10 אסטרטגיות ואלגוריתמים למסחר בינה מלאכותית לשנת 2023

למערכות מסחר המונעות בינה מלאכותית יש את היכולת שאין כמותה לבחון בקפידה מערכי נתונים עצומים, לזהות דפוסים מורכבים ולבצע עסקאות בשיעורים מהירים יותר מאלה של סוחרים אנושיים. לסוחרי בינה מלאכותית יש יתרון ברור בחיזוי שינויים במחירים ובעשיית כסף.

בהרצאה זו, נחקור את עשר אסטרטגיות המסחר בינה מלאכותית שהופכות יותר ויותר פופולריות בקרב קרנות גידור, חברות מסחר קנייניות וסוחרים בודדים. נסביר כיצד אסטרטגיות אלו פועלות, נעבור על היתרונות והחסרונות שלהן, ונדון כיצד סוחרים משתמשים בהן כדי להרוויח כסף.

Pro עצות
1. אלה מתקדמים 10+ הבוטים הטובים ביותר למסחר קריפטו בינה מלאכותית למנף AI כדי לנתח מגמות בשוק, לבצע עסקאות ולמקסם רווחים.
2. גלה את 5 מניות הבינה המלאכותית המובילות המועדף על האליטה הפיננסית.
3. הישאר לפני משחק ההשקעות וחקור את הרשימה האוצרת שלנו של 10 המניות המובילות של חברות בינה מלאכותית לפי תשואה שנתית ב 2023.

10 אסטרטגיות המסחר בינה מלאכותית נתח שוק לפי פופולריות

#	אלגוריתם מסחר בינה מלאכותית	הכי פופולרי
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	ניתוב הזמנות חכם בינה מלאכותית	18.18%
3	ניתוח סנטימנט בינה מלאכותית	3.90%
4	מסחר בארביטראז' סטטיסטי בינה מלאכותית	3.90%
5	מסחר מומנטום כמותי בינה מלאכותית	2.60%
6	מסחר בדפוסי AI	2.60%
7	מסחר מונחה אירועים בינה מלאכותית	2.60%
8	מסחר אלגוריתמי של AI	1.30%
9	גידור אלגוריתמי בינה מלאכותית	1.30%
10	AI/מסחר שיתופי אנושי	1.30%

גיליון ההשוואה של 10 אסטרטגיות מסחר בינה מלאכותית

#	אִסטרָטֶגִיָה	מהירות	שימוש בנתונים	תדר	זמן המתנה	רמת סיכון
1.	מסחר מומנטום בינה מלאכותית	גָבוֹהַ	לְמַתֵן	גָבוֹהַ	טווח קצר	בינוני
2.	AI Mean Reversion Trading	נמוך	נמוך	בינוני	לטווח קצר עד בינוני	נמוך
3.	מסחר בדפוסי AI	לְמַתֵן	גָבוֹהַ	לְמַתֵן	לטווח קצר עד בינוני	לְמַתֵן
4.	ניתוח סנטימנט בינה מלאכותית	גָבוֹהַ	גָבוֹהַ	גָבוֹהַ	תוך יומי לטווח קצר	גָבוֹהַ
5.	גידור אלגוריתמי בינה מלאכותית	גָבוֹהַ	גָבוֹהַ	גָבוֹהַ	לטווח בינוני עד ארוך	נמוך
6.	מסחר בארביטראז' סטטיסטי בינה מלאכותית	אולטרה גבוה	גָבוֹהַ	אולטרה גבוה	תוך יומי	נמוך
7.	מסחר אלגוריתמי של AI	גָבוֹהַ	גָבוֹהַ	גָבוֹהַ	טווח קצר	נמוך
8.	ניתוב הזמנות חכם בינה מלאכותית	אולטרה גבוה	גָבוֹהַ	אולטרה גבוה	תוך יומי	נמוך
9.	מסחר מונחה אירועים בינה מלאכותית	גָבוֹהַ	גָבוֹהַ	לְמַתֵן	לטווח קצר עד בינוני	גָבוֹהַ
10.	AI/מסחר שיתופי אנושי	לְמַתֵן	לְמַתֵן	לְמַתֵן	לטווח בינוני	לְמַתֵן

1. מסחר מומנטום כמותי בינה מלאכותית

מנגנון תפעולי:

אלגוריתמים AI לבסס אסטרטגיה זו על ידי מעקב קפדני אחר מגמות המחירים בניירות ערך מגוונים כגון מניות, חוזים עתידיים ומטבעות. הוא מבחין בקפדנות בניירות ערך המפגינים מומנטום מחירים כלפי מעלה.

יתרונות:

• מנצל את המגמות והמומנטום הרווחים לעסקאות בסבירות גבוהה.
• מרוויחים גם ממומנטום עולה וגם יורד.
• הדיוק מוגבר באמצעות כניסות ויציאות מונחות כמותית.

חסרונות:

• פגיע להיפוכי מגמה פתאומיים ו - תנודתיות בשוק.
• סיכון למסחר מוגזם בהיעדר כללים כמותיים מחמירים.
• מחייב מעקב מתמיד והתאמת תיקים.

המלצות יישום:

• השתמש במערכת AI המשלבת למידה עמוקה אלגוריתמים לזיהוי תנופה מדויקת.
• ערבבו אותות מומנטום עם אסטרטגיות לניהול סיכונים הכוללות מנגנוני סידור עמדות ומנגנוני סטופ-לוס.
• הפגינו נטייה לניירות ערך המתהדרים במגמות עליית מחירים חזקות ובעלות ניכרות מחזורי מסחר.
• הגנה מפני סיכון ריכוזיות באמצעות פיזור רחב בין ניירות ערך לא מתואמים.

2. AI Mean Reversion Trading

מנגנון תפעולי:

אסטרטגיה זו משגשגת על הנטייה של השווקים לחזור אליהם אומר או ממוצע. אלגוריתמי בינה מלאכותית לוקחים על עצמם פוזיציות ארוכות בניירות ערך הנסחרים מתחת למחיר הממוצע ופוזיציות שורט באלו הנסחרות מעליו, תוך שהם צופים החזרה בסופו של דבר.

יתרונות:

• משגשג בשווקים מוגבלים לטווחים נטולי defiנד מגמות.
• מתאים היטב לסוגי נכסים המתנדנדים סביב ממוצע.
• גבולות היפוך ממוצעים מגבילים את הסיכון.

חסרונות:

• רגיש ללכידה בטרנדים ממושכים.
• חזרה עשויה להתממש לאחר מרווחי זמן ממושכים.
• מורכב לביצוע מדויק בהיעדר יכולות כמותיות.

המלצות יישום:

• רתום מודלים של למידת מכונה, כגון רשתות עצביות מלאכותיות (ANNs), כדי לחדד הערכות ממוצעות של רמת החזרה.
• הגבר את הדיוק על ידי שילוב ניתוח סנטימנט לשיפור כניסת הסחר.
• Defiלא היפוך ברור יעדי מחירים ולאכוף מנגנוני סטופ-לוס בשני הקצוות.
• שמרו על עמדות בגודל נבון ומגוונות היטב.

3. מסחר בדפוסי AI

מנגנון תפעולי:

אלגוריתמי AI מאומנים להבחין בדפוסי מחיר היסטוריים המבשרים על הסתברות גבוהה מסחר הזדמנויות. לאחר זיהוי הדפוסים הללו, AI יוזם אוטומטית עסקאות משתלמות.

יתרונות:

• האסטרטגיה הנצחית הזו מנצלת דפוסי שוק מתמשכים.
• הסינרגיה בין בינה מלאכותית לבדיקות אחוריות סטטיסטיות מחוללת אותות חזקים.
• הטיות רגשיות מתבטלות בתחום המסחר המבוסס על דפוסים.

חסרונות:

• דרישות מוקדמות לנתונים מהותיים לשלב ההכשרה הראשונית.
• דפוסים עלולים להיכשל או לייצר אותות שגויים.
• אופטימיזציה יתר עלולה להוביל לדגמים מותאמים יותר.

המלצות יישום:

• אימון המערכת לאורך זמן ממושך ובתנאי שוק מגוונים.
• למנף מערך של האינדיקטורים טכניים כדי לאשר את הגשמת הדפוסים.
• הקניית מנגנוני ניהול כספים ובקרת סיכונים נבונים.
• התאם את הסלקטיביות של המערכת על ידי מיקוד למכשירים ספציפיים.

4. מסחר בניתוח סנטימנט בינה מלאכותית

מנגנון תפעולי:

אלגוריתמי AI בודקים כותרות חדשות, מאמרים, בלוגים, פורומים ועוד מדיה חברתית לאמוד סנטימנט שורי או דובי. אלגוריתמים של NLP ו למידת מכונה מודלים מאחדים את האותות הללו, ומאפשרים עסקאות אוטומטיות בהתאמה לסנטימנט הרווח.

יתרונות:

• מאפשר תובנות בזמן לגבי הפסיכולוגיה והציפיות של המשקיעים המתפתחים.
• מעניק סיקור נתונים מקיף באמצעות ניתוח מיינסטרים ומדיה חברתית.
• מקל על הטיות קוגניטיביות אנושיות.

חסרונות:

• הסנטימנט יכול להתנודד במהירות, מה שעלול להוביל לתנועות שוט.
• לא כל מידע סחיר או משתנה בשוק.
• דורש טכנולוגיית AI מיומנת לאוטומציה מדויקת.

המלצות יישום:

• ערבב אותות סנטימנט עם אינדיקטורים טכניים לתזמון מדויק.
• הקצה משמעות רבה יותר למשפיענים ידועים ולמקורות בעלי מוניטין.
• עקוב אחר נתוני סנטימנט על פני מסגרות זמן מגוונות.
• התאם אישית מודלים לפי דרגת נכסים ואמינות מקור.

5. גידור אלגוריתמי בינה מלאכותית

מנגנון תפעולי:

מערכות בינה מלאכותית בוחנות את היחסים בין סוגי נכסים, ניירות ערך ונגזרות כדי להבחין בהזדמנויות גידור יעילות. אלגוריתמים קובעים גודל ותזמון אופטימליים של עמדת גידור, תוך התאמה דינמית של תיקים כדי לקיים את הגידור עם התפתחות תנאי השוק.

יתרונות:

• מגן מפני הפסדים במהלך השפל בשוק.
• מקל על פוזיציות ממונפות עם חשיפה מזערית לסיכון.
• אוטומציה משגשגת אפילו במהירות שווקים משתנים.

חסרונות:

• עשוי להגביל את הרווחים בשווקים בעלי מגמה חזקה.
• זה דורש מודלים מורכבים ומשאבים חישוביים משמעותיים.
• עלויות גידור מצטברות עשויות להצטבר לאורך זמן.

המלצות יישום:

• אמצו גישת תיק עבודות מקיף במקום להתמקד אך ורק בתפקידים בודדים.
• השתמש בניתוח מתאם כדי לזהות נכסים בעלי קשרים הפוכים.
• שמור על יחסי גידור אופטימליים וכיול מחדש לפי הצורך על ידי הדינמיקה בשוק.
• הימנע מעמדות ארוכות או קצרות עירומות ללא משוכות מתאימות.

6. מסחר ארביטראז' סטטיסטי בינה מלאכותית

מנגנון תפעולי:

התדר הגבוה הזה אסטרטגיית מסחר שואפת לנצל תמחורים שגויים לטווח קצר בניירות ערך בקורלציה. אלגוריתמי בינה מלאכותית עוקבים בדריכות אחר יחסי התמחור בין נכסים, כגון מניות ותעודות הסל שלהם. עסקאות מתחילות מיד לאחר זיהוי אי התאמות בתמחור, תוך מינוף מהירויות ביצוע של אלפיות שנייה כדי לנצל פערים דקים.

יתרונות:

• ממנף את יכולת זיהוי הדפוסים של AI להפקת אותות.
• צובר רווחים צנועים אך צפויים במסחר בנפח גבוה.
• שומר על ניטרליות שוק עםdefiורד פרמטרי סיכון.

חסרונות:

• דורש נפח עסקה משמעותי כדי לייצר רווחים.
• הזדמנויות חולפות בשווקים מהירים.
• הזמנות גדולות עשויות לגרור עלויות השפעת שוק.

המלצות יישום:

• יישם אסטרטגיה זו עם גישה ישירה לשוק כדי להבטיח ביצוע מהיר.
• הגבל את הפוזיציות לתקופות תוך יום כדי למנוע סיכונים בין לילה.
• ביצוע מדויק הוא הכרחי בחלונות ארביטראז' צרים.
• הישאר ערני לאינדיקציות של התאמת יתר של הדגם.

7. מסחר אלגוריתמי של AI

מנגנון תפעולי:

בינה מלאכותית פורסת את היכולות האנליטיות שלה לשפר את הסחר ביצוע. הוא מעריך את נזילות השוק, תנודתיות ומיקרו-מבנה כדי לקבוע את אסטרטגיית הביצוע האופטימלית. הזמנות גדולות מחולקות למקטעים קטנים יותר לצורך ביצוע דיסקרטי, ועסקאות מתוזמנות כדי להפחית עלויות והחלקה. אלגוריתמים ללמידה עצמית משכללים ללא הרף את ביצועי הביצוע.

Pros:

• משפר את יעילות ואפקטיביות המסחר.
• מפחית את עלויות העסקה, כולל עמלות והחלקה.
• מסוגל להתמודד עם מורכבות סוגי הזמנה והגבלות.
• מספק עקביות בתרחישי מסחר בלחץ גבוה.

חסרונות:

• מחייב מאגר נתונים היסטורי משמעותי לפיתוח אסטרטגיה.
• פחות יעיל למסחר בניירות ערך דלי נזילות.
• עשוי לתת ביצועים נמוכים יותר של סוחרים אנושיים בשווקים נסחרים דלים.

המלצות יישום:

• בדיקה קפדנית של אלגוריתמים תוך שימוש בפקודות מדומה לאימות ביצועים.
• רצוי להשתמש בנתונים קנייניים עבור מודלים לאימון, אם נגיש.
• העדיפו מכשירים נוזליים מאוד כדי לייעל את הביצוע.
• עדכן באופן קבוע מודלים כדי להתאים את עצמם לתנאי השוק המתפתחים.

8. ניתוב הזמנות חכם בינה מלאכותית

מנגנון תפעולי:

אלגוריתמי בינה מלאכותית עוקבים ומעריכים מקרוב את נתוני ספר ההזמנות על פני בורסות ומאגרי נזילות מגוונים. בהתבסס על גורמים כמו גודל הזמנה, מחירים ותנאי השוק הנוכחיים, אלגוריתמי AI בוחרים את המקום המועיל ביותר לביצוע הזמנות. ההזמנות מוקצות בצורה נאותה על פני יעדים מרובים כדי למזער את החשיפה של אסטרטגיות מסחר, ומודלים ללמידה עצמית משפרים את הביצועים באופן תמידי.

יתרונות:

• מפחית עיכובים במילוי הפקודה באמצעות ניתוב נבון.
• מפחית את עלויות המסחר באמצעות הזדמנויות לשיפור מחירים.
• מסתגל בצורה חלקה לדינמיקת השוק המשתנה.
• מבטל את הצורך בבחירה ידנית של מקום.

חסרונות:

• כרוך באינטגרציה מורכבת על פני מספר בורסות ופלטפורמות תיווך.
• דורש משאבי נתונים מקיפים למידול נזילות מדויק.
• מסתמך על מערכות צד שלישי להזנות נתונים בזמן אמת.

המלצות יישום:

• רתום את נתוני ספר ההזמנות כדי לחזות נזילות דינמית.
• קח בחשבון גורמים כמו מהירות, עמלות ותעריפי דחייה בעת ניתוח מקומות.
• הערכת תקנות סחר דרך בשווקים מפוצלים.
• הטמע לוגיקת ניתוב אקראית כדי להגן מפני הנדסה לאחור של אסטרטגיות.

9. מסחר מונחה אירועים בינה מלאכותית

מנגנון תפעולי:

מערכות AI קולטות ומפרשות כמויות אדירות של חדשות, נתוני רווחים, הגשת SEC, ופרסומים כלכליים. תובנות ניתנות לפעולה נשלפות כדי לחזות השפעות פוטנציאליות בשוק. עסקאות מבוצעות אוטומטית כדי להרוויח מהצפוי תנועות מחירים הנובעים מאירועים משמעותיים.

יתרונות:

• מקל על החלטות מסחר בזמן המותאמות לאירועים שמשנים את השוק.
• מפחית את ההשפעה של הטיות קוגניטיביות אנושיות.
• מנווט ביעילות בדינמיקה סבוכה בין שווקים.

חסרונות:

• הפרשנות המדויקת של כל המידע הרלוונטי יכולה להיות מאתגרת.
• החדשות עשויות להיות מופצות בטרם עת או צפויות על ידי השווקים.
• נפח גבוה של אותות מזויף עלול לנבוע מאירועים לא רלוונטיים.

המלצות יישום:

• חיבור ניתוח חדשות עם אינדיקטורים טכניים כדי לשפר את הדיוק.
• תעדוף אירועים עם השפעה היסטורית מוכחת על השווקים.
• לשמור על תיקים מגוונים לניהול סיכונים.
• התאמה אישית של דגמים בהתאם לתעשייה, חברה וסוג אירוע.

10. AI/מסחר שיתופי אנושי

מנגנון תפעולי:

אסטרטגיה זו משלבת בין יצירתיות אנושית ליכולת החישובית של AI. סוחרים מנוסים רותמים AI לניתוח נתונים וזיהוי דפוסים. מודלים של AI משפרים החלטות מסחר אנושיות באמצעות אותות אוטומטיים, התראות וניתוחים. בני אדם תורמים תשומות יצירתיות כמו עיצוב אסטרטגיה, אינטואיציה ומומחיות בשוק.

יתרונות:

• מנצל את החוזקות הן של האינטואיציה האנושית והן של מודלים של AI מונעי נתונים.
• פיקוח אנושי מפחית את הסיכון של החלטות מבוססות בינה מלאכותית המושפעות מהטיות אנושיות שגויות.
• משפר, במקום מחליף, סוחרים אנושיים.

חסרונות:

• דורש מיומנות בסינרגיות יכולות אנושיות ובינה מלאכותית.
• אפשרות לעקיפות אנושיות על סמך הטיות שגויות.
• שמירה על זרימת עבודה עקבית ושיתופית יכולה להיות מאתגרת.

המלצות יישום:

• שמור על פיקוח אסטרטגי אנושי תוך שימוש בבינה מלאכותית לביצוע.
• שמור את סמכות קבלת ההחלטות הסופית לסוחרים אנושיים.
• נצל בינה מלאכותית כדי לבחון אחורה ולשכלל מושגי אסטרטגיה שנוצרו על ידי אדם במהירות.
• נצל AI כדי לחקור מערכי נתונים נרחבים לניתוח מורחב.

פסגת מערכות המסחר בינה מלאכותית

היישום המוצלח של אסטרטגיות מסחר בינה מלאכותית מחייב מומחיות מיוחדת. הגישה האופטימלית כרוכה בשיתוף פעולה עם מבוססים קרנות גידור, חברות מסחר קנייניות, או ספקי פינטק המצוידים במערכות AI מוכחות. עליונותה של בינה מלאכותית מעצימה סוחרים לבצע אסטרטגיות במהירות על אנושית, דיוק וחוש אנליטי.

בעוד המסחר בבינה מלאכותית עדיין מתפתח, הטכנולוגיות הללו הציגו פוטנציאל יוצא דופן לעיצוב מחדש של נוף ההשקעות והמסחר. ככל שיותר ישויות מאמצות ומתחדשות עם AI, צפו לתפקידה האינטגרלי בשוקי ההון וניהול תיקים. ה יתרון תחרותי המוענקת על ידי אלגוריתמי בינה מלאכותית מרמזת שטכנולוגיה זו עומדת להפוך ליכולת הכרחית עבור כל משתתפי השוק הרציניים בעתיד.

השוואה בין תכונות מפתח

כאשר שוקלים את היישום של AI במסחר, חיוני לזכור את השיטות המומלצות הבאות:

• להתחיל בקטן: להעריך כלים AI על מסחר בנייר או עם כמויות קטנות של הון בתחילה.
• הגדל, אל תחליף: השתמש ב-AI כדי לשפר תהליכים קיימים במקום להחליף אותם לחלוטין.
• שלב AI עם תובנה אנושית: אלגוריתמים חסרים שכל ישר, ולכן פיקוח אנושי הוא קריטי.
• יישם ניהול סיכונים חזק: בינה מלאכותית יכולה ללמוד הרגלים רעים, ולכן בקרת סיכונים היא חיונית.
• להבטיח שקיפות: הפוך את קבלת ההחלטות בינה מלאכותית לשקופה כדי לבנות אמון.
• שימו לב להתאמה יתר: יש צורך בבדיקות קפדניות מחוץ לדגימה כדי למנוע את המהמורה הזו.
• מעקב אחר הטיות ובעיות אתיות: היו מודעים לחששות אתיים פוטנציאליים ולהטיות נסתרות במודלים של AI.
• אימון מחדש של דגמים באופן קבוע: השווקים מתפתחים באופן דינמי, ולכן עדכון מודלים עם נתונים חדשים הוא חיוני.

היתרונות העיקריים של מסחר בינה מלאכותית

מסחר בינה מלאכותית מציע מספר יתרונות על פני גישות מסחר מסורתיות:

• מהירות: בינה מלאכותית יכולה לעבד כמויות עצומות של נתונים ולזהות הזדמנויות במיקרו-שניות, מה שמאפשר ניצול של חוסר יעילות קצר מועד.
• דיוק: מודלים מתוחכמים של למידת מכונה יכולים לחשוף דפוסים מורכבים שאנליטיקאים אנושיים עשויים להתעלם מהם, ולשפר את דיוק הניבוי.
• הסתגלות: מערכות בינה מלאכותית יכולות לעדכן ללא הרף את האסטרטגיות שלהן בסביבות דינמיות, ולהישאר רלוונטיות.
• בקרת מערכות ותקשורת: בינה מלאכותית יכולה להתמודד עם אסטרטגיות מסחר באלפי מניות, ולבצע אותן ללא לאות וללא עייפות.
• חיסכון עלויות: AI מפחית את הצורך בצוותי אנליסטים גדולים ויקרים ומפחית את עלויות העסקאות באמצעות ביצוע סחר אופטימלי.

סיכונים ואתגרים של מסחר בינה מלאכותית

מסחר בבינה מלאכותית מגיע גם עם חלקו בסיכונים ובאתגרים:

• יתר על המידה: מודלים של בינה מלאכותית עשויים להופיע היטב במבחנים אחוריים אך להיכשל במסחר חי, הדורשים בדיקות קפדניות מחוץ לדגימה.
• הטיות נסתרות: נתוני הדרכה הטיות יכולות להוביל להחלטות לא אופטימליות שאינן ברורות מיד.
• שווקים משתנים: השווקים מתפתחים, ולכן מודלים של AI זקוקים לעדכונים תקופתיים כדי למנוע השפלה.
• שקיפות: מודלים מורכבים כמו למידה עמוקה יכולים להתנהג כמו "קופסאות שחורות" עם פרשנות נמוכה.
• תקנה: מסחר בבינה מלאכותית מעורר אתגרים סביב ממשל, חשיפה ואחריות, המחייב הנחיות רגולטוריות.

העתיד של AI במסחר

בינה מלאכותית צוברת במהירות אחיזה במסחר ו נוף השקעות. ככל שהאלגוריתמים יהפכו לחזקים יותר ונגישים יותר, בינה מלאכותית תמשיך לשנות את אופן הפעולה של השווקים והמשתתפים. עם זאת, פיקוח וממשל אחראיים יהיו קריטיים לבניית אמון ולהבטחת תוצאות חברתיות חיוביות.

סוחרים המבקשים למנף בינה מלאכותית צריכים להתחיל בהבנה מעמיקה של האסטרטגיה, הנתונים והשווקים שלהם כדי שיוכלו ליישם בינה מלאכותית בצורה נבונה כדי לשפר את היתרון שלהם. עם הגישה הנכונה, בינה מלאכותית יכולה להפוך לתוספת בעלת ערך ולא לקופסה שחורה הנוטה להבטחת יתר.

שאלות נפוצות

מסחר אלגוריתמי בינה מלאכותית משתמש בתוכנות מחשב עם כללים אוטומטיים ו-AI/ML כדי לקבל החלטות מסחר, לבצע הזמנות ולנהל עסקאות תוך התערבות אנושית מינימלית.

בינה מלאכותית מספקת מהירות ודיוק בניתוח נתונים, זיהוי דפוסים, ביצוע פקודות, ניהול סיכונים והיבטים אחרים שסוחרים אנושיים אינם יכולים להשוות. זה נותן יתרון לאסטרטגיות מסחר בינה מלאכותית.

סיכונים אפשריים כוללים התאמת יתר של מודלים לנתונים היסטוריים, שגיאות קידוד באלגוריתמים, מסחר מוגזם ורגישות לקריסות הבזק ולתנודתיות. פיתוח נכון, בדיקות ובקרות סיכונים חיוניים.

פיתוח מוצלח דורש מומחיות ב-AI/למידת מכונה, אסטרטגיות מסחר כמותי, מיקרו-מבנה של שוק, מדע נתונים, בדיקות לאחור, קידוד וניתוח חזוי. צוות רב תחומי הוא אידיאלי.

ת: סוחרים יכולים לבנות יכולות בינה מלאכותית פנימיות, לרכוש פלטפורמות מסחר בינה מלאכותית, או להשקיע באמצעות קרנות גידור וחברות מסחר עם תשתית מסחר בינה מלאכותית מבוססת.

AI צפוי להפוך לאינטגרלי בשוקי ההון ובמסחר ככל שהאימוץ יגדל. היתרונות התחרותיים שמספק AI יהפכו כנראה חיוניים עבור כל הסוחרים הרציניים בעתיד.

קרא עוד נושאים קשורים:

• שוקי ביטקוין: שלוש מערכי סחר לסוחרי BTC, אבל זה 20,000 $ עדיין תחזית סבירה
• מדריך למתחילים לקריאת תרשימי מטבעות קריפטוגרפיים בשנת 2023
• מדריך למתחילים על מטבעות יציבים אלגוריתמיים (2023)
• כל חברות הטכנולוגיה הגדולות המפתחות לימודי LLM צריכות לתת עדיפות לאבטחת המודל