10. gada 2023 populārākās AI tirdzniecības stratēģijas un algoritmi

Ar AI darbināmām tirdzniecības sistēmām ir nepārspējama iespēja rūpīgi pārbaudīt milzīgas datu kopas, identificēt sarežģītus modeļus un veikt darījumus ar likmēm, kas ir ātrākas nekā cilvēku tirgotājiem. AI tirgotājiem ir nepārprotamas priekšrocības cenu izmaiņu prognozēšanā un naudas pelnīšanā.

Šajā sarunā mēs izpētīsim desmit populārākās AI tirdzniecības stratēģijas, kas kļūst arvien populārākas riska ieguldījumu fondu, patentētu tirdzniecības uzņēmumu un atsevišķu tirgotāju vidū. Mēs izskaidrosim, kā šīs stratēģijas darbojas, apskatīsim to priekšrocības un trūkumus un apspriedīsim, kā tirgotāji tās izmanto, lai pelnītu naudu.

Pro padomi
1. Šie uzlabotie 10+ labākie AI kriptovalūtu tirdzniecības boti izmantojiet AI, lai analizētu tirgus tendences, veiktu darījumus un palielinātu peļņu.
2. Atklājiet top 5 AI krājumi dod priekšroku finanšu elitei.
3. Esiet priekšā investīciju spēlei un izpētiet mūsu izveidoto sarakstu ar 10 populārākās AI uzņēmumu akcijas pēc gada peļņas jo 2023.

10 AI tirdzniecības stratēģijas tirgus daļa pēc popularitātes

#	AI tirdzniecības algoritms	popularitāte
1	AI vidējā reversijas tirdzniecība	62.34%
2	AI viedā pasūtījuma maršrutēšana	18.18%
3	AI sentimenta analīzes tirdzniecība	3.90%
4	AI statistikas arbitrāžas tirdzniecība	3.90%
5	AI kvantitatīvā impulsa tirdzniecība	2.60%
6	AI modeļa atpazīšanas tirdzniecība	2.60%
7	AI notikumu virzīta tirdzniecība	2.60%
8	AI algoritmiskās izpildes tirdzniecība	1.30%
9	AI algoritmiskā riska ierobežošana	1.30%
10	AI/cilvēku sadarbības tirdzniecība	1.30%

10 AI tirdzniecības stratēģiju salīdzināšanas lapa

#	Stratēģija	Ātrums	Datu izmantošana	Biežums	Turiet laiku	Riska līmenis
1.	AI Momentum tirdzniecība	augsts	mērens	augsts	Īstermiņa	mērens
2.	AI vidējā reversijas tirdzniecība	Zems	Zems	mērens	Īstermiņa līdz vidēja termiņa	zems
3.	AI modeļa atpazīšanas tirdzniecība	mērens	augsts	mērens	Īstermiņa līdz vidēja termiņa	mērens
4.	AI sentimenta analīzes tirdzniecība	augsts	augsts	augsts	Dienas laikā uz īstermiņa	augsts
5.	AI algoritmiskā riska ierobežošana	augsts	augsts	augsts	Vidēja līdz ilgtermiņa	Zems
6.	AI statistikas arbitrāžas tirdzniecība	Īpaši augsts	augsts	Īpaši augsts	Dienas	Zems
7.	AI algoritmiskās izpildes tirdzniecība	augsts	augsts	augsts	Īstermiņa	Zems
8.	AI viedā pasūtījuma maršrutēšana	Īpaši augsts	augsts	Īpaši augsts	Dienas	Zems
9.	AI notikumu virzīta tirdzniecība	augsts	augsts	mērens	Īstermiņa līdz vidēja termiņa	augsts
10.	AI/cilvēku sadarbības tirdzniecība	mērens	mērens	mērens	Vidēja termiņa	mērens

1. AI kvantitatīvā impulsa tirdzniecība

Darbības mehānisms:

AI algoritmi atbalstīt šo stratēģiju, rūpīgi pārraugot cenu tendences dažādiem vērtspapīriem, piemēram, akcijām, fjūčeriem un valūtām. Tas rūpīgi atpazīst vērtspapīrus, kuriem ir augšupejošas cenas impulss.

Pros:

• Izmanto dominējošās tendences un impulsu darījumiem ar lielu varbūtību.
• Iegūst peļņu gan no pieaugošā, gan dilstošā impulsa.
• Precizitāte tiek uzlabota, izmantojot kvantitatīvi vadītus ievades un izejas.

Mīnusi:

• Neaizsargātas pret pēkšņām tendenču maiņām un tirgus svārstīgums.
• Pārmērīgas tirdzniecības risks, ja nav stingru kvantitatīvo noteikumu.
• Pilnvaro pastāvīgu uzraudzību un portfeļa pielāgošanu.

Ieviešanas ieteikumi:

• Izmantojiet AI sistēmu, kas ietver dziļa mācīšanās algoritmi precīzai impulsa nobīdes identificēšanai.
• Apvienojiet impulsa signālus ar riska pārvaldības stratēģijām, kas ietver pozīcijas lieluma noteikšanu un zaudējuma apturēšanas mehānismus.
• Izbaudiet vērtspapīrus, kas lepojas ar spēcīgām un ievērojamām cenu kāpuma tendencēm tirdzniecības apjomi.
• Aizsardzība pret koncentrācijas risku, veicot plašu diversifikāciju starp nekorelētiem vērtspapīriem.

2. AI Mean Reversion Trading

Darbības mehānisms:

Šī stratēģija plaukst, pamatojoties uz tirgu tieksmi atgriezties pie sava nozīmēt vai vidēji. AI algoritmi uzņemas garās pozīcijas vērtspapīru tirdzniecībā zem vidējās cenas un īsās pozīcijas tajās, kas tirgojas virs tās, paredzot iespējamu reversiju.

Pros:

• Tas plaukst tirgos, kuros ir ierobežots diapazons defined tendences.
• Labi harmonizējas ar aktīvu klasēm, kas svārstās ap vidējo.
• Vidējās reversijas robežas ierobežo risku.

Mīnusi:

• Uzņēmīgs pret ieilgušām tendencēm.
• Atgriešanās var notikt pēc ilgstošiem intervāliem.
• Sarežģīti, lai precīzi izpildītu, ja nav kvantitatīvu iespēju.

Ieviešanas ieteikumi:

• Izmantojiet mašīnmācīšanās modeļus, piemēram, mākslīgos neironu tīklus (ANN), lai precizētu vidējā reversijas līmeņa aprēķinus.
• Palieliniet precizitāti, iekļaujot noskaņojuma analīzi, lai uzlabotu ienākšanu tirdzniecībā.
• Definav skaidra reversija cenu mērķi un abos galos ieviest zaudējumu apturēšanas mehānismus.
• Saglabājiet piesardzīgi lielas pozīcijas, kas ir labi diversificētas.

3. AI modeļa atpazīšanas tirdzniecība

Darbības mehānisms:

AI algoritmi ir apmācīti saskatīt vēsturiskos cenu modeļus, kas vēsta par lielu varbūtību tirdzniecība iespējas. Identificējot šos modeļus, AI automātiski uzsāk ienesīgus darījumus.

Pros:

• Šī mūžīgā stratēģija izmanto ilgstošus tirgus modeļus.
• Sinerģija starp AI un statistisko atpakaļpārbaudi rada spēcīgus signālus.
• Emocionālie aizspriedumi tiek novērsti uz modeļiem balstītas tirdzniecības jomā.

Mīnusi:

• Būtiski datu priekšnoteikumi sākotnējās apmācības fāzei.
• Raksti var neizdoties vai radīt kļūdainus signālus.
• Pārmērīga optimizācija var novest pie labāk aprīkotiem modeļiem.

Ieviešanas ieteikumi:

• Apmāciet sistēmu ilgstošā laika posmā un dažādos tirgus apstākļos.
• Izmantojiet masīvu tehniskie rādītāji lai apstiprinātu modeļa izpildi.
• Ieviesiet piesardzīgus naudas pārvaldības un riska kontroles mehānismus.
• Pielāgojiet sistēmas selektivitāti, mērķējot uz konkrētiem instrumentiem.

4. AI noskaņojuma analīzes tirdzniecība

Darbības mehānisms:

AI algoritmi rūpīgi pārbauda ziņu virsrakstus, rakstus, emuārus, forumus un sociālo mediju lai novērtētu bullish vai lācīgu noskaņojumu. NLP algoritmi un mašīna mācīšanās modeļi apvieno šos signālus, ļaujot veikt automatizētus darījumus atbilstoši dominējošajam noskaņojumam.

Pros:

• Veicina savlaicīgu ieskatu mainīgajā investoru psiholoģijā un cerībās.
• Nodrošina visaptverošu datu pārklājumu, izmantojot galveno un sociālo mediju analīzi.
• Mazina cilvēka kognitīvās novirzes.

Mīnusi:

• Noskaņojums var strauji svārstīties, iespējams, izraisot pātagas kustības.
• Ne visa informācija ir tirgojama vai virza tirgu.
• Precīzai automatizācijai nepieciešama prasmīga AI tehnoloģija.

Ieviešanas ieteikumi:

• Apvienojiet noskaņojuma signālus ar tehniskajiem indikatoriem, lai iegūtu precīzu laiku.
• Piešķiriet lielāku nozīmi slaveniem ietekmētājiem un cienījamiem avotiem.
• Izsekojiet noskaņojuma datus dažādos laika periodos.
• Personalizējiet modeļus pēc līdzekļu klases un avota uzticamības.

5. AI algoritmiskā riska ierobežošana

Darbības mehānisms:

AI sistēmas pārbauda attiecības starp aktīvu klasēm, vērtspapīriem un atvasinātajiem instrumentiem, lai saskatītu efektīvas riska ierobežošanas iespējas. Algoritmi nosaka optimālo riska ierobežošanas pozīcijas lielumu un laiku, dinamiski pielāgojot portfeļus, lai saglabātu riska ierobežošanu, mainoties tirgus apstākļiem.

Pros:

• Aizsargā pret zaudējumiem tirgus lejupslīdes laikā.
• Atvieglo aizņemtās pozīcijas ar minimālu riska pakāpi.
• Automatizācija plaukst pat strauji mainīgie tirgi.

Mīnusi:

• Var ierobežot peļņu spēcīgas tendences tirgos.
• Tas prasa sarežģītu modelēšanu un ievērojamus skaitļošanas resursus.
• Laika gaitā var uzkrāties kumulatīvās riska ierobežošanas izmaksas.

Ieviešanas ieteikumi:

• Izmantojiet visaptverošu portfeļa pieeju, nevis koncentrējieties tikai uz atsevišķām pozīcijām.
• Izmantojiet korelācijas analīzi, lai identificētu aktīvus ar apgrieztām attiecībām.
• Saglabājiet optimālas riska ierobežošanas attiecības un veiciet atkārtotu kalibrēšanu, ja to prasa tirgus dinamika.
• Izvairieties no atklātām garajām vai īsām pozīcijām bez atbilstošajiem dzīvžogiem.

6. AI statistikas arbitrāžas tirdzniecība

Darbības mehānisms:

Šī augstā frekvence tirdzniecības stratēģija cenšas gūt labumu no korelēto vērtspapīru īstermiņa nepareizām cenām. AI algoritmi modri uzrauga cenu attiecības starp aktīviem, piemēram, akcijām un to ETF. Darījumi tiek nekavējoties uzsākti, atklājot cenu neatbilstības, izmantojot milisekundes izpildes ātrumu, lai izmantotu minūšu atšķirības.

Pros:

• Izmanto AI modeļu atpazīšanas spējas signālu ģenerēšanai.
• Liela apjoma tirdzniecībā uzkrāj nelielu, taču paredzamu peļņu.
• Saglabā tirgus neitralitāti ar labidefined riska parametrus.

Mīnusi:

• Nepieciešams ievērojams darījumu apjoms, lai gūtu peļņu.
• Ātrgaitas tirgos iespējas ir īslaicīgas.
• Lieli pasūtījumi var radīt tirgus ietekmes izmaksas.

Ieviešanas ieteikumi:

• Īstenojiet šo stratēģiju ar tiešu piekļuvi tirgum, lai nodrošinātu ātru izpildi.
• Ierobežojiet pozīcijas līdz vienas dienas ilgumam, lai novērstu nakts riskus.
• Precīza izpilde ir obligāta šauros arbitrāžas logos.
• Esiet modrs, vai nepastāv pazīmes, kas liecina par modeļa pārmērīgu uzstādīšanu.

7. AI algoritmiskās izpildes tirdzniecība

Darbības mehānisms:

AI izmanto savu analītisko spēju, lai veicināt tirdzniecību izpildi. Tas novērtē tirgus likviditāti, nepastāvību un mikrostruktūru, lai noteiktu optimālo izpildes stratēģiju. Lielie pasūtījumi tiek sadalīti mazākos segmentos diskrētai izpildei, un darījumi tiek veikti laikā, lai samazinātu izmaksas un novirzes. Pašmācības algoritmi nepārtraukti uzlabo izpildes veiktspēju.

Plusi:

• Uzlabo tirdzniecības efektivitāti un efektivitāti.
• Samazina darījumu izmaksas, tostarp maksas un novirzes.
• Spēj tikt galā ar kompleksu pasūtījumu veidi un ierobežojumiem.
• Nodrošina konsekvenci augsta spiediena tirdzniecības scenārijos.

Mīnusi:

• Nodrošina nozīmīgu vēsturisko datu krātuvi stratēģijas izstrādei.
• Mazāk efektīva tirdzniecībai ar zemas likviditātes vērtspapīriem.
• Var atpalikt no cilvēku tirgotājiem tirgos, kuros ir maza tirdzniecība.

Ieviešanas ieteikumi:

• Stingri atpakaļpārbaudes algoritmi, izmantojot simulētus pasūtījumus, lai apstiprinātu veiktspēju.
• Vēlams izmantot patentētus datus apmācības modeļi, ja pieejams.
• Dodiet priekšroku ļoti likvīdiem instrumentiem, lai optimizētu izpildi.
• Regulāri atjauniniet modeļus, lai pielāgotos mainīgajiem tirgus apstākļiem.

8. AI viedā pasūtījuma maršrutēšana

Darbības mehānisms:

AI algoritmi rūpīgi uzrauga un novērtē pasūtījumu grāmatas datus dažādās biržās un likviditātes fondos. Pamatojoties uz tādiem faktoriem kā pasūtījuma lielums, cenas un pašreizējie tirgus apstākļi, AI algoritmi izvēlas visizdevīgāko pasūtījuma izpildes vietu. Pasūtījumi tiek pareizi sadalīti vairākos galamērķos, lai samazinātu tirdzniecības stratēģiju izpaušanu, un pašmācības modeļi pastāvīgi palielina veiktspēju.

Pros:

• Samazina pasūtījuma izpildes kavējumus, izmantojot pārdomātu maršrutēšanu.
• Samazina tirdzniecības izmaksas, izmantojot cenu paaugstināšanas iespējas.
• Nemanāmi pielāgojas mainīgajai tirgus dinamikai.
• Novērš nepieciešamību manuāli izvēlēties vietu.

Mīnusi:

• Ietver sarežģītu integrāciju vairākās biržās un starpniecības platformās.
• Precīzai likviditātes modelēšanai ir nepieciešami visaptveroši datu resursi.
• Paļaujas uz trešo pušu sistēmām reāllaika datu plūsmām.

Ieviešanas ieteikumi:

• Izmantojiet pasūtījumu grāmatas datus, lai prognozētu dinamisku likviditāti.
• Analizējot norises vietas, ņemiet vērā tādus faktorus kā ātrums, maksas un noraidīšanas likmes.
• Novērtējiet tirdzniecības noteikumus sadrumstalotos tirgos.
• Ieviesiet randomizētu maršrutēšanas loģiku, lai aizsargātu pret stratēģiju reverso inženieriju.

9. AI notikumu virzīta tirdzniecība

Darbības mehānisms:

AI sistēmas uzņem un interpretē milzīgu daudzumu ziņu, ieņēmumu datu, SEC iesniegumi, un ekonomiskie izlaidumi. Lai prognozētu, tiek iegūts praktisks ieskats iespējamo ietekmi uz tirgu. Darījumi tiek automātiski izpildīti, lai gūtu peļņu no paredzētā cenu svārstības kas izriet no nozīmīgiem notikumiem.

Pros:

• Atvieglo savlaicīgu tirdzniecības lēmumu pieņemšanu, kas ir saskaņoti ar notikumiem, kas maina tirgu.
• Mazina cilvēka kognitīvo aizspriedumu ietekmi.
• Efektīvi orientējas sarežģītā starptirgu dinamikā.

Mīnusi:

• Visas būtiskās informācijas precīza interpretācija var būt sarežģīta.
• Tirgi ziņas var priekšlaicīgi izplatīt vai paredzēt.
• Neatbilstošu notikumu dēļ var rasties liels skaits viltus signālu.

Ieviešanas ieteikumi:

• Apvienojiet ziņu analīzi ar tehniskajiem indikatoriem, lai uzlabotu precizitāti.
• Piešķiriet prioritāti notikumiem ar pierādītu vēsturisku ietekmi uz tirgiem.
• Saglabājiet diversificētus portfeļus, lai pārvaldītu risku.
• Pielāgojiet modeļus, pamatojoties uz nozari, uzņēmumu un pasākuma veidu.

10. AI/cilvēku sadarbības tirdzniecība

Darbības mehānisms:

Šī stratēģija apvieno cilvēka radošumu ar AI skaitļošanas spējām. Pieredzējuši tirgotāji izmanto AI datu analīzei un modeļu atpazīšanai. AI modeļi uzlabo cilvēku tirdzniecības lēmumus, izmantojot automatizētus signālus, brīdinājumus un analīzi. Cilvēki sniedz radošu ieguldījumu, piemēram, stratēģijas izstrādi, intuīciju un tirgus zināšanas.

Pros:

• Izmanto gan cilvēka intuīcijas, gan uz datiem balstītu AI modeļu stiprās puses.
• Cilvēku uzraudzība samazina risku uz AI balstītiem lēmumiem, ko ietekmējuši kļūdaini cilvēku aizspriedumi.
• Uzlabo, nevis aizstāj cilvēku tirgotājus.

Mīnusi:

• Nepieciešama lietpratība sinerģētikā cilvēka un AI iespējas.
• Cilvēka ignorēšanas iespēja, pamatojoties uz kļūdainiem aizspriedumiem.
• Konsekventas, sadarbības darbplūsmas uzturēšana var būt sarežģīta.

Ieviešanas ieteikumi:

• Saglabājiet cilvēku stratēģisko uzraudzību, izmantojot AI izpildei.
• Rezervēt galīgās lēmumu pieņemšanas pilnvaras cilvēku tirgotājiem.
• Izmantojiet mākslīgo intelektu, lai ātri pārbaudītu un uzlabotu cilvēku radītās stratēģijas koncepcijas.
• Izmantojiet AI, lai izpētītu plašas datu kopas paplašinātai analīzei.

AI tirdzniecības sistēmu virsotne

Lai veiksmīgi īstenotu šīs AI tirdzniecības stratēģijas, ir nepieciešamas īpašas zināšanas. Optimālā pieeja paredz sadarbību ar iedibinātajiem drošības fondi, patentētas tirdzniecības firmas vai fintech pārdevēji, kas aprīkoti ar pārbaudītām AI sistēmām. Mākslīgā intelekta pārākums dod tirgotājiem iespēju īstenot stratēģijas ar pārcilvēcīgu ātrumu, precizitāti un analītisko asumu.

Kamēr mākslīgā intelekta tirdzniecība joprojām attīstās, šīm tehnoloģijām ir bijis ievērojams potenciāls, lai pārveidotu investīciju un tirdzniecības ainavu. Tā kā arvien vairāk uzņēmumu pieņem un ievieš jauninājumus ar AI, paredziet tā neatņemamo lomu kapitāla tirgos un portfeļa pārvaldībā. The konkurences priekšrocība AI algoritmi nozīmē, ka šī tehnoloģija nākotnē kļūs par neaizstājamu iespēju visiem nopietniem tirgus dalībniekiem.

Galveno funkciju salīdzinājums

Apsverot AI izmantošanu tirdzniecībā, ir svarīgi paturēt prātā tālāk norādīto labāko praksi.

• Sākt mazo: Novērtējiet AI rīki uz papīra vai sākotnēji ar nelielu kapitāla apjomu.
• Palielināt, neaizstāt: Izmantojiet AI, lai uzlabotu esošos procesus, nevis tos pilnībā aizstātu.
• Apvienojiet AI ar cilvēka ieskatu: Algoritmiem trūkst veselā saprāta, tāpēc cilvēka uzraudzība ir ļoti svarīga.
• Ieviesiet spēcīgu riska pārvaldību: AI var apgūt sliktos ieradumus, tāpēc riska kontrole ir ļoti svarīga.
• Nodrošiniet caurspīdīgumu: padariet AI lēmumu pieņemšanu pārredzamu, lai veidotu uzticību.
• Pievērsiet uzmanību pārliekai pielāgošanai: Lai izvairītos no šīs kļūmes, ir nepieciešama stingra ārpusizlases pārbaude.
• Pārraugiet aizspriedumus un ētikas problēmas: Esiet informēts par iespējamām ētiskām problēmām un slēptām novirzēm AI modeļos.
• Regulāri pārkvalificējiet modeļus: Tirgi attīstās dinamiski, tāpēc ir svarīgi atjaunināt modeļus ar jauniem datiem.

Galvenās AI tirdzniecības priekšrocības

AI tirdzniecība piedāvā vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām tirdzniecības pieejām:

• ĀtrumsAI var apstrādāt milzīgus datu apjomus un noteikt iespējas mikrosekundēs, ļaujot izmantot īslaicīgas neefektivitātes.
• Precizitāte: Sarežģīti mašīnmācīšanās modeļi var atklāt sarežģītus modeļus, kurus cilvēku analītiķi var neievērot, uzlabojot prognozēšanas precizitāti.
• Pielāgošanās spējas: AI sistēmas var pastāvīgi atjaunināt savas stratēģijas dinamiskā vidē, saglabājot atbilstību.
• MērogojamībaAI var apstrādāt tirdzniecības stratēģijas tūkstošiem akciju, izpildot tās nenogurstoši un bez noguruma.
• Izmaksu ietaupījumsAI samazina vajadzību pēc lielām, dārgām analītiķu komandām un samazina darījumu izmaksas, izmantojot optimizētu darījumu izpildi.

AI tirdzniecības riski un izaicinājumi

AI tirdzniecībai ir arī sava daļa risku un izaicinājumu:

• Pārmērīga aprīkošana: AI modeļi var labi darboties atpakaļpārbaudēs, taču tie neizdodas tiešajā tirdzniecībā, tāpēc ir nepieciešama stingra ārpusizlases pārbaude.
• Slēptie aizspriedumi: Apmācības dati aizspriedumi var novest pie neoptimāliem lēmumiem, kas nav uzreiz pamanāmi.
• Mainīgie tirgi: tirgi attīstās, tāpēc AI modeļiem ir periodiski jāatjaunina, lai izvairītos no degradācijas.
• Caurspīdīgums: Sarežģīti modeļi, piemēram, dziļa mācīšanās, var rīkoties līdzīgi "melnās kastes" ar zemu interpretējamību.
• RegulēšanaAI tirdzniecība rada problēmas saistībā ar pārvaldību, informācijas izpaušanu un atbildību, tādēļ ir nepieciešami normatīvie norādījumi.

AI nākotne tirdzniecībā

AI strauji iekaro tirdzniecbas un investīciju ainava. Algoritmiem kļūstot jaudīgākiem un pieejamākiem, mākslīgais intelekts turpinās pārveidot tirgu un dalībnieku darbību. Tomēr atbildīgai pārraudzībai un pārvaldībai būs izšķiroša nozīme uzticības veidošanā un pozitīvu sabiedrības rezultātu nodrošināšanā.

Tirgotājiem, kuri vēlas izmantot mākslīgo intelektu, jāsāk ar dziļu savu stratēģiju, datu un tirgu izpratni, lai viņi varētu saprātīgi izmantot AI, lai uzlabotu savu priekšrocību. Izmantojot pareizo pieeju, mākslīgais intelekts var kļūt par vērtīgu papildinājumu, nevis par melno kasti, kurai ir tendence pārspīlēt.

FAQ

AI algoritmiskā tirdzniecība izmanto datorprogrammas ar automatizētiem noteikumiem un AI/ML, lai pieņemtu tirdzniecības lēmumus, veiktu pasūtījumus un pārvaldītu darījumus ar minimālu cilvēka iejaukšanos.

AI nodrošina ātrumu un precizitāti datu analīzē, modeļu atpazīšanā, pasūtījumu izpildē, riska pārvaldībā un citos aspektos, kuriem tirgotāji nevar līdzināties. Tas dod priekšrocības AI tirdzniecības stratēģijām.

Iespējamie riski ietver modeļu pārmērīgu pielāgošanu vēsturiskajiem datiem, kodēšanas kļūdas algoritmos, pārmērīgu tirdzniecību un uzņēmību pret zibspuldzēm un nepastāvību. Pareiza izstrāde, testēšana un riska kontrole ir būtiska.

Veiksmīgai attīstībai ir nepieciešamas zināšanas AI/mašīnmācībā, kvantitatīvās tirdzniecības stratēģijās, tirgus mikrostruktūrā, datu zinātne, atpakaļpārbaude, kodēšana un paredzamā analīze. Ideāla ir daudznozaru komanda.

A: Tirgotāji var vai nu izveidot iekšējas AI iespējas, iegādāties jau gatavas AI tirdzniecības platformas vai ieguldīt, izmantojot drošības fondi un tirdzniecības uzņēmumi ar izveidotu AI tirdzniecības infrastruktūru.

Paredzams, ka mākslīgais intelekts kļūs par neatņemamu kapitāla tirgu un tirdzniecības sastāvdaļu, pieaugot ieviešanai. AI sniegtās konkurences priekšrocības, iespējams, nākotnē kļūs būtiskas visiem nopietnajiem tirgotājiem.

Lasiet vairāk saistītās tēmas:

• Bitcoin Markets: trīs tirdzniecības iestatījumi BTC tirgotājiem, taču 20,000 XNUMX USD joprojām ir saprātīga prognoze
• Rokasgrāmata iesācējiem kriptovalūtu diagrammu lasīšanai 2023. gadā
• Rokasgrāmata iesācējiem par algoritmiskām stabilām monētām (2023)
• Visiem lielajiem tehnoloģiju uzņēmumiem, kas izstrādā LLM, par prioritāti jānosaka modeļu drošība