10 Strategi dan Algoritma Perdagangan AI Teratas untuk tahun 2023

Sistem perdagangan yang didukung AI memiliki kemampuan tak tertandingi dalam memeriksa kumpulan data yang sangat besar secara cermat, mengidentifikasi pola yang kompleks, dan melakukan perdagangan dengan kecepatan yang lebih cepat dibandingkan dengan pedagang manusia. Pedagang AI memiliki keuntungan yang jelas dalam memprediksi perubahan harga dan menghasilkan uang.

Dalam pembicaraan ini, kita akan mengeksplorasi sepuluh strategi perdagangan AI teratas yang menjadi semakin populer di kalangan dana lindung nilai, perusahaan dagang berpemilik, dan pedagang perorangan. Kami akan menjelaskan cara kerja strategi ini, membahas kelebihan dan kekurangannya, dan mendiskusikan bagaimana trader menggunakannya untuk menghasilkan uang.

Tips Pro
1. Ini 10+ tingkat lanjut bot perdagangan kripto AI terbaik memanfaatkan AI untuk menganalisis tren pasar, mengeksekusi perdagangan, dan memaksimalkan keuntungan.
2. Temukan 5 saham AI teratas disukai oleh elit keuangan.
3. Tetap terdepan dalam permainan investasi dan jelajahi daftar pilihan kami 10 saham perusahaan AI teratas berdasarkan imbal hasil tahunan di 2023.

10 Pangsa Pasar Strategi Perdagangan AI berdasarkan Popularitas

#	Algoritma Perdagangan AI	Paling Populer
1	Perdagangan Pembalikan Berarti AI	62.34%
2	Perutean Pesanan Cerdas AI	18.18%
3	Perdagangan Analisis Sentimen AI	3.90%
4	Perdagangan Arbitrase Statistik AI	3.90%
5	Perdagangan Momentum Kuantitatif AI	2.60%
6	Perdagangan Pengenalan Pola AI	2.60%
7	Perdagangan Berbasis Peristiwa AI	2.60%
8	Perdagangan Eksekusi Algoritma AI	1.30%
9	Lindung Nilai Algoritma AI	1.30%
10	Perdagangan Kolaboratif AI/Manusia	1.30%

Lembar Perbandingan 10 Strategi Perdagangan AI

#	Penyelarasan	Kecepatan	Penggunaan data	Frekuensi	Tahan waktu	Tingkat risiko
1.	Perdagangan Momentum AI	High	Moderat	High	Jangka pendek	moderat
2.	Perdagangan Pembalikan Berarti AI	Rendah	Rendah	moderat	Jangka pendek hingga menengah	rendah
3.	Perdagangan Pengenalan Pola AI	Moderat	High	Moderat	Jangka pendek hingga menengah	Moderat
4.	Perdagangan Analisis Sentimen AI	High	High	High	Intraday hingga jangka pendek	High
5.	Lindung Nilai Algoritma AI	High	High	High	Jangka menengah hingga jangka panjang	Rendah
6.	Perdagangan Arbitrase Statistik AI	Sangat tinggi	High	Sangat tinggi	Intraday	Rendah
7.	Perdagangan Eksekusi Algoritma AI	High	High	High	Jangka pendek	Rendah
8.	Perutean Pesanan Cerdas AI	Sangat tinggi	High	Sangat tinggi	Intraday	Rendah
9.	Perdagangan Berbasis Peristiwa AI	High	High	Moderat	Jangka pendek hingga menengah	High
10.	Perdagangan Kolaboratif AI/Manusia	Moderat	Moderat	Moderat	Jangka menengah	Moderat

1. Perdagangan Momentum Kuantitatif AI

Mekanisme Operasional:

Algoritma AI mendukung strategi ini dengan memantau tren harga secara cermat di berbagai sekuritas seperti saham, kontrak berjangka, dan mata uang. Ini dengan cermat membedakan sekuritas yang menunjukkan momentum kenaikan harga.

Pro:

• Memanfaatkan tren dan momentum yang ada untuk perdagangan dengan probabilitas tinggi.
• Keuntungan dari momentum naik dan turun.
• Presisi ditingkatkan melalui entri dan keluar yang dipandu secara kuantitatif.

Cons:

• Rentan terhadap pembalikan tren yang tiba-tiba dan Volatilitas pasar.
• Risiko perdagangan berlebihan tanpa adanya aturan kuantitatif yang ketat.
• Mengamanatkan pengawasan terus-menerus dan penyesuaian portofolio.

Rekomendasi Implementasi:

• Gunakan sistem AI yang digabungkan belajar mendalam algoritma untuk identifikasi pergeseran momentum yang akurat.
• Padukan sinyal momentum dengan strategi manajemen risiko yang mencakup mekanisme penentuan ukuran posisi dan penghentian kerugian.
• Menunjukkan kecenderungan terhadap sekuritas yang memiliki tren kenaikan harga yang kuat dan substansial volume perdagangan.
• Perlindungan terhadap risiko konsentrasi melalui diversifikasi luas pada sekuritas yang tidak berkorelasi.

2. Perdagangan Pembalikan Berarti AI

Mekanisme Operasional:

Strategi ini berkembang seiring dengan kecenderungan pasar untuk kembali ke kondisi semula berarti atau rata-rata. Algoritme AI melakukan posisi panjang dalam perdagangan sekuritas di bawah harga rata-rata dan posisi pendek dalam perdagangan di atasnya, dengan memperkirakan adanya pembalikan pada akhirnya.

Pro:

• Berkembang di pasar yang terbatas jangkauannya tanpa defitren yang dibutuhkan.
• Selaras dengan baik dengan kelas aset yang berosilasi di sekitar rata-rata.
• Batasan pengembalian rata-rata membatasi risiko.

Cons:

• Rentan terhadap jebakan tren yang berkepanjangan.
• Pemulihan mungkin terjadi setelah jangka waktu yang lama.
• Kompleks untuk dieksekusi secara akurat tanpa adanya kemampuan kuantitatif.

Rekomendasi Implementasi:

• Memanfaatkan model pembelajaran mesin, seperti Jaringan Syaraf Tiruan (JST), untuk menyempurnakan perkiraan tingkat pengembalian rata-rata.
• Tingkatkan presisi dengan memasukkan analisis sentimen untuk peningkatan entri perdagangan.
• Defitidak ada pengembalian yang jelas target harga dan menerapkan mekanisme stop-loss di kedua sisi.
• Pertahankan ukuran posisi yang bijaksana dan terdiversifikasi dengan baik.

3. Perdagangan Pengenalan Pola AI

Mekanisme Operasional:

Algoritme AI dilatih untuk memahami pola harga historis yang memiliki probabilitas tinggi perdagangan peluang. Setelah mengidentifikasi pola-pola ini, AI secara otomatis memulai perdagangan yang menguntungkan.

Pro:

• Strategi abadi ini memanfaatkan pola pasar yang bertahan lama.
• Sinergi antara AI dan pengujian ulang statistik menghasilkan sinyal yang kuat.
• Bias emosional dihilangkan dalam bidang perdagangan berbasis pola.

Cons:

• Prasyarat data substansial untuk fase pelatihan awal.
• Pola mungkin gagal atau menghasilkan sinyal yang salah.
• Pengoptimalan yang berlebihan dapat menghasilkan model yang lebih sesuai.

Rekomendasi Implementasi:

• Latih sistem dalam jangka waktu yang lama dan dalam kondisi pasar yang bervariasi.
• Manfaatkan serangkaian indikator teknis untuk menguatkan pemenuhan pola.
• Menanamkan pengelolaan uang yang hati-hati dan mekanisme pengendalian risiko.
• Sesuaikan selektivitas sistem dengan menargetkan instrumen tertentu.

4. Perdagangan Analisis Sentimen AI

Mekanisme Operasional:

Algoritme AI meneliti judul berita, artikel, blog, forum, dan media sosial untuk mengukur sentimen bullish atau bearish. Algoritma NLP dan Mesin belajar model menggabungkan sinyal-sinyal ini, memungkinkan perdagangan otomatis selaras dengan sentimen yang ada.

Pro:

• Memfasilitasi wawasan yang tepat waktu mengenai perkembangan psikologi dan ekspektasi investor.
• Memberikan cakupan data yang komprehensif melalui analisis media arus utama dan sosial.
• Mengurangi bias kognitif manusia.

Cons:

• Sentimen dapat berfluktuasi dengan cepat, berpotensi mengarah pada gerakan gergaji tangan.
• Tidak semua informasi dapat diperdagangkan atau menggerakkan pasar.
• Membutuhkan teknologi AI yang mahir untuk otomatisasi yang akurat.

Rekomendasi Implementasi:

• Padukan sinyal sentimen dengan indikator teknis untuk penentuan waktu yang tepat.
• Tetapkan kepentingan yang lebih besar kepada influencer terkenal dan sumber yang memiliki reputasi baik.
• Lacak data sentimen di berbagai rentang waktu.
• Personalisasikan model berdasarkan kelas aset dan keandalan sumber.

5. Lindung Nilai Algoritma AI

Mekanisme Operasional:

Sistem AI memeriksa hubungan antara kelas aset, sekuritas, dan derivatif untuk melihat peluang lindung nilai yang efektif. Algoritma memastikan ukuran dan waktu posisi lindung nilai yang optimal, mengadaptasi portofolio secara dinamis untuk mempertahankan lindung nilai seiring dengan perkembangan kondisi pasar.

Pro:

• Melindungi terhadap kerugian selama penurunan pasar.
• Memfasilitasi posisi leverage dengan eksposur risiko yang diminimalkan.
• Otomatisasi berkembang pesat bahkan dengan cepat perubahan pasar.

Cons:

• Mungkin membatasi keuntungan di pasar dengan tren yang kuat.
• Hal ini memerlukan pemodelan yang rumit dan sumber daya komputasi yang signifikan.
• Biaya lindung nilai kumulatif dapat bertambah seiring berjalannya waktu.

Rekomendasi Implementasi:

• Mengadopsi pendekatan portofolio yang komprehensif daripada hanya berfokus pada posisi individu.
• Gunakan analisis korelasi untuk mengidentifikasi aset dengan hubungan terbalik.
• Pertahankan rasio lindung nilai yang optimal dan kalibrasi ulang sesuai kebutuhan dinamika pasar.
• Hindari posisi panjang atau pendek tanpa lindung nilai yang sesuai.

6. Perdagangan Arbitrase Statistik AI

Mekanisme Operasional:

Frekuensi tinggi ini Strategi perdagangan berupaya untuk memanfaatkan kesalahan penetapan harga jangka pendek pada sekuritas yang berkorelasi. Algoritme AI dengan cermat memantau hubungan harga antar aset, seperti saham dan ETF-nya. Perdagangan segera dimulai setelah mendeteksi perbedaan harga, memanfaatkan kecepatan eksekusi milidetik untuk memanfaatkan perbedaan menit.

Pro:

• Memanfaatkan kehebatan pengenalan pola AI untuk menghasilkan sinyal.
• Mengumpulkan keuntungan kecil namun dapat diprediksi di seluruh perdagangan bervolume tinggi.
• Mempertahankan netralitas pasar dengan baikdefiparameter risiko yang diperlukan.

Cons:

• Menuntut volume transaksi yang besar untuk menghasilkan keuntungan.
• Peluang cepat berlalu di pasar berkecepatan tinggi.
• Pesanan dalam jumlah besar mungkin menimbulkan biaya dampak pasar.

Rekomendasi Implementasi:

• Terapkan strategi ini dengan akses pasar langsung untuk memastikan eksekusi yang cepat.
• Batasi posisi pada durasi intraday untuk menghindari risiko semalam.
• Eksekusi yang tepat sangat penting dalam jendela arbitrase yang sempit.
• Tetap waspada terhadap indikasi model overfitting.

7. Perdagangan Eksekusi Algoritma AI

Mekanisme Operasional:

AI mengerahkan kehebatan analitisnya untuk meningkatkan perdagangan eksekusi. Ini mengevaluasi likuiditas pasar, volatilitas, dan struktur mikro untuk menentukan strategi eksekusi yang optimal. Pesanan besar dibagi lagi menjadi segmen yang lebih kecil untuk eksekusi yang bijaksana, dan perdagangan diatur waktunya untuk mengurangi biaya dan slippage. Algoritme pembelajaran mandiri terus menyempurnakan kinerja eksekusi.

Pro:

• Meningkatkan efisiensi dan efektivitas perdagangan.
• Mengurangi biaya transaksi, termasuk biaya dan slippage.
• Mampu menangani yang rumit jenis pesanan dan pembatasan.
• Memberikan konsistensi dalam skenario perdagangan bertekanan tinggi.

Cons:

• Mengamanatkan penyimpanan data historis yang signifikan untuk pengembangan strategi.
• Kurang efektif untuk memperdagangkan sekuritas dengan likuiditas rendah.
• Mungkin berkinerja buruk pada pedagang manusia di pasar yang perdagangannya sedikit.

Rekomendasi Implementasi:

• Algoritma backtest yang ketat menggunakan pesanan simulasi untuk memvalidasi kinerja.
• Lebih disukai menggunakan data kepemilikan untuk model pelatihan, jika dapat diakses.
• Pilih instrumen yang sangat likuid untuk mengoptimalkan eksekusi.
• Perbarui model secara berkala untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang terus berkembang.

8. Perutean Pesanan Cerdas AI

Mekanisme Operasional:

Algoritme AI memantau dan menilai data buku pesanan di beragam bursa dan kumpulan likuiditas. Berdasarkan faktor-faktor seperti ukuran pesanan, harga, dan kondisi pasar saat ini, algoritma AI memilih tempat yang paling menguntungkan untuk eksekusi pesanan. Pesanan dialokasikan dengan baik ke berbagai tujuan untuk meminimalkan pengungkapan strategi perdagangan, dan model pembelajaran mandiri terus meningkatkan kinerja.

Pro:

• Mengurangi penundaan dalam pemenuhan pesanan melalui perutean yang bijaksana.
• Mengurangi biaya perdagangan melalui peluang peningkatan harga.
• Beradaptasi secara mulus terhadap perubahan dinamika pasar.
• Menghilangkan kebutuhan pemilihan tempat secara manual.

Cons:

• Memerlukan integrasi kompleks di berbagai bursa dan platform pialang.
• Menuntut sumber daya data yang komprehensif untuk pemodelan likuiditas yang akurat.
• Mengandalkan sistem pihak ketiga untuk umpan data waktu nyata.

Rekomendasi Implementasi:

• Memanfaatkan data buku pesanan untuk memperkirakan likuiditas dinamis.
• Pertimbangkan faktor-faktor seperti kecepatan, biaya, dan tingkat penolakan saat menganalisis tempat.
• Menilai peraturan trade-through di pasar yang terfragmentasi.
• Menerapkan logika perutean acak untuk melindungi dari rekayasa balik strategi.

9. Perdagangan Berbasis Peristiwa AI

Mekanisme Operasional:

Sistem AI menyerap dan menafsirkan sejumlah besar berita, data pendapatan, Pengajuan SEC, dan rilis ekonomi. Wawasan yang dapat ditindaklanjuti diekstraksi untuk memprediksi dampak pasar potensial. Perdagangan secara otomatis dieksekusi untuk mendapatkan keuntungan dari yang diantisipasi pergerakan harga berasal dari peristiwa penting.

Pro:

• Memfasilitasi keputusan perdagangan tepat waktu yang selaras dengan peristiwa yang mengubah pasar.
• Mengurangi pengaruh bias kognitif manusia.
• Secara efektif menavigasi dinamika antar pasar yang rumit.

Cons:

• Penafsiran yang akurat atas semua informasi yang relevan dapat menjadi suatu tantangan.
• Berita tersebut mungkin disebarluaskan atau diantisipasi sebelum waktunya oleh pasar.
• Sinyal palsu dalam jumlah besar mungkin muncul dari peristiwa yang tidak relevan.

Rekomendasi Implementasi:

• Gabungkan analisis berita dengan indikator teknis untuk meningkatkan akurasi.
• Prioritaskan peristiwa yang memiliki dampak historis terhadap pasar.
• Pertahankan portofolio yang terdiversifikasi untuk mengelola risiko.
• Sesuaikan model berdasarkan industri, perusahaan, dan jenis acara.

10. Perdagangan Kolaborasi AI/Manusia

Mekanisme Operasional:

Strategi ini menggabungkan kreativitas manusia dengan kehebatan komputasi AI. Pedagang berpengalaman memanfaatkan AI untuk analisis data dan pengenalan pola. Model AI meningkatkan keputusan perdagangan manusia melalui sinyal, peringatan, dan analisis otomatis. Manusia menyumbangkan masukan kreatif seperti desain strategi, intuisi, dan keahlian pasar.

Pro:

• Memanfaatkan kekuatan intuisi manusia dan model AI berbasis data.
• Pengawasan manusia memitigasi risiko keputusan berbasis AI yang dipengaruhi oleh bias manusia yang salah.
• Meningkatkan, bukan menggantikan, pedagang manusia.

Cons:

• Perlu kemahiran dalam bersinergi kemampuan manusia dan AI.
• Kemungkinan penggantian oleh manusia berdasarkan bias yang salah.
• Mempertahankan alur kerja yang konsisten dan kolaboratif dapat menjadi sebuah tantangan.

Rekomendasi Implementasi:

• Pertahankan pengawasan strategis manusia saat menggunakan AI untuk eksekusi.
• Berikan otoritas pengambilan keputusan utama kepada pedagang manusia.
• Memanfaatkan AI untuk menguji kembali dan menyempurnakan konsep strategi yang dihasilkan manusia dengan cepat.
• Manfaatkan AI untuk menjelajahi kumpulan data yang luas untuk analisis yang lebih luas.

Puncak Sistem Perdagangan AI

Keberhasilan penerapan strategi perdagangan AI ini memerlukan keahlian khusus. Pendekatan optimal memerlukan kolaborasi dengan pihak yang sudah mapan dana lindung nilai, perusahaan dagang berpemilik, atau vendor fintech yang dilengkapi dengan sistem AI yang telah terbukti. Supremasi kecerdasan buatan memberdayakan pedagang untuk mengeksekusi strategi dengan kecepatan, ketepatan, dan kecerdasan analitis yang luar biasa.

Meskipun perdagangan AI masih terus berkembang, teknologi ini telah menunjukkan potensi luar biasa dalam membentuk kembali lanskap investasi dan perdagangan. Dengan semakin banyaknya entitas yang mengadopsi dan berinovasi dengan AI, antisipasi peran integralnya dalam pasar modal dan manajemen portofolio. Itu keunggulan kompetitif yang diberikan oleh algoritma AI menyiratkan bahwa teknologi ini siap menjadi kemampuan yang sangat diperlukan bagi semua pelaku pasar yang serius di masa depan.

Perbandingan Fitur Utama

Saat mempertimbangkan penerapan AI dalam perdagangan, penting untuk mengingat praktik terbaik berikut:

• Mulai kecil: Evaluasi Alat AI pada perdagangan kertas atau dengan modal dalam jumlah kecil pada awalnya.
• Tambahkan, jangan ganti: Gunakan AI untuk menyempurnakan proses yang sudah ada daripada menggantinya seluruhnya.
• Gabungkan AI dengan wawasan manusia: Algoritme kurang masuk akal, jadi pengawasan manusia sangatlah penting.
• Menerapkan manajemen risiko yang kuat: AI dapat mempelajari kebiasaan buruk, jadi pengendalian risiko sangatlah penting.
• Pastikan transparansi: Menjadikan pengambilan keputusan AI transparan untuk membangun kepercayaan.
• Perhatikan overfitting: Pengujian di luar sampel yang ketat diperlukan untuk menghindari jebakan ini.
• Pantau bias dan masalah etika: Mewaspadai potensi masalah etika dan bias tersembunyi dalam model AI.
• Latih ulang model secara teratur: Pasar berkembang secara dinamis, sehingga memperbarui model dengan data baru sangatlah penting.

Manfaat Utama Perdagangan AI

Perdagangan AI menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan pendekatan perdagangan tradisional:

• Kecepatan: AI dapat memproses data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi peluang dalam hitungan mikrodetik, sehingga memungkinkan eksploitasi inefisiensi yang berumur pendek.
• Akurasi: Model pembelajaran mesin yang canggih dapat mengungkap pola kompleks yang mungkin diabaikan oleh analis manusia, sehingga meningkatkan akurasi prediksi.
• Adaptability : Sistem AI dapat terus memperbarui strateginya dalam lingkungan yang dinamis dan tetap relevan.
• Skalabilitas: AI dapat menangani strategi perdagangan di ribuan saham, mengeksekusinya tanpa lelah dan tanpa kelelahan.
• Penghematan biaya: AI mengurangi kebutuhan tim analis yang besar dan mahal serta menurunkan biaya transaksi melalui eksekusi perdagangan yang dioptimalkan.

Risiko dan Tantangan Perdagangan AI

Perdagangan AI juga memiliki risiko dan tantangan tersendiri:

• overfitting: Model AI mungkin berkinerja baik dalam pengujian balik, namun gagal dalam perdagangan langsung, sehingga memerlukan pengujian di luar sampel yang ketat.
• Bias tersembunyi: Data pelatihan bias dapat menyebabkan keputusan suboptimal yang tidak langsung terlihat.
• Mengubah pasar: Pasar terus berkembang, sehingga model AI memerlukan pembaruan berkala untuk menghindari degradasi.
• Transparansi: Model kompleks seperti pembelajaran mendalam dapat berperilaku seperti itu “kotak hitam” dengan interpretasi yang rendah.
• Regulasi: Perdagangan AI menimbulkan tantangan seputar tata kelola, pengungkapan, dan akuntabilitas, sehingga memerlukan panduan peraturan.

Masa Depan AI dalam Perdagangan

AI dengan cepat mendapatkan daya tarik dalam perdagangan dan lanskap investasi. Ketika algoritma menjadi lebih kuat dan mudah diakses, AI akan terus mengubah cara pasar dan peserta beroperasi. Namun, pengawasan dan tata kelola yang bertanggung jawab sangat penting untuk membangun kepercayaan dan memastikan hasil sosial yang positif.

Trader yang ingin memanfaatkan AI harus memulai dengan memahami secara mendalam strategi, data, dan pasar mereka sehingga mereka dapat menerapkan AI secara bijaksana untuk meningkatkan keunggulan mereka. Dengan pendekatan yang tepat, AI dapat menjadi tambahan yang berharga dan bukan hanya sebuah kotak hitam yang cenderung memberikan banyak janji.

Pertanyaan Umum (FAQ)

Perdagangan algoritmik AI menggunakan program komputer dengan aturan otomatis dan AI/ML untuk membuat keputusan perdagangan, melakukan pemesanan, dan mengelola perdagangan dengan intervensi manusia yang minimal.

AI memberikan kecepatan dan ketepatan dalam analisis data, pengenalan pola, eksekusi order, manajemen risiko, dan aspek lain yang tidak dapat ditandingi oleh pedagang manusia. Hal ini memberikan keunggulan pada strategi perdagangan AI.

Risiko potensial termasuk model yang terlalu cocok dengan data historis, kesalahan pengkodean dalam algoritme, perdagangan berlebihan, dan kerentanan terhadap flash crash dan volatilitas. Pengembangan, pengujian, dan pengendalian risiko yang tepat sangat penting.

Pengembangan yang sukses memerlukan keahlian dalam AI/pembelajaran mesin, strategi perdagangan kuantitas, struktur mikro pasar, ilmu data, pengujian ulang, pengkodean, dan analisis prediktif. Tim multidisiplin sangat ideal.

J: Trader dapat membangun kemampuan AI internal, membeli platform perdagangan AI siap pakai, atau berinvestasi melaluinya dana lindung nilai dan perusahaan perdagangan dengan infrastruktur perdagangan AI yang mapan.

AI diharapkan menjadi bagian integral dari pasar modal dan perdagangan seiring dengan meningkatnya adopsi. Keunggulan kompetitif yang diberikan oleh AI kemungkinan besar akan menjadi penting bagi semua pedagang yang serius di masa depan.

Baca topik terkait lainnya:

• Pasar Bitcoin: Tiga pengaturan perdagangan untuk pedagang BTC, tetapi $20,000 masih merupakan prediksi yang masuk akal
• Panduan pemula untuk membaca grafik cryptocurrency pada tahun 2023
• Panduan pemula tentang stablecoin algoritmik (2023)
• Semua Perusahaan Teknologi Besar yang Mengembangkan LLM Harus Memprioritaskan Keamanan Model