10 najlepszych strategii i algorytmów handlowych AI na rok 2023

Systemy transakcyjne oparte na sztucznej inteligencji mają niezrównaną zdolność do dokładnego badania ogromnych zbiorów danych, identyfikowania złożonych wzorców i przeprowadzania transakcji z szybkością wyższą niż w przypadku handlarzy ludźmi. Traderzy AI mają wyraźną przewagę w przewidywaniu zmian cen i zarabianiu pieniędzy.

Podczas tej prelekcji przeanalizujemy dziesięć najlepszych strategii handlowych opartych na sztucznej inteligencji, które stają się coraz bardziej popularne wśród funduszy hedgingowych, firm zajmujących się handlem na własny rachunek i inwestorów indywidualnych. Wyjaśnimy, jak działają te strategie, omówimy ich zalety i wady oraz omówimy, w jaki sposób inwestorzy wykorzystują je do zarabiania pieniędzy.

Pro Tips
1. Te zaawansowane 10+ najlepsze boty do handlu kryptowalutami AI Wykorzystaj sztuczną inteligencję do analizy trendów rynkowych, realizacji transakcji i maksymalizacji zysków.
2. Odkryj 5 najlepszych akcji AI preferowane przez elity finansowe.
3. Bądź o krok przed inwestycją i zapoznaj się z naszą wyselekcjonowaną listą 10 największych spółek zajmujących się sztuczną inteligencją pod względem rocznej stopy zwrotu w 2023 roku.

Udział w rynku 10 strategii handlowych AI według popularności

#	Algorytm handlu AI	Popularność
1	Średni handel rewersyjny AI	62.34%
2	Inteligentne przekazywanie zamówień AI	18.18%
3	Handel analizą nastrojów AI	3.90%
4	Statystyczny handel arbitrażowy AI	3.90%
5	Ilościowy handel momentem AI	2.60%
6	Handel oparty na rozpoznawaniu wzorców AI	2.60%
7	Handel oparty na zdarzeniach AI	2.60%
8	Handel algorytmiczny AI	1.30%
9	Zabezpieczanie algorytmiczne AI	1.30%
10	Handel oparty na współpracy ze sztuczną inteligencją i ludźmi	1.30%

Arkusz porównawczy 10 strategii handlowych AI

#	Strategia	Prędkość	Wykorzystanie danych	Częstotliwość	Wstrzymaj się	Poziom ryzyka
1.	Handel momentem AI	Wysoki	Umiarkowanego	Wysoki	Krótkotrwałe	umiarkowanego
2.	Średni handel rewersyjny AI	niski	niski	umiarkowanego	Krótko- i średnioterminowe	Niska
3.	Handel oparty na rozpoznawaniu wzorców AI	Umiarkowanego	Wysoki	Umiarkowanego	Krótko- i średnioterminowe	Umiarkowanego
4.	Handel analizą nastrojów AI	Wysoki	Wysoki	Wysoki	W ciągu dnia do krótkoterminowego	Wysoki
5.	Zabezpieczanie algorytmiczne AI	Wysoki	Wysoki	Wysoki	Średnio- i długoterminowy	niski
6.	Statystyczny handel arbitrażowy AI	Super wysoko	Wysoki	Super wysoko	Intraday	niski
7.	Handel algorytmiczny AI	Wysoki	Wysoki	Wysoki	Krótkoterminowe	niski
8.	Inteligentne przekazywanie zamówień AI	Super wysoko	Wysoki	Super wysoko	Intraday	niski
9.	Handel oparty na zdarzeniach AI	Wysoki	Wysoki	Umiarkowanego	Krótko- i średnioterminowe	Wysoki
10.	Handel oparty na współpracy ze sztuczną inteligencją i ludźmi	Umiarkowanego	Umiarkowanego	Umiarkowanego	Średnioterminowe	Umiarkowanego

1. Handel ilościowy AI

Mechanizm operacyjny:

Algorytmy AI wspierać tę strategię poprzez skrupulatne monitorowanie trendów cenowych różnych papierów wartościowych, takich jak akcje, kontrakty terminowe i waluty. Skrupulatnie rozróżnia papiery wartościowe wykazujące dynamikę wzrostu cen.

Plusy:

• Wykorzystuje panujące trendy i dynamikę w transakcjach o wysokim prawdopodobieństwie.
• Zyski zarówno na rosnącym, jak i malejącym pędzie.
• Precyzja jest zwiększona poprzez ilościowe wejścia i wyjścia.

Wady:

• Podatne na nagłe odwrócenie trendu i Zmienność rynku.
• Ryzyko nadmiernego handlu w przypadku braku rygorystycznych zasad ilościowych.
• Wymaga stałego nadzoru i dostosowywania portfela.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Zastosuj system sztucznej inteligencji obejmujący głęboka nauka algorytmy dokładnej identyfikacji przesunięć pędu.
• Łącz sygnały dynamiki ze strategiami zarządzania ryzykiem, obejmującymi wielkość pozycji i mechanizmy stop-loss.
• Wykazuj upodobanie do papierów wartościowych charakteryzujących się silnymi trendami wzrostowymi i znacznymi cenami wolumeny handlowe.
• Zabezpieczenie przed ryzykiem koncentracji poprzez szeroką dywersyfikację w ramach nieskorelowanych papierów wartościowych.

2. Średni handel rewersyjny AI

Mechanizm operacyjny:

Strategia ta opiera się na skłonności rynków do powrotu do swoich oznaczać lub przeciętny. Algorytmy sztucznej inteligencji zajmują długie pozycje w obrocie papierami wartościowymi poniżej średniej ceny i krótkie pozycje w przypadku transakcji powyżej tej średniej, przewidując ewentualne odwrócenie sytuacji.

Plusy:

• Rozwija się na rynkach o ograniczonym zasięgu, pozbawionych definowe trendy.
• Dobrze współgra z klasami aktywów oscylującymi wokół średniej.
• Średnie granice rewersji ograniczają ryzyko.

Wady:

• Podatne na uwięzienie w długotrwałych trendach.
• Odwrócenie może nastąpić po dłuższych przerwach.
• Trudne do dokładnego wykonania przy braku możliwości ilościowych.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Wykorzystaj modele uczenia maszynowego, takie jak sztuczne sieci neuronowe (ANN), aby udoskonalić szacunki średniego poziomu rewersji.
• Zwiększ precyzję, włączając analizę nastrojów w celu usprawnienia wejścia na rynek.
• Defibrak wyraźnego powrotu ceny docelowe i egzekwować mechanizmy stop-loss po obu stronach.
• Utrzymuj pozycje o rozsądnej wielkości i dobrze zdywersyfikowane.

3. Handel oparty na rozpoznawaniu wzorców AI

Mechanizm operacyjny:

Algorytmy sztucznej inteligencji są szkolone w zakresie rozpoznawania historycznych wzorców cen, które zwiastują duże prawdopodobieństwo handlowy możliwości. Po zidentyfikowaniu tych wzorców sztuczna inteligencja automatycznie inicjuje lukratywne transakcje.

Plusy:

• Ta ponadczasowa strategia wykorzystuje trwałe wzorce rynkowe.
• Synergia między sztuczną inteligencją a statystyczną weryfikacją historyczną generuje solidne sygnały.
• W obszarze handlu opartego na wzorcach eliminowane są uprzedzenia emocjonalne.

Wady:

• Istotne wymagania dotyczące danych w początkowej fazie szkolenia.
• Wzorce mogą zawieść lub generować błędne sygnały.
• Nadmierna optymalizacja może prowadzić do powstania lepiej dopasowanych modeli.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Trenuj system przez dłuższy czas i w różnych warunkach rynkowych.
• Wykorzystaj szereg wskaźniki techniczne w celu potwierdzenia spełnienia wzorca.
• Wpajaj mechanizmy ostrożnego zarządzania pieniędzmi i kontroli ryzyka.
• Dostosuj selektywność systemu, celując w określone instrumenty.

4. Handel analizą nastrojów AI

Mechanizm operacyjny:

Algorytmy AI analizują nagłówki wiadomości, artykuły, blogi, fora i Media społecznościowe aby ocenić bycze lub niedźwiedzie nastroje. Algorytmy NLP i uczenie maszynowe modele łączą te sygnały, umożliwiając zautomatyzowane transakcje zgodne z panującymi nastrojami.

Plusy:

• Ułatwia wgląd w ewoluującą psychologię i oczekiwania inwestorów.
• Zapewnia kompleksowy zakres danych poprzez analizę mediów głównego nurtu i mediów społecznościowych.
• Łagodzi ludzkie błędy poznawcze.

Wady:

• Nastroje mogą szybko się zmieniać, co może prowadzić do ruchów piłą biczową.
• Nie wszystkie informacje nadają się do handlu lub zmiany na rynku.
• Do dokładnej automatyzacji wymaga sprawnej technologii sztucznej inteligencji.

Zalecenia wdrożeniowe:

• Łącz sygnały nastrojów ze wskaźnikami technicznymi, aby uzyskać precyzyjny czas.
• Przypisuj większe znaczenie renomowanym influencerom i renomowanym źródłom.
• Śledź dane nastrojów w różnych ramach czasowych.
• Personalizuj modele według klasy aktywów i wiarygodności źródła.

5. Zabezpieczenie algorytmiczne AI

Mechanizm operacyjny:

Systemy sztucznej inteligencji badają relacje między klasami aktywów, papierami wartościowymi i instrumentami pochodnymi, aby rozpoznać skuteczne możliwości zabezpieczenia. Algorytmy ustalają optymalną wielkość i czas pozycji zabezpieczającej, dynamicznie dostosowując portfele w celu utrzymania zabezpieczenia w miarę ewolucji warunków rynkowych.

Plusy:

• Chroni przed stratami podczas pogorszenia koniunktury na rynku.
• Ułatwia pozycje lewarowane przy zminimalizowanej ekspozycji na ryzyko.
• Automatyzacja rozwija się nawet w szybkim tempie zmieniające się rynki.

Wady:

• Może ograniczać zyski na rynkach o silnych trendach.
• Wymaga skomplikowanego modelowania i znacznych zasobów obliczeniowych.
• Skumulowane koszty zabezpieczenia mogą narastać w miarę upływu czasu.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Przyjmij kompleksowe podejście do portfela, zamiast skupiać się wyłącznie na pojedynczych pozycjach.
• Wykorzystaj analizę korelacji, aby zidentyfikować aktywa o odwrotnych związkach.
• Utrzymuj optymalne wskaźniki zabezpieczeń i dokonaj ponownej kalibracji, jeśli wymaga tego dynamika rynku.
• Unikaj nagich długich lub krótkich pozycji pozbawionych odpowiednich zabezpieczeń.

6. Statystyczny handel arbitrażowy AI

Mechanizm operacyjny:

Ta wysoka częstotliwość strategii handlowej stara się wykorzystać krótkoterminowe błędne wyceny skorelowanych papierów wartościowych. Algorytmy sztucznej inteligencji uważnie monitorują relacje cenowe między aktywami, takimi jak akcje, a ich funduszami ETF. Transakcje są natychmiast inicjowane po wykryciu rozbieżności cenowych, wykorzystując milisekundowe szybkości realizacji w celu wykorzystania minimalnych rozbieżności.

Plusy:

• Wykorzystuje zdolność sztucznej inteligencji do rozpoznawania wzorców do generowania sygnałów.
• Gromadzi skromne, ale przewidywalne zyski z transakcji o dużym wolumenie.
• Utrzymuje neutralność rynku dzięki dobrzedefiwymagane parametry ryzyka.

Wady:

• Wymaga znacznego wolumenu transakcji w celu generowania zysków.
• Na rynkach charakteryzujących się dużą szybkością możliwości są ulotne.
• Duże zamówienia mogą wiązać się z kosztami wpływu na rynek.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Wdrażaj tę strategię, zapewniając bezpośredni dostęp do rynku, aby zapewnić szybką realizację.
• Ogranicz pozycje do czasu trwania w ciągu dnia, aby uniknąć ryzyka jednodniowego.
• Precyzyjne wykonanie jest niezbędne w wąskich oknach arbitrażowych.
• Zachowaj czujność w przypadku oznak nadmiernego dopasowania modelu.

7. Handel algorytmiczny AI

Mechanizm operacyjny:

Sztuczna inteligencja wykorzystuje swoje zdolności analityczne do usprawnić handel wykonanie. Ocenia płynność, zmienność i mikrostrukturę rynku w celu określenia optymalnej strategii realizacji. Duże zamówienia są dzielone na mniejsze segmenty w celu dyskretnej realizacji, a transakcje są planowane w czasie, aby ograniczyć koszty i poślizgi. Algorytmy samouczące się stale udoskonalają wydajność wykonywania.

ZALETY:

• Zwiększa wydajność i skuteczność handlu.
• Zmniejsza koszty transakcji, w tym opłaty i poślizgi.
• Potrafi radzić sobie ze złożonymi problemami typy zamówień i ograniczenia.
• Zapewnia spójność w scenariuszach handlu pod wysokim ciśnieniem.

Wady:

• Zapewnia znaczące repozytorium danych historycznych na potrzeby opracowywania strategii.
• Mniej skuteczny w przypadku obrotu papierami wartościowymi o niskiej płynności.
• Może osiągać gorsze wyniki od handlarzy ludźmi na rynkach o słabym obrocie handlowym.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Rygorystyczne testy historyczne algorytmów przy użyciu symulowanych zamówień w celu sprawdzenia wydajności.
• Najlepiej wykorzystywać zastrzeżone dane dla modele treningowe, jeśli jest dostępny.
• Preferuj wysoce płynne instrumenty, aby zoptymalizować wykonanie.
• Regularnie aktualizuj modele, aby dostosować się do zmieniających się warunków rynkowych.

8. Inteligentne przekazywanie zamówień AI

Mechanizm operacyjny:

Algorytmy sztucznej inteligencji ściśle monitorują i oceniają dane z ksiąg zamówień na różnych giełdach i pulach płynności. Na podstawie czynników takich jak wielkość zamówienia, ceny i aktualne warunki rynkowe algorytmy AI wybierają najkorzystniejsze miejsce realizacji zamówienia. Zlecenia są umiejętnie przydzielane do wielu miejsc docelowych, aby zminimalizować ujawnianie strategii handlowych, a modele samouczące się stale zwiększają wydajność.

Plusy:

• Zmniejsza opóźnienia w realizacji zamówień dzięki rozsądnemu wyznaczaniu tras.
• Zmniejsza koszty transakcyjne poprzez możliwości podwyższenia cen.
• Płynnie dostosowuje się do zmieniającej się dynamiki rynku.
• Eliminuje potrzebę ręcznego wyboru miejsca.

Wady:

• Obejmuje złożoną integrację na wielu giełdach i platformach brokerskich.
• Wymaga kompleksowych zasobów danych do dokładnego modelowania płynności.
• Opiera się na systemach innych firm w zakresie strumieni danych w czasie rzeczywistym.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Wykorzystaj dane z księgi zamówień do prognozowania dynamicznej płynności.
• Analizując obiekty, należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak szybkość, opłaty i odsetek odrzuceń.
• Oceń regulacje dotyczące handlu pośredniego na rozdrobnionych rynkach.
• Zaimplementuj logikę losowego routingu, aby zabezpieczyć się przed inżynierią wsteczną strategii.

9. Handel oparty na zdarzeniach AI

Mechanizm operacyjny:

Systemy AI przetwarzają i interpretują ogromne ilości wiadomości, danych o zarobkach, Zgłoszenia SECoraz publikacje gospodarcze. Wyciągane są przydatne spostrzeżenia, które umożliwiają przewidywanie potencjalny wpływ na rynek. Transakcje są realizowane automatycznie w celu uzyskania przewidywanego zysku zmiany cen wynikające z ważnych wydarzeń.

Plusy:

• Ułatwia podejmowanie szybkich decyzji handlowych dostosowanych do wydarzeń zmieniających rynek.
• Łagodzi wpływ ludzkich błędów poznawczych.
• Skutecznie porusza się po skomplikowanej dynamice międzyrynkowej.

Wady:

• Dokładna interpretacja wszystkich istotnych informacji może stanowić wyzwanie.
• Wiadomości mogą zostać przedwcześnie rozpowszechnione lub wyczekiwane przez rynki.
• Duża liczba fałszywych sygnałów może wynikać z nieistotnych zdarzeń.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Łącz analizę wiadomości ze wskaźnikami technicznymi, aby zwiększyć dokładność.
• Nadaj priorytet wydarzeniom, które mają udowodniony historyczny wpływ na rynki.
• Utrzymuj zdywersyfikowane portfele, aby zarządzać ryzykiem.
• Dostosuj modele w oparciu o branżę, firmę i typ wydarzenia.

10. Handel oparty na sztucznej inteligencji/ludziach

Mechanizm operacyjny:

Strategia ta łączy ludzką kreatywność ze zdolnościami obliczeniowymi sztucznej inteligencji. Doświadczeni handlowcy wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy danych i rozpoznawania wzorców. Modele AI usprawniają decyzje handlowe podejmowane przez ludzi poprzez zautomatyzowane sygnały, alerty i analizy. Ludzie wnoszą kreatywny wkład, taki jak projektowanie strategii, intuicja i wiedza rynkowa.

Plusy:

• Wykorzystuje mocne strony ludzkiej intuicji i modeli sztucznej inteligencji opartych na danych.
• Nadzór ludzki ogranicza ryzyko decyzji opartych na sztucznej inteligencji, na które wpływają błędne ludzkie uprzedzenia.
• Ulepsza, a nie zastępuje handlarzy ludźmi.

Wady:

• Wymaga biegłości w synergii możliwości człowieka i sztucznej inteligencji.
• Możliwość ludzkich zmian w oparciu o błędne uprzedzenia.
• Utrzymanie spójnego, opartego na współpracy przepływu pracy może być wyzwaniem.

Zalecenia dotyczące wdrożenia:

• Zachowaj nadzór strategiczny ze strony człowieka podczas korzystania z AI do realizacji.
• Zarezerwuj najwyższą władzę decyzyjną dla handlarzy ludźmi.
• Wykorzystaj sztuczną inteligencję do szybkiego testowania historycznego i udoskonalania koncepcji strategii opracowanych przez ludzi.
• Wykorzystaj sztuczną inteligencję do eksploracji obszernych zbiorów danych w celu rozszerzonej analizy.

Szczyt systemów handlowych AI

Pomyślne wdrożenie tych strategii handlowych AI wymaga specjalistycznej wiedzy. Optymalne podejście zakłada współpracę z uznanymi fundusze hedgingowe, własne firmy handlowe lub dostawcy fintech wyposażeni w sprawdzone systemy AI. Dominacja sztucznej inteligencji umożliwia traderom realizację strategii z nadludzką szybkością, precyzją i przenikliwością analityczną.

Chociaż handel sztuczną inteligencją wciąż ewoluuje, technologie te wykazały niezwykły potencjał zmiany krajobrazu inwestycji i handlu. W miarę jak coraz więcej podmiotów będzie wdrażać i wprowadzać innowacje w oparciu o sztuczną inteligencję, należy przewidzieć jej integralną rolę na rynkach kapitałowych i zarządzaniu portfelem. The przewaga konkurencyjna zapewniane przez algorytmy sztucznej inteligencji oznacza, że ​​technologia ta może w przyszłości stać się niezbędną umiejętnością dla wszystkich poważnych uczestników rynku.

Porównanie kluczowych funkcji

Rozważając zastosowanie sztucznej inteligencji w handlu, należy pamiętać o następujących najlepszych praktykach:

• Start małe: Oceniać Narzędzia AI początkowo w formie papierowej lub z niewielkim kapitałem.
• Zwiększ, nie zastępuj: Użyj sztucznej inteligencji, aby ulepszyć istniejące procesy, zamiast je całkowicie zastępować.
• Połącz sztuczną inteligencję z ludzką wiedzą: Algorytmom brakuje zdrowego rozsądku, dlatego nadzór człowieka jest kluczowy.
• Wdróż silne zarządzanie ryzykiem: Sztuczna inteligencja może uczyć się złych nawyków, dlatego kontrola ryzyka jest niezbędna.
• Zapewnij przejrzystość: Zapewnij przejrzystość podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję, aby budować zaufanie.
• Uważaj na nadmierne dopasowanie: Aby uniknąć tej pułapki, konieczne są rygorystyczne badania poza próbą.
• Monitoruj pod kątem uprzedzeń i kwestii etycznych: Bądź świadomy potencjalnych problemów etycznych i ukrytych uprzedzeń w modelach sztucznej inteligencji.
• Regularnie przekwalifikuj modele: Rynki ewoluują dynamicznie, dlatego niezbędna jest aktualizacja modeli o nowe dane.

Kluczowe zalety handlu AI

Handel AI oferuje kilka zalet w porównaniu z tradycyjnymi podejściami do handlu:

• Prędkość: Sztuczna inteligencja może przetwarzać ogromne ilości danych i identyfikować możliwości w ciągu mikrosekund, umożliwiając wykorzystanie krótkotrwałych nieefektywności.
• Dokładność: Wyrafinowane modele uczenia maszynowego mogą odkrywać złożone wzorce, które analitycy mogą przeoczyć, zwiększając dokładność przewidywań.
• Zdolność adaptacji: Systemy sztucznej inteligencji mogą stale aktualizować swoje strategie w dynamicznych środowiskach, zachowując przy tym aktualność.
• Skalowalność: Sztuczna inteligencja może obsługiwać strategie handlowe obejmujące tysiące akcji, wykonując je niestrudzenie i bez zmęczenia.
• oszczędności: Sztuczna inteligencja zmniejsza zapotrzebowanie na duże, drogie zespoły analityków i obniża koszty transakcji dzięki zoptymalizowanej realizacji transakcji.

Zagrożenia i wyzwania związane z handlem sztuczną inteligencją

Handel sztuczną inteligencją wiąże się również z ryzykiem i wyzwaniami:

• Przeładowanie: Modele AI mogą dobrze działać w testach historycznych, ale nie w handlu na żywo, co wymaga rygorystycznych testów poza próbą.
• Ukryte uprzedzenia: Dane treningowe uprzedzenia mogą prowadzić do nieoptymalnych decyzji, które nie są od razu widoczne.
• Zmieniające się rynki: Rynki ewoluują, dlatego modele sztucznej inteligencji wymagają okresowych aktualizacji, aby uniknąć degradacji.
• Przezroczystość: Złożone modele, takie jak głębokie uczenie się, mogą się zachowywać jak „czarne skrzynki” z niską interpretacją.
• Regulacja: Handel sztuczną inteligencją stwarza wyzwania w zakresie zarządzania, ujawniania informacji i odpowiedzialności, co wymaga wytycznych regulacyjnych.

Przyszłość sztucznej inteligencji w handlu

Sztuczna inteligencja szybko zyskuje na popularności w handlu i pejzaż inwestycyjny. W miarę jak algorytmy staną się potężniejsze i bardziej dostępne, sztuczna inteligencja będzie w dalszym ciągu zmieniać sposób działania rynków i uczestników. Odpowiedzialny nadzór i zarządzanie będą jednak miały kluczowe znaczenie dla budowania zaufania i zapewniania pozytywnych wyników społecznych.

Traderzy chcący wykorzystać sztuczną inteligencję powinni zacząć od głębokiego zrozumienia swojej strategii, danych i rynków, aby móc rozsądnie zastosować sztuczną inteligencję w celu zwiększenia swojej przewagi. Przy właściwym podejściu sztuczna inteligencja może stać się cennym dodatkiem, a nie czarną skrzynką skłonną do nadmiernych obietnic.

Najczęściej zadawane pytania

Handel algorytmiczny oparty na sztucznej inteligencji wykorzystuje programy komputerowe ze zautomatyzowanymi regułami oraz sztuczną inteligencję/ML do podejmowania decyzji handlowych, składania zleceń i zarządzania transakcjami przy minimalnej interwencji człowieka.

Sztuczna inteligencja zapewnia szybkość i precyzję analizy danych, rozpoznawania wzorców, realizacji zleceń, zarządzania ryzykiem i innych aspektów, z którymi handlarze ludźmi nie mogą się równać. Daje to przewagę strategiom handlowym AI.

Potencjalne zagrożenia obejmują nadmierne dopasowanie modeli do danych historycznych, błędy w kodowaniu w algorytmach, nadmierny handel oraz podatność na awarie flash i zmienność. Niezbędny jest właściwy rozwój, testowanie i kontrola ryzyka.

Pomyślny rozwój wymaga wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, strategii handlu ilościowego, mikrostruktury rynku, nauka danych, testowanie historyczne, kodowanie i analizy predykcyjne. Idealnym rozwiązaniem będzie zespół multidyscyplinarny.

Odp.: Inwestorzy mogą albo tworzyć własne możliwości sztucznej inteligencji, kupować gotowe platformy transakcyjne oparte na sztucznej inteligencji, albo inwestować za ich pośrednictwem fundusze hedgingowe oraz firmy handlowe z ugruntowaną infrastrukturą handlową AI.

Oczekuje się, że sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią rynków kapitałowych i handlu w miarę wzrostu adopcji. Przewaga konkurencyjna zapewniana przez sztuczną inteligencję prawdopodobnie stanie się w przyszłości niezbędna dla wszystkich poważnych traderów.

Przeczytaj więcej powiązanych tematów:

• Rynki Bitcoin: Trzy konfiguracje handlu dla handlowców BTC, ale 20,000 XNUMX $ to wciąż rozsądna prognoza
• Przewodnik dla początkujących dotyczący czytania wykresów kryptowalut w 2023 roku
• Przewodnik dla początkujących po algorytmicznych monetach typu stablecoin (2023)
• Wszystkie duże firmy technologiczne opracowujące LLM powinny nadać priorytet bezpieczeństwu modeli