Ինչպես է AI-ն փոխում Forex շուկան դեպի լավը

Արտարժույթի շուկան աշխարհի ամենամեծ և ամենահեղուկ ֆինանսական շուկան է, որի առևտրի միջին օրական ծավալը կազմում է ավելի քան $7 տրիլիոն: Այն նաև ամենաբարդ և դինամիկ շուկաներից է, որի վրա ազդում են տարբեր գործոններ, ինչպիսիք են տնտեսական տվյալները, աշխարհաքաղաքական իրադարձությունները, շուկայական տրամադրությունները և տեխնիկական ցուցանիշներ.

Այս շուկայում հաջողությամբ նավարկելու համար, traders-ը պետք է հասանելի լինի վստահելի և ժամանակին տեղեկատվությանը, ինչպես նաև այն արագ վերլուծելու և դրա հիման վրա գործելու կարողությանը: Այստեղ գալիս է արհեստական ​​ինտելեկտը (AI):

AI-ն համակարգչային գիտության ճյուղ է, որի նպատակն է ստեղծել մեքենաներ կամ համակարգեր, որոնք կարող են կատարել այնպիսի առաջադրանքներ, որոնք սովորաբար պահանջում են մարդկային խելամտություն, ինչպիսիք են սովորելը, դատողությունը և որոշումների կայացումը:

Վերջերս Generative AI-ն փոխակերպում է արտարժույթի շուկան տարբեր ձևերով՝ տվյալների վերլուծությունից և ռիսկերի կառավարումից մինչև առևտրային ռազմավարությունների ավտոմատացում և հաճախորդների սպասարկման բարելավում:

Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք AI-ի որոշ հիմնական միտումներն ու կիրառությունները արտարժույթի շուկայում 2024 թվականին:

1). AI տվյալների վերլուծության և կանխատեսման համար

Forex-ի հիմնական մարտահրավերներից մեկը traders-ը մշակել և մեկնաբանել է այն հսկայական քանակությամբ տվյալները, որոնք ամեն օր ստեղծվում են շուկայում:

Այս տվյալները կարող են ստացվել տարբեր աղբյուրներից, ինչպիսիք են լրատվական հոդվածները, սոցիալական լրատվամիջոցների գրառումները, տնտեսական հաշվետվությունները, գծապատկերները, ցուցանիշները և ազդանշանները:

Այս տվյալները իմաստավորելու համար, traders-ը պետք է լավ ըմբռնի շուկայի համատեքստը, ինչպես նաև օրինաչափություններն ու միտումները նկատելու կարողություն:

Generative AI-ն կարող է օգնել traders այս առաջադրանքը՝ օգտագործելով բնական լեզվի մշակման (NLP) և մեքենայական ուսուցման (ML) տեխնիկան:

Իսկ ի՞նչ է բնական լեզվի մշակումը (NLP), դուք հարցնում եք:

NLP-ն արհեստական ​​ինտելեկտի ենթաոլորտ է, որը զբաղվում է համակարգիչների և մարդկային լեզուների փոխազդեցությամբ: Այն կարող է օգտագործվել տեքստային տվյալներից համապատասխան տեղեկատվություն հանելու համար, ինչպիսիք են զգացմունքների վերլուծությունը, թեմայի մոդելավորումը և ամփոփումը:

Մյուս կողմից, մեքենայական ուսուցումը (ML) AI-ի ենթաոլորտ է, որը զբաղվում է ալգորիթմների ստեղծմամբ և կիրառմամբ, որոնք կարող են սովորել տվյալներից և դրանց հիման վրա կանխատեսումներ կամ որոշումներ կայացնել:

ML-ը կարող է օգտագործվել թվային տվյալներից օրինաչափություններ և միտումներ հայտնաբերելու համար, ինչպիսիք են ռեգրեսիոն վերլուծությունը, դասակարգումը և կլաստերավորումը:

Համատեղելով NLP-ն և ML-ն՝ AI-ն կարող է ապահովել traders արժեքավոր պատկերացումներով և կանխատեսումներով ինչպես կառուցվածքային, այնպես էլ չկառուցված տվյալների աղբյուրներից:

Օրինակ, AI-ն կարող է վերլուծել նորությունների հոդվածները և սոցիալական մեդիայի գրառումները՝ գնահատելու շուկայի տրամադրությունը և աշխարհաքաղաքական իրադարձությունների ազդեցությունը արժութային զույգերի վրա:

Երբ կարգավորվում է գեներատիվ AI-ն, կարող է նաև վերլուծել գների պատմական տվյալները և տեխնիկական ցուցանիշները՝ առևտրային ազդանշաններ առաջացնելու և գների ապագա շարժումները կանխատեսելու համար:

AI գործիքների որոշ օրինակներ, որոնք օգտագործում են NLP և ML տվյալների վերլուծության և կանխատեսման համար.

• Զրուցարան GPTԽոսակցական AI հարթակ, որն օգտագործում է գեներատիվ նախապես պատրաստված տրանսֆորմատորի (GPT) մոդել՝ օգտատերերի հարցումներին բնական լեզվով պատասխաններ տրամադրելու համար:

Այն կարող է պատասխանել արտարժույթի առևտրի հետ կապված տարբեր թեմաների վերաբերյալ հարցերին, ինչպիսիք են արժութային զույգերը, ցուցանիշները, ռազմավարությունները, նորությունների իրադարձությունները և այլն:

• Vantage Point AIՇուկայի կանխատեսման ծրագիր, որն օգտագործում է նեյրոնային ցանցեր՝ վերլուծելու միջշուկայական հարաբերությունները և կանխատեսելու գների ապագա շարժումները տարբեր շուկաներում, ներառյալ արտարժույթը:

Այս AI-ն պնդում է, որ իր կանխատեսումների համար ունի մինչև 87.4% ճշգրտություն:

• Forex ԳերժամանակակիցԹրենդային սկանավորող ծրագիր, որն օգտագործում է ամպային հաշվարկ և ML՝ սկանավորելու բոլոր արժութային զույգերը և ժամանակային շրջանակները՝ գտնելու լավագույն միտումները: tradeRs.

Այն նաև տրամադրում է ձայնային ազդանշաններ և էլփոստի ծանուցումներ, երբ հայտնաբերվում է նոր միտում:

2). AI ռիսկերի կառավարման համար

Forex-ի ևս մեկ կարևոր մարտահրավեր traders-ը պետք է կառավարի իրենց ռիսկերի ազդեցությունը և օպտիմալացնի նրանց եկամուտները:

Ռիսկերի կառավարումը ներառում է տարբեր ասպեկտներ, ինչպիսիք են ստոպ-կորուստների և շահույթի սահմանումը, պորտֆելների դիվերսիֆիկացումը, լծակների ճշգրտումը և շուկայի անկայունության մոնիտորինգը:

AI-ն կարող է օգնել traders հետ ռիսկերի կառավարման՝ օգտագործելով օպտիմալացման և ուժեղացման ուսուցման (RL) տեխնիկան:

Իսկ ի՞նչ է օպտիմալացումը, դուք հարցնում եք:

Օպտիմալացումը տվյալ խնդրի կամ նպատակի համար լավագույն լուծումը կամ արդյունքը գտնելու գործընթացն է:

RL-ը մեքենայական ուսուցման ենթաոլորտ է, որը վերաբերում է փորձությունների և սխալների հետադարձ կապից սովորելուն և պարգևների առավելագույնիմանը կամ կորուստները նվազագույնի հասցնելուն:

Օպտիմալացումն ու RL-ն օգտագործելով՝ AI-ն կարող է օգնել traders-ն իրենց համար գտնում է ռիսկ-պարգևատրման օպտիմալ հարաբերակցությունը trades, ինչպես նաև պորտֆելի օպտիմալ բաշխման և նրանց հաշիվների համար լծակների մակարդակը:

Երբ լավ օգտագործվում է, AI-ն կարող է նաև օգնել traders-ները հարմարվում են փոփոխվող շուկայական պայմաններին՝ համապատասխանաբար կարգավորելով իրենց ռիսկային պարամետրերը:

AI գործիքների որոշ օրինակներ, որոնք օգտագործում են օպտիմալացում և RL ռիսկերի կառավարման համար.

• ZorroԱռևտրի ավտոմատացման հարթակ, որն օգտագործում է գենետիկական ալգորիթմներ և RL՝ առևտրային ռազմավարությունները և պարամետրերը օպտիմալացնելու համար:

Այն նաև ապահովում է հետադարձ փորձարկում, կենդանի առևտուր և պորտֆելի կառավարման առանձնահատկություններ:

• ԴարվինեքսՍոցիալական առևտրի հարթակ, որն օգտագործում է արհեստական ​​ինտելեկտը՝ ռիսկի-եկամուտի պրոֆիլը վերլուծելու համար traders և ստեղծել ներդրումային ակտիվներ, որոնք կոչվում են DARWIN:

DARWIN-ները դինամիկ կերպով կառավարվում են ռիսկերի վրա՝ Darwinex-ի սեփականության ալգորիթմի հիման վրա՝ հիմնված trader-ի վարքագիծը և կատարումը:

3). AI առևտրի ավտոմատացման համար

Երրորդ հիմնական մարտահրավերը forex-ի համար traders-ն իրենց առևտրային պլաններն արդյունավետ և հետևողականորեն իրականացնելն է: Սա ներառում է առևտրային ռոբոտների կամ առևտրի ավտոմատացման գործիքների օգտագործում:

Իսկ ինչ է առևտրի ավտոմատացումը և ինչպես է այն աշխատում:

Առևտրի ավտոմատացումը ներառում է ծրագրերի կամ համակարգերի օգտագործում, որոնք կարող են ավտոմատ կերպով տեղադրել և կառավարել trades հիմնված նախապես սահմանված կանոնների կամ ալգորիթմների վրա:

AI-ն կարող է օգնել traders առևտրի ավտոմատացման միջոցով՝ օգտագործելով ML և խորը ուսուցման (DL) տեխնիկան:

Նրանց համար, ովքեր նոր են դրանում, DL-ը ML-ի ենթաոլորտ է, որը զբաղվում է արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերի ստեղծմամբ և կիրառմամբ, որոնք կարող են սովորել մեծ և բարդ տվյալների հավաքածուներից:

DL-ը կարող է օգտագործվել առևտրային ալգորիթմներ ստեղծելու համար, որոնք կարող են սովորել պատմական և իրական ժամանակի տվյալներից, ինչպես նաև իրենց կատարողականությունից և արձագանքներից:

Օգտագործելով ML և DL, AI-ն կարող է օգնել traders-ը ստեղծում և իրականացնում է առևտրային ռազմավարություններ, որոնք կարող են հարմարվել շուկայի տարբեր սցենարներին և պայմաններին: Դա կարող է նաև օգնել traders-ը բարելավում է իրենց առևտրային կատարումը՝ նրանց տրամադրելով հետադարձ կապ և բարելավման առաջարկներ:

AI գործիքների որոշ օրինակներ, որոնք օգտագործում են ML և DL առևտրի ավտոմատացման համար.

• Tensor- ըTradeԲաց կոդով շրջանակ, որն օգտագործում է TensorFlow-ը և Keras-ը՝ RL գործակալներին առևտրի համար ստեղծելու և վերապատրաստելու համար:

Այն նաև տրամադրում է տվյալների կլանման, առանձնահատկությունների ճարտարագիտություն, հետադարձ փորձարկում, կենդանի առևտուր և վիզուալիզացիայի առանձնահատկություններ:

• Trade IdeasՇուկայական հետախուզական հարթակ, որն օգտագործում է AI-ն՝ տարբեր շուկաների, այդ թվում՝ արտարժույթի, առևտրային գաղափարներ ստեղծելու և իրագործելու համար:
• NeuroShell TraderԱռևտրային ծրագիր, որն օգտագործում է նեյրոնային ցանցեր և գենետիկական ալգորիթմներ՝ առևտրային համակարգեր ստեղծելու և օպտիմալացնելու համար:

4). AI հաճախորդների սպասարկման համար

Չորրորդ հիմնական մարտահրավերը Forex-ի համար traders-ն իրենց բրոքերներից կամ հարթակներից հաճախորդների հուսալի և ժամանակին սպասարկումից օգտվելն է:

Հաճախորդների սպասարկումը ներառում է տարբեր ասպեկտներ, ինչպիսիք են հաշվի բացումը, ստուգումը, ավանդը, դուրսբերումը, աջակցությունը, կրթությունը և այլն:

AI-ն կարող է օգնել traders հաճախորդների սպասարկման հետ՝ օգտագործելով NLP և chatbot տեխնոլոգիաները:

Նրանց համար, ովքեր նոր են տիրապետում այս տերմինաբանությանը, Chatbots-ը ծրագրային հավելվածներ են, որոնք կարող են փոխազդել օգտատերերի հետ տեքստի կամ ձայնի միջոցով՝ օգտագործելով բնական լեզվի ըմբռնումը և սերունդը:

Chatbots-ը կարող է օգտագործվել օգտատերերի հարցումներին կամ հարցումներին ավտոմատ և անհատականացված պատասխաններ տրամադրելու, ինչպես նաև ցուցումներ և առաջարկություններ տրամադրելու համար:

Օգտագործելով NLP-ն և չաթ-բոտերը՝ AI-ն կարող է օգնել traders-ն բարելավում է հաճախորդների փորձը և գոհունակությունը, ինչպես նաև նվազեցնում է հաճախորդների սպասարկման ծախսերն ու ժամանակը:

Դա կարող է նաև օգնել traders-ն ավելին է իմանում արտարժույթի շուկայի և նրանց առևտրային հարթակների մասին:

AI գործիքների որոշ օրինակներ, որոնք օգտագործում են NLP և չաթ-բոտեր հաճախորդների սպասարկման համար.

Եզրափակում

AI-ն հեղափոխում է արտարժույթի շուկան 2024 թվականին՝ տրամադրելով traders տարբեր առավելություններով և առավելություններով:

Օպտիմալ օգտագործման դեպքում AI-ն կարող է օգնել traders տվյալների վերլուծության և կանխատեսման, ռիսկերի կառավարման, առևտրի ավտոմատացման և հաճախորդների սպասարկման հետ:

AI-ն նույնպես կարող է օգնել traders-ները բարելավում են իրենց առևտրային հմտություններն ու կատարողականը, ինչպես նաև շուկայական գիտելիքներն ու տեղեկացվածությունը:

Այնուամենայնիվ, AI-ն կախարդական փամփուշտ չէ, որը կարող է երաշխավորել հաջողություն արտարժույթի շուկայում: Traders-ը դեռ պետք է լավ պատկերացում ունենա շուկայի հիմունքների, ինչպես նաև առողջ առևտրային պլանի և կարգապահության մասին:

Traders-ը նաև պետք է տեղյակ լինի AI-ի սահմանափակումների և ռիսկերի մասին, ինչպիսիք են տվյալների որակը, մոդելի կողմնակալությունը, գերհագեցումը, կոտրելը և այլն:

Բոլորն ասում են, որ ցանկացած ոք, ով առևտուր է անում Forex շուկայում, պետք է օգտագործի AI-ն որպես գործիք՝ լրացնելու իրենց մարդկային խելքը, այլ ոչ թե փոխարինելու այն: