2 Naujos techninės analizės tendencijos Traders Ieškau daugiau

Techninė analizė yra praeities ir dabartinių kainų pokyčių ir modelių tyrimas, siekiant numatyti ateities tendencijas ir nustatyti prekybos galimybes.

Techniniai analitikai naudoja įvairius įrankius ir metodus, tokius kaip diagramos, rodikliai, osciliatoriai ir prekybos sistemos, kad analizuotų rinkos elgesį ir rastų optimalius įėjimo ir išėjimo taškus.

Norėdami suprasti ir išnaudoti visas techninės analizės galimybes, visada darykite šias tris prielaidas: –

• Rinkos kaina atspindi visą turimą informaciją ir kolektyvinę rinkos dalyvių psichologiją.
• Rinkoje kinta tendencijos, kurios linkusios išlikti laikui bėgant, kol jas nepakeičia reikšmingi pagrindinių veiksnių ar nuotaikų pokyčiai.
• Istorija kartojasi: – rinkos istorija linkusi kartotis, nes žmonių emocijos ir reakcijos panašiose situacijose dažnai būna panašios.

Jei jums į galvą šauna šie trys faktai, jums neturėtų kilti problemų suprasti techninę analizę.

Kas naujo techninėje analizėje?

Nors techninė analizė gyvuoja šimtmečius, pastaraisiais metais ji labai pasikeitė dėl technologijų, duomenų ir dirbtinio intelekto pažangos.

Šiame straipsnyje išnagrinėsime kai kuriuos naujausius techninės analizės pokyčius ir tendencijas, kurios formuoja prekybos dirbtinio intelekto amžiuje ateitį.

Kai kurios iš šių tendencijų apima: -

1). Generatyvusis AI techninei analizei

Generatyvusis AI yra dirbtinio intelekto šaka, galinti sukurti naujus duomenis arba turinį iš esamų duomenų ar turinio, pvz., vaizdų, teksto, garso ar vaizdo įrašų.

Jis gali būti naudojamas įvairiems tikslams, pavyzdžiui, kūrybiškumui didinti, naujų idėjų generavimui ar esamų duomenų papildymui.

Vienas iš perspektyviausių generatyvinio AI pritaikymų techninei analizei yra sintetinių finansinių duomenų kūrimas.

O kas yra sintetiniai finansiniai duomenys?

Tai dirbtinai generuojami duomenys, imituojantys tikrų finansinių duomenų ypatybes ir modelius, pvz., kainų pokyčius, apimtį, nepastovumą, likvidumą ir kt.

Sintetiniai finansiniai duomenys gali būti naudojami įvairiais tikslais, pavyzdžiui:

• Prekybos strategijų ir sistemų testavimas ir patvirtinimas pagal realius, bet neregėtus scenarijus.
• Mašininio mokymosi modelių ir algoritmų mokymo duomenų kokybės ir kiekio gerinimas.
• Alternatyvių scenarijų ir modeliavimų generavimas rizikos valdymui ir scenarijų analizei.
• Naujų rinkų ir priemonių, kurios dar nėra arba neprieinamos, tyrinėjimas.

Generatyvusis AI taip pat gali būti naudojamas kuriant naujus indikatorius, osciliatorius ar prekybos sistemas iš esamų, taikant įvairias transformacijas, derinius ar mutacijas.

Pavyzdžiui, generatyvinis AI gali sukurti naują rodiklį, sujungdamas du esamus rodiklius su matematine operacija. Arba jis gali sukurti naują generatorių, taikydamas netiesinę funkciją, pvz., sigmoidą arba tanh, esamam osciliatoriui.

Arba dar geriau, ji gali sukurti naują prekybos sistemą, pakeisdama esamos prekybos sistemos parametrus ar taisykles.

Generatyvusis AI gali padėti jums, naujam techniniam analitikui, atrasti naujus modelius ir įžvalgas, kurios nėra akivaizdžios arba nematomos naudojant įprastus įrankius ir metodus.

Tinkamai naudojamas generatyvus AI taip pat gali padėti diversifikuoti portfelius ir sumažinti trader poveikis rinkos triukšmui ir šališkumui.

2). Taikomasis stebėjimas techninei analizei

Taikomasis stebėjimas – tai organizacijos sistemų, procesų ir rezultatų skleidžiamų duomenų rinkimo, analizės ir veiksmų pagal juos praktika.

Taikomojo stebimumo naudojimas gali padėti traders stebi savo veiklą, nustato prekybos sistemų problemas ir anomalijas, optimizuoja jas trades, ir priimti geresnius būsimus prekybos sprendimus.

Naudojant taikomąjį stebėjimą ir techninę analizę, traders gali

• Sujunkite duomenis iš socialinės žiniasklaidos platformų, kad įvertintumėte rinkos dalyvių nuotaikas ir nuomones.
• Gali naudoti techniniai analitikai duomenis iš prekybos platformų įvertinti rinkos apimtį, likvidumą, nepastovumą ir pavedimų srautą.
• Techniniai analitikai taip pat gali naudoti duomenis iš blockchain platformų, kad galėtų sekti sandorius, likučius ir rinkos dalyvių veiklą.

Taikomasis stebėjimas gali padėti traders naudoja techninę analizę, kad geriau suprastų rinkos elgesį ir dinamiką.

Tai taip pat gali padėti techniniams analitikams aptikti atsirandančias tendencijas ir signalus, kurių nefiksuoja tradiciniai įrankiai ir metodai.

Išvada

Techninė analizė yra galingas ir universalus įrankis prekyba ir investavimas finansų rinkose. Tačiau ji nėra statiška ar sustingusi, o dinamiška ir besivystanti, nes laikui bėgant keičiasi rinkos sąlygos ir technologijos.

Kai kurios iš svarbiausių 2024 m. techninės analizės tendencijų yra generatyvusis dirbtinis intelektas, taikomas stebimumas ir tvarios technologijos.

Šios tendencijos gali padėti pagerinti jūsų prekybos rezultatus ir tuo pat metu turėti naudos aplinkaiironmento.