Kunstmatige intelligentie duikt in steeds meer sectoren op, en handel is er daar een van. Ongeveer de helft van de inkomsten uit contante aandelenhandel komt inmiddels uit elektronische transacties. De meeste partijen, hedgefondsen inbegrepen, gebruiken AI-gedreven analyses om beleggingsideeën te genereren en portefeuilles samen te stellen.
AI vereenvoudigt de data-analyse en zorgt ervoor dat orders tegen de best mogelijke prijs worden uitgevoerd. Analisten kunnen markten nauwkeuriger inschatten, en zowel traders als beurzen beperken hun risico veel efficiënter in ruil voor een hoger rendement.
AI-gedreven trading roept nieuwe vragen op
Hoezeer AI ook wordt gezien als hét antwoord op de technologie achter handel, over wat het werkelijk kan bestaat nog altijd onduidelijkheid. Van AI wordt verwacht dat ze marktprijzen voorspelt, terwijl die prijzen in de kern willekeurig zijn. De markt is zo beweeglijk dat koersen simpelweg niet te voorspellen zijn. Voorspellingen op basis van machine learning zijn daardoor niet bijzonder trefzeker en volstaan op zichzelf niet altijd voor geautomatiseerd handelen.
Traders zijn daarom overgestapt op kwantitatieve tactieken zoals arbitragehandel en high-frequency trading. Die leunen op een reeks voorspelbare gedragingen en marktafwijkingen.
Hoeveel leveren de beste aandelenalgoritmes op?
Bij algoritmisch handelen leg je concrete voorwaarden vast, zoals prijs en marktomstandigheden. Zodra daaraan is voldaan, handelt een computerprogramma automatisch, met hoge snelheid en in groot volume.
Een programma voert de transactie uit omdat het efficiënter en sneller is dan een mens. Het werkt met een frequentie en snelheid die handmatig onhaalbaar zijn.
Als vooraf ingestelde voorwaarde kun je timing, prijs, aantal of elke andere marktomstandigheid gebruiken. Algoritmisch handelen verhoogt bovendien de efficiëntie doordat emoties de transactie niet langer kunnen beïnvloeden: de markt wordt liquider en het handelen methodischer.
Vergeleken met traditioneel handmatig handelen zijn de beste aandelenalgoritmes winstgevender. Er zijn talloze geautomatiseerde handelssystemen op de markt, elk met een eigen prijskaartje. Vergeet bij het berekenen van het rendement niet de inflatie mee te nemen, die doorgaans rond de 2 % per jaar ligt.
Alle details van een winstgevend algoritme achterhalen is lastig, want wie er een bouwt, houdt dat voor zich. Precies daarom bewaken grote kwantitatieve beleggingshuizen hun handelsalgoritmes als een streng gehoed geheim. En hoe stabiel ze ook zijn, de meeste goed presterende platformen behouden hun positie niet lang, omdat er regelmatig nieuwe concurrenten bijkomen.
De meeste handelsalgoritmes leveren geen spectaculaire rendementen op. Ze mikken op kleine maar constante winsten die, opgeschaald en met margin uitvergroot, uitkomen op een redelijk rendement.
Wat is het verschil tussen AI-trading en algoritmisch handelen?
Bij algoritmisch handelen voert een computerprogramma een transactie uit op basis van een reeks instructies. Machine learning wordt daarentegen gebruikt om marktomstandigheden, handelspatronen en data te volgen, te onderzoeken en te beoordelen, om te voorspellen wat er gaat gebeuren.
De voorwaarden waaraan bij algoritmisch handelen moet worden voldaan, worden door een mens bepaald. Kunstmatige intelligentie stelt de voorwaarden zelf vast, nadat ze een groot aantal criteria heeft doorlopen en gewogen.
Hoe wordt machine learning gebruikt in de financiële wereld?
Machine learning wordt realtime ingezet om complexe handelspatronen op veel markten tegelijk bloot te leggen. Dankzij de hoge snelheid en de rekenkracht voor grote datasets levert het directe updates. Dat verklaart waarom het op Wall Street en in de rest van de Verenigde Staten zo breed wordt gebruikt.
De banksector zet de technologie in om conversies en financiële data te onderzoeken. Zo is het eenvoudig om relevante notities en enorme hoeveelheden data realtime te filteren en daaruit marktinzichten te halen.
Sommige bedrijven laten AI-systemen data verwerken om aandelen te beoordelen. Ze gebruiken AI voor patroonherkenning en koersvoorspelling om dagelijks topaandelen voor te stellen, en stellen hun portefeuilles samen met AI-algoritmes.
Machine learning heeft financiële partijen geholpen bij het ontwikkelen van algoritmische handelsmethodes en daarmee beleggingsvraagstukken opgelost. Data analyseren kan nu zonder dat je die kennis zelf in huis hoeft te hebben.
Epoque bijvoorbeeld heeft een AI-systeem dat in drie fasen werkt: eerst worden mogelijke trades geobserveerd en geanalyseerd, vervolgens worden orders gevormd, en in de derde fase worden actieve orders uitgevoerd terwijl machine learning de prestaties bewaakt.
Beleggingshuizen hebben machine learning ook gebruikt om technieken te ontwikkelen zoals slimme asset-allocatie voor deep learning en het voorspellen van de afzonderlijke assets in een portefeuille.
Met machine learning is zelfs een volledig autonoom aandelenhandelssysteem gebouwd dat geen updates of aanpassingen nodig heeft.
Hoe begin je met algoritmisch handelen op basis van machine learning?
Om te beginnen moet je kunnen programmeren als je algoritmisch wilt handelen met machine learning.
Zodra je het coderen onder de knie hebt, kun je door naar machine-learningtechnieken als classificatie, clustering en regressie.
Als machine learning en algoritmisch handelen samenkomen, geef jij de computer de instructies en werkt machine learning die bij op basis van de marktomstandigheden. Zelfs met neurale netwerken in bedrijf hoef je dankzij machine learning de omstandigheden niet voortdurend in de gaten te houden om ze voor je algoritme in te stellen.
Machine-learningalgoritmes zijn dus het antwoord voor trading. Ze zijn niet uiterst precies, maar wel behoorlijk accuraat in het voorspellen van koersbewegingen.
Wil je algoritmisch handelen met machine learning leren, bekijk dan de gidsen van Hafizebot. Laat Hafizebot het automatisch handelen voor je doen.