Kunstig intelligens bruges i dag på tværs af mange områder, og handel er et af dem. Elektroniske transaktioner står nu for omkring halvdelen af indtjeningen på det kontante aktiemarked. De fleste selskaber, hedgefonde inklusive, bruger AI-drevet analyse til at generere investeringsidéer og bygge porteføljer.
AI gør dataanalysen enklere og sikrer, at ordrer bliver eksekveret til den bedst mulige pris. Analytikere kan forudse markederne mere præcist, og både tradere og børser får lettere ved at begrænse risikoen effektivt til gengæld for et højere afkast.
AI-drevet trading rejser nye spørgsmål
Selv om AI bliver fremstillet som løsningen på handelsteknologiens udfordringer, er der stadig usikkerhed om, hvad den faktisk kan. Når det gælder markedspriser, forventes AI at forudsige noget, der grundlæggende er tilfældigt. Markedet er så omskifteligt, at priser reelt ikke kan forudsiges. Derfor er prognoser baseret på machine learning ikke synderligt træfsikre og rækker sjældent alene til automatiseret handel.
Traderne har derfor kastet sig over kvantitative taktikker som arbitragehandel og high-frequency trading. De bygger på et sæt forudsigelige adfærdsmønstre og markedsbias.
Hvor profitable er de bedste aktiehandelsalgoritmer?
Algoritmisk handel går ud på, at du opstiller bestemte betingelser — pris og markedsforhold — og når de er opfyldt, handler et computerprogram automatisk med høj hastighed og i stort omfang.
Det er programmet, der udfører handlen, fordi det er hurtigere og mere effektivt end et menneske. Det kan arbejde med en frekvens og en hastighed, som ingen kan matche manuelt.
De forudindstillede betingelser kan være timing, pris, mængde eller et hvilket som helst andet markedsforhold. Algoritmisk handel har også løftet effektiviteten, fordi den fjerner risikoen for, at følelser påvirker handlen. Det gør markedet mere likvidt og handlen mere systematisk.
Sammenlignet med traditionel manuel handel er de bedste aktiealgoritmer mere indbringende. Der findes en lang række automatiserede handelssystemer på markedet, hver med sin egen pris. Husk at regne inflationen med, når du opgør afkastet — den ligger typisk omkring 2 % om året.
Det er svært at få indblik i alle detaljerne bag en profitabel algoritme, for de fleste, der bygger én, holder den for sig selv. Netop derfor vogter de store kvantitative investeringshuse deres handelsalgoritmer nidkært. Og uanset hvor stabile de er, holder de færreste højtydende platforme deres position længe, for der kommer løbende nye konkurrenter til.
De fleste handelsalgoritmer giver ikke enorme afkast. De sigter efter små, men stabile gevinster, der kan skaleres op og gearet med margin ende som et fornuftigt afkast.
Hvad er forskellen på AI-trading og algoritmisk handel?
Ved algoritmisk handel udfører et computerprogram en handel ud fra et sæt instruktioner. Machine learning bruges derimod til at overvåge, undersøge og vurdere markedsforhold, handelsmønstre og data for at forudsige, hvad der kommer til at ske.
De betingelser, der skal være opfyldt i algoritmisk handel, fastlægges af et menneske. Kunstig intelligens fastlægger selv betingelserne, efter at have gennemgået og vurderet et stort antal kriterier.
Hvordan bruges machine learning i finansverdenen?
Machine learning bruges i realtid til at afdække komplekse handelsmønstre på tværs af mange markeder. Med sin hastighed og evne til at behandle store datamængder leverer den løbende opdateringer. Det forklarer, hvorfor den er så udbredt på Wall Street og i hele USA.
Banksektoren bruger teknologien til at gennemgå konverteringer og finansielle data. Det gør det enkelt at filtrere relevante noter og enorme datamængder i realtid og udlede markedsindsigter.
Nogle virksomheder lader AI-systemer behandle data for at rate aktier. De bruger AI til mønstergenkendelse og prisprognoser og udpeger på den måde dagens bedste aktier — og bygger porteføljer med AI-algoritmer.
Machine learning har hjulpet finansielle virksomheder med at udvikle algoritmiske handelsmetoder og dermed løst en række investeringsproblemer. Det er blevet muligt at analysere data uden at have specialviden internt.
Epoque har for eksempel et AI-system, der arbejder i tre faser: først observeres og analyseres mulige handler, derefter dannes ordrerne, og til sidst eksekveres de aktive ordrer, mens machine learning følger performance.
Investeringsselskaber har også brugt machine learning til at udvikle teknikker som intelligent aktivallokering til deep learning og prognoser for de enkelte aktiver i en portefølje.
Machine learning er endda blevet brugt til at bygge et fuldstændig autonomt aktiehandelssystem, der hverken kræver opdateringer eller justeringer.
Hvordan kommer du i gang med algoritmisk handel og machine learning?
Først og fremmest skal du kunne kode, hvis du vil handle algoritmisk med machine learning.
Når kodningen sidder i fingrene, kan du gå videre til machine learning-teknikker som klassifikation, clustering og regression.
Når machine learning og algoritmisk handel kombineres, er det dig, der giver computeren instruktionerne, og machine learning opdaterer dem efter markedsforholdene. Selv med neurale netværk i drift slipper du for konstant at overvåge forholdene for at sætte dem op til algoritmisk handel.
Machine learning-algoritmer er derfor svaret på trading. De er ikke ekstremt præcise, men de rammer ret godt, når de skal forudsige udsving i aktiekurser.
Vil du lære algoritmisk handel med machine learning, kan du kigge på guiderne fra Hafizebot. Lad Hafizebot stå for autotrading for dig.