A 10 legjobb mesterséges intelligencia kereskedési stratégia és algoritmus 2023-ban

A mesterséges intelligencia által vezérelt kereskedési rendszerek páratlan képességgel rendelkeznek hatalmas adatkészletek gondos vizsgálatára, összetett minták azonosítására, és az emberi kereskedőknél gyorsabb kereskedések végrehajtására. Az AI-kereskedőknek egyértelmű előnyük van az árváltozások előrejelzésében és a pénzkeresésben.

Ebben a beszélgetésben megvizsgáljuk a tíz legnépszerűbb mesterséges intelligencia kereskedési stratégiát, amelyek egyre népszerűbbek a fedezeti alapok, a saját kereskedelmi társaságok és az egyéni kereskedők körében. Elmagyarázzuk, hogyan működnek ezek a stratégiák, áttekintjük előnyeiket és hátrányaikat, és megvitatjuk, hogy a kereskedők hogyan használják őket pénzszerzésre.

Pro tippek
1. Ezek a haladó 10+ legjobb AI kriptokereskedési botok Használja ki a mesterséges intelligenciát a piaci trendek elemzéséhez, kereskedések végrehajtásához és a profit maximalizálásához.
2. Fedezze fel a top 5 AI részvény a pénzügyi elit preferálja.
3. Maradjon a befektetési játék előtt, és fedezze fel a kiválasztott listánkat A 10 legjobb AI vállalat részvénye éves hozam alapján A 2023.

A 10 AI kereskedési stratégia piaci részesedése népszerűség szerint

#	AI kereskedési algoritmus	Népszerűség
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	AI Smart Order Routing	18.18%
3	AI hangulatelemző kereskedés	3.90%
4	AI Statisztikai Arbitrázs Kereskedés	3.90%
5	AI kvantitatív lendület kereskedés	2.60%
6	AI Pattern Recognition Trading	2.60%
7	AI eseményvezérelt kereskedés	2.60%
8	AI Algorithmic Execution Trading	1.30%
9	AI algoritmikus fedezeti ügylet	1.30%
10	AI/Human Collaborative Trading	1.30%

A 10 AI kereskedési stratégia összehasonlító lapja

#	Stratégia	Sebesség	Adatok használata	Frekvencia	Tartás ideje	Kockázati szint
1.	AI Momentum kereskedés	Magas	Mérsékelt	Magas	Rövid időszak	közepesen
2.	AI Mean Reversion Trading	Elő/Utó	Elő/Utó	közepesen	Rövid-középtávú	alacsony
3.	AI Pattern Recognition Trading	Mérsékelt	Magas	Mérsékelt	Rövid-középtávú	Mérsékelt
4.	AI hangulatelemző kereskedés	Magas	Magas	Magas	Napon belüli rövid távú	Magas
5.	AI algoritmikus fedezeti ügylet	Magas	Magas	Magas	Közép-hosszú távú	Elő/Utó
6.	AI Statisztikai Arbitrázs Kereskedés	Nagyon magas	Magas	Nagyon magas	napközbeni	Elő/Utó
7.	AI Algorithmic Execution Trading	Magas	Magas	Magas	Rövid időszak	Elő/Utó
8.	AI Smart Order Routing	Nagyon magas	Magas	Nagyon magas	napközbeni	Elő/Utó
9.	AI eseményvezérelt kereskedés	Magas	Magas	Mérsékelt	Rövid-középtávú	Magas
10.	AI/Human Collaborative Trading	Mérsékelt	Mérsékelt	Mérsékelt	Középtávú	Mérsékelt

1. AI Quantitative Momentum Trading

Működési mechanizmus:

AI algoritmusok támasztja alá ezt a stratégiát a különféle értékpapírok, például részvények, határidős ügyletek és valuták ártrendjének aprólékos figyelemmel kísérésével. Gondosan felismeri az emelkedő árfolyamot mutató értékpapírokat.

Előnyök:

• Kiaknázza az uralkodó trendeket és lendületet a nagy valószínűségű kereskedéseknél.
• Növekvő és csökkenő lendületből egyaránt profitál.
• A pontosságot a mennyiségileg irányított be- és kilépések fokozzák.

Hátrányok:

• Sebezhető a hirtelen trendfordulókkal szemben és Piaci volatilitás.
• A túlzott kereskedés kockázata szigorú mennyiségi szabályok hiányában.
• Folyamatos felügyeletet és portfólió-módosítást ír elő.

Végrehajtási javaslatok:

• Alkalmazzon olyan AI rendszert, amely magában foglalja mély tanulás algoritmusok a lendületeltolás pontos azonosítására.
• Keverje össze a lendületi jeleket kockázatkezelési stratégiákkal, amelyek magukban foglalják a pozícióméretezést és a veszteség leállítási mechanizmusokat.
• Mutasson előszeretettel a robusztus áremelkedésekkel büszkélkedő és jelentős értékpapírokat kereskedési volumen.
• A nem korrelált értékpapírok széles körű diverzifikációja révén biztosíthat védelmet a koncentrációs kockázat ellen.

2. AI Mean Reversion Trading

Működési mechanizmus:

Ez a stratégia a piacok azon hajlamán nyugszik, hogy visszatérjenek a sajátjukhoz jelent vagy átlagos. A mesterséges intelligencia algoritmusai hosszú pozíciókat vállalnak az értékpapír-kereskedelemben az átlagár alatt, míg a rövid pozíciókat a felette kereskedésben, előre jelezve az esetleges visszafordulást.

Előnyök:

• A tartományhoz kötött piacokon virágzik, amelyektől mentesek defined trendeket.
• Jól harmonizál az átlag körül oszcilláló eszközosztályokkal.
• Az átlagos reverziós határok korlátozzák a kockázatot.

Hátrányok:

• Hajlamos az elhúzódó trendek csapdájába.
• A visszaállítás elhúzódó időközönként jelentkezhet.
• Bonyolult mennyiségi képességek hiányában is pontosan végrehajtható.

Végrehajtási javaslatok:

• Használja ki a gépi tanulási modelleket, például a mesterséges neurális hálózatokat (ANN) az átlagos reverziós szint becsléseinek finomításához.
• Növelje a pontosságot azáltal, hogy hangulatelemzést épít be a kereskedelembe való belépés javítása érdekében.
• Define egyértelmű visszafordítás árcélok és mindkét végén érvényesíteni kell a veszteségleállítási mechanizmusokat.
• Fenntartson körültekintő méretű, jól diverzifikált pozíciókat.

3. AI Pattern Recognition Trading

Működési mechanizmus:

Az AI-algoritmusokat arra képezték ki, hogy felismerjék a nagy valószínűséggel előrevetített történelmi ármintákat kereskedés lehetőségeket. Ezen minták azonosítása után az AI automatikusan jövedelmező kereskedéseket kezdeményez.

Előnyök:

• Ez az időtlen stratégia a tartós piaci mintákat aknázza ki.
• Az AI és a statisztikai utólagos tesztelés közötti szinergia robusztus jeleket hoz létre.
• Az érzelmi torzítások megszűnnek a mintaalapú kereskedés területén.

Hátrányok:

• Jelentős adatok előfeltételei a kezdeti képzési szakaszhoz.
• A minták meghibásodhatnak, vagy hibás jeleket adhatnak.
• A túlzott optimalizálás jobban illeszkedő modellekhez vezethet.

Végrehajtási javaslatok:

• Tanítsd a rendszert elhúzódó időintervallumokon és változatos piaci feltételek mellett.
• Használjon ki egy tömböt technikai indikátorok mintateljesülés megerősítésére.
• Alkalmazzon körültekintő pénzkezelési és kockázatkezelési mechanizmusokat.
• Testreszabhatja a rendszer szelektivitását meghatározott műszerek megcélzásával.

4. AI hangulatelemző kereskedés

Működési mechanizmus:

Az AI algoritmusok górcső alá veszik a hírcímeket, cikkeket, blogokat, fórumokat és Közösségi média hogy felmérje a bullish vagy bearish hangulatot. NLP algoritmusok és gépi tanulás A modellek egyesítik ezeket a jeleket, lehetővé téve az automatizált kereskedéseket az uralkodó hangulathoz igazodva.

Előnyök:

• Lehetővé teszi, hogy időben betekintést nyerjen a fejlődő befektetői pszichológiába és az elvárásokba.
• Átfogó adatlefedettséget biztosít a mainstream és a közösségi média elemzésén keresztül.
• Enyhíti az emberi kognitív torzításokat.

Hátrányok:

• A hangulat gyorsan ingadozhat, ami ostormozgáshoz vezethet.
• Nem minden információ értékesíthető vagy piacmozgató.
• A pontos automatizáláshoz profi mesterséges intelligencia technológiára van szükség.

Végrehajtási ajánlások:

• Keverje össze a hangulatjeleket műszaki mutatókkal a pontos időzítés érdekében.
• Rendeljen nagyobb jelentőséget a neves befolyásolóknak és jó hírű forrásoknak.
• Nyomon követheti a hangulatadatokat különböző időkeretekben.
• A modellek személyre szabása eszközosztály és forrásmegbízhatóság szerint.

5. AI algoritmikus fedezeti ügylet

Működési mechanizmus:

Az AI-rendszerek megvizsgálják az eszközosztályok, az értékpapírok és a származékos termékek közötti kapcsolatokat, hogy felismerjék a hatékony fedezeti lehetőségeket. Az algoritmusok meghatározzák az optimális fedezeti pozíció méretét és időzítését, dinamikusan adaptálva a portfóliókat, hogy fenntartsák a fedezetet a piaci feltételek alakulásával.

Előnyök:

• Védelem a veszteségek ellen a piaci visszaesések során.
• Lehetővé teszi a tőkeáttételes pozíciókat minimális kockázat mellett.
• Az automatizálás még gyorsan is virágzik változó piacok.

Hátrányok:

• Korlátozhatja a nyereséget az erősen trendben lévő piacokon.
• Bonyolult modellezést és jelentős számítási erőforrásokat igényel.
• A halmozott fedezeti költségek idővel felhalmozódhatnak.

Végrehajtási javaslatok:

• Ahelyett, hogy kizárólag az egyes pozíciókra összpontosítana, alkalmazzon átfogó portfólió-megközelítést.
• Alkalmazzon korrelációs elemzést az inverz kapcsolatokkal rendelkező eszközök azonosításához.
• Fenntartja az optimális fedezeti arányt, és a piaci dinamika által megkövetelt újrakalibráljon.
• Kerülje el a meztelen hosszú vagy rövid pozíciókat a megfelelő sövények nélkül.

6. AI statisztikai arbitrázs kereskedés

Működési mechanizmus:

Ezt a magas frekvenciát kereskedési stratégia törekszik a korrelált értékpapírok rövid távú téves árazásainak hasznosítására. Az AI-algoritmusok éberen figyelik az eszközök, például a részvények és ETF-jeik közötti árazási kapcsolatokat. Az árazási eltérések észlelésekor a kereskedések azonnal megkezdődnek, ezredmásodperces végrehajtási sebességek kihasználásával a percnyi eltérések kihasználása érdekében.

Előnyök:

• Kihasználja az AI mintafelismerő képességét jelek generálására.
• Szerény, de kiszámítható nyereséget halmoz fel a nagy volumenű kereskedés során.
• Megőrzi a piacsemlegességet jóldefined kockázati paramétereket.

Hátrányok:

• Jelentős tranzakciós volument igényel a nyereség eléréséhez.
• A nagysebességű piacokon röpke lehetőségek vannak.
• A nagy megrendelések piaci hatásokkal kapcsolatos költségekkel járhatnak.

Végrehajtási javaslatok:

• Végezze el ezt a stratégiát közvetlen piaci hozzáféréssel a gyors végrehajtás érdekében.
• Korlátozza a pozíciókat napon belüli időtartamra az éjszakai kockázatok elkerülése érdekében.
• A precíz végrehajtás elengedhetetlen szűk arbitrázsablakban.
• Legyen éber a modell túlillesztésére utaló jelekre.

7. AI Algorithmic Execution Trading

Működési mechanizmus:

A mesterséges intelligencia elemző képességeit a fokozza a kereskedelmet végrehajtás. Értékeli a piaci likviditást, volatilitást és mikrostruktúrát, hogy meghatározza az optimális végrehajtási stratégiát. A nagy megbízásokat kisebb szegmensekre osztják fel a diszkrét végrehajtás érdekében, az ügyleteket pedig úgy időzítik, hogy csökkentsék a költségeket és a csúszást. Az öntanuló algoritmusok folyamatosan finomítják a végrehajtási teljesítményt.

Érvek:

• Növeli a kereskedés hatékonyságát és eredményességét.
• Csökkenti a tranzakciós költségeket, beleértve a díjakat és a csúszást.
• Képes komplexet kezelni rendelési típusok és korlátozások.
• Konzisztenciát biztosít a nagynyomású kereskedési forgatókönyvekben.

Hátrányok:

• Jelentős történelmi adattárat ír elő a stratégiafejlesztéshez.
• Kevésbé hatékony az alacsony likviditású értékpapírokkal való kereskedéshez.
• Gyengén kereskedett piacokon alulteljesítheti a humán kereskedőket.

Végrehajtási javaslatok:

• Szimulált rendelések segítségével szigorúan ellenőrzi az algoritmusokat a teljesítmény ellenőrzésére.
• Lehetőleg használjon védett adatokat a következőhöz képzési modellek, ha elérhető.
• A végrehajtás optimalizálása érdekében előnyben részesítse a rendkívül likvid eszközöket.
• Rendszeresen frissítse a modelleket, hogy alkalmazkodjanak a változó piaci feltételekhez.

8. AI Smart Order Routing

Működési mechanizmus:

A mesterséges intelligencia algoritmusai szorosan figyelik és értékelik az ajánlati könyv adatait a különböző tőzsdéken és likviditási poolokon. Az olyan tényezők alapján, mint a megbízás mérete, az árak és az aktuális piaci feltételek, az AI algoritmusok kiválasztják a legelőnyösebb helyszínt a megbízások végrehajtásához. A megbízásokat megfelelően elosztják több célpont között, hogy minimálisra csökkentsék a kereskedési stratégiák nyilvánosságra hozatalát, az öntanuló modellek pedig folyamatosan növelik a teljesítményt.

Előnyök:

• Csökkenti a megrendelés teljesítésének késését a megfontolt útválasztással.
• Csökkenti a kereskedési költségeket az áremelési lehetőségek révén.
• Zökkenőmentesen alkalmazkodik a változó piaci dinamikához.
• Kiküszöböli a helyszín kézi kiválasztását.

Hátrányok:

• Komplex integrációt jelent több tőzsdén és brókerplatformon keresztül.
• Átfogó adatforrásokat igényel a pontos likviditási modellezéshez.
• Harmadik féltől származó rendszerekre támaszkodik a valós idejű adatfolyamokhoz.

Végrehajtási javaslatok:

• Használja ki az ajánlati könyv adatait a dinamikus likviditás előrejelzéséhez.
• A helyszínek elemzésekor vegye figyelembe az olyan tényezőket, mint a sebesség, a díjak és az elutasítási díjak.
• Értékelje a kereskedelem szabályozását a széttagolt piacokon.
• Véletlenszerű útválasztási logika megvalósítása a stratégiák visszafejtése elleni védelem érdekében.

9. AI eseményvezérelt kereskedés

Működési mechanizmus:

A mesterséges intelligencia rendszerek hatalmas mennyiségű hírt, bevételi adatot fogyasztanak és értelmeznek, SEC bejelentések, és gazdasági kiadások. A végrehajtható betekintések kinyerhetők az előrejelzéshez lehetséges piaci hatások. A kereskedések automatikusan végrehajtásra kerülnek, hogy a vártból profitot hozzanak ármozgások jelentős eseményekből fakadnak.

Előnyök:

• Megkönnyíti a piacot módosító eseményekhez igazodó, időszerű kereskedési döntéseket.
• Enyhíti az emberi kognitív torzítások hatását.
• Hatékonyan navigál a piacok közötti bonyolult dinamikában.

Hátrányok:

• Az összes lényeges információ pontos értelmezése kihívást jelenthet.
• Előfordulhat, hogy a híreket a piacok idő előtt terjesztik vagy várják.
• Nagy mennyiségű hamis jel keletkezhet irreleváns eseményekből.

Végrehajtási javaslatok:

• A pontosság növelése érdekében egyesítse a hírelemzést technikai mutatókkal.
• Részesítse előnyben azokat az eseményeket, amelyek történelmi hatást gyakorolnak a piacokra.
• A kockázatkezelés érdekében tartson fenn diverzifikált portfóliókat.
• A modellek testreszabása iparág, vállalat és eseménytípus alapján.

10. AI/Human Collaborative Trading

Működési Mechanizmus:

Ez a stratégia egyesíti az emberi kreativitást az AI számítási képességeivel. A tapasztalt kereskedők az AI-t használják adatelemzésre és mintafelismerésre. Az AI modellek automatizált jelzések, riasztások és elemzések révén javítják az emberi kereskedési döntéseket. Az emberek olyan kreatív inputokkal járulnak hozzá, mint a stratégiatervezés, az intuíció és a piaci szakértelem.

Előnyök:

• Kiaknázza mind az emberi intuíció, mind az adatvezérelt AI-modellek erősségeit.
• Emberi felügyelet csökkenti a kockázatot a hibás emberi előítéletek által befolyásolt AI-alapú döntések.
• Inkább javítja, mint helyettesíti az emberi kereskedőket.

Hátrányok:

• Ügyességet igényel a szinergizálásban emberi és AI képességek.
• Emberi felülírások lehetősége hibás torzítások alapján.
• A következetes, együttműködésen alapuló munkafolyamat fenntartása kihívást jelenthet.

Végrehajtási javaslatok:

• Tartsa meg az emberi stratégiai felügyeletet, miközben AI-t használ a végrehajtáshoz.
• Fenntartja a végső döntéshozatali jogkört az emberi kereskedőknek.
• Használja ki az AI-t az ember által generált stratégiai koncepciók gyors visszatesztelésére és finomítására.
• Használja ki az AI-t a kiterjedt adatkészletek felfedezéséhez a kiterjesztett elemzéshez.

Az AI kereskedési rendszerek csúcsa

Ezen AI kereskedési stratégiák sikeres megvalósítása speciális szakértelmet tesz szükségessé. Az optimális megközelítés a meglévőkkel való együttműködést jelenti fedezeti alapok, saját tulajdonú kereskedőcégek vagy bevált mesterséges intelligencia rendszerekkel felszerelt fintech szállítók. A mesterséges intelligencia felsőbbrendűsége felhatalmazza a kereskedőket arra, hogy emberfeletti gyorsasággal, precizitással és analitikai érzékkel hajtsák végre a stratégiákat.

Miközben a mesterséges intelligencia kereskedése még mindig fejlődik, ezek a technológiák figyelemre méltó lehetőségeket rejtenek magukban a befektetési és kereskedési környezet átalakítására. Ahogy egyre több entitás alkalmazza és újítja meg az MI-t, számítson rá a tőkepiacokon és a portfóliókezelésben betöltött szerves szerepére. A versenyképesség A mesterséges intelligencia algoritmusai azt jelentik, hogy ez a technológia a jövőben minden komoly piaci szereplő nélkülözhetetlen képességévé válik.

A legfontosabb jellemzők összehasonlítása

A mesterséges intelligencia kereskedésben való alkalmazásának mérlegelésekor elengedhetetlen az alábbi legjobb gyakorlatok szem előtt tartása:

• Kezdje kicsi: Értékeld AI eszközök papíron vagy kezdetben kis tőkével.
• Bővítse, ne cserélje ki: Használja az AI-t a meglévő folyamatok javítására, ahelyett, hogy teljesen lecserélné őket.
• A mesterséges intelligencia kombinálása az emberi betekintéssel: Az algoritmusokból hiányzik a józan ész, ezért az emberi felügyelet kulcsfontosságú.
• Erős kockázatkezelés végrehajtása: A mesterséges intelligencia elsajátíthatja a rossz szokásokat, ezért a kockázatkezelés létfontosságú.
• Biztosítsa az átláthatóságot: Tegye átláthatóvá a mesterséges intelligencia döntéshozatalát a bizalomépítés érdekében.
• Ügyeljen a túlszerelésre: A csapda elkerülése érdekében szigorú mintán kívüli tesztelésre van szükség.
• Figyelje az elfogultságokat és az etikai problémákat: Legyen tisztában az AI-modellek lehetséges etikai aggályaival és rejtett torzításaival.
• A modellek rendszeres átképzése: A piacok dinamikusan fejlődnek, ezért elengedhetetlen a modellek frissítése új adatokkal.

Az AI-kereskedelem fő előnyei

Az AI-kereskedelem számos előnnyel rendelkezik a hagyományos kereskedési megközelítésekkel szemben:

• Sebesség: A mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű adatot képes feldolgozni, és mikromásodpercek alatt azonosítani a lehetőségeket, lehetővé téve a rövid távú hatékonysági hiányok kihasználását.
• Pontosság: A kifinomult gépi tanulási modellek olyan összetett mintákat tárhatnak fel, amelyeket az elemzők figyelmen kívül hagyhatnak, javítva az előrejelzési pontosságot.
• rugalmasság: Az AI-rendszerek folyamatosan frissíthetik stratégiáikat dinamikus környezetben, és továbbra is relevánsak maradnak.
• skálázhatóság: A mesterséges intelligencia több ezer részvény kereskedési stratégiáit képes kezelni, fáradhatatlanul és fáradtság nélkül végrehajtva azokat.
• Költségmegtakarítás: A mesterséges intelligencia csökkenti a nagy, drága elemzői csapatok iránti igényt, és az optimalizált kereskedelem-végrehajtás révén csökkenti a tranzakciós költségeket.

Az AI-kereskedelem kockázatai és kihívásai

Az AI-kereskedelem kockázatai és kihívásai is hozzátartoznak:

• Túlfeszítés: Az AI-modellek jól teljesíthetnek a visszatesztekben, de kudarcot vallanak az élő kereskedésben, ami szigorú mintán kívüli tesztelést tesz szükségessé.
• Rejtett elfogultságok: Képzési adatok Az elfogultságok szuboptimális döntésekhez vezethetnek, amelyek nem azonnal látszanak.
• Változó piacok: A piacok fejlődnek, ezért a mesterséges intelligencia modelljeit időszakonként frissíteni kell a leromlás elkerülése érdekében.
• Átláthatóság: Az olyan összetett modellek, mint a mélytanulás, úgy viselkedhetnek "fekete dobozok" alacsony értelmezhetőséggel.
• Szabályozás: Az AI-kereskedelem kihívásokat vet fel az irányítás, a nyilvánosságra hozatal és az elszámoltathatóság körül, ezért szabályozási útmutatásra van szükség.

Az AI jövője a kereskedésben

Az AI gyorsan hódít a kereskedésben és befektetési táj. Ahogy az algoritmusok egyre erősebbek és elérhetőbbek lesznek, az AI továbbra is átalakítja a piacok és a résztvevők működését. A felelősségteljes felügyelet és kormányzás azonban kulcsfontosságú lesz a bizalom kiépítésében és a pozitív társadalmi eredmények biztosításában.

Az AI kihasználására törekvő kereskedőknek először stratégiájuk, adataik és piacaik alapos megértésével kell kezdeniük, hogy megfontoltan alkalmazhassák előnyüket. A megfelelő megközelítéssel a mesterséges intelligencia értékes kiegészítővé válhat, nem pedig a túl sokat ígérő fekete dobozzá.

GYIK

Az AI algoritmikus kereskedés számítógépes programokat használ automatizált szabályokkal és AI/ML-lel, hogy kereskedési döntéseket hozzon, megbízásokat adjon le, és minimális emberi beavatkozással kezelje a kereskedéseket.

A mesterséges intelligencia gyorsaságot és pontosságot biztosít az adatelemzésben, a mintafelismerésben, a megbízások végrehajtásában, a kockázatkezelésben és más olyan szempontokban, amelyekkel az emberi kereskedők nem tudnak megfelelni. Ez előnyt jelent az AI kereskedési stratégiáknak.

Lehetséges kockázatok ide tartozik a modellek korábbi adatokhoz való túlillesztése, az algoritmusok kódolási hibái, a túlzott kereskedés, valamint a flash-összeomlásokra és a volatilitásra való hajlam. A megfelelő fejlesztés, tesztelés és kockázatkezelés elengedhetetlen.

A sikeres fejlesztéshez AI/gépi tanulás, kvantitatív kereskedési stratégiák, piaci mikrostruktúra, adat-tudomány, visszatesztelés, kódolás és prediktív elemzés. A multidiszciplináris csapat ideális.

V: A kereskedők építhetnek házon belüli mesterséges intelligencia képességeket, vásárolhatnak kész AI kereskedési platformokat, vagy befektethetnek fedezeti alapok és kiépített mesterséges intelligencia kereskedelmi infrastruktúrával rendelkező kereskedő cégek.

A mesterséges intelligencia várhatóan a tőkepiacok és a kereskedés szerves részévé válik, ahogy az elterjedtsé válik. Az AI nyújtotta versenyelőnyök valószínűleg minden komoly kereskedő számára elengedhetetlenek lesznek a jövőben.

További kapcsolódó témákról olvashat:

• Bitcoin Markets: Három kereskedelmi beállítás a BTC kereskedők számára, de a 20,000 XNUMX dollár még mindig ésszerű előrejelzés
• Útmutató kezdőknek a kriptovaluta diagramok olvasásához 2023-ban
• Útmutató kezdőknek az algoritmikus stabil érmékről (2023)
• Minden LLM-et fejlesztő nagy technológiai vállalatnak előnyben kell részesítenie a modellbiztonságot