Nangungunang 10 AI Trading Strategies at Algorithm para sa 2023

Ang mga sistema ng pangangalakal na pinapagana ng AI ay may walang kaparis na kakayahang maingat na suriin ang napakalaking dataset, tukuyin ang mga kumplikadong pattern, at isagawa ang mga trade sa mga rate na mas mabilis kaysa sa mga trader ng tao. Ang mga mangangalakal ng AI ay may malinaw na kalamangan sa paghula ng mga pagbabago sa presyo at paggawa ng pera.

Sa pag-uusap na ito, tuklasin natin ang nangungunang sampung diskarte sa pangangalakal ng AI na lalong nagiging popular sa mga hedge fund, proprietary trading company, at indibidwal na mangangalakal. Ipapaliwanag namin kung paano gumagana ang mga estratehiyang ito, tatalakayin ang kanilang mga pakinabang at disadvantage, at tatalakayin kung paano ginagamit ng mga mangangalakal ang mga ito upang kumita ng pera.

Mga Tip sa Pro
1. Itong mga advanced na 10+ pinakamahusay na AI crypto trading bots gamitin ang AI upang suriin ang mga uso sa merkado, magsagawa ng mga trade, at i-maximize ang mga kita.
2. Tuklasin ang nangungunang 5 stock ng AI ginusto ng mga piling tao sa pananalapi.
3. Manatiling nangunguna sa laro ng pamumuhunan at tuklasin ang aming na-curate na listahan ng nangungunang 10 stock ng kumpanya ng AI ayon sa taunang pagbabalik sa 2023.

Ang 10 AI Trading Strategies Market Share ayon sa Popularidad

#	AI Trading Algorithm	Kasikatan
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	AI Smart Order Routing	18.18%
3	Trading ng AI Sentiment Analysis	3.90%
4	AI Statistical Arbitrage Trading	3.90%
5	AI Quantitative Momentum Trading	2.60%
6	AI Pattern Recognition Trading	2.60%
7	AI Event-Driven Trading	2.60%
8	AI Algorithmic Execution Trading	1.30%
9	AI Algorithmic Hedging	1.30%
10	AI/Human Collaborative Trading	1.30%

Ang 10 AI Trading Strategies Comparison Sheet

#	Estratehiya	bilis	Paggamit ng data	dalas	Maghawak ng oras	Antas ng peligro
1.	AI Momentum Trading	Mataas	Katamtaman	Mataas	Panandalian	moderate
2.	AI Mean Reversion Trading	Mababa	Mababa	moderate	Maikli hanggang katamtamang termino	mababa
3.	AI Pattern Recognition Trading	Katamtaman	Mataas	Katamtaman	Maikli hanggang katamtamang termino	Katamtaman
4.	Trading ng AI Sentiment Analysis	Mataas	Mataas	Mataas	Intraday hanggang panandalian	Mataas
5.	AI Algorithmic Hedging	Mataas	Mataas	Mataas	Katamtaman hanggang pangmatagalan	Mababa
6.	AI Statistical Arbitrage Trading	Masyadong mataas	Mataas	Masyadong mataas	Intraday	Mababa
7.	AI Algorithmic Execution Trading	Mataas	Mataas	Mataas	Panandalian	Mababa
8.	AI Smart Order Routing	Masyadong mataas	Mataas	Masyadong mataas	Intraday	Mababa
9.	AI Event-Driven Trading	Mataas	Mataas	Katamtaman	Maikli hanggang katamtamang termino	Mataas
10.	AI/Human Collaborative Trading	Katamtaman	Katamtaman	Katamtaman	Katamtamang kataga	Katamtaman

1. AI Quantitative Momentum Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Mga algorithm ng AI patibayin ang diskarteng ito sa pamamagitan ng masusing pagsubaybay sa mga trend ng presyo sa iba't ibang securities gaya ng mga stock, futures, at currency. Maingat nitong tinitingnan ang mga securities na nagpapakita ng momentum ng pagtaas ng presyo.

Pros:

• Pinapakinabangan ang mga umiiral na trend at momentum para sa mga trade na may mataas na posibilidad.
• Mga kita mula sa parehong pataas at pababang momentum.
• Ang katumpakan ay pinahusay sa pamamagitan ng quantitative-guided na mga entry at exit.

cons:

• Madaling maapektuhan ng mga biglaang pagbabago ng trend at Pagkasumpungin ng merkado.
• Panganib ng labis na pangangalakal sa kawalan ng mahigpit na mga tuntunin sa dami.
• Nag-uutos ng patuloy na pagsubaybay at pagsasaayos ng portfolio.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Gumamit ng isang AI system na nagsasama malalim na pag-aaral mga algorithm para sa tumpak na pagkakakilanlan ng pagbabago ng momentum.
• Paghaluin ang mga signal ng momentum sa mga diskarte sa pamamahala ng panganib na sumasaklaw sa mga mekanismo ng pagpapalaki ng posisyon at paghinto ng pagkawala.
• Magpakita ng predilection para sa mga securities na ipinagmamalaki ang matatag na pagtaas ng presyo at malaki mga volume ng kalakalan.
• Pangalagaan laban sa panganib sa konsentrasyon sa pamamagitan ng malawak na pagkakaiba-iba sa mga hindi nauugnay na mga mahalagang papel.

2. AI Mean Reversion Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Ang diskarte na ito ay umuunlad sa hilig ng mga merkado na bumalik sa kanila ibig sabihin o karaniwan. Ang mga algorithm ng AI ay nagsasagawa ng mahahabang posisyon sa pangangalakal ng mga securities sa ibaba ng average na presyo at mga maikling posisyon sa mga pangangalakal sa itaas nito, na inaasahang magkakaroon ng pagbabalik sa wakas.

Pros:

• Umuunlad sa mga market-bound market na wala defimga uso.
• Nakikibagay nang maayos sa mga klase ng asset na umiikot sa isang mean.
• Ang ibig sabihin ng mga hangganan ng pagbabalik ay nakakulong sa panganib.

cons:

• Madaling ma-trap sa matagal na uso.
• Maaaring mangyari ang pagbabalik pagkatapos ng matagal na pagitan.
• Kumplikado upang maisagawa nang tumpak sa kawalan ng dami ng mga kakayahan.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Gamitin ang mga modelo ng machine learning, gaya ng Artificial Neural Networks (ANNs), upang pinuhin ang ibig sabihin ng mga pagtatantya sa antas ng pagbabalik.
• Palakihin ang katumpakan sa pamamagitan ng pagsasama ng pagsusuri ng damdamin para sa pagpapahusay ng pagpasok sa kalakalan.
• Defiwalang malinaw na pagbabalik mga target ng presyo at ipatupad ang mga mekanismo ng stop-loss sa magkabilang dulo.
• Panatilihin ang maingat na laki ng mga posisyon na well-diversified.

3. AI Pattern Recognition Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Ang mga algorithm ng AI ay sinanay upang makilala ang mga makasaysayang pattern ng presyo na nagpapahiwatig ng mataas na posibilidad kalakalan pagkakataon. Sa pagtukoy sa mga pattern na ito, awtomatikong nagsisimula ang AI ng mga mapagkakakitaang trade.

Pros:

• Ang walang-hanggang diskarte na ito ay nagsasamantala sa matatag na mga pattern ng merkado.
• Ang synergy sa pagitan ng AI at statistical backtesting ay nagdudulot ng matatag na signal.
• Ang mga emosyonal na bias ay inalis sa larangan ng pattern-based na kalakalan.

cons:

• Mga kinakailangang data para sa paunang yugto ng pagsasanay.
• Maaaring mabigo ang mga pattern o makagawa ng mga maling signal.
• Ang labis na pag-optimize ay maaaring humantong sa mga modelong mas angkop.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Sanayin ang system sa mahabang panahon at sa ilalim ng iba't ibang kondisyon ng merkado.
• Gamitin ang isang array ng teknikal na tagapagpahiwatig upang patunayan ang katuparan ng pattern.
• Itanim ang maingat na pamamahala ng pera at mga mekanismo ng pagkontrol sa panganib.
• Iangkop ang pagpili ng system sa pamamagitan ng pag-target sa mga partikular na instrumento.

4. AI Sentiment Analysis Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Sinusuri ng mga algorithm ng AI ang mga headline ng balita, artikulo, blog, forum, at social media upang masukat ang bullish o bearish na damdamin. NLP algorithm at machine learning pinagsasama-sama ng mga modelo ang mga signal na ito, na nagbibigay-daan sa mga automated na kalakalan na naaayon sa umiiral na damdamin.

Pros:

• Pinapadali ang mga napapanahong insight sa umuusbong na sikolohiya at mga inaasahan ng mamumuhunan.
• Nagbibigay ng komprehensibong saklaw ng data sa pamamagitan ng mainstream at social media analysis.
• Pinapababa ang mga cognitive bias ng tao.

cons:

• Maaaring mabilis na mag-oscillate ang sentimento, na posibleng humahantong sa paggalaw ng whipsaw.
• Hindi lahat ng impormasyon ay nabibili o nagpapalipat-lipat sa merkado.
• Nangangailangan ng mahusay na teknolohiya ng AI para sa tumpak na automation.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Paghaluin ang mga senyas ng damdamin sa mga teknikal na tagapagpahiwatig para sa tumpak na timing.
• Magtalaga ng higit na kahalagahan sa mga kilalang influencer at mapagkakatiwalaang source.
• Subaybayan ang data ng damdamin sa iba't ibang time frame.
• I-personalize ang mga modelo ayon sa klase ng asset at pagiging maaasahan ng pinagmulan.

5. AI Algorithmic Hedging

Mekanismo ng Operasyon:

Sinusuri ng mga AI system ang mga ugnayan sa pagitan ng mga klase ng asset, securities, at derivatives para matukoy ang epektibong mga pagkakataon sa pag-hedging. Tinitiyak ng mga algorithm ang pinakamainam na laki at timing ng posisyon ng hedging, dynamic na inaangkop ang mga portfolio upang mapanatili ang hedge habang nagbabago ang mga kondisyon ng merkado.

Pros:

• Panangga laban sa pagkalugi sa panahon ng pagbagsak ng merkado.
• Pinapadali ang mga leverage na posisyon na may pinaliit na pagkakalantad sa panganib.
• Ang automation ay umuunlad kahit na sa mabilis pagbabago ng mga merkado.

cons:

• Maaaring limitahan ang mga kita sa malakas na trending na mga merkado.
• Nangangailangan ito ng masalimuot na pagmomodelo at makabuluhang mga mapagkukunan ng computational.
• Maaaring maipon ang pinagsama-samang gastos sa hedging sa paglipas ng panahon.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Magpatibay ng isang komprehensibong diskarte sa portfolio sa halip na tumutok lamang sa mga indibidwal na posisyon.
• Gumamit ng pagsusuri ng ugnayan upang matukoy ang mga asset na may kabaligtaran na mga ugnayan.
• Panatilihin ang pinakamainam na ratio ng hedge at i-recalibrate kung kinakailangan ng market dynamics.
• Umiwas sa mga hubo't hubad na mahaba o maiikling posisyon na walang katumbas na mga bakod.

6. AI Statistical Arbitrage Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Ang high-frequency na ito kalakalan diskarte nagsusumikap na mapakinabangan ang mga panandaliang maling pagpepresyo sa magkakaugnay na mga mahalagang papel. Maingat na sinusubaybayan ng mga algorithm ng AI ang mga relasyon sa pagpepresyo sa pagitan ng mga asset, gaya ng mga stock at kanilang mga ETF. Ang mga trade ay agad na sinisimulan kapag natukoy ang mga pagkakaiba sa pagpepresyo, na ginagamit ang millisecond na bilis ng pagpapatupad upang samantalahin ang mga minutong pagkakaiba.

Pros:

• Ginagamit ang husay sa pagkilala ng pattern ng AI para sa pagbuo ng mga signal.
• Nag-iipon ng katamtaman ngunit mahuhulaan na kita sa mataas na dami ng kalakalan.
• Pinapanatili ang neutralidad sa merkado na may mahusay nadefimga parameter ng panganib.

cons:

• Nangangailangan ng malaking dami ng transaksyon upang makabuo ng kita.
• Ang mga pagkakataon ay lumilipas sa mga high-speed na merkado.
• Ang malalaking order ay maaaring magkaroon ng mga gastos sa epekto sa merkado.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Ipatupad ang diskarteng ito na may direktang access sa merkado upang matiyak ang mabilis na pagpapatupad.
• Limitahan ang mga posisyon sa mga tagal ng intraday para maiwasan ang magdamag na mga panganib.
• Ang tumpak na pagpapatupad ay kinakailangan sa makitid na mga bintana ng arbitrage.
• Manatiling mapagbantay para sa mga indikasyon ng overfitting ng modelo.

7. AI Algorithmic Execution Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Ang AI ay nag-deploy ng analytical prowes nito sa pahusayin ang kalakalan pagbitay. Sinusuri nito ang market liquidity, volatility, at microstructure upang matukoy ang pinakamainam na diskarte sa pagpapatupad. Ang mga malalaking order ay nahahati sa mas maliliit na mga segment para sa maingat na pagpapatupad, at ang mga trade ay na-time para mabawasan ang mga gastos at slippage. Ang mga self-learning algorithm ay patuloy na pinipino ang pagganap ng pagpapatupad.

Mga kalamangan:

• Pinapahusay ang kahusayan at pagiging epektibo ng kalakalan.
• Binabawasan ang mga gastos sa transaksyon, kabilang ang mga bayarin at slippage.
• May kakayahang humawak ng kumplikado mga uri ng order at mga paghihigpit.
• Naghahatid ng pare-pareho sa mga sitwasyon ng high-pressure na kalakalan.

cons:

• Nag-uutos ng isang makabuluhang makasaysayang imbakan ng data para sa pagbuo ng diskarte.
• Hindi gaanong epektibo para sa pangangalakal ng mga securities na mababa ang likido.
• Maaaring hindi mahusay ang pagganap ng mga mangangalakal ng tao sa mga pamilihang manipis na ipinagpalit.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Mahigpit na backtest na mga algorithm gamit ang mga simulate na order upang patunayan ang pagganap.
• Mas mainam na gumamit ng pagmamay-ari na data para sa mga modelo ng pagsasanay, kung naa-access.
• Paboran ang mga instrumentong lubos na likido para ma-optimize ang pagpapatupad.
• Regular na i-update ang mga modelo upang umangkop sa mga umuusbong na kondisyon ng merkado.

8. AI Smart Order Routing

Mekanismo ng Operasyon:

Mahigpit na sinusubaybayan at tinatasa ng mga algorithm ng AI ang data ng order book sa magkakaibang mga palitan at mga liquidity pool. Batay sa mga salik tulad ng laki ng order, mga presyo, at kasalukuyang kundisyon ng merkado, pinipili ng mga algorithm ng AI ang pinakakapaki-pakinabang na lugar para sa pagpapatupad ng order. Ang mga order ay maayos na inilalaan sa maraming destinasyon upang mabawasan ang pagsisiwalat ng mga diskarte sa pangangalakal, at ang mga modelong self-learning ay patuloy na nagpapalaki ng pagganap.

Pros:

• Binabawasan ang mga pagkaantala sa pagtupad ng order sa pamamagitan ng matalinong pagruruta.
• Pinapababa ang mga gastos sa pangangalakal sa pamamagitan ng mga pagkakataon sa pagpapahusay ng presyo.
• Walang putol na umaangkop sa nagbabagong dynamics ng merkado.
• Tinatanggal ang pangangailangan para sa manu-manong pagpili ng lugar.

cons:

• Nangangailangan ng kumplikadong pagsasama sa maraming palitan at mga platform ng brokerage.
• Nangangailangan ng komprehensibong mapagkukunan ng data para sa tumpak na pagmomodelo ng pagkatubig.
• Umaasa sa mga third-party na system para sa real-time na mga feed ng data.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Gamitin ang data ng order book para mahulaan ang dynamic na liquidity.
• Isaalang-alang ang mga salik gaya ng bilis, mga bayarin, at mga rate ng pagtanggi kapag sinusuri ang mga lugar.
• Suriin ang mga regulasyon sa trade-through sa mga pira-pirasong merkado.
• Ipatupad ang randomized routing logic para mapangalagaan laban sa reverse engineering ng mga diskarte.

9. AI Event-Driven Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Ang mga AI system ay kumukuha at binibigyang kahulugan ang napakaraming balita, data ng kita, Pag-file ng SEC, at pang-ekonomiyang paglabas. Kinukuha ang mga naaaksyong insight upang mahulaan potensyal na epekto sa merkado. Awtomatikong isinasagawa ang mga trade upang kumita mula sa inaasahan paggalaw ng presyo nagmumula sa mahahalagang pangyayari.

Pros:

• Pinapadali ang napapanahong mga desisyon sa pangangalakal na nakahanay sa mga kaganapang nagbabago sa merkado.
• Pinapababa ang impluwensya ng mga cognitive bias ng tao.
• Epektibong nagna-navigate sa masalimuot na inter-market dynamics.

cons:

• Ang tumpak na interpretasyon ng lahat ng nauugnay na impormasyon ay maaaring maging mahirap.
• Ang balita ay maaaring maagang ipakalat o inaasahan ng mga merkado.
• Ang isang mataas na dami ng mga pekeng signal ay maaaring lumabas mula sa mga hindi nauugnay na kaganapan.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• I-fuse ang pagsusuri ng balita gamit ang mga teknikal na tagapagpahiwatig upang mapahusay ang katumpakan.
• Unahin ang mga kaganapan na may ipinakitang makasaysayang epekto sa mga merkado.
• Panatilihin ang sari-saring mga portfolio upang pamahalaan ang panganib.
• I-customize ang mga modelo batay sa industriya, kumpanya, at uri ng kaganapan.

10. AI/Human Collaborative Trading

Mekanismo ng Operasyon:

Pinagsasama-sama ng diskarteng ito ang pagkamalikhain ng tao sa husay sa computational ng AI. Ginagamit ng mga may karanasang mangangalakal ang AI para sa pagsusuri ng data at pagkilala sa pattern. Pinapahusay ng mga modelo ng AI ang mga desisyon sa pangangalakal ng tao sa pamamagitan ng mga awtomatikong signal, alerto, at analytics. Nag-aambag ang mga tao ng mga malikhaing input tulad ng disenyo ng diskarte, intuwisyon, at kadalubhasaan sa merkado.

Pros:

• Pinagsasamantalahan ang mga lakas ng parehong intuwisyon ng tao at mga modelo ng AI na hinimok ng data.
• Pangangasiwa ng tao pinapagaan ang panganib ng mga desisyon na nakabatay sa AI na naiimpluwensyahan ng mga maling bias ng tao.
• Pinahuhusay, sa halip na pinapalitan, ang mga mangangalakal ng tao.

cons:

• Nangangailangan ng adeptness sa synergizing kakayahan ng tao at AI.
• Posibilidad ng pag-override ng tao batay sa mga maling bias.
• Ang pagpapanatili ng pare-pareho, collaborative na daloy ng trabaho ay maaaring maging mahirap.

Mga Rekomendasyon sa Pagpapatupad:

• Panatilihin ang madiskarteng pangangasiwa ng tao habang ginagamit ang AI para sa pagpapatupad.
• Magreserba ng pinakamataas na awtoridad sa paggawa ng desisyon para sa mga mangangalakal ng tao.
• Gamitin ang AI upang i-backtest at pinuhin ang mga konsepto ng diskarte na binuo ng tao nang mabilis.
• Gamitin ang AI upang galugarin ang mga malawak na dataset para sa pinalawak na pagsusuri.

Ang Pinnacle ng AI Trading Systems

Ang matagumpay na pagpapatupad ng mga diskarte sa pangangalakal ng AI na ito ay nangangailangan ng espesyal na kadalubhasaan. Ang pinakamainam na diskarte ay nangangailangan ng pakikipagtulungan sa itinatag pimpin pondo, mga proprietary trading firm, o fintech vendor na nilagyan ng mga napatunayang AI system. Ang supremacy ng artificial intelligence ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga mangangalakal na magsagawa ng mga diskarte nang may superhuman na bilis, katumpakan, at analytical acumen.

Habang umuunlad pa rin ang AI trading, ang mga teknolohiyang ito ay nagpakita ng kahanga-hangang potensyal para sa muling paghubog ng tanawin ng pamumuhunan at kalakalan. Habang mas maraming entity ang nagpapatibay at nag-inovate sa AI, asahan ang mahalagang papel nito sa mga capital market at pamamahala ng portfolio. Ang mapagkumpitensya gilid na ipinagkaloob ng mga algorithm ng AI ay nagpapahiwatig na ang teknolohiyang ito ay nakahanda upang maging isang kailangang-kailangan na kakayahan para sa lahat ng seryosong kalahok sa merkado sa hinaharap.

Paghahambing ng Mga Pangunahing Tampok

Kapag isinasaalang-alang ang aplikasyon ng AI sa pangangalakal, mahalagang isaisip ang pinakamahuhusay na kagawiang ito:

• Simulan ang maliit: Suriin Mga tool sa AI sa pangangalakal ng papel o may maliit na halaga sa simula.
• Dagdagan, huwag palitan: Gamitin ang AI upang pahusayin ang mga kasalukuyang proseso sa halip na palitan ang mga ito nang buo.
• Pagsamahin ang AI sa pananaw ng tao: Kulang sa common sense ang mga algorithm, kaya mahalaga ang pangangasiwa ng tao.
• Ipatupad ang malakas na pamamahala sa panganib: Maaaring matuto ng masasamang gawi ang AI, kaya mahalaga ang mga kontrol sa panganib.
• Tiyakin ang transparency: Gawing transparent ang paggawa ng desisyon ng AI para magkaroon ng tiwala.
• Panoorin ang overfitting: Ang mahigpit na out-of-sample na pagsubok ay kinakailangan upang maiwasan ang pitfall na ito.
• Subaybayan ang mga bias at etikal na isyu: Magkaroon ng kamalayan sa mga potensyal na etikal na alalahanin at mga nakatagong bias sa mga modelo ng AI.
• Regular na sanayin muli ang mga modelo: Ang mga merkado ay dynamic na nagbabago, kaya ang pag-update ng mga modelo na may bagong data ay mahalaga.

Mga Pangunahing Benepisyo ng AI Trading

Ang pangangalakal ng AI ay nag-aalok ng ilang mga pakinabang sa tradisyonal na mga diskarte sa pangangalakal:

• bilis: Maaaring iproseso ng AI ang napakaraming data at tukuyin ang mga pagkakataon sa mga microsecond, na nagbibigay-daan sa pagsasamantala sa mga panandaliang kawalan ng kakayahan.
• katumpakan: Maaaring matuklasan ng mga sopistikadong modelo ng machine learning ang mga kumplikadong pattern na maaaring hindi mapansin ng mga analyst ng tao, na nagpapahusay sa predictive accuracy.
• Kaya sa pagbagay: Maaaring patuloy na i-update ng mga AI system ang kanilang mga diskarte sa mga dynamic na kapaligiran, na mananatiling may kaugnayan.
• Kakayahang sumukat: Kakayanin ng AI ang mga diskarte sa pangangalakal sa libu-libong stock, na isinasagawa ang mga ito nang walang kapaguran at walang kapaguran.
• Mga Savings sa Gastos: Binabawasan ng AI ang pangangailangan para sa malalaki, mamahaling mga pangkat ng analyst at nagpapababa ng mga gastos sa transaksyon sa pamamagitan ng na-optimize na pagpapatupad ng kalakalan.

Mga Panganib at Hamon ng AI Trading

Kasama rin sa AI trading ang bahagi nito sa mga panganib at hamon:

• Overfitting: Maaaring gumanap nang maayos ang mga modelo ng AI sa mga backtest ngunit nabigo sa live na kalakalan, na nangangailangan ng mahigpit na out-of-sample na pagsubok.
• Mga nakatagong bias: Data ng pagsasanay Ang mga pagkiling ay maaaring humantong sa mga suboptimal na desisyon na hindi agad nakikita.
• Pagbabago ng mga merkado: Nagbabago ang mga merkado, kaya ang mga modelo ng AI ay nangangailangan ng mga pana-panahong pag-update upang maiwasan ang pagkasira.
• Aninaw: Ang mga kumplikadong modelo tulad ng malalim na pag-aaral ay maaaring kumilos tulad ng "mga itim na kahon" na may mababang interpretability.
• Regulasyon: Ang pangangalakal ng AI ay nagtataas ng mga hamon sa paligid ng pamamahala, pagsisiwalat, at pananagutan, na nangangailangan ng gabay sa regulasyon.

Ang Kinabukasan ng AI sa Trading

Ang AI ay mabilis na nakakakuha ng traksyon sa pangangalakal at tanawin ng pamumuhunan. Habang nagiging mas malakas at naa-access ang mga algorithm, magpapatuloy ang pagbabago ng AI kung paano gumagana ang mga merkado at kalahok. Gayunpaman, ang responsableng pangangasiwa at pamamahala ay magiging kritikal sa pagbuo ng tiwala at pagtiyak ng mga positibong resulta ng lipunan.

Ang mga mangangalakal na naghahangad na gamitin ang AI ay dapat magsimula sa pamamagitan ng malalim na pag-unawa sa kanilang diskarte, data, at mga merkado upang mailapat nila ang AI nang matalino upang mapahusay ang kanilang kalamangan. Sa tamang diskarte, ang AI ay maaaring maging isang mahalagang karagdagan sa halip na isang itim na kahon na madaling kapitan ng labis na pangako.

FAQs

Gumagamit ang AI algorithmic trading ng mga computer program na may mga automated na panuntunan at AI/ML para gumawa ng mga desisyon sa pangangalakal, maglagay ng mga order, at pamahalaan ang mga trade na may kaunting interbensyon ng tao.

Nagbibigay ang AI ng bilis at katumpakan sa pagsusuri ng data, pagkilala sa pattern, pagpapatupad ng order, pamamahala sa peligro, at iba pang aspeto na hindi maaaring tugma ng mga mangangalakal ng tao. Nagbibigay ito ng kalamangan sa mga diskarte sa pangangalakal ng AI.

Potensyal na panganib isama ang mga overfitting na modelo sa makasaysayang data, mga error sa coding sa mga algorithm, labis na pangangalakal, at pagkamaramdamin sa mga flash crash at volatility. Ang wastong pag-unlad, pagsubok, at mga kontrol sa panganib ay mahalaga.

Ang matagumpay na pag-unlad ay nangangailangan ng kadalubhasaan sa AI/machine learning, quant trading strategies, market microstructure, agham ng data, backtesting, coding, at predictive analytics. Ang isang multidisciplinary team ay perpekto.

A: Ang mga mangangalakal ay maaaring bumuo ng mga in-house na kakayahan sa AI, bumili ng off-the-shelf AI trading platform, o mamuhunan sa pamamagitan ng pimpin pondo at mga kumpanyang pangkalakal na may itinatag na imprastraktura ng pangangalakal ng AI.

Inaasahang magiging mahalaga ang AI sa mga capital market at pangangalakal habang lumalaki ang pag-aampon. Ang mapagkumpitensyang mga bentahe na ibinigay ng AI ay malamang na maging mahalaga para sa lahat ng mga seryosong mangangalakal sa hinaharap.

Magbasa ng higit pang mga kaugnay na paksa:

• Bitcoin Markets: Tatlong trade setup para sa mga BTC trader, ngunit $20,000 pa rin ang isang makatwirang hula
• Isang gabay ng baguhan sa pagbabasa ng mga cryptocurrency chart sa 2023
• Gabay ng baguhan sa algorithmic stablecoins (2023)
• Dapat Unahin ng Lahat ng Big Tech na Kumpanya na Bumubuo ng mga LLM