ja analyyttisellä tarkkuudella.

Vaikka tekoälykauppa kehittyy edelleen, näillä tekniikoilla on ollut huomattavaa potentiaalia muuttaa sijoitus- ja kaupankäyntimaisemaa. Kun yhä useammat tahot ottavat käyttöön tekoälyn ja innovoivat sitä, ennakoi sen olennaista roolia pääomamarkkinoilla ja salkunhoidossa. The kilpailuetua Tekoälyalgoritmien tarjoama tekniikka tarkoittaa, että tästä tekniikasta tulee tulevaisuudessa korvaamaton ominaisuus kaikille vakaville markkinatoimijoille.

Keskeisten ominaisuuksien vertailu

Kun harkitset tekoälyn soveltamista kaupankäynnissä, on tärkeää pitää mielessä seuraavat parhaat käytännöt:

• Aloita pieni: Arvioi AI-työkaluja paperilla tai aluksi pienillä pääomamäärillä.
• Lisää, älä vaihda: Käytä tekoälyä parantaaksesi olemassa olevia prosesseja sen sijaan, että korvaisit ne kokonaan.
• Yhdistä tekoäly ihmisen näkemykseen: Algoritmeilta puuttuu maalaisjärkeä, joten inhimillinen valvonta on ratkaisevan tärkeää.
• Ota käyttöön vahva riskienhallinta: Tekoäly voi oppia huonoja tapoja, joten riskienhallinta on elintärkeää.
• Varmista läpinäkyvyys: Tee tekoälyn päätöksenteosta läpinäkyvää luottamuksen rakentamiseksi.
• Varo liiallista istuvuutta: Tiukka näytteen ulkopuolinen testaus on tarpeen tämän sudenkuopan välttämiseksi.
• Tarkkaile ennakkoluuloja ja eettisiä ongelmia: Ole tietoinen tekoälymallien mahdollisista eettisistä huolenaiheista ja piilotetuista harhoista.
• Säännöllisesti uudelleenkoulutettavat mallit: Markkinat kehittyvät dynaamisesti, joten mallien päivittäminen uudella tiedolla on välttämätöntä.

Tekoälykaupan tärkeimmät edut

AI-kauppa tarjoaa useita etuja perinteisiin kaupankäyntimenetelmiin verrattuna:

• Nopeus: AI voi käsitellä valtavia määriä dataa ja tunnistaa mahdollisuuksia mikrosekunneissa, mikä mahdollistaa lyhytaikaisten tehottomuuden hyödyntämisen.
• Tarkkuus: Kehittyneet koneoppimismallit voivat paljastaa monimutkaisia ​​malleja, jotka ihmisanalyytikot saattavat jättää huomioimatta, mikä parantaa ennustetarkkuutta.
• Sopeutumiskyky: AI-järjestelmät voivat jatkuvasti päivittää strategioitaan dynaamisissa ympäristöissä pysyen ajan tasalla.
• skaalautuvuus: AI voi käsitellä kaupankäyntistrategioita tuhansien osakkeiden välillä ja toteuttaa niitä väsymättä ja väsymättä.
• Kustannussäästö: AI vähentää suurten, kalliiden analyytikkoryhmien tarvetta ja alentaa transaktiokustannuksia optimoidun kaupankäynnin ansiosta.

Tekoälykaupan riskit ja haasteet

AI-kauppaan liittyy myös osuutensa riskeistä ja haasteista:

• overfitting: AI-mallit voivat toimia hyvin backtesteissä, mutta epäonnistua reaaliaikaisessa kaupankäynnissä, mikä edellyttää tiukkaa näytteen ulkopuolista testausta.
• Piilotetut ennakkoluulot: Harjoittelutiedot harha voi johtaa epäoptimaalisiin päätöksiin, jotka eivät ole heti ilmeisiä.
• Muuttuvat markkinat: Markkinat kehittyvät, joten tekoälymallit tarvitsevat säännöllisiä päivityksiä huonontumisen välttämiseksi.
• Läpinäkyvyys: Monimutkaiset mallit, kuten syväoppiminen, voivat käyttäytyä kuten "mustat laatikot" huonolla tulkittavuudella.
• Asetus: AI-kaupankäynti nostaa haasteita hallinnon, tietojen julkistamisen ja vastuullisuuden alalla, mikä edellyttää sääntelyohjeita.

Tekoälyn tulevaisuus kaupankäynnissä

AI on nopeasti saamassa vetoa kaupankäynnissä ja sijoitusmaisema. Kun algoritmeista tulee entistä tehokkaampia ja helppokäyttöisempiä, tekoäly jatkaa markkinoiden ja osallistujien toiminnan muuttamista. Vastuullinen valvonta ja hallinto ovat kuitenkin ratkaisevan tärkeitä luottamuksen rakentamisen ja myönteisten yhteiskunnallisten tulosten varmistamisen kannalta.

Elinkeinonharjoittajien, jotka haluavat hyödyntää tekoälyä, tulisi aluksi ymmärtää syvällisesti strategiansa, datansa ja markkinansa, jotta he voivat soveltaa tekoälyä harkitusti parantaakseen etujaan. Oikealla lähestymistavalla tekoälystä voi tulla arvokas lisäys mieluummin kuin ylilupaukselle altis musta laatikko.

UKK

Tekoälyalgoritminen kaupankäynti käyttää tietokoneohjelmia, joissa on automatisoituja sääntöjä ja AI/ML:tä kaupankäyntipäätösten tekemiseen, tilausten tekemiseen ja kauppojen hallintaan minimaalisella ihmisen väliintulolla.

Tekoäly tarjoaa nopeutta ja tarkkuutta data-analyysissä, kuvioiden tunnistamisessa, toimeksiantojen toteuttamisessa, riskienhallinnassa ja muissa näkökohdissa, joihin kauppiaat eivät voi vastata. Tämä antaa etua AI-kaupankäyntistrategioihin.

Mahdolliset riskit sisältävät mallien liiallista sovittamista historiallisiin tietoihin, algoritmien koodausvirheet, liiallista kaupankäyntiä ja alttiutta flash-kaatumisille ja epävakauksille. Asianmukainen kehitys, testaus ja riskienhallinta ovat välttämättömiä.

Onnistunut kehitys edellyttää tekoälyn/koneoppimisen asiantuntemusta, kvantitatiivisia kaupankäyntistrategioita, markkinoiden mikrorakennetta, tietojenkäsittely, jälkitestaus, koodaus ja ennakoiva analytiikka. Monitieteinen tiimi on ihanteellinen.

V: Kauppiaat voivat joko rakentaa sisäisiä tekoälyominaisuuksia, ostaa valmiita tekoälykaupan alustoja tai sijoittaa hedge-rahastot ja kauppayritykset, joilla on vakiintunut AI-kaupankäyntiinfrastruktuuri.

Tekoälyn odotetaan tulevan olennaiseksi osaksi pääomamarkkinoita ja kaupankäyntiä käytön lisääntyessä. Tekoälyn tarjoamat kilpailuedut tulevat todennäköisesti tulevaisuudessa välttämättömiksi kaikille vakaville kauppiaille.

Lue lisää aiheeseen liittyvistä aiheista:

• Bitcoin Markets: Kolme kauppaasetusta BTC-kauppiaille, mutta 20,000 XNUMX dollaria on edelleen kohtuullinen ennuste
• Aloittelijan opas kryptovaluuttakaavioiden lukemiseen vuonna 2023
• Aloittelijan opas algoritmisista stabiileista kolikoista (2023)
• Kaikkien suurten teknologiayritysten, jotka kehittävät LLM:itä, tulisi asettaa mallisuojaus etusijalle