Η τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιείται σε πλήθος τομέων, και το trading είναι ένας από αυτούς. Οι ηλεκτρονικές συναλλαγές αντιστοιχούν πλέον στο μισό περίπου των εσόδων από τη διαπραγμάτευση μετοχών τοις μετρητοίς. Οι περισσότερες εταιρείες, μαζί και τα hedge funds, χρησιμοποιούν αναλύσεις με τεχνητή νοημοσύνη για να παράγουν επενδυτικές ιδέες και να χτίσουν χαρτοφυλάκια.
Η τεχνητή νοημοσύνη απλοποιεί την ανάλυση δεδομένων και εκτελεί τις εντολές στην καλύτερη δυνατή τιμή. Οι αναλυτές προβλέπουν τις αγορές με μεγαλύτερη ακρίβεια, ενώ traders και χρηματιστήρια περιορίζουν πολύ πιο αποτελεσματικά τον κίνδυνο με αντάλλαγμα υψηλότερες αποδόσεις.
Το trading με τεχνητή νοημοσύνη γεννά νέα ερωτήματα
Όσο κι αν η τεχνητή νοημοσύνη προβάλλεται ως η λύση για την τεχνολογία των συναλλαγών, παραμένουν αμφιβολίες για το τι πραγματικά μπορεί να κάνει. Στις τιμές της αγοράς της ζητάμε πρόβλεψη, τη στιγμή που οι τιμές είναι στην ουσία τυχαίες. Η αγορά μεταβάλλεται τόσο γρήγορα που οι τιμές είναι αδύνατο να προβλεφθούν. Έτσι, οι προβλέψεις που βασίζονται στο machine learning δεν είναι ιδιαίτερα ακριβείς και από μόνες τους ενδέχεται να μην επαρκούν για αυτοματοποιημένο trading.
Γι' αυτό και οι traders στράφηκαν σε ποσοτικές τακτικές, όπως το arbitrage trading και το high-frequency trading. Αυτές στηρίζονται σε ένα σύνολο προβλέψιμων συμπεριφορών και προκαταλήψεων της αγοράς.
Πόσο κερδοφόροι είναι οι καλύτεροι αλγόριθμοι μετοχών;
Στο αλγοριθμικό trading ορίζεις συγκεκριμένες προϋποθέσεις, όπως τιμή και συνθήκες αγοράς, και μόλις αυτές ικανοποιηθούν, ένα πρόγραμμα εκτελεί συναλλαγές αυτόματα, με μεγάλη ταχύτητα και όγκο.
Τη συναλλαγή την εκτελεί πρόγραμμα, επειδή είναι πιο αποδοτικό και πιο γρήγορο από τον άνθρωπο. Δουλεύει με συχνότητα και ταχύτητα που χειροκίνητα θα ήταν ανέφικτες.
Ως προκαθορισμένη συνθήκη μπορεί να οριστεί το timing, η τιμή, η ποσότητα ή οποιαδήποτε άλλη κατάσταση της αγοράς. Το algo trading έχει επίσης ενισχύσει την αποδοτικότητα, καθώς αποκλείει την πιθανότητα να επηρεάσουν τα συναισθήματα τη συναλλαγή: η αγορά γίνεται πιο ρευστή και το trading πιο μεθοδικό.
Σε σύγκριση με το παραδοσιακό χειροκίνητο trading, οι καλύτεροι αλγόριθμοι μετοχών αποδίδουν περισσότερα. Στην αγορά κυκλοφορούν πολλά αυτοματοποιημένα συστήματα, το καθένα με τη δική του τιμή. Όταν υπολογίζεις τις αποδόσεις, μην ξεχνάς τον πληθωρισμό, που συνήθως κινείται γύρω στο 2 % ετησίως.
Είναι δύσκολο να μάθεις όλες τις λεπτομέρειες ενός κερδοφόρου αλγορίθμου, γιατί όποιος φτιάχνει έναν τον κρατά μυστικό. Γι' αυτόν ακριβώς τον λόγο οι μεγάλες ποσοτικές επενδυτικές εταιρείες προστατεύουν ζηλότυπα τους αλγορίθμους τους. Και όσο σταθερές κι αν είναι, οι περισσότερες πλατφόρμες υψηλών επιδόσεων δεν κρατούν για πολύ τη θέση τους, καθώς νέοι ανταγωνιστές μπαίνουν συνεχώς στην αγορά.
Οι περισσότεροι αλγόριθμοι δεν υπόσχονται τεράστιες αποδόσεις: στοχεύουν σε μικρά αλλά σταθερά κέρδη, τα οποία, όταν κλιμακωθούν και μοχλευτούν με margin, δίνουν μια λογική απόδοση.
Ποια είναι η διαφορά ανάμεσα στο AI trading και το algo trading;
Στο algo trading ένα πρόγραμμα εκτελεί μια συναλλαγή με βάση ένα σύνολο οδηγιών. Το machine learning, αντίθετα, παρακολουθεί, μελετά και αξιολογεί συνθήκες αγοράς, μοτίβα συναλλαγών και δεδομένα για να προβλέψει τι θα συμβεί.
Τις προϋποθέσεις που πρέπει να ικανοποιηθούν στο algo trading τις καθορίζει άνθρωπος. Η τεχνητή νοημοσύνη ορίζει μόνη της τις συνθήκες, αφού πρώτα εξετάσει και αξιολογήσει πλήθος κριτηρίων.
Πώς χρησιμοποιείται το machine learning στα χρηματοοικονομικά;
Το machine learning εφαρμόζεται σε πραγματικό χρόνο για να εντοπίζει σύνθετα μοτίβα συναλλαγών σε πολλές αγορές ταυτόχρονα. Χάρη στην ταχύτητα και τη δυνατότητα επεξεργασίας τεράστιων δεδομένων, δίνει ενημερώσεις τη στιγμή που συμβαίνουν. Αυτό εξηγεί γιατί χρησιμοποιείται στη Wall Street και σε ολόκληρες τις ΗΠΑ.
Ο τραπεζικός κλάδος αξιοποιεί την τεχνολογία για να εξετάζει μετατροπές και οικονομικά δεδομένα. Έτσι είναι απλό να φιλτράρονται σε πραγματικό χρόνο σχετικές σημειώσεις και τεράστιοι όγκοι δεδομένων και να προκύπτουν συμπεράσματα για την αγορά.
Ορισμένες εταιρείες επεξεργάζονται δεδομένα με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για να βαθμολογούν μετοχές. Χρησιμοποιούν AI για αναγνώριση μοτίβων και πρόβλεψη τιμών ώστε να προτείνουν καθημερινά τις κορυφαίες μετοχές, και χτίζουν χαρτοφυλάκια με αλγορίθμους AI.
Το machine learning βοήθησε χρηματοοικονομικές εταιρείες να αναπτύξουν μεθόδους αλγοριθμικού trading και έλυσε αρκετά επενδυτικά ζητήματα. Έκανε εφικτή την ανάλυση δεδομένων χωρίς να απαιτείται εσωτερική τεχνογνωσία.
Η Epoque, για παράδειγμα, διαθέτει σύστημα AI που λειτουργεί σε τρεις φάσεις: στην πρώτη παρατηρούνται και αναλύονται οι πιθανές συναλλαγές, στη δεύτερη διαμορφώνονται οι εντολές, και στην τρίτη εκτελούνται οι ενεργές εντολές, ενώ το machine learning παρακολουθεί την απόδοση.
Οι επενδυτικές εταιρείες αξιοποίησαν το machine learning και για να αναπτύξουν τεχνικές όπως η έξυπνη κατανομή κεφαλαίων για deep learning και η πρόβλεψη των επιμέρους assets ενός χαρτοφυλακίου.
Με machine learning κατασκευάστηκε ακόμη και ένα πλήρως αυτόνομο σύστημα συναλλαγών μετοχών, που δεν χρειάζεται ενημερώσεις ή παρεμβάσεις.
Πώς ξεκινάς με αλγοριθμικό trading και machine learning;
Καταρχάς, για να κάνεις αλγοριθμικό trading με machine learning πρέπει να ξέρεις να προγραμματίζεις.
Μόλις κατακτήσεις τον προγραμματισμό, μπορείς να προχωρήσεις σε τεχνικές machine learning όπως ταξινόμηση, ομαδοποίηση και παλινδρόμηση.
Όταν συνδυάζονται machine learning και αλγοριθμικό trading, εσύ δίνεις τις οδηγίες στον υπολογιστή και το machine learning τις ενημερώνει ανάλογα με τις συνθήκες της αγοράς. Ακόμη κι όταν λειτουργούν νευρωνικά δίκτυα, το machine learning σε απαλλάσσει από τη διαρκή παρακολούθηση των συνθηκών για να τις ρυθμίσεις.
Οι αλγόριθμοι machine learning είναι λοιπόν η απάντηση για το trading. Παρότι δεν είναι απόλυτα ακριβείς, τα πάνε αρκετά καλά στην πρόβλεψη των διακυμάνσεων στις τιμές των μετοχών.
Αν θέλεις να μάθεις αλγοριθμικό trading με machine learning, ρίξε μια ματιά στους οδηγούς του Hafizebot. Άσε το Hafizebot να κάνει το autotrade για σένα.