2 Նոր միտումներ տեխնիկական վերլուծության համար Traders Փնտրում եմ ավելին

Տեխնիկական վերլուծությունը անցյալ և ներկա գների շարժումների և օրինաչափությունների ուսումնասիրությունն է՝ ապագա միտումները կանխատեսելու և առևտրային հնարավորությունները բացահայտելու համար:

Տեխնիկական վերլուծաբանները օգտագործում են տարբեր գործիքներ և տեխնիկա, ինչպիսիք են գծապատկերները, ցուցիչները, տատանվողները և առևտրային համակարգերը՝ շուկայի վարքագիծը վերլուծելու և մուտքի և ելքի օպտիմալ կետեր գտնելու համար:

Տեխնիկական վերլուծությունից առավելագույնը հասկանալու և ստանալու համար միշտ կատարեք այս երեք ենթադրությունները.

• Շուկայական գինը արտացոլում է առկա ողջ տեղեկատվությունը և շուկայի մասնակիցների հավաքական հոգեբանությունը:
• Շուկան շարժվում է միտումներով, որոնք հակված են պահպանվել ժամանակի ընթացքում, մինչև դրանք չեղարկվեն հիմքում ընկած գործոնների կամ տրամադրությունների զգալի փոփոխությամբ:
• Պատմությունը կրկնվում է. – շուկայի պատմությունը հակված է կրկնվելու, քանի որ մարդկային հույզերն ու արձագանքները հաճախ նման են նմանատիպ իրավիճակներում:

Եթե ​​ձեր գլխում հայտնվեն այդ երեք փաստերը, ապա տեխնիկական վերլուծությունը հասկանալու հետ կապված խնդիրներ չպետք է ունենաք։

Ի՞նչ նորություն կա տեխնիկական վերլուծության մեջ:

Թեև տեխնիկական վերլուծությունը դարեր շարունակ եղել է, այն զգալիորեն զարգացել է վերջին տարիներին՝ տեխնոլոգիայի, տվյալների և արհեստական ​​ինտելեկտի առաջընթացի շնորհիվ:

Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք տեխնիկական վերլուծության վերջին զարգացումները և միտումները, որոնք ձևավորում են AI-ի դարաշրջանում առևտրի ապագան:

Այս միտումներից մի քանիսը ներառում են.

1). Գեներատիվ AI տեխնիկական վերլուծության համար

Generative AI-ն արհեստական ​​ինտելեկտի մի ճյուղ է, որը կարող է ստեղծել նոր տվյալներ կամ բովանդակություն գոյություն ունեցող տվյալներից կամ բովանդակությունից, ինչպիսիք են պատկերները, տեքստը, աուդիո կամ տեսանյութը:

Այն կարող է օգտագործվել տարբեր նպատակներով, ինչպիսիք են ստեղծագործական կարողությունը բարձրացնելու, նոր գաղափարների ստեղծման կամ առկա տվյալների ավելացման համար:

Տեխնիկական վերլուծության համար գեներատիվ AI-ի ամենահեռանկարային կիրառություններից մեկը սինթետիկ ֆինանսական տվյալների ստեղծումն է:

Իսկ ի՞նչ են սինթետիկ ֆինանսական տվյալները։

Սա տվյալներ են, որոնք արհեստականորեն ստեղծվում են՝ ընդօրինակելով իրական ֆինանսական տվյալների բնութագրերն ու օրինաչափությունները, ինչպիսիք են գների շարժումները, ծավալը, անկայունությունը, իրացվելիությունը և այլն:

Սինթետիկ ֆինանսական տվյալները կարող են օգտագործվել տարբեր նպատակներով, ինչպիսիք են.

• Առևտրային ռազմավարությունների և համակարգերի փորձարկում և վավերացում իրատեսական, բայց չտեսնված սցենարների վրա:
• Մեքենայի ուսուցման մոդելների և ալգորիթմների վերապատրաստման տվյալների որակի և քանակի բարելավում:
• Ռիսկերի կառավարման և սցենարների վերլուծության այլընտրանքային սցենարների և սիմուլյացիաների ստեղծում:
• Նոր շուկաների և գործիքների ուսումնասիրություն, որոնք դեռ հասանելի կամ հասանելի չեն:

Գեներատիվ AI-ն կարող է օգտագործվել նաև գոյություն ունեցողներից նոր ցուցիչներ, օսլիլատորներ կամ առևտրային համակարգեր ստեղծելու համար՝ կիրառելով տարբեր փոխակերպումներ, համակցություններ կամ մուտացիաներ:

Օրինակ, գեներատիվ AI-ն կարող է ստեղծել նոր ցուցանիշ՝ երկու գոյություն ունեցող ցուցիչները մաթեմատիկական գործողության հետ համատեղելով: Կամ այն ​​կարող է ստեղծել նոր օսցիլատոր՝ կիրառելով ոչ գծային ֆունկցիա, ինչպիսին է սիգմոիդը կամ թանհը, գոյություն ունեցող օսցիլատորի վրա:

Կամ ավելի լավ, այն կարող է ստեղծել նոր առևտրային համակարգ՝ փոփոխելով գոյություն ունեցող առևտրային համակարգի պարամետրերը կամ կանոնները:

Generative AI-ն կարող է օգնել ձեզ, նոր տեխնիկական վերլուծաբանը բացահայտելու նոր օրինաչափություններ և պատկերացումներ, որոնք ակնհայտ կամ տեսանելի չեն սովորական գործիքների և տեխնիկայի միջոցով:

Եթե ​​լավ օգտագործվի, գեներատիվ AI-ն կարող է նաև օգնել դիվերսիֆիկացնել պորտֆելները և նվազեցնել trader ազդեցություն շուկայական աղմուկի և կողմնակալության նկատմամբ:

2). Կիրառական դիտարկելիություն տեխնիկական վերլուծության համար

Կիրառական դիտարկելիությունը կազմակերպության համակարգերի, գործընթացների և արդյունքների կողմից թողարկված տվյալների հավաքագրման, վերլուծության և գործողությունների պրակտիկա է:

Կիրառական դիտարկելիության օգտագործումը կարող է օգնել traders-ները վերահսկում են իրենց կատարողականը, հայտնաբերում են իրենց առևտրային համակարգերում առկա խնդիրները և անոմալիաները, օպտիմալացնում դրանք trades, և կայացնել ավելի լավ ապագա առևտրային որոշումներ:

Օգտագործելով կիրառական դիտելիություն և տեխնիկական վերլուծություն, traders կարող է

• Միավորել սոցիալական մեդիա հարթակների տվյալները՝ շուկայի մասնակիցների տրամադրություններն ու կարծիքները գնահատելու համար:
• Տեխնիկական վերլուծաբանները կարող են օգտագործել տվյալներ առևտրային հարթակներից չափել շուկայի ծավալը, իրացվելիությունը, անկայունությունը և պատվերի հոսքը:
• Տեխնիկական վերլուծաբանները կարող են նաև օգտագործել բլոկչեյն հարթակների տվյալները՝ շուկայի մասնակիցների գործարքներին, մնացորդներին և գործունեությանը հետևելու համար:

Կիրառական դիտելիությունը կարող է օգնել traders-ն օգտագործում է տեխնիկական վերլուծություն՝ շուկայի վարքագծի և դինամիկայի ավելի խորը պատկերացում ստանալու համար:

Այն կարող է նաև օգնել տեխնիկական վերլուծաբաններին հայտնաբերել առաջացող միտումներն ու ազդանշանները, որոնք չեն ֆիքսվում ավանդական գործիքների և տեխնիկայի միջոցով:

Եզրափակում

Տեխնիկական վերլուծությունը հզոր և բազմակողմանի գործիք է առևտուր և ներդրումներ ֆինանսական շուկաներում։ Այնուամենայնիվ, այն ստատիկ կամ լճացած չէ, այլ դինամիկ և զարգացող, քանի որ ժամանակի ընթացքում փոխվում են շուկայական պայմաններն ու տեխնոլոգիաները։

2024 թվականի տեխնիկական վերլուծության ամենակարևոր միտումներից են գեներատիվ արհեստական ​​ինտելեկտը, կիրառական դիտելիությունը և կայուն տեխնոլոգիաները:

Այս միտումները կարող են օգնել ձեզ բարելավել ձեր առևտրային արդյունքները, միաժամանակ լավ անելով նախանձըironմենթ.