Штучний інтелект як інструмент допомоги в трейдингу: посібник

Використання штучного інтелекту (IA) у сфері трейдингу стало популярним підходом для оптимізації прибутків і зменшення ризиків завдяки автоматизації та поглибленому аналізу даних. Ось огляд його роботи:

Алгоритми торгівлі

Алгоритмічна торгівля спирається на моделі ШІ для аналізу фінансових даних та прийняття миттєвих рішень. Ці алгоритми можуть працювати з безпрецедентною швидкістю та точністю, недоступною для людини. Основні типи:

  • Високочастотна торгівля (THF): вона виконує тисячі ордерів миттєво, щоб скористатися мікроваріаціями цін.

  • Квантова торгівля: вона спирається на статистичні та математичні моделі для передбачення рухів на ринку.

Прогнозний аналіз

ШІ здатна аналізувати величезні обсяги історичних даних та в реальному часі (курси, обсяги, економічні новини, соціальні тенденції тощо.) для прогнозування майбутніх напрямків ринку. Це охоплює:

  • Технічний аналіз: використання алгоритмів для виявлення конфігурацій на графіках цін.

  • Фундаментальний аналіз: огляд фінансових звітів, економічних звітів та інших ключових змінних для прогнозування продуктивності активу.

Автоматизація трейдингу

Торгові роботи використовують алгоритми ШІ для автономного виконання замовлень. Ці роботи можуть дотримуватися конкретних стратегій, таких як арбітраж, слідкування за тенденціями та торгівля без людського втручання. Платформи такі як Gate дозволяють створювати та використовувати торгові роботи на основі ШІ.

Аналіз настроїв

ШІ може просіяти мільйони даних з різних джерел, таких як соціальні мережі, фінансові форуми та ЗМІ, щоб уловити ринковий настрій (оптимістичний або песимістичний) щодо активу або криптовалюти. Ця інформація може допомогти передбачити зміни цін.

Оптимізація портфеля

ШІ може сприяти оптимізації інвестиційного портфеля, автоматично коригуючи позиції в залежності від умов ринку та фінансових цілей. Це включає стратегії, такі як:

  • Автоматичне ребалансування: коригує склад портфеля відповідно до нових даних або зміни ризику.

  • Управління ризиком: Штучний інтелект може оцінювати ризик втрати активу та коригувати позиції відповідно, щоб мінімізувати потенційні втрати.

Машинне навчання та глибоке навчання

Техніки машинного навчання та глибокого навчання використовуються для створення моделей, які навчаються на основі історичних даних і покращуються з часом. Наприклад:

  • Нейронні мережі: використовуються для аналізу великих обсягів неструктурованих даних та отримання складних висновків.

  • Дерев'яні рішення та випадкові ліси: використовуються для прогнозування короткострокових цінових рухів на основі історичних даних та технічних змінних.

Бектестинг

Перед впровадженням торгової стратегії на основі ШІ, дуже важливо провести ретроспективні тести для оцінки продуктивності алгоритму на історичних даних. Це дозволяє валідувати стратегію та уникати необґрунтованих ризиків на волатильних ринках.

Інструменти ШІ для трейдингу

Різні платформи інтегрують функції ШІ для торгівлі. Gate пропонує рішення, які дозволяють використовувати скрипти та роботи, що інтегрують алгоритми ШІ для торгівлі криптовалютами.

Торгівля за допомогою ШІ в основному базується на використанні даних для прийняття обґрунтованих рішень, швидкості виконання та автоматизації. Трейдери можуть використовувати алгоритми або роботи для виконання заздалегідь визначених стратегій, максимізуючи таким чином можливості отримання прибутку та мінімізуючи людські помилки.

Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
Немає коментарів
  • Закріпити