Як штучны інтэлект змяняе рынак Форекс да лепшага

Рынак форекс з'яўляецца самым буйным і ліквідным фінансавым рынкам у свеце з сярэднім штодзённым аб'ёмам таргоў больш за 7 трыльёнаў долараў. Гэта таксама адзін з самых складаных і дынамічных рынкаў, на які ўплываюць розныя фактары, такія як эканамічныя дадзеныя, геапалітычныя падзеі, настроі на рынку і тэхнічныя паказчыкі.

Каб паспяхова арыентавацца на гэтым рынку, tradeRS павінны мець доступ да надзейнай і своечасовай інфармацыі, а таксама магчымасць хутка яе аналізаваць і дзейнічаць. Вось тут і ўваходзіць штучны інтэлект (AI).

ШІ - гэта галіна інфарматыкі, якая накіравана на стварэнне машын або сістэм, якія могуць выконваць задачы, якія звычайна патрабуюць чалавечага інтэлекту, такія як навучанне, развагі і прыняцце рашэнняў.

У апошні час Generative AI трансфармуе рынак форекс рознымі спосабамі: ад паляпшэння аналізу даных і кіравання рызыкамі да аўтаматызацыі гандлёвых стратэгій і паляпшэння абслугоўвання кліентаў.

У гэтым артыкуле мы вывучым некаторыя з асноўных тэндэнцый і прымянення ІІ на валютным рынку ў 2024 годзе.

1). ШІ для аналізу даных і прагназавання

Адна з ключавых праблем для форекс traders заключаецца ў апрацоўцы і інтэрпрэтацыі велізарнай колькасці даных, якія кожны дзень ствараюцца на рынку.

Гэтыя даныя могуць паступаць з розных крыніц, такіх як навінавыя артыкулы, паведамленні ў сацыяльных сетках, эканамічныя справаздачы, дыяграмы, індыкатары і сігналы.

Каб зразумець гэтыя даныя, tradeRS павінны добра разумець кантэкст рынку, а таксама ўмець выяўляць заканамернасці і тэндэнцыі.

Генератыўны штучны інтэлект можа дапамагчы traders з гэтай задачай з дапамогай метадаў апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) і машыннага навучання (ML).

А што такое апрацоўка натуральнай мовы (NLP), спытаеце вы?

НЛП - гэта падполле штучнага інтэлекту, якое займаецца ўзаемадзеяннем паміж кампутарамі і чалавечымі мовамі. Ён можа быць выкарыстаны для здабывання адпаведнай інфармацыі з тэкставых даных, такой як аналіз пачуццяў, тэматычнае мадэляванне і падвядзенне вынікаў.

З іншага боку, машыннае навучанне (ML) - гэта падполле штучнага інтэлекту, якое займаецца стварэннем і прымяненнем алгарытмаў, якія могуць вучыцца на дадзеных і рабіць прагнозы або рашэнні на іх аснове.

ML можна выкарыстоўваць для вызначэння заканамернасцей і тэндэнцый з лікавых дадзеных, такіх як рэгрэсійны аналіз, класіфікацыя і кластэрызацыя.

Камбінуючы NLP і ML, AI можа забяспечыць traders з каштоўнай інфармацыяй і прагнозамі як са структураваных, так і з неструктураваных крыніц даных.

Напрыклад, штучны інтэлект можа аналізаваць навінавыя артыкулы і паведамленні ў сацыяльных сетках, каб ацаніць настроі рынку і ўплыў геапалітычных падзей на валютныя пары.

Пры наладзе генератыўнага штучнага інтэлекту можа таксама аналізаваць гістарычныя дадзеныя аб цэнах і тэхнічныя індыкатары для стварэння гандлёвых сігналаў і прагназавання будучых цэнавых рухаў.

Некаторыя прыклады інструментаў AI, якія выкарыстоўваюць NLP і ML для аналізу даных і прагназавання:

• Чат GPT: Гутарковая платформа штучнага інтэлекту, якая выкарыстоўвае мадэль генератыўнага папярэдне падрыхтаванага трансфарматара (GPT) для прадастаўлення натуральных моўных адказаў на запыты карыстальнікаў.

Ён можа адказаць на пытанні аб розных тэмах, звязаных з гандлем валютай, такіх як валютныя пары, індыкатары, стратэгіі, навіны і г.д.

• Vantage Point AI: праграмнае забеспячэнне для прагназавання рынку, якое выкарыстоўвае нейронныя сеткі для аналізу міжрынкавых адносін і прагназавання будучых цэнавых рухаў на розных рынках, у тым ліку форекс.

Гэты штучны інтэлект сцвярджае, што мае паказчык дакладнасці сваіх прагнозаў да 87.4%.

• Модны форекс: Праграмнае забеспячэнне для сканавання тэндэнцый, якое выкарыстоўвае воблачныя вылічэнні і ML для сканавання ўсіх валютных пар і часовых рамак, каб знайсці лепшыя тэндэнцыі для tradeRS.

Ён таксама забяспечвае гукавыя сігналы і паведамленні па электроннай пошце, калі выяўляецца новая тэндэнцыя.

2). ШІ для кіравання рызыкамі

Яшчэ адна ключавая задача для форекс traders заключаецца ў кіраванні рызыкамі і аптымізацыі іх даходаў.

Кіраванне рызыкамі ўключае ў сябе розныя аспекты, такія як усталяванне стоп-лосс і тэйк-профіт, дыверсіфікацыя партфеляў, рэгуляванне крэдытнага пляча і маніторынг валацільнасць рынку.

ШІ можа дапамагчы traders з кіраваннем рызыкамі з дапамогай метадаў аптымізацыі і навучання з падмацаваннем (RL).

А што такое аптымізацыя, спытаеце вы?

Аптымізацыя - гэта працэс пошуку найлепшага рашэння або выніку для дадзенай праблемы або мэты.

RL - гэта падполе машыннага навучання, якое займаецца навучаннем на аснове зваротнай сувязі метадам спроб і памылак і максімізацыяй узнагарод або мінімізацыяй страт.

Выкарыстоўваючы аптымізацыю і RL, AI можа дапамагчы traders знайсці аптымальнае суадносіны рызыкі і ўзнагароджання для іх trades, а таксама аптымальнае размеркаванне партфеля і ўзровень крэдытнага пляча для сваіх рахункаў.

Пры правільным выкарыстанні штучны інтэлект таксама можа дапамагчы traders адаптуюцца да зменлівых рынкавых умоў, адпаведна карэктуючы свае параметры рызыкі.

Некаторыя прыклады інструментаў AI, якія выкарыстоўваюць аптымізацыю і RL для кіравання рызыкамі:

• Зорро: платформа аўтаматызацыі гандлю, якая выкарыстоўвае генетычныя алгарытмы і RL для аптымізацыі гандлёвых стратэгій і параметраў.

Ён таксама забяспечвае рэканструкцыю, гандаль у прамым эфіры і функцыі кіравання партфелем.

• Дарвінекс: Сацыяльная гандлёвая платформа, якая выкарыстоўвае штучны інтэлект для аналізу профілю рызыкі і даходнасці traders і ствараць інвестыцыйныя актывы пад назвай DARWIN.

DARWIN дынамічна кіруецца рызыкамі з дапамогай запатэнтаванага алгарытму Darwinex, заснаванага на tradeпаводзіны і прадукцыйнасць г.

3). ШІ для аўтаматызацыі гандлю

Трэцяя ключавая задача для форекс traders - эфектыўна і паслядоўна выконваць свае гандлёвыя планы. Гэта прадугледжвае выкарыстанне гандлёвых робатаў або інструментаў аўтаматызацыі гандлю.

А што такое аўтаматызацыя гандлю і як яна працуе?

Аўтаматызацыя гандлю прадугледжвае выкарыстанне праграмнага забеспячэння або сістэм, якія могуць аўтаматычна размяшчаць і кіраваць імі tradeзаснаваны на загадзя вызначаных правілах або алгарытмах.

ШІ можа дапамагчы traders з аўтаматызацыяй гандлю з выкарыстаннем метадаў ML і глыбокага навучання (DL).

Для тых, хто пачатковец у гэтым, DL - гэта падполе ML, якое займаецца стварэннем і прымяненнем штучных нейронавых сетак, якія могуць вучыцца на вялікіх і складаных наборах даных.

DL можна выкарыстоўваць для стварэння гандлёвых алгарытмаў, якія могуць вучыцца на гістарычных дадзеных і дадзеных у рэальным часе, а таксама на іх уласнай прадукцыйнасці і зваротнай сувязі.

Выкарыстоўваючы ML і DL, AI можа дапамагчы traders стварае і выконвае гандлёвыя стратэгіі, якія могуць адаптавацца да розных рынкавых сцэнарыяў і ўмоў. Гэта таксама можа дапамагчы traders палепшыць свае гандлёвыя вынікі, даючы ім зваротную сувязь і прапановы па паляпшэнні.

Некаторыя прыклады інструментаў AI, якія выкарыстоўваюць ML і DL для аўтаматызацыі гандлю:

• тэнзарTrade: структура з адкрытым зыходным кодам, якая выкарыстоўвае TensorFlow і Keras для стварэння і навучання агентаў RL для гандлю.

Ён таксама забяспечвае паглынанне даных, распрацоўку функцый, бэктэставанне, жывы гандаль і функцыі візуалізацыі.

• Trade Ідэі: Платформа рынкавай інфармацыі, якая выкарыстоўвае штучны інтэлект для стварэння і рэалізацыі гандлёвых ідэй для розных рынкаў, уключаючы форекс.
• NeuroShell Trader: Гандлёвае праграмнае забеспячэнне, якое выкарыстоўвае нейронавыя сеткі і генетычныя алгарытмы для стварэння і аптымізацыі гандлёвых сістэм.

4). AI для абслугоўвання кліентаў

Чацвёрты ключавы выклік для форекс traders - атрымаць доступ да надзейнага і своечасовага абслугоўвання кліентаў ад сваіх брокераў або платформаў.

Абслугоўванне кліентаў ўключае ў сябе розныя аспекты, такія як адкрыццё рахунку, праверка, дэпазіт, зняцце, падтрымка, навучанне і г.д.

ШІ можа дапамагчы traders з абслугоўваннем кліентаў з дапамогай тэхналогій NLP і chatbot.

Для тых, хто пачатковец у гэтай тэрміналогіі, чат-боты - гэта праграмныя прыкладанні, якія могуць узаемадзейнічаць з карыстальнікамі праз тэкст або голас, выкарыстоўваючы разуменне і генерацыю натуральнай мовы.

Чат-боты можна выкарыстоўваць для прадастаўлення аўтаматызаваных і персаналізаваных адказаў на запыты і запыты карыстальнікаў, а таксама для прадастаўлення рэкамендацый і інструкцый.

Выкарыстоўваючы НЛП і чат-боты, штучны інтэлект можа дапамагчы traders палепшыць вопыт і задаволенасць кліентаў, а таксама скараціць кошт і час абслугоўвання кліентаў.

Гэта таксама можа дапамагчы traders даведайцеся больш пра рынак форекс і іх гандлёвыя платформы.

Некаторыя прыклады інструментаў штучнага інтэлекту, якія выкарыстоўваюць НЛП і чат-ботаў для абслугоўвання кліентаў:

заключэнне

Штучны інтэлект здзейсніць рэвалюцыю на рынку форекс у 2024 годзе, падаючы traders з рознымі перавагамі і перавагамі.

Пры аптымальным выкарыстанні штучны інтэлект можа дапамагчы traders з аналізам даных і прагназаваннем, кіраваннем рызыкамі, аўтаматызацыяй гандлю і абслугоўваннем кліентаў.

AI таксама можа дапамагчы traders палепшыць свае гандлёвыя навыкі і прадукцыйнасць, а таксама свае веды і дасведчанасць аб рынку.

Аднак штучны інтэлект - гэта не чароўная куля, якая можа гарантаваць поспех на валютным рынку. Traders па-ранейшаму павінны мець цвёрдае ўяўленне аб асновах рынку, а таксама абгрунтаваны план гандлю і дысцыпліну.

TradeRS таксама павінны ведаць аб абмежаваннях і рызыках штучнага інтэлекту, такіх як якасць даных, зрушэнне мадэлі, пераабсталяванне, узлом і г.д.

Усе сказалі, што кожны, хто гандлюе на рынку Форекс, павінен выкарыстоўваць штучны інтэлект як інструмент для дапаўнення свайго чалавечага інтэлекту, а не для яго замены.