AI sebagai alat bantuan trading: petunjuk penggunaan

Penggunaan kecerdasan buatan (IA) di bidang trading telah menjadi pendekatan yang diminati untuk mengoptimalkan keuntungan dan mengurangi risiko, berkat otomatisasi dan analisis mendalam terhadap data. Berikut adalah gambaran tentang cara kerjanya:

Algoritma perdagangan

Trading algoritmik mengandalkan model AI untuk memindai data keuangan dan membuat keputusan instan. Algoritma ini dapat beroperasi dengan kecepatan dan akurasi yang tidak tertandingi oleh manusia. Kita terutama membedakan:

• Perdagangan frekuensi tinggi (THF): ia mengeksekusi ribuan pesanan dalam sekejap untuk memanfaatkan variasi harga mikro.

• Perdagangan kuantitatif: ini didasarkan pada model statistik dan matematis untuk memperkirakan pergerakan pasar.

Analisis Prediktif

IA mampu untuk menganalisis volume data historis dan waktu nyata yang sangat besar (kurs, volume, berita ekonomi, tren sosial, dll.) untuk memprediksi arah pasar di masa depan. Ini mencakup:

• Analisis teknis: penggunaan algoritma untuk mendeteksi konfigurasi dalam grafik harga.

• Analisis fundamental: pemeriksaan laporan keuangan, laporan ekonomi, dan variabel kunci lainnya untuk memprediksi kinerja suatu aset.

Automatisasi Perdagangan

Robot trading menggunakan algoritma AI untuk mengeksekusi perintah secara mandiri. Robot ini dapat mengikuti strategi tertentu, misalnya, arbitrase, mengikuti tren, dan melakukan trading tanpa intervensi manusia. Platform seperti Gate memungkinkan untuk membuat dan menggunakan robot trading berbasis AI.

Analisis Sentimen

IA dapat menyaring jutaan data dari berbagai sumber seperti media sosial, forum keuangan, dan berita untuk menangkap sentimen pasar (optimis atau pesimis) terhadap suatu aset atau cryptocurrency. Informasi ini dapat membantu dalam memperkirakan pergerakan harga.

Optimasi Portofolio

AI dapat berkontribusi untuk mengoptimalkan portofolio investasi dengan secara otomatis menyesuaikan posisi berdasarkan kondisi pasar dan tujuan keuangan. Ini termasuk strategi seperti:

• Penyeimbangan otomatis: menyesuaikan komposisi portofolio berdasarkan data baru atau perkembangan risiko.

• Manajemen risiko: IA dapat mengevaluasi risiko kehilangan aset dan menyesuaikan posisi sesuai untuk meminimalkan potensi kerugian.

Pembelajaran mesin dan mendalam

Teknik pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam digunakan untuk membuat model yang belajar dari data historis dan meningkat seiring waktu. Misalnya:

• Jaringan saraf: digunakan untuk menganalisis sejumlah besar data tidak terstruktur dan menarik kesimpulan yang kompleks.

• Pohon keputusan dan hutan acak: digunakan untuk memprediksi pergerakan harga jangka pendek berdasarkan data historis dan variabel teknis.

Backtesting

Sebelum menerapkan strategi perdagangan berbasis AI, sangat penting untuk melakukan pengujian retrospektif untuk mengevaluasi kinerja algoritma pada data historis. Ini memungkinkan untuk memvalidasi strategi dan menghindari pengambilan risiko yang tidak perlu di pasar yang volatile.

Alat AI untuk perdagangan

Berbagai platform mengintegrasikan fitur AI untuk trading. Gate menawarkan solusi yang memungkinkan penggunaan skrip dan robot yang mengintegrasikan algoritma AI untuk trading cryptocurrency.

Perdagangan yang dibantu oleh AI pada dasarnya bergantung pada pemanfaatan data untuk membuat keputusan yang terinformasi, kecepatan eksekusi, dan otomatisasi. Para trader dapat menggunakan algoritme atau robot untuk mengeksekusi strategi yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga memaksimalkan peluang keuntungan sambil meminimalkan kesalahan manusia.