ИИ-трейдинг: как он влияет на фондовый рынок

В последнее время искусственный интеллект стал неотъемлемой частью криптоторговли. Роль ИИ в глобальной торговле в 2023 году уже достигла 18,2 миллиардов долларов и ожидается, что через 10 лет она вырастет до 50,4 миллиардов долларов!

ИИ-трейдинг - это процесс использования технологий ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка для анализа огромных объемов рыночных данных, составления финансовых прогнозов и автоматической обработки сделок. Но нужно ли использовать эти технологии в вашей повседневной торговле?

Дело в том, что вы всегда можете анализировать данные, основываясь на собственном опыте. Однако человеческий разум никогда не сможет охватить миллионы изображений, графиков, цифр, новостей, событий, аналитических статей, финансовых рынков, исторических данных и многое другое, что может быть учтено при попытке построить вашу идеальную торговую стратегию.

Именно поэтому ИИ может стать вашим идеальным партнером, выполняя всю грязную работу и анализируя информацию за считанные моменты времени. Это позволит вам тратить больше времени на размышления о новой успешной маркетинговой стратегии или ребалансировке портфеля.

Сила  ИИ - в его точности. Как это работает

Инструменты ИИ в трейдинге защищают вас от неожиданных изменений на рынке, таких как резкие колебания цен, экономические и политические новости, катастрофы. ИИ анализирует все данные круглосуточно, так что вы не сможете пропустить важные новости. Он может ребалансировать ваш портфель пока вы спите, превращать новые данные в полезную информацию и предоставлять их вам по утрам, а также делать многие другие полезные вещи. Но начнем с самого начала.

Сбор данных

Это первый и самый важный шаг, который предпринимает инструмент ИИ для создания точного и значимого прогноза. ИИ собирает все рыночные данные, упомянутые выше, а также настроения в социальных сетях и поисковые метрики. Только сложносоставные данные могут быть полезны для создания продуктивных торговых идей.

Выбор

ИИ анализирует всю информацию и извлекает наиболее важную, отбрасывая несущественный "шум". Отобранные данные затем анализируются второй раз, чтобы убедиться, что прогноз движение валиден.

Машинное обучение

После того как все данные собраны, проанализированы и отсортированы, наступает время для обучения. Здесь на помощь приходят специалисты по данным и ИТ-эксперты, которые выбирают соответствующие алгоритмы машинного обучения.

Алгоритмы машинного обучения обучаются на исторических данных, чтобы лучше понять тренды, тенденции и корреляции между данными. Машинное обучение необходимо для прогнозирования ценовых движений и нахождения прибыльных торговых возможностей.

Обученные модели машинного обучения помогают системам на базе ИИ анализировать данные в реальном времени и генерировать сигналы на покупку или продажу для трейдеров. Если система достаточно хорошо обучена, она может мгновенно обрабатывать тренды и стать очень чувствительной к малейшим изменениям на рынке. Торговые платформы на базе ИИ обычно оснащены заранее определенными уровнями стоп-лосса и тейк-профита для минимизации рисков.

Типы машинного обучения

• Контролируемое обучение. Эта форма машинного обучения обучает систему на основе известных исходов.
• Неконтролируемое обучение. Этот тип машинного обучения находит шаблоны и делает прогнозы на основе непредсказуемых исходов.
• Обучение с подкреплением. Этот метод позволяет системе учиться на своих ошибках. Обратная связь - это основная гарантия улучшения системы.

Однако машинное обучение работает лучше в сочетании с глубоким обучением, которое копирует структуру человеческого мозга и имитирует его поведение, выявляя скрытые шаблоны и связи, которые традиционное машинное обучение не может обнаружить.

Глубокое обучение идеально подходит для:

• Управление портфелем. Глубокое обучение может помочь в разработке риск-стратегий, отборе акций, прогнозировании глобальных ценовых движений, а также в ребалансировке портфеля и многом другом.
• Анализ социальных сетей. Глубокое обучение может отслеживать ключевые рыночные тренды в социальных сетях, следить за важнейшими рыночными инфлюенсерами, отслеживать и анализировать настроения аудитории, предоставлять инсайты и прогнозировать, как все это может повлиять на цену актива.
• Анализ новостей и событий. Глубокое обучение может просеивать десятки тысяч событий, отчетов, анонсов, пресс-релизов, обзоров и заголовков СМИ, анализируя их настроение. Анализ настроений — это лакмусовая бумажка для наступающего ажиотажа, который инструменты ИИ очень хорошо улавливают. Более того, ажиотаж — это сигнал к изменению цен, что крайне важно для любого трейдера.
• Рыночные временные ряды. Алгоритмы глубокого обучения также могут обнаруживать повторяющиеся шаблоны, исследуя последовательности данных, собранных через равные промежутки времени. Это полезно для прогнозирования движений цен, объемов торгов, манипуляций с ценами и многого другого.

Как технологии ИИ-трейдинга трансформируют фондовый рынок

ИИ-трейдинг может быть очень полезен трейдерам и брокерам, позволяя им анализировать множество факторов, включая риски, возможную волатильность, самые быстрые способы выполнения сделок, лучшие инвестиционные возможности. Это лучший способ отслеживать все рыночные паттерны и разрабатывать лучшую стратегию для вашего портфеля, учитывая все специфики и риски, о которых нужно помнить.

Практическая торговля с ИИ

Благодаря ИИ-трейдингу были созданы или усовершенствованы многочисленные модели машинного и глубокого обучения, а также новые типы и методы торговли, включая следующие:

• Алгоритмическая торговля. Это значит, что инвесторы используют алгоритмы для обработки исторических данных. Это более традиционные инструменты, применяющие машинное и глубокое обучение для анализа всех рыночных данных.
• Торговля с высокой частотой. Представьте, что вам нужно купить или продать большие объемы акций немедленно. Вот тут и пригодится высокая частота торговли. Однако этот тип ИИ-трейдинга требует более высокого уровня навыков и оборудования, а также мощного компьютера для обработки множества рыночных данных и совершения большого числа сделок одновременно.
• Боты-советники. Эти персональные помощники могут ребалансировать ваш портфель, когда на рынке происходит что-то значительное, и давать рекомендации высокого уровня, основываясь на множестве факторов, включая ваш уровень риска, предпочтительные методы торговли и объемы инвестиций.
• Арбитражная торговля. Этот метод предполагает покупку актива на одном рынке и его продажу по более выгодной цене на другом. Инструменты ИИ могут отслеживать несколько рынков одновременно, что позволяет им заметить возможность гораздо быстрее, чем вы.

Примеры инновационных ИИ-инструментов для финансового анализа и прогнозирования инвестиций

Какие ИИ-боты для трейдинга самые успешные?

На данный момент были созданы сотни ИИ-ботов, которые стали неотъемлемой частью любого торгового процесса. Они могут обрабатывать несколько сделок и транзакций одновременно, 24/7, поэтому их можно считать вашим идеальным помощником. Однако некоторые из них действительно выделяются благодаря уникальной комбинации качеств, высокой полезности и эффективности.

Ключевым моментом является учет ваших целей и торговых стратегий. Вот некоторые из самых продуктивных моделей на сегодняшний день:

• Cryptohopper
  Этот ИИ-бот позволяет вам комбинировать несколько стратегий и автоматизировать их одновременно! Cryptohopper быстро анализирует рыночные условия, чтобы принять правильное решение по вашей стратегии. Он также адаптируется к меняющимся трендам, ранжируя и тестируя различные стратегии. Он постоянно оптимизирует выполнение всех открытых сделок на вашем счете, что делает его аналогом хедж-фонда, но с более широким набором стратегий.
  
• WunderTrading
  Этот бот использует сложные алгоритмы и мощный анализ для выявления всех упущенных торговых возможностей. Он постоянно анализирует криптовалютные пары на предмет ценовых конвергенций и дивергенций. WunderTrading предлагает различные уникальные стратегии, включая статистический арбитраж, возврат к среднему и нормализацию спреда для оптимизации сделок. Благодаря машинному и глубокому обучению этот бот очень адаптивен к изменениям на рынке.
  
• Kryll
  На данный момент Kryll - это не просто бот, а целая Web3-платформа с инструментами ИИ для управления криптовалютами. Специалисты Kryll активно используют машинное обучение для предоставления клиентам персонализированных торговых данных, советов и стратегий.

Прежде чем выбрать бота, убедитесь, что вы учитываете свою стратегию, предлагаемые им сервисы, поддерживаемые биржи, комиссии, клиентскую поддержку и, самое главное, уровень безопасности. Делайте собственное исследование перед принятием решения.

Законность ИИ-трейдинга

Поскольку ИИ-трейдинг является новой тенденцией, в этой области пока нет строгого регулирования. Однако с развитием этой перспективной технологии, вероятно, она будет регулироваться более строго. Стоит отметить, что алгоритмы ИИ, которые являютс я основой ИИ ботов и различных торговых систем, могут быть защищены авторским правом. Поэтому стартапам следует учитывать, что у них есть права на использование любого стороннего ИИ, который они внедряют в свой продукт.

Заключение

ИИ-трейдинг - это, безусловно, глоток свежего воздуха для индустрии торговли, который делает процесс покупки и продажи более точным и безопасным. Он приносит много интересных инсайтов, которые могут ускользнуть от вашего внимания, так как невозможно проанализировать все данные сразу.

Кроме того, эта технология только начинает развиваться, и её роль в торговле скоро станет еще более значительной. Технологии не стоят на месте, и в ближайшее время рынок трейдинга может увидеть новые яркие прорывы, открывающие новые возможности.

ИИ-трейдинг делает процесс более интересным для участников системы, поскольку им больше не нужно тратить время на скучную работу по сбору и анализу данных. Вместо этого они получают четкие отчеты, подготовленные инструментом, который не может быть невнимательным и учитывает все важные детали. Таким образом, вы экономите время и можете посвятить его более творческим аспектам торговли, таким как разработка новых стратегий и методов.