10 najboljših trgovalnih strategij in algoritmov AI za leto 2023

Trgovalni sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca, imajo neprekosljivo sposobnost skrbnega pregleda ogromnih naborov podatkov, prepoznavanja kompleksnih vzorcev in izvajanja poslov po stopnjah, ki so hitrejše od stopenj človeških trgovcev. Trgovci z umetno inteligenco imajo očitno prednost pri napovedovanju sprememb cen in služenju denarja.

V tem govoru bomo raziskali deset najboljših strategij trgovanja z umetno inteligenco, ki postajajo vse bolj priljubljene med hedge skladi, podjetji za lastniško trgovanje in posameznimi trgovci. Razložili bomo, kako te strategije delujejo, preučili njihove prednosti in slabosti ter razpravljali o tem, kako jih trgovci uporabljajo za zaslužek.

Pro Nasveti
1. Ti napredni 10+ najboljši roboti za kripto trgovanje z umetno inteligenco izkoristite AI za analizo tržnih trendov, izvajanje poslov in povečanje dobička.
2. Odkrijte 5 najboljših delnic AI najraje finančna elita.
3. Bodite pred naložbeno igro in raziščite naš izbrani seznam 10 najboljših delnic podjetij AI glede na letni donos v 2023.

Tržni delež 10 strategij trgovanja z umetno inteligenco glede na priljubljenost

#	Algoritem trgovanja z umetno inteligenco	Priljubljenosti
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	Pametno usmerjanje naročil AI	18.18%
3	Trgovanje z analizo razpoloženja z umetno inteligenco	3.90%
4	AI Statistično arbitražno trgovanje	3.90%
5	Trgovanje s kvantitativnim zagonom AI	2.60%
6	Trgovanje z umetno inteligenco za prepoznavanje vzorcev	2.60%
7	Trgovanje na podlagi dogodkov z umetno inteligenco	2.60%
8	Algoritemsko izvajanje trgovanja z umetno inteligenco	1.30%
9	Algoritemsko varovanje pred tveganjem z umetno inteligenco	1.30%
10	Trgovanje z umetno inteligenco/človeškim sodelovanjem	1.30%

Primerjalni list 10 strategij trgovanja z umetno inteligenco

#	Strategija	Hitrost	Uporaba podatkov	frekvenca	Zadrži čas	Raven tveganja
1.	AI Momentum Trading	visoka	Zmerno	visoka	Kratkoročno	zmerno
2.	AI Mean Reversion Trading	nizka	nizka	zmerno	Kratkoročno do srednjeročno	nizka
3.	Trgovanje z umetno inteligenco za prepoznavanje vzorcev	Zmerno	visoka	Zmerno	Kratkoročno do srednjeročno	Zmerno
4.	Trgovanje z analizo razpoloženja z umetno inteligenco	visoka	visoka	visoka	Čez dan v kratkoročno	visoka
5.	Algoritemsko varovanje pred tveganjem z umetno inteligenco	visoka	visoka	visoka	Srednje do dolgoročno	nizka
6.	AI Statistično arbitražno trgovanje	Ultra visoko	visoka	Ultra visoko	Čez dan	nizka
7.	Algoritemsko izvajanje trgovanja z umetno inteligenco	visoka	visoka	visoka	Kratkoročno	nizka
8.	Pametno usmerjanje naročil AI	Ultra visoko	visoka	Ultra visoko	Čez dan	nizka
9.	Trgovanje na podlagi dogodkov z umetno inteligenco	visoka	visoka	Zmerno	Kratkoročno do srednjeročno	visoka
10.	Trgovanje z umetno inteligenco/človeškim sodelovanjem	Zmerno	Zmerno	Zmerno	Srednjeročno	Zmerno

1. Trgovanje s kvantitativnim zagonom AI

Operativni mehanizem:

AI algoritmi podpira to strategijo z natančnim spremljanjem cenovnih trendov različnih vrednostnih papirjev, kot so delnice, terminske pogodbe in valute. Natančno razločuje vrednostne papirje, ki izkazujejo zagon navzgor.

Prednosti:

• Izkorišča prevladujoče trende in zagon za visoko verjetne posle.
• Dobiček iz naraščajočega in padajočega zagona.
• Natančnost je povečana s kvantitativno vodenimi vstopi in izstopi.

Slabosti:

• Občutljiv za nenadne preobrate trendov in volatilnost trga.
• Tveganje čezmernega trgovanja v odsotnosti strogih kvantitativnih pravil.
• Zagotavlja stalen nadzor in prilagajanje portfelja.

Priporočila za izvedbo:

• Uporabite sistem AI, ki vključuje globoko učenje algoritmi za natančno identifikacijo premika momenta.
• Združite zagonske signale s strategijami za obvladovanje tveganja, ki vključujejo mehanizme za določanje velikosti pozicij in zaustavitev izgube.
• Izkazujte nagnjenost k vrednostnim papirjem, ki se ponašajo z močnimi trendi rasti cen in znatnimi obsega trgovanja.
• Zaščita pred tveganjem koncentracije s široko diverzifikacijo med nekoreliranimi vrednostnimi papirji.

2. AI Mean Reversion Trading

Operativni mehanizem:

Ta strategija uspeva na nagnjenosti trgov, da se vrnejo k svojim pomeni ali povprečje. Algoritmi umetne inteligence zavzamejo dolge pozicije pri trgovanju z vrednostnimi papirji pod srednjo ceno in kratke pozicije pri trgovanju nad njo, pri čemer predvidevajo morebitno vrnitev.

Prednosti:

• Uspeva na trgih, ki so omejeni na razpon brez defined trendi.
• Dobro se ujema z razredi sredstev, ki nihajo okoli srednje vrednosti.
• Povprečne meje povratka omejujejo tveganje.

Slabosti:

• Dovzeten za ujetost v dolgotrajne trende.
• Reverzija se lahko materializira po daljših intervalih.
• Kompleks za natančno izvedbo v odsotnosti kvantitativnih zmogljivosti.

Priporočila za izvedbo:

• Izkoristite modele strojnega učenja, kot so umetna nevronska omrežja (ANN), za izboljšanje ocen povprečne ravni reverzije.
• Povečajte natančnost z vključitvijo analize razpoloženja za izboljšanje vstopa v trgovino.
• Define jasna reverzija cenovne cilje in uveljaviti mehanizme zaustavitve izgube na obeh koncih.
• Ohranite preudarno velike položaje, ki so dobro razpršeni.

3. Trgovanje z umetno inteligenco za prepoznavanje vzorcev

Operativni mehanizem:

Algoritmi umetne inteligence so usposobljeni za zaznavanje zgodovinskih vzorcev cen, ki napovedujejo visoko verjetnost trgovanje priložnosti. Po prepoznavanju teh vzorcev AI samodejno sproži donosne posle.

Prednosti:

• Ta brezčasna strategija izkorišča trajne tržne vzorce.
• Sinergija med umetno inteligenco in statističnim testiranjem za nazaj ustvarja močne signale.
• Čustvene pristranskosti so odpravljene na področju trgovanja na podlagi vzorcev.

Slabosti:

• Precejšnji predpogoji za fazo začetnega usposabljanja.
• Vzorci lahko odpovejo ali povzročijo napačne signale.
• Prekomerna optimizacija lahko vodi do bolje prilagojenih modelov.

Priporočila za izvedbo:

• Usposabljajte sistem v daljših časovnih obdobjih in pod različnimi tržnimi pogoji.
• Izkoristite vrsto tehnični kazalniki za potrditev izpolnitve vzorca.
• Vzpostavite preudarno upravljanje denarja in mehanizme za nadzor tveganj.
• Prilagodite selektivnost sistema tako, da ciljate na določene instrumente.

4. Trgovanje z analizo razpoloženja z umetno inteligenco

Operativni mehanizem:

Algoritmi AI natančno pregledujejo naslove novic, članke, bloge, forume in družbeni mediji za merjenje bikovskega ali medvedjega razpoloženja. NLP algoritmi in strojno učenje modeli združujejo te signale in omogočajo samodejno trgovanje v skladu s prevladujočim razpoloženjem.

Prednosti:

• Omogoča pravočasen vpogled v razvijajočo se psihologijo in pričakovanja vlagateljev.
• Omogoča celovito pokritost podatkov z analizo običajnih in družbenih medijev.
• Blaži človeške kognitivne pristranskosti.

Slabosti:

• Razpoloženje lahko hitro niha, kar lahko vodi do gibov žage.
• Z vsemi informacijami se ne trguje ali se premikajo na trgu.
• Za natančno avtomatizacijo je potrebna izkušena tehnologija AI.

Priporočila za izvedbo:

• Zmešajte signale razpoloženja s tehničnimi indikatorji za natančno časovno razporeditev.
• Večji pomen pripišite priznanim vplivnežem in uglednim virom.
• Sledite podatkom o razpoloženju v različnih časovnih okvirih.
• Prilagodite modele glede na razred sredstev in zanesljivost vira.

5. Algoritemsko varovanje pred tveganjem z umetno inteligenco

Operativni mehanizem:

Sistemi umetne inteligence preučujejo razmerja med razredi sredstev, vrednostnimi papirji in izvedenimi finančnimi instrumenti, da prepoznajo učinkovite možnosti varovanja pred tveganjem. Algoritmi ugotavljajo optimalno velikost in čas varovanja pred tveganjem ter dinamično prilagajajo portfelje za vzdrževanje varovanja pred tveganjem, ko se razmere na trgu razvijajo.

Prednosti:

• Ščiti pred izgubami med padci trga.
• Omogoča položaje s finančnim vzvodom z minimalno izpostavljenostjo tveganju.
• Avtomatizacija uspeva tudi v hitro spreminjajoče se trge.

Slabosti:

• Lahko omeji dobiček na močno trendnih trgih.
• Zahteva zapleteno modeliranje in znatna računalniška sredstva.
• Sčasoma lahko nastanejo kumulativni stroški varovanja.

Priporočila za izvedbo:

• Sprejmite celovit portfeljski pristop, namesto da se osredotočate samo na posamezne pozicije.
• Uporabite korelacijsko analizo za prepoznavanje sredstev z inverznimi razmerji.
• Ohranite optimalna razmerja varovanja pred tveganjem in ponovno umerite, kot to zahteva tržna dinamika.
• Izogibajte se prostim dolgim ​​ali kratkim pozicijam brez ustreznih varovanj.

6. AI Statistično arbitražno trgovanje

Operativni mehanizem:

Ta visokofrekvenčna trgovalne strategije si prizadeva izkoristiti kratkoročne napačne cene koreliranih vrednostnih papirjev. Algoritmi umetne inteligence pozorno spremljajo cenovna razmerja med sredstvi, kot so delnice in njihovi ETF-ji. Trgovanja se sprožijo takoj, ko se odkrijejo neskladja v cenah, pri čemer se izkoristijo milisekundne hitrosti izvajanja za izkoriščanje minutnih razlik.

Prednosti:

• Izkorišča zmožnost umetne inteligence pri prepoznavanju vzorcev za generiranje signalov.
• Zbira skromne, a predvidljive dobičke v velikem obsegu trgovanja.
• Ohranja tržno nevtralnost z dobrodefipotrebni parametri tveganja.

Slabosti:

• Za ustvarjanje dobička zahteva znaten obseg transakcij.
• Priložnosti so na hitrih trgih minljive.
• Velika naročila lahko povzročijo stroške vpliva na trg.

Priporočila za izvedbo:

• Izvedite to strategijo z neposrednim dostopom do trga, da zagotovite hitro izvedbo.
• Omejite pozicije na trajanja znotraj dneva, da preprečite tveganja čez noč.
• V ozkih arbitražnih oknih je nujna natančna izvedba.
• Bodite pozorni na znake preobremenjenosti modela.

7. Algoritemsko izvajanje trgovanja z umetno inteligenco

Operativni mehanizem:

AI uporablja svojo analitično moč za povečati trgovino izvedba. Ocenjuje likvidnost, volatilnost in mikrostrukturo trga, da določi optimalno strategijo izvajanja. Velika naročila so razdeljena na manjše segmente za diskretno izvedbo, posli pa so časovno razporejeni za ublažitev stroškov in zdrsa. Samoučeči se algoritmi nenehno izboljšujejo zmogljivost izvajanja.

Prednosti:

• Izboljša učinkovitost in uspešnost trgovanja.
• Zmanjša transakcijske stroške, vključno s provizijami in odstopanjem.
• Sposobnost obvladovanja zapletenih vrste naročil in omejitve.
• Zagotavlja doslednost v scenarijih trgovanja pod visokim pritiskom.

Slabosti:

• Pooblašča pomemben repozitorij zgodovinskih podatkov za razvoj strategije.
• Manj učinkovito pri trgovanju z nizko likvidnimi vrednostnimi papirji.
• Človeški trgovci so lahko slabši na trgih, s katerimi se trguje malo.

Priporočila za izvedbo:

• Strogo testirajte algoritme za nazaj z uporabo simuliranih naročil za potrditev delovanja.
• Po možnosti uporabite zaščitene podatke za modeli usposabljanja, če je dostopen.
• Dajte prednost visoko likvidnim instrumentom za optimizacijo izvedbe.
• Redno posodabljajte modele za prilagajanje spreminjajočim se tržnim razmeram.

8. Pametno usmerjanje naročil z umetno inteligenco

Operativni mehanizem:

Algoritmi umetne inteligence pozorno spremljajo in ocenjujejo podatke knjige naročil v različnih borzah in likvidnostnih skladih. Na podlagi dejavnikov, kot so velikost naročila, cene in trenutni tržni pogoji, algoritmi AI izberejo najugodnejše mesto za izvedbo naročila. Naročila so spretno razporejena med več destinacij, da se čim bolj zmanjša razkritje trgovalnih strategij, samoučeči se modeli pa nenehno povečujejo uspešnost.

Prednosti:

• Zmanjšuje zamude pri izpolnjevanju naročil s premišljenim usmerjanjem.
• Zmanjšuje stroške trgovanja z možnostmi zvišanja cen.
• Nemoteno se prilagaja spreminjajoči se tržni dinamiki.
• Odpravlja potrebo po ročni izbiri prizorišča.

Slabosti:

• Vključuje kompleksno integracijo v več borznih in posredniških platformah.
• Zahteva obsežne vire podatkov za natančno modeliranje likvidnosti.
• Za vire podatkov v realnem času se zanaša na sisteme tretjih oseb.

Priporočila za izvedbo:

• Izkoristite podatke knjige naročil za napoved dinamične likvidnosti.
• Pri analizi prizorišč upoštevajte dejavnike, kot so hitrost, pristojbine in stopnje zavrnitev.
• Ocenite predpise o trgovanju na razdrobljenih trgih.
• Izvedite logiko naključnega usmerjanja za zaščito pred obratnim inženiringom strategij.

9. Trgovanje na podlagi dogodkov z umetno inteligenco

Operativni mehanizem:

Sistemi AI zaužijejo in interpretirajo ogromne količine novic, podatkov o zaslužkih, Vložki SEC, in ekonomske objave. Vpogledi, ki jih je mogoče uporabiti, so pridobljeni za predvidevanje morebitne vplive na trg. Trgovanja se samodejno izvajajo, da se izkoristi pričakovani dobiček gibanja cen ki izhajajo iz pomembnih dogodkov.

Prednosti:

• Omogoča pravočasne odločitve o trgovanju, ki so usklajene z dogodki, ki spreminjajo trg.
• Blaži vpliv človeških kognitivnih pristranskosti.
• Učinkovito krmari po zapleteni medtržni dinamiki.

Slabosti:

• Natančna razlaga vseh pomembnih informacij je lahko težavna.
• Novice so lahko prezgodaj razširjene ali pa jih trgi pričakujejo.
• Zaradi nepomembnih dogodkov lahko nastane velika količina lažnih signalov.

Priporočila za izvedbo:

• Združite analizo novic s tehničnimi indikatorji za večjo natančnost.
• Dajte prednost dogodkom z dokazanim zgodovinskim vplivom na trge.
• Ohranite raznolike portfelje za obvladovanje tveganja.
• Prilagodite modele glede na panogo, podjetje in vrsto dogodka.

10. AI/človeško sodelovanje

Operativni mehanizem:

Ta strategija združuje človeško ustvarjalnost z računalniško zmogljivostjo umetne inteligence. Izkušeni trgovci uporabljajo AI za analizo podatkov in prepoznavanje vzorcev. Modeli umetne inteligence izboljšajo človeške odločitve o trgovanju prek avtomatiziranih signalov, opozoril in analitike. Ljudje prispevajo ustvarjalne vložke, kot so načrtovanje strategije, intuicija in tržno strokovno znanje.

Prednosti:

• Izkorišča prednosti tako človeške intuicije kot modelov AI, ki temeljijo na podatkih.
• Človeški nadzor zmanjša tveganje odločitev na podlagi umetne inteligence, na katere vplivajo napačne človeške pristranskosti.
• Izboljša, namesto da nadomešča trgovce z ljudmi.

Slabosti:

• Zahteva spretnost pri sinergiranju človeške in AI zmogljivosti.
• Možnost človeških preglasitev na podlagi napačnih pristranskosti.
• Vzdrževanje doslednega, sodelovalnega delovnega toka je lahko izziv.

Priporočila za izvedbo:

• Ohranite človeški strateški nadzor, medtem ko za izvajanje uporabljate AI.
• Pridrži končno avtoriteto odločanja za trgovce z ljudmi.
• Izkoristite umetno inteligenco za hitro testiranje in izboljšanje strateških konceptov, ki jih je ustvaril človek.
• Izkoristite AI za raziskovanje obsežnih naborov podatkov za razširjeno analizo.

Vrhunec sistemov trgovanja z umetno inteligenco

Za uspešno izvajanje teh strategij trgovanja z umetno inteligenco je potrebno specializirano strokovno znanje. Optimalni pristop vključuje sodelovanje z uveljavljenimi hedge skladi, lastniška trgovska podjetja ali prodajalci finančne tehnologije, opremljeni s preverjenimi sistemi AI. Premoč umetne inteligence omogoča trgovcem, da izvajajo strategije z nadčloveško hitrostjo, natančnostjo in analitično bistrostjo.

Medtem ko se trgovanje z umetno inteligenco še vedno razvija, so te tehnologije pokazale izjemen potencial za preoblikovanje pokrajine naložb in trgovanja. Ko bo vse več subjektov sprejemalo in inoviralo umetno inteligenco, pričakujte njeno sestavno vlogo na kapitalskih trgih in upravljanju portfelja. The konkurenčna prednost algoritmov umetne inteligence pomeni, da bo ta tehnologija v prihodnosti postala nepogrešljiva zmogljivost za vse resne udeležence na trgu.

Primerjava ključnih lastnosti

Ko razmišljate o uporabi umetne inteligence pri trgovanju, je bistveno, da upoštevate te najboljše prakse:

• Začnite z majhnimi: Oceni AI orodja na papirju ali na začetku z majhnimi zneski kapitala.
• Povečaj, ne zamenjaj: Uporabite AI za izboljšanje obstoječih procesov, namesto da bi jih v celoti nadomestili.
• Združite AI s človeškim vpogledom: Algoritmom manjka zdrav razum, zato je človeški nadzor ključnega pomena.
• Izvedite močno obvladovanje tveganja: Umetna inteligenca se lahko nauči slabih navad, zato je nadzor nad tveganjem ključnega pomena.
• Zagotovite preglednost: Naredite sprejemanje odločitev z umetno inteligenco pregledno, da zgradite zaupanje.
• Pazite na prekomerno opremljanje: Da bi se izognili tej pasti, je potrebno strogo testiranje zunaj vzorca.
• Spremljajte pristranskosti in etična vprašanja: Zavedajte se morebitnih etičnih pomislekov in skritih pristranskosti v modelih AI.
• Redno prekvalificirajte modele: Trgi se dinamično razvijajo, zato je posodabljanje modelov z novimi podatki nujno.

Ključne prednosti trgovanja z umetno inteligenco

Trgovanje z umetno inteligenco ponuja več prednosti pred tradicionalnimi pristopi trgovanja:

• Hitrost: AI lahko obdela ogromne količine podatkov in prepozna priložnosti v mikrosekundah, kar omogoča izkoriščanje kratkotrajne neučinkovitosti.
• Točnost: Sofisticirani modeli strojnega učenja lahko odkrijejo zapletene vzorce, ki jih človeški analitiki morda spregledajo, in tako izboljšajo natančnost napovedovanja.
• Prilagodljivost: Sistemi umetne inteligence lahko nenehno posodabljajo svoje strategije v dinamičnih okoljih in tako ostanejo relevantni.
• Prilagodljivost: AI lahko upravlja s strategijami trgovanja na tisoče delnic, izvaja jih neutrudno in brez utrujenosti.
• Prihranek stroškov: AI zmanjšuje potrebo po velikih, dragih skupinah analitikov in znižuje transakcijske stroške z optimiziranim izvajanjem trgovanja.

Tveganja in izzivi trgovanja z umetno inteligenco

Trgovanje z umetno inteligenco prinaša tudi svoj delež tveganj in izzivov:

• Prekomerno opremljanje: modeli AI se lahko dobro obnesejo pri testiranjih za nazaj, vendar ne uspejo pri trgovanju v živo, kar zahteva strogo testiranje zunaj vzorca.
• Skrite pristranskosti: Podatki o usposabljanju pristranskosti lahko vodijo do neoptimalnih odločitev, ki niso takoj očitne.
• Spreminjanje trgov: Trgi se razvijajo, zato potrebujejo modele AI občasne posodobitve, da se izognejo poslabšanju.
• Preglednost: Kompleksni modeli, kot je globoko učenje, se lahko obnašajo kot “črne skrinjice” z nizko interpretabilnostjo.
• Uredba: Trgovanje z umetno inteligenco postavlja izzive glede upravljanja, razkritja in odgovornosti, kar zahteva regulativne smernice.

Prihodnost umetne inteligence v trgovanju

AI se hitro uveljavlja pri trgovanju in naložbena pokrajina. Ko bodo algoritmi postali močnejši in dostopnejši, bo umetna inteligenca še naprej spreminjala delovanje trgov in udeležencev. Vendar bosta odgovoren nadzor in upravljanje ključnega pomena za gradnjo zaupanja in zagotavljanje pozitivnih družbenih rezultatov.

Trgovci, ki želijo izkoristiti umetno inteligenco, bi morali začeti s poglobljenim razumevanjem svoje strategije, podatkov in trgov, da bi lahko preudarno uporabili umetno inteligenco za izboljšanje svoje prednosti. S pravilnim pristopom lahko umetna inteligenca postane dragocen dodatek in ne črna skrinjica, ki je nagnjena k preveč obetavnim.

Pogosta vprašanja

Algoritemsko trgovanje z umetno inteligenco uporablja računalniške programe z avtomatiziranimi pravili in AI/ML za sprejemanje trgovalnih odločitev, oddajo naročil in upravljanje poslov z minimalnim človeškim posredovanjem.

AI zagotavlja hitrost in natančnost pri analizi podatkov, prepoznavanju vzorcev, izvrševanju naročil, obvladovanju tveganja in drugih vidikih, ki jim človeški trgovci niso kos. To daje prednost strategijam trgovanja z umetno inteligenco.

Možna tveganja vključujejo prekomerno prilagajanje modelov zgodovinskim podatkom, napake kodiranja v algoritmih, prekomerno trgovanje in dovzetnost za hitre zrušitve in nestanovitnost. Ustrezen razvoj, testiranje in nadzor tveganja so bistveni.

Uspešen razvoj zahteva strokovno znanje na področju AI/strojnega učenja, kvantnih strategij trgovanja, mikrostrukture trga, znanost o podatkih, testiranje za nazaj, kodiranje in napovedna analitika. Multidisciplinarni tim je idealen.

O: Trgovci lahko zgradijo lastne zmogljivosti umetne inteligence, kupijo že pripravljene platforme za trgovanje z umetno inteligenco ali vlagajo prek hedge skladi in trgovska podjetja z vzpostavljeno infrastrukturo trgovanja z umetno inteligenco.

Pričakuje se, da bo umetna inteligenca z naraščanjem sprejemanja postala sestavni del kapitalskih trgov in trgovanja. Konkurenčne prednosti, ki jih zagotavlja AI, bodo v prihodnosti verjetno postale bistvene za vse resne trgovce.

Preberite več povezanih tem:

• Bitcoin trgi: tri trgovalne nastavitve za trgovce z BTC, vendar je 20,000 $ še vedno razumna napoved
• Vodnik za začetnike za branje grafikonov kriptovalut v letu 2023
• Vodnik za začetnike o algoritemskih stabilnih kovancih (2023)
• Vsa velika tehnološka podjetja, ki razvijajo LLM, bi morala dati prednost varnosti modela