Kunstig intelligens tas i bruk på stadig flere områder, og handel er ett av dem. Elektroniske transaksjoner står nå for rundt halvparten av inntektene i det kontante aksjemarkedet. De fleste selskaper, hedgefond inkludert, bruker AI-drevet analyse til å utvikle investeringsideer og bygge porteføljer.
AI forenkler dataanalysen og sørger for at ordrer utføres til best mulig pris. Analytikere kan forutse markedene mer presist, og både tradere og børser får det enklere med å begrense risiko effektivt i bytte mot høyere avkastning.
AI-drevet trading reiser nye spørsmål
Selv om AI gjerne fremstilles som løsningen på handelsteknologiens utfordringer, er det fortsatt uklart hva den faktisk klarer. Når det gjelder markedspriser, forventes AI å forutsi noe som i bunn og grunn er tilfeldig. Markedet er så bevegelig at prisene rett og slett ikke lar seg forutsi. Derfor treffer prognoser basert på maskinlæring ikke spesielt godt, og de holder sjelden alene til automatisert handel.
Traderne har derfor gått over til kvantitative taktikker som arbitrasjehandel og high-frequency trading. Disse bygger på et sett av forutsigbar atferd og markedsskjevheter.
Hvor lønnsomme er de beste aksjehandelsalgoritmene?
Algoritmisk handel går ut på at du setter opp bestemte betingelser — pris og markedsforhold — og når de er oppfylt, handler et dataprogram automatisk med høy hastighet og stort volum.
Det er programmet som gjennomfører handelen, fordi det er raskere og mer effektivt enn et menneske. Det kan jobbe med en frekvens og hastighet som er umulig å matche manuelt.
De forhåndsdefinerte betingelsene kan være timing, pris, volum eller et hvilket som helst annet markedsforhold. Algoritmisk handel har også økt effektiviteten fordi den fjerner sjansen for at følelser påvirker handelen. Det gjør markedet mer likvid og handelen mer metodisk.
Sammenlignet med tradisjonell manuell handel er de beste aksjealgoritmene mer innbringende. Det finnes en rekke automatiserte handelssystemer på markedet, hvert med sin egen prislapp. Husk å ta høyde for inflasjonen når du regner på avkastningen — den ligger typisk rundt 2 % i året.
Det er vanskelig å få tak i alle detaljene bak en lønnsom algoritme, for de fleste som bygger en, holder den for seg selv. Nettopp derfor vokter de store kvantitative investeringsselskapene handelsalgoritmene sine som en godt bevart hemmelighet. Og uansett hvor stabile de er, holder de færreste høytytende plattformene på posisjonen lenge, siden nye konkurrenter kommer til jevnlig.
De fleste handelsalgoritmer gir ingen enorm avkastning. De sikter mot små, men jevne gevinster som kan skaleres opp og gires med margin til en fornuftig avkastning.
Hva er forskjellen på AI-trading og algoritmisk handel?
Ved algoritmisk handel utfører et dataprogram en handel basert på et sett instruksjoner. Maskinlæring brukes derimot til å overvåke, undersøke og vurdere markedsforhold, handelsmønstre og data for å forutsi hva som kommer til å skje.
Betingelsene som må oppfylles i algoritmisk handel, settes av et menneske. Kunstig intelligens fastsetter betingelsene selv, etter å ha gått gjennom og vurdert et stort antall kriterier.
Hvordan brukes maskinlæring i finans?
Maskinlæring brukes i sanntid for å avdekke kompliserte handelsmønstre på tvers av mange markeder. Med sin hastighet og kapasitet til å behandle store datamengder leverer den løpende oppdateringer. Det forklarer hvorfor den er så utbredt på Wall Street og i hele USA.
Banksektoren bruker teknologien til å gjennomgå konverteringer og finansielle data. Dermed blir det enkelt å filtrere relevante notater og enorme datamengder i sanntid og hente ut markedsinnsikt.
Noen selskaper lar AI-systemer bearbeide data for å rangere aksjer. De bruker AI til mønstergjenkjenning og prisprognoser for å foreslå dagens beste aksjer, og setter sammen porteføljer med AI-algoritmer.
Maskinlæring har hjulpet finansselskaper med å utvikle algoritmiske handelsmetoder og løst en rekke investeringsproblemer. Det har blitt mulig å analysere data uten å ha spesialkompetansen internt.
Epoque har for eksempel et AI-system som jobber i tre faser: først observeres og analyseres mulige handler, deretter dannes ordrene, og til slutt utføres de aktive ordrene mens maskinlæring følger opp resultatene.
Investeringsselskaper har også brukt maskinlæring til å utvikle teknikker som intelligent aktivaallokering for dyp læring og prognoser for de enkelte aktivaene i en portefølje.
Maskinlæring har til og med blitt brukt til å bygge et helt autonomt aksjehandelssystem som verken trenger oppdateringer eller justeringer.
Hvordan komme i gang med algoritmisk handel ved hjelp av maskinlæring?
Det første du trenger, er å kunne kode hvis du vil drive algoritmisk handel med maskinlæring.
Når kodingen sitter, kan du gå videre til maskinlæringsteknikker som klassifisering, klyngeanalyse og regresjon.
Når maskinlæring og algoritmisk handel kombineres, er det du som gir datamaskinen instruksjonene, og maskinlæringen oppdaterer dem etter markedsforholdene. Selv med nevrale nettverk i drift slipper du å overvåke forholdene kontinuerlig for å sette dem opp til algoritmisk handel.
Maskinlæringsalgoritmer er derfor svaret på trading. De er ikke veldig presise, men de treffer ganske godt når de skal lage prognoser for svingninger i aksjekurser.
Vil du lære algoritmisk handel med maskinlæring, kan du ta en titt på guidene til Hafizebot. La Hafizebot ta seg av autotradingen for deg.