ИИ как инструмент помощи в трейдинге: руководство по использованию

Использование искусственного интеллекта (IA) в области трейдинга стало популярным подходом для оптимизации прибыли и снижения рисков благодаря автоматизации и глубокому анализу данных. Вот обзор его работы:

Алгоритмы торговли

Алгоритмическая торговля основывается на моделях ИИ для анализа финансовых данных и мгновенного принятия решений. Эти алгоритмы могут работать с непревзойденной скоростью и точностью, недоступными для человека. Основные виды:

• Высокочастотная торговля (THF): она выполняет тысячи ордеров в мгновение ока, чтобы использовать микровариации цен.

• Квантовая торговля: она основывается на статистических и математических моделях для предсказания движений рынка.

Прогностический анализ

ИИ способен анализировать огромные объемы исторических и актуальных данных (курсы, объемы, экономические новости, социальные тренды и т.д.) для прогнозирования будущих направлений рынка. Это включает в себя:

• Технический анализ: использование алгоритмов для обнаружения конфигураций на графиках цен.

• Фундаментальный анализ: изучение финансовых отчетов, экономических отчетов и других ключевых переменных для прогнозирования производительности актива.

Автоматизация торговли

Торговые роботы используют алгоритмы ИИ для автономного выполнения ордеров. Эти роботы могут следовать конкретным стратегиям, например, арбитражу, следованию за трендом и торговать без человеческого вмешательства. Платформы, такие как Gate, позволяют создавать и использовать торговых роботов на основе ИИ.

Анализ настроений

Искусственный интеллект может просеивать миллионы данных из различных источников, таких как социальные сети, финансовые форумы и СМИ, чтобы уловить рыночное настроение (оптимистичное или пессимистичное) по отношению к активу или криптовалюте. Эта информация может помочь предсказать изменения цен.

Оптимизация портфеля

ИИ может способствовать оптимизации инвестиционного портфеля, автоматически корректируя позиции в зависимости от рыночных условий и финансовых целей. Это включает такие стратегии, как:

• Автоматическая ребалансировка: корректирует состав портфеля в зависимости от новых данных или изменения риска.

• Управление рисками: ИИ может оценить риск потери актива и соответствующим образом скорректировать позиции, чтобы минимизировать потенциальные убытки.

Машинное обучение и глубокое обучение

Техники машинного обучения и глубокого обучения используются для создания моделей, которые учатся на основе исторических данных и улучшаются со временем. Например :

• Нейронные сети: используются для анализа больших объемов неструктурированных данных и извлечения сложных выводов.

• Деревья решений и случайные леса: используются для прогнозирования краткосрочных ценовых движений на основе исторических данных и технических переменных.

Бэктестинг

Перед тем как внедрить стратегию торговли на основе ИИ, крайне важно провести ретроспективные тесты для оценки производительности алгоритма на исторических данных. Это позволяет подтвердить стратегию и избежать неразумных рисков на волатильных рынках.

Инструменты ИИ для торговли

Различные платформы интегрируют функции ИИ для торговли. Gate предлагает решения, которые позволяют использовать скрипты и роботов с интегрированными алгоритмами ИИ для торговли криптовалютами.

Торговля с помощью ИИ в основном основывается на использовании данных для принятия обоснованных решений, скорости исполнения и автоматизации. Трейдеры могут использовать алгоритмы или роботов для выполнения заранее определенных стратегий, тем самым максимизируя возможности получения прибыли и минимизируя человеческие ошибки.