10 найкращих торгових стратегій і алгоритмів ШІ на 2023 рік

Торгові системи на основі штучного інтелекту мають неперевершену здатність ретельно досліджувати величезні набори даних, визначати складні закономірності та здійснювати операції зі швидкістю, вищою, ніж у трейдерів-людей. ШІ-трейдери мають явну перевагу в прогнозуванні змін цін і зароблянні грошей.

У цій доповіді ми розглянемо десятку найкращих торгових стратегій штучного інтелекту, які стають дедалі популярнішими серед хедж-фондів, власних торгових компаній і окремих трейдерів. Ми пояснимо, як працюють ці стратегії, розглянемо їхні переваги та недоліки та обговоримо, як трейдери використовують їх, щоб заробляти гроші.

Про Поради
1. Ці просунуті 10+ найкращі боти для криптовалютної торгівлі AI використовуйте штучний інтелект для аналізу ринкових тенденцій, здійснення угод і максимізації прибутку.
2. Відкрийте для себе 5 найкращих акцій ШІ віддає перевагу фінансова еліта.
3. Будьте попереду інвестиційної гри та ознайомтеся з нашим кураторським списком 10 найкращих акцій компаній штучного інтелекту за річною прибутковістю В 2023.

10 торгових стратегій AI. Частка ринку за популярністю

#	Алгоритм торгівлі ШІ	популярність
1	AI Mean Reversion Trading	62.34%
2	AI Smart Order Routing	18.18%
3	AI Sentiment Analysis Trading	3.90%
4	AI Статистична арбітражна торгівля	3.90%
5	AI Quantitative Momentum Trading	2.60%
6	Торгівля з розпізнаванням ШІ	2.60%
7	Торгівля, керована подіями AI	2.60%
8	ШІ Алгоритмічна торгівля	1.30%
9	Алгоритмічне хеджування AI	1.30%
10	AI/Human Collaborative Trading	1.30%

Порівняльна таблиця 10 торгових стратегій ШІ

#	Стратегія	швидкість	Використання даних	частота	Тримай час	Рівень ризику
1.	AI Momentum Trading	Високий	Помірна	Високий	Короткий термін	поміркованому
2.	AI Mean Reversion Trading	низький	низький	поміркованому	Короткострокові та середньострокові	низький
3.	Торгівля з розпізнаванням ШІ	Помірна	Високий	Помірна	Короткострокові та середньострокові	Помірна
4.	AI Sentiment Analysis Trading	Високий	Високий	Високий	Внутрішньоденний до короткострокового	Високий
5.	Алгоритмічне хеджування AI	Високий	Високий	Високий	Середньостроковий і довгостроковий	низький
6.	AI Статистична арбітражна торгівля	Надзвичайно високо	Високий	Надзвичайно високо	Intraday	низький
7.	ШІ Алгоритмічна торгівля	Високий	Високий	Високий	Короткий термін	низький
8.	AI Smart Order Routing	Надзвичайно високо	Високий	Надзвичайно високо	Intraday	низький
9.	Торгівля, керована подіями AI	Високий	Високий	Помірна	Короткострокові та середньострокові	Високий
10.	AI/Human Collaborative Trading	Помірна	Помірна	Помірна	Середньострокові	Помірна

1. AI Quantitative Momentum Trading

Операційний механізм:

Алгоритми ШІ підтримуйте цю стратегію, ретельно відстежуючи тенденції цін на різноманітні цінні папери, такі як акції, ф’ючерси та валюти. Він прискіпливо розпізнає цінні папери, які демонструють висхідний імпульс.

Плюси:

• Використовує переважаючі тенденції та імпульс для високоймовірних угод.
• Прибуток як від висхідного, так і від спадного імпульсу.
• Точність підвищується завдяки кількісно керованим входам і виходам.

Мінуси:

• Вразливий до різких розворотів трендів і волатильності ринку.
• Ризик надмірної торгівлі за відсутності суворих кількісних правил.
• Вимагає постійного спостереження та коригування портфоліо.

Рекомендації щодо впровадження:

• Використовуйте систему AI, що включає глибоке навчання алгоритми точної ідентифікації зсуву імпульсу.
• Поєднуйте імпульсні сигнали зі стратегіями управління ризиками, що включають визначення розміру позиції та механізми стоп-лосс.
• Виявляйте прихильність до цінних паперів, які мають стійкі тенденції до зростання цін і значні обсяги торгів.
• Захист від ризику концентрації шляхом широкої диверсифікації некорельованих цінних паперів.

2. AI Mean Reversion Trading

Операційний механізм:

Ця стратегія процвітає завдяки схильності ринків повертатися до своїх значити або середній. Алгоритми штучного інтелекту обробляють довгі позиції в торгівлі цінними паперами нижче середньої ціни та короткі позиції в тих, що торгуються вище неї, передбачаючи можливе повернення.

Плюси:

• Процвітає на ринках, обмежених діапазоном defiнед тенденції.
• Добре гармонує з класами активів, що коливаються навколо середнього значення.
• Середні межі повернення обмежують ризик.

Мінуси:

• Сприйнятливий до захоплення тривалими трендами.
• Повернення може відбутися після тривалих інтервалів.
• Складні для точного виконання за відсутності кількісних можливостей.

Рекомендації щодо впровадження:

• Використовуйте моделі машинного навчання, такі як штучні нейронні мережі (ANN), щоб уточнити оцінки середнього рівня повернення.
• Підвищте точність за допомогою аналізу настроїв для покращення входу в торгівлю.
• Define чітка реверсія ціні цілі і застосувати механізми стоп-лосс на обох кінцях.
• Зберігайте позиції розумного розміру, які добре диверсифіковані.

3. Торгівля з розпізнаванням ШІ

Операційний механізм:

Алгоритми штучного інтелекту навчені розпізнавати історичні моделі цін, які передвіщають високу ймовірність торгівля можливості. Виявивши ці шаблони, ШІ автоматично ініціює прибуткові операції.

Плюси:

• Ця вічна стратегія використовує стійкі ринкові моделі.
• Синергія між штучним інтелектом і статистичним ретестуванням створює надійні сигнали.
• Емоційні упередження усуваються у сфері торгівлі на основі шаблонів.

Мінуси:

• Суттєві передумови даних для початкового етапу навчання.
• Патерни можуть вийти з ладу або видавати помилкові сигнали.
• Надмірна оптимізація може призвести до кращих моделей.

Рекомендації щодо впровадження:

• Навчання системи протягом тривалих проміжків часу та за різноманітних ринкових умов.
• Використовуйте низку технічні індикатори щоб підтвердити виконання шаблону.
• Впровадити розумне управління грошима та механізми контролю ризиків.
• Налаштуйте вибірковість системи, орієнтуючись на певні інструменти.

4. AI Sentiment Analysis Trading

Операційний механізм:

Алгоритми штучного інтелекту ретельно перевіряють заголовки новин, статті, блоги, форуми тощо соціальні медіа щоб оцінити бичачі чи ведмежі настрої. Алгоритми НЛП і навчання за допомогою машини моделі поєднують ці сигнали, уможливлюючи автоматичні операції відповідно до переважаючих настроїв.

Плюси:

• Сприяє своєчасному усвідомленню змін психології та очікувань інвесторів.
• Надає повне охоплення даних за допомогою аналізу основних і соціальних мереж.
• Пом'якшує когнітивні упередження людини.

Мінуси:

• Почуття може швидко коливатися, потенційно призводячи до рухів пилою.
• Не вся інформація є придатною для продажу або рухомої на ринку.
• Для точної автоматизації потрібна досвідчена технологія ШІ.

Рекомендації щодо впровадження:

• Поєднуйте сигнали настрою з технічними індикаторами для точного визначення часу.
• Приділяйте більше значення відомим впливовим особам і авторитетним джерелам.
• Відстежуйте дані настроїв за різні часові проміжки.
• Персоналізуйте моделі за класом активів і надійністю джерела.

5. AI Алгоритмічне хеджування

Операційний механізм:

Системи штучного інтелекту перевіряють зв’язки між класами активів, цінними паперами та деривативами, щоб визначити ефективні можливості хеджування. Алгоритми визначають оптимальний розмір позиції хеджування та час, динамічно адаптуючи портфелі для підтримки хеджування в міру розвитку ринкових умов.

Плюси:

• Захищає від втрат під час спаду ринку.
• Полегшує позиції з кредитним плечем з мінімізованим ризиком.
• Автоматизація процвітає навіть у швидких умовах зміна ринків.

Мінуси:

• Може обмежити прибуток на ринках із сильним трендом.
• Це вимагає складного моделювання та значних обчислювальних ресурсів.
• Сукупні витрати на хеджування можуть накопичуватися з часом.

Рекомендації щодо впровадження:

• Прийміть комплексний підхід до портфоліо, а не зосереджуйтеся лише на окремих позиціях.
• Використовуйте кореляційний аналіз для виявлення активів із зворотними зв’язками.
• Підтримуйте оптимальні коефіцієнти хеджування та перекалібруйте, якщо цього вимагає ринкова динаміка.
• Уникайте відкритих довгих або коротких позицій, позбавлених відповідних хеджів.

6. AI Статистична арбітражна торгівля

Операційний механізм:

Цей високочастотний Торгова стратегія прагне отримати вигоду від короткострокових неправильних цін на корельовані цінні папери. Алгоритми штучного інтелекту пильно відстежують співвідношення цін між активами, такими як акції та їх ETF. Торги негайно розпочинаються після виявлення розбіжностей у ціноутворенні, використовуючи швидкість виконання в мілісекунди для використання хвилинних розбіжностей.

Плюси:

• Використовує майстерність штучного інтелекту в розпізнаванні образів для генерування сигналів.
• Накопичує скромний, але передбачуваний прибуток у великих обсягах торгівлі.
• Зберігає нейтралітет ринку з добре-defiнеобхідні параметри ризику.

Мінуси:

• Для отримання прибутку потрібен значний обсяг транзакцій.
• На швидкісних ринках можливості швидкоплинні.
• Великі замовлення можуть призвести до витрат на ринок.

Рекомендації щодо впровадження:

• Реалізуйте цю стратегію з прямим доступом до ринку, щоб забезпечити швидке виконання.
• Обмежте позиції тривалістю протягом дня, щоб запобігти нічним ризикам.
• Точне виконання є обов’язковим у вузьких арбітражних вікнах.
• Залишайтеся пильними щодо ознак переобладнання моделі.

7. ШІ Алгоритмічна торгівля

Операційний механізм:

AI використовує свою аналітичну майстерність, щоб посилити торгівлю виконання. Він оцінює ліквідність, волатильність і мікроструктуру ринку, щоб визначити оптимальну стратегію виконання. Великі ордери поділяються на менші сегменти для обережного виконання, а угоди розраховуються на час, щоб зменшити витрати та прослизання. Алгоритми самонавчання постійно вдосконалюють продуктивність виконання.

профі:

• Підвищує ефективність і ефективність торгівлі.
• Зменшує транзакційні витрати, включаючи комісії та прослизання.
• Здатний обробляти комплекс типи замовлень і обмеження.
• Забезпечує послідовність у сценаріях торгівлі під високим тиском.

Мінуси:

• Надає важливе сховище історичних даних для розробки стратегії.
• Менш ефективний для торгівлі низьколіквідними цінними паперами.
• Може бути нижчим для трейдерів-людей на ринках з малою кількістю торгів.

Рекомендації щодо впровадження:

• Ретельно тестуйте алгоритми, використовуючи змодельовані замовлення для перевірки продуктивності.
• Бажано використовувати власні дані для навчальні моделі, якщо доступний.
• Віддавайте перевагу високоліквідним інструментам для оптимізації виконання.
• Регулярно оновлюйте моделі для адаптації до мінливих ринкових умов.

8. AI Smart Order Routing

Операційний механізм:

Алгоритми штучного інтелекту ретельно відстежують і оцінюють дані книги замовлень на різноманітних біржах і пулах ліквідності. На основі таких факторів, як розмір замовлення, ціни та поточні ринкові умови, алгоритми ШІ вибирають найбільш вигідне місце для виконання замовлення. Замовлення вміло розподіляються між кількома пунктами призначення, щоб звести до мінімуму розкриття торгових стратегій, а моделі самонавчання постійно підвищують ефективність.

Плюси:

• Зменшує затримки у виконанні замовлення завдяки розумній маршрутизації.
• Зменшує торговельні витрати завдяки можливостям підвищення ціни.
• Плавно адаптується до динаміки ринку.
• Усуває необхідність ручного вибору місця проведення.

Мінуси:

• Включає комплексну інтеграцію між кількома біржами та брокерськими платформами.
• Для точного моделювання ліквідності потрібні повні ресурси даних.
• Покладається на системи сторонніх виробників для каналів даних у реальному часі.

Рекомендації щодо впровадження:

• Використовуйте дані книги замовлень для прогнозування динамічної ліквідності.
• Під час аналізу місць проведення візьміть до уваги такі фактори, як швидкість, комісія та відсоток відхилень.
• Оцініть правила торгівлі на фрагментованих ринках.
• Застосуйте логіку рандомізованої маршрутизації для захисту від зворотного проектування стратегій.

9. ШІ Торгівля, керована подіями

Операційний механізм:

Системи штучного інтелекту отримують та інтерпретують величезну кількість новин, даних про прибутки, Документи SEC, і економічні випуски. Статистичні відомості витягуються для прогнозування потенційний вплив на ринок. Торги виконуються автоматично, щоб отримати прибуток від очікуваного рух цін що випливають із значущих подій.

Плюси:

• Сприяє своєчасному прийняттю торгових рішень відповідно до подій, що змінюють ринок.
• Пом'якшує вплив когнітивних упереджень людини.
• Ефективно орієнтується в складній міжринковій динаміці.

Мінуси:

• Точна інтерпретація всієї відповідної інформації може бути складною.
• Ці новини можуть бути передчасно поширені або передбачувані ринками.
• Велика кількість помилкових сигналів може виникати через нерелевантні події.

Рекомендації щодо впровадження:

• Поєднайте аналіз новин із технічними індикаторами для підвищення точності.
• Надайте пріоритет подіям, які мають історичний вплив на ринки.
• Підтримуйте диверсифіковані портфелі для управління ризиками.
• Налаштуйте моделі на основі галузі, компанії та типу події.

10. AI/Human Collaborative Trading

Операційний механізм:

Ця стратегія поєднує творчі здібності людини з обчислювальною майстерністю ШІ. Досвідчені трейдери використовують ШІ для аналізу даних і розпізнавання шаблонів. Моделі штучного інтелекту покращують торговельні рішення людини за допомогою автоматизованих сигналів, сповіщень і аналітики. Люди вносять творчий внесок, як-от розробка стратегії, інтуїція та знання ринку.

Плюси:

• Використовує переваги як людської інтуїції, так і керованих даними моделей ШІ.
• Людський нагляд зменшує ризик рішень на основі штучного інтелекту, на які впливають помилкові людські упередження.
• Покращує, а не замінює людей-торговців.

Мінуси:

• Вимагає вправності в синергії можливості людини та ШІ.
• Можливість людського перевизначення на основі помилкових упереджень.
• Підтримання узгодженого спільного робочого процесу може бути складним завданням.

Рекомендації щодо впровадження:

• Зберігайте людський стратегічний нагляд, використовуючи ШІ для виконання.
• Зарезервуйте остаточні повноваження щодо прийняття рішень за людьми-торговцями.
• Використовуйте штучний інтелект для швидкого тестування та вдосконалення створених людьми концепцій стратегії.
• Використовуйте штучний інтелект для дослідження великих наборів даних для розширеного аналізу.

Вершина торгових систем ШІ

Успішна реалізація цих торгових стратегій штучного інтелекту потребує спеціальних знань. Оптимальний підхід передбачає співпрацю з відомими хедж-фонди, власних торгових фірм або фінтех-постачальників, оснащених перевіреними системами ШІ. Перевага штучного інтелекту дає трейдерам можливість виконувати стратегії з надлюдською швидкістю, точністю та аналітичною проникливістю.

Хоча торгівля штучним інтелектом все ще розвивається, ці технології продемонстрували чудовий потенціал для зміни ландшафту інвестицій і торгівлі. У міру того, як все більше організацій запроваджують і впроваджують інновації в AI, очікуйте його невід’ємну роль на ринках капіталу та в управлінні портфелем. The конкурентну перевагу наданий алгоритмами штучного інтелекту, означає, що ця технологія стане незамінною можливістю для всіх серйозних учасників ринку в майбутньому.

Порівняння ключових характеристик

Розглядаючи застосування штучного інтелекту в торгівлі, важливо мати на увазі такі найкращі практики:

• Почніть з малого: Оцініть Інструменти AI на паперових паперах або з невеликими сумами капіталу спочатку.
• Збільшувати, не замінювати: Використовуйте штучний інтелект для покращення існуючих процесів, а не повністю їх замінюйте.
• Поєднайте ШІ з людським розумінням: Алгоритмам бракує здорового глузду, тому людський нагляд є вирішальним.
• Впровадити ефективне управління ризиками: ШІ може засвоїти шкідливі звички, тому контроль ризиків є життєво важливим.
• Забезпечте прозорість: Зробіть процес прийняття рішень ШІ прозорим, щоб зміцнити довіру.
• Слідкуйте за надмірною фурнітурою: Щоб уникнути цієї пастки, необхідне суворе тестування поза зразком.
• Слідкуйте за упередженнями та етичними проблемами: пам’ятайте про потенційні етичні проблеми та приховані упередження в моделях ШІ.
• Регулярно перенавчайте моделей: Ринки динамічно розвиваються, тому оновлення моделей новими даними є важливим.

Ключові переваги AI Trading

Торгівля штучним інтелектом має кілька переваг перед традиційними підходами до торгівлі:

• швидкість: штучний інтелект може обробляти величезні обсяги даних і виявляти можливості за мікросекунди, дозволяючи використовувати короткочасну неефективність.
• Точність: Складні моделі машинного навчання можуть розкривати складні закономірності, які люди-аналітики можуть не помітити, підвищуючи точність прогнозування.
• Адаптованість: системи ШІ можуть постійно оновлювати свої стратегії в динамічних середовищах, залишаючись актуальними.
• масштабованість: штучний інтелект може обробляти торгові стратегії для тисяч акцій, виконуючи їх невтомно та без втоми.
• Економія витрат: штучний інтелект зменшує потребу у великих, дорогих групах аналітиків і знижує транзакційні витрати завдяки оптимізованому виконанню торгів.

Ризики та виклики торгівлі ШІ

Торгівля штучним інтелектом також має певну частку ризиків і проблем:

• Переобладнання: моделі штучного інтелекту можуть добре працювати в попередніх тестах, але зазнавати невдачі в торгівлі в реальному часі, вимагаючи ретельного тестування поза вибіркою.
• Приховані упередження: Дані навчання упередження можуть призвести до неоптимальних рішень, які не відразу очевидні.
• Зміна ринків: Ринки розвиваються, тому моделі штучного інтелекту потребують періодичних оновлень, щоб уникнути деградації.
• прозорість: складні моделі, такі як глибоке навчання, можуть поводитися так «чорні ящики» з низькою інтерпретабельністю.
• Регулювання: Торгівля штучним інтелектом створює проблеми щодо управління, розкриття інформації та підзвітності, що вимагає нормативних вказівок.

Майбутнє штучного інтелекту в торгівлі

ШІ швидко набирає обертів у торгівлі інвестиційний ландшафт. Оскільки алгоритми стають потужнішими та доступнішими, штучний інтелект продовжуватиме змінювати те, як працюють ринки та учасники. Однак відповідальний нагляд і управління будуть критично важливими для зміцнення довіри та забезпечення позитивних результатів для суспільства.

Трейдери, які прагнуть використовувати ШІ, повинні почати з глибокого розуміння своєї стратегії, даних і ринків, щоб вони могли розумно застосовувати ШІ для підвищення своєї переваги. За правильного підходу штучний інтелект може стати цінним доповненням, а не чорною скринькою, схильною до надмірних обіцянок.

Питання і відповіді

Алгоритмічна торгівля AI використовує комп’ютерні програми з автоматизованими правилами та AI/ML для прийняття торгових рішень, розміщення замовлень і керування угодами з мінімальним втручанням людини.

ШІ забезпечує швидкість і точність аналізу даних, розпізнавання шаблонів, виконання замовлень, управління ризиками та інші аспекти, з якими люди-торговці не можуть зрівнятися. Це дає перевагу торговим стратегіям ШІ.

Потенційні ризики включати переобладнання моделей під історичні дані, помилки кодування в алгоритмах, надмірну торгівлю та сприйнятливість до миттєвих збоїв і нестабільності. Належна розробка, тестування та контроль ризиків є важливими.

Успішна розробка потребує досвіду в області ШІ/машинного навчання, кількісних торгових стратегій, мікроструктури ринку, наука про дані, тестування, кодування та прогнозна аналітика. Ідеальною є мультидисциплінарна команда.

A: Трейдери можуть створювати власні можливості ШІ, купувати готові торгові платформи ШІ або інвестувати через хедж-фонди і торгові фірми з розвиненою торговою інфраструктурою ШІ.

Очікується, що штучний інтелект стане невід’ємною частиною ринків капіталу та торгівлі в міру зростання впровадження. Конкурентні переваги, які надає ШІ, ймовірно, стануть важливими для всіх серйозних трейдерів у майбутньому.

Читайте більше пов’язаних тем:

• Ринки біткойнів: три торгові налаштування для трейдерів BTC, але 20,000 XNUMX доларів все ще є розумним прогнозом
• Посібник для початківців із читання графіків криптовалют у 2023 році
• Посібник для початківців з алгоритмічних стейблкойнів (2023)
• Усі великі технологічні компанії, які розробляють LLM, мають надавати пріоритет безпеці моделі