10 m. 2023 geriausių AI prekybos strategijų ir algoritmų

Dirbtinio intelekto pagrįstos prekybos sistemos turi neprilygstamą galimybę atidžiai išnagrinėti didžiulius duomenų rinkinius, nustatyti sudėtingus modelius ir vykdyti sandorius spartesniais nei žmonių prekiautojų kursais. AI prekiautojai turi aiškų pranašumą prognozuodami kainų pokyčius ir užsidirbdami pinigų.

Šiame pokalbyje išnagrinėsime dešimt geriausių AI prekybos strategijų, kurios tampa vis populiaresnės tarp rizikos draudimo fondų, patentuotų prekybos įmonių ir individualių prekiautojų. Paaiškinsime, kaip šios strategijos veikia, apžvelgsime jų privalumus ir trūkumus bei aptarsime, kaip prekiautojai jomis užsidirba pinigų.

Pro Patarimai
1. Šie išplėstiniai 10+ geriausi AI kriptovaliutų prekybos robotai panaudoti AI analizuoti rinkos tendencijas, vykdyti sandorius ir padidinti pelną.
2. Atraskite 5 geriausių AI akcijų pirmenybę teikia finansų elitas.
3. Nepradėkite investavimo žaidimo ir peržiūrėkite mūsų kuruojamą sąrašą 10 geriausių AI įmonės akcijų pagal metinę grąžą 2023.

10 AI prekybos strategijų rinkos dalis pagal populiarumą

#	AI prekybos algoritmas	populiarumas
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	AI Smart Order Routing	18.18%
3	AI nuotaikų analizės prekyba	3.90%
4	AI statistinio arbitražo prekyba	3.90%
5	AI kiekybinio impulso prekyba	2.60%
6	AI modelio atpažinimo prekyba	2.60%
7	AI įvykiais pagrįsta prekyba	2.60%
8	AI Algorithmic Execution Trading	1.30%
9	AI algoritminis apsidraudimas	1.30%
10	AI/žmogaus bendradarbiavimo prekyba	1.30%

10 AI prekybos strategijų palyginimo lapas

#	Strategija	Pagreitinti	Duomenų naudojimas	Dažnis	Laikykite laiką	Rizikos lygis
1.	AI Momentum prekyba	aukštas	vidutinis	aukštas	Trumpalaikis	vidutinio sunkumo
2.	AI Mean Reversion Trading	žemas	žemas	vidutinio sunkumo	Trumpalaikiai ir vidutiniai	žemas
3.	AI modelio atpažinimo prekyba	vidutinis	aukštas	vidutinis	Trumpalaikiai ir vidutiniai	vidutinis
4.	AI nuotaikų analizės prekyba	aukštas	aukštas	aukštas	Dienos metu trumpalaikiai	aukštas
5.	AI algoritminis apsidraudimas	aukštas	aukštas	aukštas	Vidutinės ir ilgalaikės	žemas
6.	AI statistinio arbitražo prekyba	Itin aukštas	aukštas	Itin aukštas	Dienos	žemas
7.	AI Algorithmic Execution Trading	aukštas	aukštas	aukštas	Trumpalaikis	žemas
8.	AI Smart Order Routing	Itin aukštas	aukštas	Itin aukštas	Dienos	žemas
9.	AI įvykiais pagrįsta prekyba	aukštas	aukštas	vidutinis	Trumpalaikiai ir vidutiniai	aukštas
10.	AI/žmogaus bendradarbiavimo prekyba	vidutinis	vidutinis	vidutinis	Vidutinės trukmės	vidutinis

1. AI kiekybinio impulso prekyba

Veikimo mechanizmas:

AI algoritmai paremti šią strategiją, kruopščiai stebėdami įvairių vertybinių popierių, tokių kaip akcijos, ateities sandoriai ir valiutos, kainų tendencijas. Jis kruopščiai atkreipia dėmesį į vertybinius popierius, kurių kaina kyla.

Argumentai "už":

• Išnaudoja vyraujančias tendencijas ir pagreitį didelės tikimybės sandoriams.
• Pelnas tiek didėjant, tiek mažėjant.
• Tikslumas padidinamas naudojant kiekybinius įvedimus ir išėjimus.

Trūkumai:

• Pažeidžiamas staigių tendencijų pasikeitimų ir rinkos kintamumas.
• Pernelyg didelės prekybos rizika, jei nėra griežtų kiekybinių taisyklių.
• Įpareigoja nuolatinę priežiūrą ir portfelio koregavimą.

Diegimo rekomendacijos:

• Naudokite AI sistemą, apimančią gilus mokymasis algoritmai tiksliai nustatyti impulso poslinkį.
• Sumaišykite impulso signalus su rizikos valdymo strategijomis, apimančiomis pozicijos dydžio nustatymą ir praradimo sustabdymo mechanizmus.
• Būkite linkę į vertybinius popierius, kurie gali pasigirti stipriomis kainų kilimo tendencijomis ir didelėmis prekybos apimtys.
• Apsaugokite nuo koncentracijos rizikos plačiai diversifikuodami nesusijusius vertybinius popierius.

2. AI Mean Reversion Trading

Veikimo mechanizmas:

Ši strategija klesti dėl rinkų polinkio grįžti prie savo vidutinis arba vidutinis. Dirbtinio intelekto algoritmai nustato ilgąsias vertybinių popierių prekybos pozicijas žemiau vidutinės kainos ir trumpąsias pozicijas tose, kuriose prekiaujama virš jos, numatydami galimą atstatymą.

Argumentai "už":

• Klesti diapazono rinkose, kuriose nėra defined tendencijų.
• Puikiai dera su turto klasėmis, kurios svyruoja apie vidurkį.
• Vidutinės atkūrimo ribos riboja riziką.

Trūkumai:

• Jautrumas užsitęsusioms tendencijoms.
• Atkūrimas gali įvykti po ilgų intervalų.
• Sudėtinga tiksliai vykdyti, jei nėra kiekybinių galimybių.

Diegimo rekomendacijos:

• Naudokite mašininio mokymosi modelius, tokius kaip dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN), kad patikslintumėte vidutinius grįžtamojo lygio įvertinimus.
• Padidinkite tikslumą įtraukdami nuotaikų analizę, kad pagerintumėte įėjimą į prekybą.
• Define aiškus sugrįžimas kainų tikslai ir abiejuose galuose taikyti nuostolių stabdymo mechanizmus.
• Išlaikykite apdairaus dydžio pozicijas, kurios yra gerai diversifikuotos.

3. AI modelio atpažinimo prekyba

Veikimo mechanizmas:

AI algoritmai yra išmokyti atskirti istorines kainų tendencijas, kurios skelbia didelę tikimybę prekybos galimybes. Nustačiusi šiuos modelius, AI automatiškai inicijuoja pelningus sandorius.

Argumentai "už":

• Ši nesenstanti strategija išnaudoja ilgalaikius rinkos modelius.
• AI ir statistinio grįžtamojo patikrinimo sinergija sukuria tvirtus signalus.
• Emocinis šališkumas pašalinamas modeliais pagrįstos prekybos srityje.

Trūkumai:

• Reikšmingi duomenys pradiniam mokymo etapui.
• Šablonai gali sugesti arba duoti klaidingus signalus.
• Per didelis optimizavimas gali lemti geriau pritaikytus modelius.

Diegimo rekomendacijos:

• Mokykite sistemą ilgą laiką ir įvairiomis rinkos sąlygomis.
• Pasinaudokite masyvu techniniai rodikliai modelio įvykdymui patvirtinti.
• Įdiegti apdairaus pinigų valdymo ir rizikos kontrolės mechanizmus.
• Pritaikykite sistemos selektyvumą, taikydami konkrečias priemones.

4. AI nuotaikų analizės prekyba

Veikimo mechanizmas:

AI algoritmai kruopščiai tikrina naujienų antraštes, straipsnius, tinklaraščius, forumus ir socialinės žiniasklaidos įvertinti bukančias ar meškų nuotaikas. NLP algoritmai ir mašininis mokymasis modeliai sujungia šiuos signalus, leisdami automatizuoti sandorius, suderintus su vyraujančiomis nuotaikomis.

Argumentai "už":

• Padeda laiku suprasti besikeičiančią investuotojų psichologiją ir lūkesčius.
• Suteikia išsamią duomenų aprėptį atliekant pagrindinės ir socialinės žiniasklaidos analizę.
• Sušvelnina žmogaus pažinimo paklaidas.

Trūkumai:

• Sentimentas gali greitai svyruoti, o tai gali sukelti pjūklo judesius.
• Ne visa informacija yra prekiaujama ar judanti rinka.
• Norint tiksliai automatizuoti, reikia įgudusios dirbtinio intelekto technologijos.

Įgyvendinimo rekomendacijos:

• Sumaišykite jausmų signalus su techniniais indikatoriais, kad nustatytumėte tikslų laiką.
• Priskirkite didesnę reikšmę žinomiems influenceriams ir patikimiems šaltiniams.
• Stebėkite nuotaikų duomenis įvairiais laiko tarpais.
• Suasmeninkite modelius pagal turto klasę ir šaltinio patikimumą.

5. AI algoritminis apsidraudimas

Veikimo mechanizmas:

AI sistemos tiria ryšius tarp turto klasių, vertybinių popierių ir išvestinių finansinių priemonių, kad nustatytų veiksmingas apsidraudimo galimybes. Algoritmai nustato optimalų apsidraudimo pozicijos dydį ir laiką, dinamiškai pritaiko portfelius, kad išlaikytų apsidraudimą, besikeičiant rinkos sąlygoms.

Argumentai "už":

• Apsaugo nuo nuostolių rinkos nuosmukio metu.
• Palengvina sverto pozicijas su minimalia rizika.
• Automatika klesti net ir greitai besikeičiančios rinkos.

Trūkumai:

• Gali apriboti pelną stipriai besikeičiančiose rinkose.
• Tam reikia sudėtingo modeliavimo ir didelių skaičiavimo išteklių.
• Sukauptos apsidraudimo išlaidos gali kauptis laikui bėgant.

Diegimo rekomendacijos:

• Laikykitės visapusiško portfelio metodo, o ne sutelkite dėmesį tik į atskiras pozicijas.
• Naudokite koreliacijos analizę, kad nustatytumėte turtą su atvirkštiniais santykiais.
• Išlaikykite optimalius apsidraudimo santykius ir iš naujo kalibruokite, jei to reikia dėl rinkos dinamikos.
• Venkite atvirų ilgų ar trumpų pozicijų, neturinčių atitinkamų gyvatvorių.

6. AI statistinio arbitražo prekyba

Veikimo mechanizmas:

Šis aukšto dažnio prekybos strategija stengiasi išnaudoti trumpalaikes netinkamas koreliuojančių vertybinių popierių kainas. AI algoritmai akylai stebi kainodaros santykius tarp turto, pvz., akcijų ir jų ETF. Sandoriai nedelsiant inicijuojami aptikus kainodaros neatitikimus, panaudojant milisekundžių vykdymo greitį, kad būtų išnaudoti minutiniai skirtumai.

Argumentai "už":

• Naudoja AI modelio atpažinimo gebėjimus generuoti signalus.
• Sukaupia nedidelį, bet nuspėjamą pelną didelės apimties prekyboje.
• Išlaiko rinkos neutralumą geraidefined rizikos parametrus.

Trūkumai:

• Norint gauti pelną, reikia didelės sandorių apimties.
• Didelės spartos rinkose galimybės yra trumpalaikės.
• Dideli užsakymai gali turėti įtakos rinkai išlaidų.

Diegimo rekomendacijos:

• Įgyvendinkite šią strategiją turėdami tiesioginę prieigą prie rinkos, kad užtikrintumėte greitą įgyvendinimą.
• Apribokite pozicijas iki dienos trukmės, kad išvengtumėte vienos nakties rizikos.
• Tikslus vykdymas yra būtinas siauruose arbitražo languose.
• Būkite budrūs, kad nepasirodytų per didelio modelio pritaikymo požymių.

7. AI Algorithmic Execution Trading

Veikimo mechanizmas:

AI panaudoja savo analitinius gebėjimus sustiprinti prekybą egzekucija. Jis įvertina rinkos likvidumą, nepastovumą ir mikrostruktūrą, kad nustatytų optimalią vykdymo strategiją. Dideli pavedimai yra suskirstyti į mažesnius segmentus, kad būtų galima diskretiškai vykdyti, o sandoriai suplanuoti taip, kad sumažintų išlaidas ir slydimą. Savarankiškai besimokantys algoritmai nuolat tobulina vykdymo našumą.

Argumentai "už":

• Padidina prekybos efektyvumą ir efektyvumą.
• Sumažina sandorių išlaidas, įskaitant mokesčius ir praslydimą.
• Geba valdyti kompleksą užsakymų tipai ir apribojimai.
• Užtikrina nuoseklumą aukšto slėgio prekybos scenarijuose.

Trūkumai:

• Įgalioja svarbią istorinių duomenų saugyklą strategijos kūrimui.
• Mažiau efektyvus prekybai mažo likvidumo vertybiniais popieriais.
• Mažai parduodamose rinkose gali būti prastesni tarp žmonių.

Diegimo rekomendacijos:

• Griežtai patikrinkite algoritmus, naudodami imituotus užsakymus, kad patvirtintumėte našumą.
• Pageidautina naudoti nuosavybės teise priklausančius duomenis mokymo modeliai, jei pasiekiama.
• Pirmenybę teikite labai likvidiems instrumentams, kad optimizuotumėte vykdymą.
• Reguliariai atnaujinkite modelius, kad jie prisitaikytų prie besikeičiančių rinkos sąlygų.

8. AI Smart Order Routing

Veikimo mechanizmas:

AI algoritmai atidžiai stebi ir vertina pavedimų knygos duomenis įvairiose biržose ir likvidumo fonduose. Atsižvelgdami į tokius veiksnius kaip užsakymo dydis, kainos ir esamos rinkos sąlygos, AI algoritmai parenka palankiausią užsakymo vykdymo vietą. Užsakymai tinkamai paskirstomi keliose vietose, kad būtų kuo mažiau informacijos apie prekybos strategijas, o savarankiško mokymosi modeliai nuolat didina našumą.

Argumentai "už":

• Sumažina užsakymo įvykdymo vėlavimą dėl apgalvoto maršruto.
• Sumažina prekybos sąnaudas dėl kainų didinimo galimybių.
• Sklandžiai prisitaiko prie besikeičiančios rinkos dinamikos.
• Pašalina poreikį rankiniu būdu pasirinkti vietą.

Trūkumai:

• Tai apima sudėtingą kelių biržų ir tarpininkavimo platformų integraciją.
• Norint tiksliai modeliuoti likvidumą, reikia išsamių duomenų išteklių.
• Duomenų tiekimui realiuoju laiku remiasi trečiųjų šalių sistemomis.

Diegimo rekomendacijos:

• Išnaudokite užsakymų knygos duomenis, kad prognozuotumėte dinaminį likvidumą.
• Analizuodami vietas atsižvelkite į tokius veiksnius kaip greitis, mokesčiai ir atmetimo įkainiai.
• Įvertinkite prekybos per susiskaidžiusiose rinkose taisykles.
• Įdiekite atsitiktinių imčių maršruto logiką, kad apsisaugotumėte nuo strategijų atvirkštinės inžinerijos.

9. AI įvykių skatinama prekyba

Veikimo mechanizmas:

AI sistemos įsisavina ir interpretuoja daugybę naujienų, pajamų duomenų, SEC paraiškos, ir ekonominius leidinius. Išgaunamos veiksmingos įžvalgos, kad būtų galima numatyti galimą poveikį rinkai. Sandoriai vykdomi automatiškai, siekiant gauti naudos iš numatyto kainų pokyčiai kylančių iš reikšmingų įvykių.

Argumentai "už":

• Palengvina savalaikius prekybos sprendimus, suderintus su rinką keičiančiais įvykiais.
• Sumažina žmogaus pažinimo paklaidų įtaką.
• Efektyviai naršo sudėtingą tarprinkų dinamiką.

Trūkumai:

• Tikslus visos svarbios informacijos interpretavimas gali būti sudėtingas.
• Naujienos gali būti per anksti išplatintos arba iš anksto numatytos rinkose.
• Didelis netikrų signalų kiekis gali atsirasti dėl nesusijusių įvykių.

Diegimo rekomendacijos:

• Sujunkite naujienų analizę su techniniais rodikliais, kad padidintumėte tikslumą.
• Pirmenybę teikite įvykiams, turintiems istorinį poveikį rinkoms.
• Išlaikykite diversifikuotus portfelius, kad galėtumėte valdyti riziką.
• Tinkinkite modelius pagal pramonės šaką, įmonę ir renginio tipą.

10. AI/žmogaus bendradarbiavimo prekyba

Veikimo mechanizmas:

Ši strategija sujungia žmogaus kūrybiškumą su AI skaičiavimo meistriškumu. Patyrę prekybininkai naudoja dirbtinį intelektą duomenų analizei ir modelių atpažinimui. AI modeliai pagerina žmonių prekybos sprendimus automatizuotu signalu, įspėjimais ir analize. Žmonės prisideda prie kūrybinio indėlio, pavyzdžiui, strategijos kūrimo, intuicijos ir rinkos patirties.

Argumentai "už":

• Pasinaudoja tiek žmogaus intuicijos, tiek duomenimis pagrįstų AI modelių pranašumais.
• Žmogaus priežiūra sumažina riziką dirbtiniu intelektu pagrįstų sprendimų, kuriuos paveikė klaidingi žmogaus nusistatymai.
• Patobulina, o ne pakeičia žmonių prekybininkus.

Trūkumai:

• Reikalingas sinergizacijos gebėjimas žmogaus ir dirbtinio intelekto galimybes.
• Žmogaus nepaisymo galimybė, pagrįsta klaidingu šališkumu.
• Išlaikyti nuoseklią, bendradarbiaujančią darbo eigą gali būti sudėtinga.

Diegimo rekomendacijos:

• Vykdydami dirbtinį intelektą, išlaikykite strateginę žmogaus priežiūrą.
• Pasilikti galutinę sprendimų priėmimo teisę prekiautojams žmonėmis.
• Išnaudokite dirbtinį intelektą, kad galėtumėte greitai išbandyti ir tobulinti žmogaus sukurtas strategijos koncepcijas.
• Pasinaudokite dirbtiniu intelektu, kad ištirtumėte didelius duomenų rinkinius, kad būtų galima išplėsti analizę.

AI prekybos sistemų viršūnė

Norint sėkmingai įgyvendinti šias AI prekybos strategijas, reikia specialių žinių. Optimalus požiūris apima bendradarbiavimą su nusistovėjusiais rizikos draudimo fondai, patentuotos prekybos įmonės arba fintech pardavėjai, aprūpinti patikrintomis AI sistemomis. Dirbtinio intelekto viršenybė įgalina prekybininkus įgyvendinti strategijas nepaprastai greitai, tiksliai ir analitiškai.

Nors AI prekyba vis dar vystosi, šios technologijos turi puikų potencialą pertvarkyti investicijų ir prekybos aplinką. Kadangi vis daugiau subjektų įsisavina dirbtinį intelektą ir diegia naujoves, tikimasi, kad jis yra neatsiejamas kapitalo rinkose ir portfelio valdyme. The Konkurencinis pranašumas AI algoritmai reiškia, kad ši technologija ateityje gali tapti nepakeičiama galimybe visiems rimtiems rinkos dalyviams.

Pagrindinių savybių palyginimas

Svarstant AI taikymą prekyboje, svarbu nepamiršti šios geriausios praktikos:

• Pradėti maža: Įvertinti PG įrankiai popieriuje arba iš pradžių su nedideliu kapitalu.
• Padidinkite, nepakeiskite: Naudokite dirbtinį intelektą, kad pagerintumėte esamus procesus, o ne visiškai juos pakeistumėte.
• Sujunkite AI su žmogaus įžvalga: Algoritmams trūksta sveiko proto, todėl žmogaus priežiūra yra labai svarbi.
• Įdiekite tvirtą rizikos valdymą: AI gali išmokti blogų įpročių, todėl rizikos kontrolė yra gyvybiškai svarbi.
• Užtikrinti skaidrumą: Padarykite AI sprendimų priėmimą skaidrų, kad sukurtumėte pasitikėjimą.
• Stebėkite, ar nėra per daug: Norint išvengti šios spąstos, būtina atlikti griežtus mėginių tyrimus.
• Stebėkite šališkumą ir etinius klausimus: atkreipkite dėmesį į galimas etines problemas ir paslėptus AI modelių šališkumus.
• Reguliariai perkvalifikuokite modelius: Rinkos dinamiškai vystosi, todėl būtina atnaujinti modelius su naujais duomenimis.

Pagrindiniai AI prekybos pranašumai

AI prekyba turi keletą pranašumų, palyginti su tradiciniais prekybos metodais:

• Pagreitinti: AI gali apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir nustatyti galimybes per mikrosekundes, todėl galima išnaudoti trumpalaikius neefektyvumus.
• Tikslumas: Sudėtingi mašininio mokymosi modeliai gali atskleisti sudėtingus modelius, kurių žmonių analitikai gali nepastebėti, o tai pagerina nuspėjimo tikslumą.
• Prisitaikymas: DI sistemos gali nuolat atnaujinti savo strategijas dinamiškoje aplinkoje, išlikdamos aktualios.
• Mastelis: AI gali valdyti prekybos strategijas tūkstančiuose akcijų, nenuilstamai ir be nuovargio jas vykdydamas.
• Sąnaudų taupymas: AI sumažina didelių, brangių analitikų komandų poreikį ir sumažina sandorių išlaidas dėl optimizuoto sandorio vykdymo.

AI prekybos rizika ir iššūkiai

AI prekyba taip pat susijusi su rizika ir iššūkiais:

• Perteklinis: AI modeliai gali gerai veikti atliekant atgalinius testus, bet nepavyksta tiesioginėje prekyboje, todėl reikia atlikti griežtą neimties testavimą.
• Paslėptas šališkumas: Treniruočių duomenys šališkumas gali lemti neoptimalius sprendimus, kurie nėra akivaizdūs iš karto.
• Besikeičiančios rinkos: Rinkos vystosi, todėl dirbtinio intelekto modelius reikia periodiškai atnaujinti, kad būtų išvengta degradacijos.
• Skaidrumas: Sudėtingi modeliai, tokie kaip gilus mokymasis, gali elgtis taip "juodosios dėžės" su mažu aiškinamumu.
• Reguliavimas: prekyba dirbtiniu intelektu kelia iššūkių, susijusių su valdymu, atskleidimu ir atskaitomybe, todėl reikalingos reguliavimo gairės.

AI ateitis prekyboje

AI sparčiai populiarėja prekyboje ir investicinis kraštovaizdis. Kadangi algoritmai tampa galingesni ir prieinamesni, dirbtinis intelektas ir toliau keis rinkų ir dalyvių veiklą. Tačiau atsakinga priežiūra ir valdymas bus labai svarbūs kuriant pasitikėjimą ir užtikrinant teigiamus visuomenės rezultatus.

Prekybininkai, norintys panaudoti dirbtinį intelektą, turėtų pradėti nuo gilaus savo strategijos, duomenų ir rinkų supratimo, kad galėtų protingai taikyti AI, kad padidintų savo pranašumą. Taikant tinkamą požiūrį, AI gali tapti vertingu priedu, o ne juodąja dėže, linkusia per daug žadėti.

DUK

AI algoritminė prekyba naudoja kompiuterines programas su automatizuotomis taisyklėmis ir AI/ML, kad priimtų prekybos sprendimus, pateiktų pavedimus ir valdytų sandorius su minimaliu žmogaus įsikišimu.

Dirbtinis intelektas užtikrina greitį ir tikslumą duomenų analizėje, modelių atpažinimo, pavedimų vykdymo, rizikos valdymo ir kitų aspektų, kurių negali prilygti prekybininkai. Tai suteikia pranašumą AI prekybos strategijoms.

Potenciali rizika Tai apima pernelyg didelį modelių pritaikymą prie istorinių duomenų, kodavimo klaidas algoritmuose, pernelyg didelę prekybą ir jautrumą staigiems gedimams bei nepastovumui. Tinkamas kūrimas, bandymai ir rizikos kontrolė yra būtini.

Sėkmingai plėtrai reikia AI/mašininio mokymosi, kvantinės prekybos strategijų, rinkos mikrostruktūros, duomenų mokslas, atgalinis patikrinimas, kodavimas ir nuspėjamoji analizė. Daugiadisciplininė komanda yra ideali.

A: Prekybininkai gali sukurti vidines AI galimybes, įsigyti paruoštas dirbtinio intelekto prekybos platformas arba investuoti per rizikos draudimo fondai ir prekybos įmonės, turinčios sukurtą AI prekybos infrastruktūrą.

Tikimasi, kad dirbtinis intelektas taps neatsiejama kapitalo rinkų ir prekybos dalimi, augant jų pritaikymui. AI teikiami konkurenciniai pranašumai greičiausiai taps būtini visiems rimtiems prekybininkams ateityje.

Skaityti daugiau susijusių temų:

• „Bitcoin Markets“: trys prekybos nustatymai BTC prekybininkams, tačiau 20,000 XNUMX USD vis dar yra pagrįsta prognozė
• Pradedančiųjų vadovas, kaip skaityti kriptovaliutų diagramas 2023 m
• Algoritminių stabilių monetų vadovas pradedantiesiems (2023 m.)
• Visos didžiosios technologijų įmonės, kuriančios LLM, turėtų teikti pirmenybę modelių saugai