2 Novi trendovi za tehničku analizu Traders Traži više

Tehnička analiza je proučavanje prošlih i sadašnjih kretanja cijena i obrazaca za predviđanje budućih trendova i prepoznavanje prilika za trgovanje.

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

Kako biste razumjeli tehničku analizu i izvukli je najviše iz nje, u svakom trenutku napravite ove tri pretpostavke: –

• Tržišna cijena odražava sve dostupne informacije i kolektivnu psihologiju sudionika na tržištu.
• Tržište se kreće u skladu s trendovima koji se održavaju tijekom vremena dok se ne preokrenu značajnom promjenom temeljnih čimbenika ili raspoloženja.
• Povijest se ponavlja: – povijest tržišta ima tendenciju ponavljanja, budući da su ljudske emocije i reakcije često slične u sličnim situacijama.

Ako ste si utuvili te tri činjenice, onda ne biste trebali imati problema s razumijevanjem tehničke analize.

Što je novo u tehničkoj analizi?

Dok tehnička analiza postoji već stoljećima, značajno se razvila posljednjih godina, zahvaljujući napretku tehnologije, podataka i umjetne inteligencije.

U ovom ćemo članku 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 umjetna inteligencija za tehničku analizu

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

Može se koristiti u različite svrhe, poput povećanja kreativnosti, stvaranja novih ideja ili povećanja postojećih podataka.

Jedna od primjena generativne umjetne inteligencije za tehničku analizu koja najviše obećava je stvaranje sintetičkih financijskih podataka.

A što su sintetički financijski podaci?

To su podaci koji su umjetno generirani, oponašajući karakteristike i obrasce stvarnih financijskih podataka, poput kretanja cijena, količine, volatilnosti, likvidnosti itd.

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

• Testiranje i provjera valjanosti strategija i sustava trgovanja na realnim, ali neviđenim scenarijima.
• Poboljšanje kvalitete i kvantitete podataka za obuku za modele i algoritme strojnog učenja.
• Generiranje alternativnih scenarija i simulacija za upravljanje rizikom i analizu scenarija.
• Istraživanje novih tržišta i instrumenata koji još nisu dostupni ili dostupni.

Generativni AI također se može koristiti za stvaranje novih indikatora, oscilatora ili sustava trgovanja iz postojećih, primjenom različitih transformacija, kombinacija ili mutacija.

Na primjer, generativna umjetna inteligencija može stvoriti novi indikator kombiniranjem dva postojeća indikatora matematičkom operacijom. Ili može stvoriti novi oscilator primjenom nelinearne funkcije, kao što je sigmoid ili tanh, na postojeći oscilator.

Ili još bolje, može stvoriti novi sustav trgovanja mijenjanjem parametara ili pravila postojećeg sustava trgovanja.

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

Ako se dobro koristi, generativna umjetna inteligencija također može pomoći u diversificiranju portfelja i smanjenju trader izloženost tržišnoj buci i pristranostima.

2). Primijenjena opažljivost za tehničku analizu

Primijenjena promatranost je praksa prikupljanja, analiziranja i djelovanja na podatke koje emitiraju sustavi, procesi i ishodi organizacije.

Korištenje primijenjene promatranosti može pomoći traders prati njihovu izvedbu, identificira probleme u njihovim sustavima trgovanja i anomalije, optimizira njihove trades, te donositi bolje odluke o budućem trgovanju.

Koristeći primijenjenu promatranost i tehničku analizu, traders može

• Kombinirajte podatke s platformi društvenih medija kako biste procijenili osjećaje i mišljenja sudionika na tržištu.
• Tehnički analitičari mogu koristiti podataka s platformi za trgovanje za mjerenje obujma, likvidnosti, volatilnosti i protoka naloga na tržištu.
• Tehnički analitičari također mogu koristiti podatke s blockchain platformi za praćenje transakcija, stanja i aktivnosti sudionika na tržištu.

Primijenjena promatranost može pomoći traders koristi tehničku analizu kako bi stekao dublje razumijevanje 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 moćan je i svestran alat za trgovanje i ulaganje na financijskim tržištima. Međutim, nije statična niti stagnira, već je dinamična i razvija se, jer se tržišni uvjeti i tehnologije mijenjaju tijekom vremena.

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

Ovi vam trendovi mogu pomoći da poboljšate svoje rezultate trgovanja, dok su također dobri za okolišironment.