2 Novi trendovi za tehničku analizu Traders Tražim više

Tehnička analiza je proučavanje prošlih i sadašnjih kretanja cijena i obrazaca kako bi se predvidjeli budući trendovi i identificirale mogućnosti trgovanja.

Tehnički analitičari koriste različite alate i tehnike, kao što su grafikoni, indikatori, oscilatori i sistemi trgovanja, kako bi analizirali ponašanje tržišta i pronašli optimalne ulazne i izlazne tačke.

Da biste razumjeli i izvukli maksimum iz tehničke analize, uvijek pravite ove tri pretpostavke: –

• Tržišna cijena odražava sve dostupne informacije i kolektivnu psihologiju učesnika na tržištu.
• Tržište se kreće u trendovima, koji imaju tendenciju da opstanu tokom vremena sve dok ih ne preokrene značajna promjena osnovnih faktora ili sentimenta.
• Istorija se ponavlja: – istorija tržišta ima tendenciju da se ponavlja, jer su ljudske emocije i reakcije često slične u sličnim situacijama.

Ako imate te tri činjenice u glavi, onda ne biste trebali imati problema s razumijevanjem tehničke analize.

Šta je novo u tehničkoj analizi?

Iako tehnička analiza postoji vekovima, poslednjih godina je značajno evoluirala zahvaljujući napretku tehnologije, podataka i veštačke inteligencije.

U ovom članku ćemo istražiti neke od najnovijih razvoja i trendova u tehničkoj analizi koji oblikuju budućnost trgovanja u doba umjetne inteligencije.

Neki od ovih trendova uključuju: –

1). Generativna AI za tehničku analizu

Generativna AI je grana umjetne inteligencije koja može kreirati nove podatke ili sadržaj iz postojećih podataka ili sadržaja, kao što su slike, tekst, audio ili video.

Može se koristiti u različite svrhe, kao što je povećanje kreativnosti, generiranje novih ideja ili povećanje postojećih podataka.

Jedna od najperspektivnijih primjena generativne AI za tehničku analizu je stvaranje sintetičkih finansijskih podataka.

A šta su sintetički finansijski podaci?

To su podaci koji su umjetno generirani, oponašajući karakteristike i obrasce stvarnih finansijskih podataka, kao što su kretanja cijena, obim, volatilnost, likvidnost itd.

Sintetički finansijski podaci mogu se koristiti u različite svrhe, kao što su:

• Testiranje i validacija strategija i sistema trgovanja na realnim, ali neviđenim scenarijima.
• Poboljšanje kvaliteta i kvantiteta podataka za obuku za modele i algoritme mašinskog učenja.
• Generisanje alternativnih scenarija i simulacija za upravljanje rizikom i analizu scenarija.
• Istraživanje novih tržišta i instrumenata koji još nisu dostupni ili dostupni.

Generativna AI se takođe može koristiti za kreiranje novih indikatora, oscilatora ili trgovačkih sistema od postojećih, primenom različitih transformacija, kombinacija ili mutacija.

Na primjer, generativna AI može kreirati novi indikator kombinacijom dva postojeća indikatora s matematičkom operacijom. Ili može kreirati novi oscilator primjenom nelinearne funkcije, kao što je sigmoid ili tanh, na postojeći oscilator.

Ili još bolje, može kreirati novi sistem trgovanja mutiranjem parametara ili pravila postojećeg trgovačkog sistema.

Generativna AI može vam pomoći, novom tehničkom analitičaru da otkrijete nove obrasce i uvide koji nisu očigledni ili vidljivi s konvencionalnim alatima i tehnikama.

Ako se dobro koristi, generativna AI također može pomoći u diversifikaciji portfelja i smanjenju trader izloženost tržišnoj buci i predrasudama.

2). Primijenjena opservabilnost za tehničku analizu

Primijenjena opservabilnost je praksa prikupljanja, analize i djelovanja na osnovu podataka koje emituju sistemi, procesi i rezultati organizacije.

Upotreba primijenjene opservabilnosti može pomoći traders prati njihov učinak, identifikuje probleme u njihovim sistemima trgovanja i anomalije, optimizuje ih trades, i donositi bolje buduće odluke o trgovanju.

Koristeći primijenjenu vidljivost i tehničku analizu, traders može

• Kombinirajte podatke s platformi društvenih medija kako biste procijenili raspoloženje i mišljenja učesnika na tržištu.
• Tehnički analitičari mogu koristiti podaci sa trgovačkih platformi za mjerenje obima, likvidnosti, volatilnosti i toka narudžbi na tržištu.
• Tehnički analitičari također mogu koristiti podatke sa blockchain platformi za praćenje transakcija, stanja i aktivnosti učesnika na tržištu.

Primijenjena opservabilnost može pomoći traders koristi tehničku analizu da bi stekao dublje razumevanje ponašanja i dinamike tržišta.

Također može pomoći tehničkim analitičarima da otkriju nove trendove i signale koji nisu uhvaćeni tradicionalnim alatima i tehnikama.

zaključak

Tehnička analiza je moćan i svestran alat za trgovanje i ulaganje na finansijskim tržištima. Međutim, on nije statičan ili stagnirajući, već dinamičan i evoluirajući, kako se tržišni uslovi i tehnologije mijenjaju tokom vremena.

Neki od najznačajnijih trendova u tehničkoj analizi za 2024. su generativna AI, primijenjena vidljivost i održiva tehnologija.

Ovi trendovi vam mogu pomoći da poboljšate rezultate trgovanja, a da pritom dobro djelujete na okolinuironlaže.