Искусственный интеллект для торговли

AРазумный Интеллект оказал гораздо большее влияние на нашу жизнь в большей степени, чем мы могли себе представить. ИИ включает в себя демонстрацию интеллекта машинами, которые явно не запрограммированы, эти машины, как правило, выполняют задания, подобные распознаванию речи, принятию / предложению точных решений со значительной точностью, перцептивным рассуждением и т. Д.

Принимая во внимание, что машинное обучение является подгруппой ИИ, которая использует огромное количество неструктурированных / структурированных данных для точного прогнозирования того, где базовые алгоритмы обновляются с увеличением опыта.

В текущем блоге мы углубимся в различные приложения ИИ в области торговли. Всего за мгновение до того, как мы перейдем к тому же, мы увидим, как торговля отличается от того, что мы знаем как инвестирование. Торговля — это не что иное, как просто продажа / покупка акций / валютных пар / товаров / облигаций, трейдеры используют краткосрочные стратегии для максимизации доходности в промежутке времени в течение дней / недель / месяцев / кварталов. В отличие от этого, инвестирование максимизирует ставку доходности постепенно в течение длительного срока.

Зная элементарные различия между торговлей и инвестированием (что является фактором времени — точно), давайте перейдем к основному содержанию блога — как ИИ используется (или может быть) для этой цели в этом чрезмерно конкурентном мире торговли, где трейдеры постоянно находятся под давлением, ставя свои деньги и активы в надежде получить лучшую рентабельность инвестиций.

Алгоритмическая торговля

Алгоритмы ИИ помогают в оптимизированном анализе и в процессе принятия решений, будучи хорошими в маневрировании данными и прогнозировании более широкой картины предстоящего рынка с большей точностью. Помимо этих прогнозов, трейдеры могут принимать и принимать своевременные решения и действовать соответственно для максимизации прибыли.

Следует также отметить, что акт торговли во многих случаях в значительной степени управляется человеческими эмоциями, которые служат не чем иным, как препятствием для того, чего мы пытаемся достичь. Эти внешние факторы устраняются, когда дело доходит до компьютерных алгоритмов ИИ, которые являются обычным явлением в этой области.

Использование предопределенного алгоритма, который функционирует на заранее запрограммированном наборе руководящих принципов для выполнения сделки, как известно, является алгоритмической торговлей (также известной под другими именами, такими как — Automated / Algo Trading). Он был в отрасли с 1980-х, 1990-х годов.

Вот кураторский список нескольких алгоритмических стратегий в торговле:

● Алгоритмы исполнения сделок: эти алгоритмы делят сделки на более мелкие сделки, чтобы уменьшить влияние на стоимость акций. Процент стоимости (PoV) и средневзвешенная цена по времени и объему (TWAP, VWAP) являются тремя часто используемыми методами исполнения сделок.

● Алгоритмы реализации стратегии: они торгуют, опираясь на индикаторы, полученные из мгновенного анализа рынка.

● Алгоритмы для игр / стелс: Ценовой импульс вызван крупными транзакциями или другими статистическими тактиками, которые используются игровыми или стелс-алгоритмами.

● Возможности арбитража: Примером текущего метода является торговля одним и тем же товаром по разным ценам на двух разных рынках.

Из-за своей прибыльности алгоритмическая торговля привлекла внимание трейдеров, когда она была первоначально представлена на рынке. Однако по мере роста уровня конкуренции рентабельность резко упала. Традиционные алгоритмы, разработанные специалистами по обработке и анализу данных и программистами, основаны на принципах «если и тогда» и не способны учиться на предыдущих данных.

Организации рынка капитала в настоящее время используют ИИ при создании алгоритмов, которые не полагаются исключительно на подходы, основанные на правилах. Компьютеры на базе ИИ автоматически изучают новые торговые модели без необходимости расширенного ручного вмешательства.

Высокочастотная торговля

Высокочастотная торговля (HFT) – чрезвычайно сложная алгоритмическая торговая стратегия, требующая исполнения огромного ордера за доли секунды. Люди логически неспособны выполнить несколько команд за такой короткий промежуток времени. Трейдеры используют компьютерные алгоритмы для автоматизации исполнения ордеров, поскольку для чтения и понимания рыночных тенденций и размещения заявок вручную требуется больше времени.

Каждый сектор охватывает автоматизацию задач ИИ. Многие методы ИИ и подходы к разработке функций используются в высокочастотной торговле. Распространенным сценарием является использование SVMМодель SVM работает, рисуя линию в данных, чтобы разделить их — максимизируя разницу между классификационными категориями. Это влечет за собой обучение модели распознаванию индикаторов, которые указывают на предстоящее снижение/увеличение текущих рыночных цен или ставок.

Для получения дополнительной информации о SVM обратитесь к моему блогу — Введение новичка в SVM

Поиск закономерностей в данных

Одной из наиболее важных задач алгоритмов ИИ является использование огромных объемов исторической информации для правильного прогнозирования будущего состояния. По совпадению, эта проблема ИИ сильно коррелирует с ключевой структурой торговли. Трейдеры часто выявляют локализованные тенденции, ограниченные во времени и пространстве, и рассматривают, как манипулировать этими тенденциями для повышения доходности. Эти тенденции постоянно меняются, и их распознавание занимает значительное количество работы и времени. Алгоритмы ИИ помогают в обнаружении сходств, которые могут сочетаться с интуицией и опытом трейдеров, чтобы делать более точные суждения.

Недостатком использования ИИ для выявления тенденций является то, что он часто используется для аналогичных целей большинством трейдеров на одном и том же рынке / отрасли. Аналогичным образом, в этом секторе, по-видимому, существует большая конкурентоспособность, и тенденции, наблюдаемые трейдером, иногда доступны другим игрокам на рынке. В результате, несмотря на то, что трейдер использует ИИ для обнаружения сигналов, ему / ей также может потребоваться быстро реагировать / регулярно меняться, адаптируясь / принимая немедленные изменения, поскольку сигналы быстро исчезают из-за жесткой конкуренции.

Анализ настроений

На рынок акций влияют различные переменные и неопределенности, особенно общественные настроения. «Настроения» имеют жизненно важное значение в показателях фондового рынка, поскольку динамика рынка очень быстро меняется в зависимости от убеждений и взглядов людей. В результате корпорации все чаще используют искусственный интеллект для оценки социальных взглядов и прогнозирования стоимости активов на основе этих настроений. Поскольку люди открыто высказывают свое мнение на сайтах социальных сетей, это мощный инструмент для анализа настроений.

Анализ настроений выполняется с использованием обработки естественного языка (NLP) для оценки настроений и мнений людей о цене акций компании в трех группах: нейтральная / положительная / отрицательная. НЛП — это ветвь ML, которая позволяет компьютерным программам понимать и анализировать естественную речь, такую как слова и предложения.

Если люди имеют лучший взгляд на фирму, стоимость акций, вероятно, вырастет. Пессимизм людей, с другой стороны, приведет к падению стоимости акций. Алгоритмы ИИ могут фильтровать онлайн-сетевые материалы, такие как твиты, публикации и ответы людей, у которых есть инвестиции на фондовом рынке. Затем данные будут использоваться для обучения модели ИИ оценке стоимости акций в различных обстоятельствах.

Оценка рисков, прогнозирование реальной информации

Трейдеры могут быть заинтригованы, предвидя цены на акции с течением времени. Компьютерные алгоритмы на основе ИИ могут помочь им в сертификации правильности их прогнозов. ИИ учитывает различные элементы для определения ожидаемой цены акций. Наряду с этим, ИИ использует нейросетевые модели для распознавания и оценки элементов, называемых предикторами, которые влияют на волатильность фондового рынка.

Важно правильно анализировать риски, чтобы процветать в торговле. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления рисков и прогнозирования новых возможностей. Трейдеры могут использовать эти данные для принятия упреждающих мер по сдерживанию последствий рисков.

Использование чат-ботов на основе ИИ в трейдинге

ИИ переопределяет процесс торговли, привлекая множество полезных приложений, таких как чат-ботыЧат-боты общаются с трейдерами, предоставляя им исторические финансовые показатели, а также другие важные детали. Трейдер, например, может узнать о потенциальных торговых возможностях с помощью этих чат-ботов. Эти чат-боты будут дополнительно держать его / ее в курсе текущих цен, но также могут дать знания о потенциальных предложениях в зависимости от ответов от других трейдеров.

Чат-боты предоставляют трейдерам важные данные, такие как прямые котировки, финансовые записи, часто задаваемые вопросы и оповещения о ценовом действии. Такие сложные чат-боты превосходят людей всякий раз, когда подпитываются методами ИИ. Лучшая часть, касающаяся чат-ботов, — это их анализ и извлечение уроков из предыдущих взаимодействий, что позволяет им быстрее улучшаться.

Автоматизированные консультации с роботами-консультантами

Использование роботов-консультантов набирает обороты в большинстве предприятий. В торговом отделе потребители могут использовать советников Robo для создания адаптивных инвестиционных портфелей и проведения сделок на различных рынках по всему миру. Поскольку они являются компьютеризированными алгоритмами на переднем крае, советники Robo могут способствовать созданию адаптивных стратегий. Инструменты позволяют инвестору / трейдеру принимать соответствующие суждения в различных ситуациях. Использование роботов-консультантов гарантирует, что суждения формируются на основе фактических доказательств.

Им предоставляется информация, такая как инвестиционные цели, сроки и показатели толерантности к риску, а также оцениваются данные из широкого спектра методов, использующих модели ИИ, чтобы обеспечить наилучшую рекомендацию для потребителей. Поскольку они полностью механизированы, они также выполняют соответствующие меры, такие как перестройка портфеля клиента. Их способность принимать меры в сочетании с экспертными знаниями повышает их производительность в торговой отрасли.

Поэтому они важны для предоставления услуг по налоговому консультированию, поскольку любой, кто хочет участвовать в торговой сфере, захочет получить помощь. Консультация финансового планировщика обходится дороже, чем использование робота-консультанта. Консультационные сборы специалистов по финансовому планированию растут с повышением уровня экспертизы. Роботы-консультанты, помимо того, что они экономически эффективны, сокращают усилия и время, поскольку они чисто автоматизированы. Они контролируют эти портфели в кратчайшие сроки, гарантируя, что сделки совершаются как можно быстрее.

Компании, использующие ИИ для торговли

Многочисленные известные корпорации используют потенциал ИИ для увеличения своих доходов. Такие примеры показаны ниже:

Morgan Stanley: это базирующаяся в Нью-Йорке транснациональная фирма финансовых услуг и инвестиционный банк, который использует роботизированных консультантов на основе ИИ, чтобы помочь инвесторам управлять своими активами. Основанные на мгновенных данных, инструменты ИИ помогают трейдерам / инвесторам делать более информированный и образованный выбор.

● NumerAI: Это инвестиционная компания из Сан-Франциско, основанная на искусственном интеллекте. Он обеспечивает прозрачную торговлю с открытым исходным кодом с помощью алгоритмов ИИ.

● TinoIQ: Это калифорнийская компания. Он использует методы AI и ML для сканирования акций на разных рынках. Они обнаруживают тенденции в акциях, и акции отображаются в мобильном приложении компании с предложениями по покупке / продаже на основе этих тенденций.

● Kavout: Это инвестиционная сервисная компания, которая сочетает в себе AI, ML и Big Data Analytics для предоставления значительных консультаций по рынку акций. Трейдеры могут использовать «K Scores», который время от времени составляет от 1 до 9 просмотров, чтобы давать рекомендации по покупке и продаже.

● WealthFront: это программа финансовых консультантов, которая механизирована. Он использует искусственный интеллект для предоставления финансовых консультаций трейдерам и инвесторам с минимальными затратами.

До сих пор мы говорили о том, как ИИ можно использовать в торговле. ИИ изменил торговую индустрию, упорядочив задачи — автоматизировав их, которые традиционно было невозможно выполнить в одиночку без помощи человека. Отстающее принятие этих инструментов создает значительный риск для трейдеров и инвестиционных фирм. Крупные финансовые предприятия быстро переходят к использованию алгоритмов ИИ для торговли, обеспечивая хорошую парадигму для небольших предприятий.

Мы можем выявлять рыночные тенденции, оценивать портфельные риски и изучать общественное восприятие, торгуя с помощью алгоритмов ИИ. Кроме того, автоматизированные решения для чат-ботов и роботы-консультанты / консультанты, поддерживаемые алгоритмами ИИ, сделали вызов суждения намного быстрее и проще. Роботы-консультанты не только помогли автоматизировать монотонную работу, но и резко сократили расходы, связанные с финансовым консалтингом.

Как следствие, предприятия должны модернизироваться, внедряя новые появляющиеся инструменты ИИ, поскольку несомненно, что применимость этих инноваций в торговле будет предсказуемо распространяться.

Источник