Umělá inteligence se dnes uplatňuje v celé řadě oborů a obchodování je jedním z nich. Elektronické transakce dnes tvoří zhruba polovinu výnosů z promptního obchodování s akciemi. Většina firem včetně hedgeových fondů využívá analýzy poháněné AI k tomu, aby přišla s investičními nápady a sestavila portfolia.
AI zjednodušuje analýzu dat i provedení obchodu za nejlepší možnou cenu. Analytici dokážou trhy odhadovat přesněji, a jak tradeři, tak samotné burzy mohou efektivněji omezovat riziko výměnou za vyšší výnos.
Obchodování s AI otevírá nové otázky
Ať už se AI prezentuje jako řešení pro obchodní technologie jakkoli, stále panuje nejistota, co vlastně dokáže. U tržních cen se od ní čeká předpověď, jenže ty ceny jsou v jádru náhodné. Trh je natolik proměnlivý, že ceny předvídat prostě nejdou. Předpovědi založené na strojovém učení proto nejsou nijak zvlášť přesné a samy o sobě nemusí na automatizované obchodování stačit.
Tradeři se proto obrátili ke kvantitativním taktikám, jako je arbitrážní obchodování a vysokofrekvenční obchodování. Ty stojí na souboru předvídatelných vzorců chování a tržních zkreslení.
Jak výnosné jsou nejlepší algoritmy pro obchodování s akciemi?
Algoritmické obchodování znamená, že nastavíte konkrétní podmínky, například cenu a tržní situaci, a jakmile jsou splněné, počítačový program automaticky obchoduje vysokou rychlostí a v objemu.
Obchod provádí program, protože je efektivnější a rychlejší než člověk. Zvládne to ve frekvenci a rychlosti, jakou by ručně nikdo nedokázal.
Předem nastavenou podmínkou může být načasování, cena, objem nebo jakákoli jiná tržní okolnost. Algoritmické obchodování navíc zvýšilo efektivitu, protože vylučuje, aby obchod ovlivnily emoce. Trh je díky tomu likvidnější a obchodování systematičtější.
Ve srovnání s tradičním ručním obchodováním jsou ty nejlepší akciové algoritmy výnosnější. Na trhu je k dispozici řada automatizovaných obchodních systémů, každý s jinou cenovkou. Při výpočtu výnosů nezapomeňte započítat inflaci, která se obvykle pohybuje kolem 2 % ročně.
Získat všechny detaily o výdělečném algoritmu je těžké, protože kdo si nějaký postaví, nechá si ho pro sebe. Právě proto velké kvantitativní investiční firmy své obchodní algoritmy přísně tají. A i ty nejvýkonnější platformy, jakkoli stabilní, si svou pozici dlouho neudrží, protože na trh pravidelně vstupují noví konkurenti.
Většina obchodních algoritmů nepřináší závratné výnosy. Míří na malé, ale konzistentní zisky, které se dají škálovat a pákovat marginem, a teprve tak vznikne rozumný výnos.
Jaký je rozdíl mezi AI tradingem a algoritmickým obchodováním?
Při algoritmickém obchodování provede počítačový program obchod podle sady instrukcí. Strojové učení se naproti tomu používá ke sledování, zkoumání a vyhodnocování tržních podmínek, obchodních vzorců a dat, aby předpovědělo, co se stane.
Podmínky, které musí být v algoritmickém obchodování splněné, určuje člověk. Umělá inteligence si podmínky stanoví sama poté, co projde a vyhodnotí velké množství kritérií.
Jak se strojové učení používá ve financích?
Strojové učení se nasazuje v reálném čase k odhalování složitých obchodních vzorců napříč mnoha trhy. Díky rychlosti a schopnosti zpracovat obrovská data poskytuje průběžné aktualizace. Proto se používá na Wall Street i napříč celými Spojenými státy.
Bankovní sektor tuto technologii využívá k rozboru konverzí a finančních dat. Je tak snadné v reálném čase profiltrovat relevantní poznámky a obrovské objemy dat a vytěžit z nich pohled na trh.
Některé firmy zpracovávají data pomocí AI systémů, aby akcie ohodnotily. Používají AI k rozpoznávání vzorců a předpovědi cen, denně tak navrhují nejlepší tituly a sestavují portfolia pomocí AI algoritmů.
Strojové učení pomohlo finančním firmám vyvinout metody algoritmického obchodování a vyřešit řadu investičních problémů. Umožnilo analyzovat data, aniž by k tomu byla potřeba interní odbornost.
Například Epoque má systém AI, který pracuje ve třech fázích: v první se sledují a analyzují potenciální obchody, ve druhé se tvoří příkazy a ve třetí se aktivní příkazy provádějí, přičemž strojové učení hlídá výkonnost.
Investiční firmy strojové učení využily i k vývoji technik, jako je inteligentní alokace aktiv pro hluboké učení a predikce jednotlivých aktiv v portfoliu.
Se strojovým učením vznikl dokonce zcela autonomní systém pro obchodování s akciemi, který nepotřebuje žádné aktualizace ani zásahy.
Jak začít s algoritmickým obchodováním pomocí strojového učení?
Pokud chcete obchodovat algoritmicky s využitím strojového učení, musíte nejdřív umět programovat.
Až budete mít kódování zvládnuté, můžete se pustit do technik strojového učení, jako je klasifikace, shlukování a regrese.
Když spojíte strojové učení s algoritmickým obchodováním, instrukce počítači zadáváte vy a strojové učení je aktualizuje podle tržních podmínek. I když běží neuronové sítě, strojové učení vás zbaví nutnosti podmínky neustále hlídat a nastavovat pro algoritmické obchodování.
Algoritmy strojového učení jsou tak odpovědí, kterou trading potřebuje. Nejsou sice zcela přesné, ale při předpovědi pohybů akciových cen si vedou docela dobře.
Pokud se chcete naučit algoritmické obchodování se strojovým učením, podívejte se na návody Hafizebot. Nechte autotrading na Hafizebotu.