Kako AI mijenja Forex tržište na bolje

Forex tržište je najveće i najlikvidnije financijsko tržište na svijetu, s prosječnim dnevnim obujmom trgovanja od preko 7 trilijuna dolara. To je također jedno od najsloženijih i najdinamičnijih tržišta, na koje utječu različiti čimbenici kao što su ekonomski podaci, geopolitički događaji, raspoloženje na tržištu i tehnički indikatori.

Da biste uspješno upravljali ovim tržištem, traders moraju imati pristup pouzdanim i pravovremenim informacijama, kao i sposobnost njihove analize i brzog postupanja. Tu na scenu stupa umjetna inteligencija (AI).

AI je grana računalne znanosti čiji je cilj stvoriti strojeve ili sustave koji mogu obavljati zadatke koji inače zahtijevaju ljudsku inteligenciju, kao što su učenje, zaključivanje i donošenje odluka.

U posljednje vrijeme Generative AI transformira forex tržište na različite načine, od poboljšanja analize podataka i upravljanja rizikom do automatizacije strategija trgovanja i poboljšanja korisničke usluge.

U ovom ćemo članku istražiti neke od glavnih trendova i primjena umjetne inteligencije na forex tržištu u 2024.

1). AI za analizu podataka i predviđanje

Jedan od ključnih izazova za forex traders je obraditi i interpretirati ogromnu količinu podataka koji se svakodnevno generiraju na tržištu.

Ovi podaci mogu potjecati iz različitih izvora, kao što su novinski članci, objave na društvenim mrežama, ekonomska izvješća, grafikoni, pokazatelji i signali.

Da bismo shvatili ove podatke, traders moraju imati dobro razumijevanje tržišnog konteksta, kao i sposobnost uočavanja obrazaca i trendova.

Generativna umjetna inteligencija može pomoći traders s ovim zadatkom korištenjem tehnika obrade prirodnog jezika (NLP) i strojnog učenja (ML).

Pitate se što je obrada prirodnog jezika (NLP)?

NLP je potpodručje umjetne inteligencije koje se bavi interakcijom između računala i ljudskih jezika. Može se koristiti za izdvajanje relevantnih informacija iz tekstualnih podataka, kao što su analiza raspoloženja, modeliranje teme i sažimanje.

S druge strane, strojno učenje (ML) je potpodručje umjetne inteligencije koje se bavi stvaranjem i primjenom algoritama koji mogu učiti iz podataka i donositi predviđanja ili odluke na temelju njih.

ML se može koristiti za prepoznavanje obrazaca i trendova iz numeričkih podataka, kao što su regresijska analiza, klasifikacija i grupiranje.

Kombinirajući NLP i ML, AI može pružiti traders s vrijednim uvidima i predviđanjima iz strukturiranih i nestrukturiranih izvora podataka.

Na primjer, umjetna inteligencija može analizirati novinske članke i objave na društvenim mrežama kako bi procijenila tržišno raspoloženje i utjecaj geopolitičkih događaja na valutne parove.

Kada je podešena, generativna umjetna inteligencija također može analizirati povijesne podatke o cijenama i tehničke indikatore za generiranje signala trgovanja i predviđanje budućih kretanja cijena.

Neki primjeri AI alata koji koriste NLP i ML za analizu podataka i predviđanje su:

• ChatGPT: Konverzacijska AI platforma koja koristi model generativnog unaprijed obučenog transformatora (GPT) za pružanje odgovora prirodnog jezika na korisničke upite.

Može odgovoriti na pitanja o raznim temama vezanim uz trgovanje na Forexu, kao što su valutni parovi, indikatori, strategije, vijesti itd.

• Vidikovac AI: softver za predviđanje tržišta koji koristi neuronske mreže za analizu međutržišnih odnosa i predviđanje budućih kretanja cijena za različita tržišta, uključujući forex.

Ovaj AI tvrdi da ima stopu točnosti do 87.4% za svoje prognoze.

• Forex trendi: softver za skeniranje trendova koji koristi računalstvo u oblaku i ML za skeniranje svih valutnih parova i vremenskih okvira kako bi pronašao najbolje trendove za traders.

Također pruža zvučna upozorenja i obavijesti putem e-pošte kada se otkrije novi trend.

2). AI za upravljanje rizikom

Još jedan ključni izazov za forex traders je upravljati njihovom izloženošću riziku i optimizirati njihove povrate.

Upravljanje rizikom uključuje različite aspekte, poput postavljanja stop-loss i take-profita, diversifikacije portfelja, prilagodbe financijske poluge i praćenja volatilnosti tržišta.

AI može pomoći traders s upravljanjem rizikom korištenjem tehnika optimizacije i učenja s pojačanjem (RL).

A što je optimizacija pitate se?

Optimizacija je proces pronalaženja najboljeg rješenja ili ishoda za određeni problem ili cilj.

RL je potpolje strojnog učenja koje se bavi učenjem iz povratnih informacija pokušaja i pogrešaka i maksimiziranjem nagrada ili minimiziranjem gubitaka.

Upotrebom optimizacije i RL-a AI može pomoći traders pronaći optimalan omjer rizika i nagrade za svoje trades, kao i optimalnu raspodjelu portfelja i razinu zaduženosti za njihove račune.

Kada se dobro koristi, AI također može pomoći traders prilagođavaju se promjenjivim tržišnim uvjetima prilagođavajući svoje parametre rizika u skladu s tim.

Neki primjeri AI alata koji koriste optimizaciju i RL za upravljanje rizikom su:

• Zorro: platforma za automatizaciju trgovanja koja koristi genetske algoritme i RL za optimizaciju strategija i parametara trgovanja.

Također nudi značajke testiranja unatrag, trgovanja uživo i upravljanja portfeljem.

• Darwinex: Platforma za društveno trgovanje koja koristi AI za analizu profila rizika i povrata traders i stvoriti investicijsku imovinu koja se zove DARWIN.

DARWIN-ovima se dinamički upravlja rizikom pomoću Darwinexovog vlasničkog algoritma koji se temelji na trader-ovo ponašanje i učinak.

3). AI za automatizaciju trgovanja

Treći ključni izazov za forex traders je učinkovito i dosljedno izvršavati svoje planove trgovanja. To uključuje korištenje robota za trgovanje ili alata za automatizaciju trgovanja.

A što je automatizacija trgovanja i kako funkcionira?

Automatizacija trgovanja uključuje korištenje softvera ili sustava koji mogu automatski postavljati i upravljati tradetemelji se na unaprijed definiranim pravilima ili algoritmima.

AI može pomoći traders s automatizacijom trgovanja korištenjem ML i tehnika dubokog učenja (DL).

Za one koji su novi u ovome, DL je potpodručje ML-a koje se bavi stvaranjem i primjenom umjetnih neuronskih mreža koje mogu učiti iz velikih i složenih skupova podataka.

DL se može koristiti za stvaranje algoritama za trgovanje koji mogu učiti iz povijesnih podataka i podataka u stvarnom vremenu, kao i iz vlastite izvedbe i povratnih informacija.

Koristeći ML i DL, AI može pomoći traders kreirati i provoditi strategije trgovanja koje se mogu prilagoditi različitim tržišnim scenarijima i uvjetima. Također može pomoći traders poboljšati njihov učinak trgovanja dajući im povratne informacije i prijedloge za poboljšanje.

Neki primjeri AI alata koji koriste ML i DL za automatizaciju trgovanja su:

• tenzorTrade: okvir otvorenog koda koji koristi TensorFlow i Keras za stvaranje i obuku RL agenata za trgovanje.

Također omogućuje unos podataka, inženjering značajki, testiranje unatrag, trgovanje uživo i značajke vizualizacije.

• Trade Ideje: platforma za tržišnu inteligenciju koja koristi umjetnu inteligenciju za generiranje i provedbu ideja trgovanja za različita tržišta, uključujući forex.
• NeuroShell Trader: softver za trgovanje koji koristi neuronske mreže i genetske algoritme za stvaranje i optimizaciju sustava trgovanja.

4). AI za službu za korisnike

Četvrti ključni izazov za forex traders je pristup pouzdanoj i pravovremenoj korisničkoj službi od svojih brokera ili platformi.

Korisnička služba uključuje različite aspekte, kao što su otvaranje računa, verifikacija, depozit, isplata, podrška, obrazovanje itd.

AI može pomoći traders sa korisničkom službom korištenjem NLP i chatbot tehnologija.

Za one koji su novi u ovoj terminologiji, Chatbotovi su softverske aplikacije koje mogu komunicirati s korisnicima putem teksta ili glasa, koristeći razumijevanje i generiranje prirodnog jezika.

Chatbotovi se mogu koristiti za pružanje automatiziranih i personaliziranih odgovora na korisničke upite ili zahtjeve, kao i za pružanje smjernica i preporuka.

Korištenjem NLP-a i chatbota, AI može pomoći traders poboljšati svoje korisničko iskustvo i zadovoljstvo, kao i smanjiti troškove i vrijeme korisničke usluge.

Također može pomoći traders saznajte više o Forex tržištu i njihovim platformama za trgovanje.

Neki primjeri AI alata koji koriste NLP i chatbotove za korisničku službu su:

Zaključak

AI revolucionira forex tržište 2024. pružajući traders s raznim pogodnostima i prednostima.

Ako se koristi optimalno, AI može pomoći traders s analizom podataka i predviđanjem, upravljanjem rizikom, automatizacijom trgovanja i korisničkom službom.

AI također može pomoći traders poboljšati svoje vještine trgovanja i učinak, kao i svoje poznavanje tržišta i svijest.

Međutim, AI nije čarobni metak koji može jamčiti uspjeh na Forex tržištu. Traders i dalje moraju dobro razumjeti osnove tržišta, kao i dobar plan trgovanja i disciplinu.

Traders također moraju biti svjesni ograničenja i rizika umjetne inteligencije, kao što su kvaliteta podataka, pristranost modela, prekomjerno opremanje, hakiranje itd.

Svi su rekli da svatko tko trguje na Forex tržištu treba koristiti AI kao alat za dopunu svoje ljudske inteligencije, a ne da je zamijeni.