Trí tuệ nhân tạo như công cụ hỗ trợ giao dịch: hướng dẫn sử dụng

Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (IA) trong lĩnh vực giao dịch đã trở thành một phương pháp được ưa chuộng để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm rủi ro, nhờ vào tự động hóa và phân tích sâu sắc dữ liệu. Dưới đây là cái nhìn tổng quan về cách thức hoạt động của nó:

Các thuật toán giao dịch

Giao dịch thuật toán dựa trên các mô hình IA để quét dữ liệu tài chính và đưa ra quyết định ngay lập tức. Các thuật toán này có thể hoạt động với tốc độ và độ chính xác không ai sánh kịp. Chúng ta chủ yếu phân biệt:

• Giao dịch tần suất cao (THF) : nó thực hiện hàng ngàn lệnh chỉ trong nháy mắt để tận dụng các biến động giá nhỏ.

• Giao dịch định lượng: nó dựa vào các mô hình thống kê và toán học để dự đoán các biến động của thị trường.

Phân tích dự đoán

Trí tuệ nhân tạo có khả năng xem xét khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và thời gian thực ( khóa học, khối lượng, tin tức kinh tế, xu hướng xã hội, v.v. ) để dự đoán các xu hướng tương lai của thị trường. Điều này bao gồm:

• Phân tích kỹ thuật: sử dụng các thuật toán để phát hiện các cấu hình trong biểu đồ giá.

• Phân tích cơ bản: xem xét báo cáo tài chính, báo cáo kinh tế và các biến số quan trọng khác để dự đoán hiệu suất của một tài sản.

Tự động hóa giao dịch

Robot giao dịch sử dụng các thuật toán AI để thực hiện các lệnh một cách tự động. Những robot này có thể theo dõi các chiến lược cụ thể ( chẳng hạn như chênh lệch giá, theo dõi xu hướng ) và giao dịch mà không cần can thiệp của con người. Các nền tảng như Gate cho phép tạo và sử dụng các robot giao dịch dựa trên AI.

Phân tích cảm xúc

Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích hàng triệu dữ liệu từ các nguồn khác nhau như mạng xã hội, các diễn đàn tài chính và truyền thông để nắm bắt tâm lý thị trường (lạc quan hoặc bi quan) về một tài sản hoặc một loại tiền điện tử. Những thông tin này có thể giúp dự đoán sự biến động giá.

Tối ưu hóa danh mục đầu tư

Trí tuệ nhân tạo có thể góp phần tối ưu hóa danh mục đầu tư bằng cách tự động điều chỉnh các vị thế dựa trên điều kiện thị trường và mục tiêu tài chính. Điều này bao gồm các chiến lược như:

• Cân bằng tự động: điều chỉnh thành phần danh mục đầu tư dựa trên dữ liệu mới hoặc sự thay đổi của rủi ro.

• Quản lý rủi ro: AI có thể đánh giá rủi ro mất mát của một tài sản và điều chỉnh các vị trí cho phù hợp để giảm thiểu tổn thất tiềm năng.

Học máy và học sâu

Các kỹ thuật học máy và học sâu được sử dụng để tạo ra các mô hình học từ dữ liệu lịch sử và cải thiện theo thời gian. Ví dụ:

• Mạng nơ-ron: được sử dụng để phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và rút ra những kết luận phức tạp.

• Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên: được sử dụng để dự đoán các biến động giá trong ngắn hạn dựa trên dữ liệu lịch sử và các biến kỹ thuật.

Kiểm tra lại

Trước khi triển khai một chiến lược giao dịch dựa trên AI, điều quan trọng là phải thực hiện các thử nghiệm hồi quy để đánh giá hiệu suất của một thuật toán trên các dữ liệu lịch sử. Điều này cho phép xác thực chiến lược và tránh việc chấp nhận rủi ro không cần thiết trên các thị trường có tính biến động.

Công cụ AI cho giao dịch

Nhiều nền tảng tích hợp các tính năng AI cho giao dịch. Gate cung cấp các giải pháp cho phép sử dụng các kịch bản và robot tích hợp các thuật toán AI cho giao dịch tiền điện tử.

Giao dịch được hỗ trợ bởi IA chủ yếu dựa trên việc khai thác dữ liệu để đưa ra các quyết định thông minh, tốc độ thực hiện và tự động hóa. Các nhà giao dịch có thể sử dụng các thuật toán hoặc robot để thực hiện các chiến lược đã được xác định trước, tối đa hóa cơ hội lợi nhuận trong khi giảm thiểu sai sót của con người.