2 новые тенденции технического анализа Traders ищет больше

Технический анализ — это изучение прошлых и настоящих движений и моделей цен для прогнозирования будущих тенденций и выявления торговых возможностей.

Технические аналитики используют различные инструменты и методы, такие как графики, индикаторы, осцилляторы и торговые системы, для анализа поведения рынка и поиска оптимальных точек входа и выхода.

Чтобы понять и получить максимальную пользу от технического анализа, всегда делайте следующие три предположения:

• Рыночная цена отражает всю доступную информацию и коллективную психологию участников рынка.
• Рынок движется в соответствии с тенденциями, которые имеют тенденцию сохраняться с течением времени, пока не будут обращены вспять в результате значительного изменения основных факторов или настроений.
• История повторяется: – история рынка имеет тенденцию повторяться, поскольку человеческие эмоции и реакции в схожих ситуациях часто схожи.

Если вы усвоите эти три факта в своей голове, у вас не должно возникнуть проблем с пониманием технического анализа.

Что нового в техническом анализе?

Хотя технический анализ существует уже несколько столетий, в последние годы он значительно развился благодаря достижениям в области технологий, данных и искусственного интеллекта.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из последних разработок и тенденций технического анализа, которые формируют будущее трейдинга в эпоху искусственного интеллекта.

Некоторые из этих тенденций включают в себя: –

1). Генеративный ИИ для технического анализа

Генеративный ИИ — это отрасль искусственного интеллекта, которая может создавать новые данные или контент из существующих данных или контента, таких как изображения, текст, аудио или видео.

Его можно использовать для различных целей, например, для повышения творческих способностей, генерации новых идей или дополнения существующих данных.

Одним из наиболее многообещающих применений генеративного ИИ для технического анализа является создание синтетических финансовых данных.

А что такое синтетические финансовые данные?

Это данные, которые генерируются искусственно и имитируют характеристики и закономерности реальных финансовых данных, таких как движение цен, объем, волатильность, ликвидность и т. д.

Синтетические финансовые данные могут использоваться для различных целей, таких как:

• Тестирование и проверка торговых стратегий и систем в реалистичных, но невидимых сценариях.
• Повышение качества и количества обучающих данных для моделей и алгоритмов машинного обучения.
• Создание альтернативных сценариев и моделирования для управления рисками и анализа сценариев.
• Исследование новых рынков и инструментов, которые еще недоступны или недоступны.

Генеративный ИИ также можно использовать для создания новых индикаторов, осцилляторов или торговых систем из существующих, применяя различные преобразования, комбинации или мутации.

Например, генеративный ИИ может создать новый индикатор, объединив два существующих индикатора с помощью математической операции. Или он может создать новый осциллятор, применив к существующему осциллятору нелинейную функцию, например сигмовидную или танх.

Или, что еще лучше, он может создать новую торговую систему, изменив параметры или правила существующей торговой системы.

Генеративный ИИ может помочь вам, новому техническому аналитику, обнаружить новые закономерности и идеи, которые не очевидны и не видны с помощью традиционных инструментов и методов.

При правильном использовании генеративный ИИ также может помочь диверсифицировать портфели и сократить расходы. trader подверженность рыночному шуму и предвзятости.

2). Прикладная наблюдаемость для технического анализа

Прикладная наблюдаемость — это практика сбора, анализа и воздействия на данные, поступающие от систем, процессов и результатов организации.

Использование прикладной наблюдаемости может помочь traders следят за их производительностью, выявляют проблемы и аномалии в своих торговых системах, оптимизируют их. trades и принимать более правильные торговые решения в будущем.

Используя прикладную наблюдательность и технический анализ, tradeRS может

• Объедините данные из социальных сетей, чтобы оценить настроения и мнения участников рынка.
• Технические аналитики могут использовать данные с торговых площадок для измерения объема, ликвидности, волатильности и потока ордеров на рынке.
• Технические аналитики также могут использовать данные с платформ блокчейна для отслеживания транзакций, балансов и деятельности участников рынка.

Прикладная наблюдательность может помочь traders используют технический анализ, чтобы получить более глубокое понимание поведения и динамики рынка.

Это также может помочь техническим аналитикам обнаружить новые тенденции и сигналы, которые не улавливаются традиционными инструментами и методами.

Заключение

Технический анализ – мощный и универсальный инструмент для торговля и инвестирование на финансовых рынках. Однако она не статична и не застойна, а динамична и развивается, поскольку рыночные условия и технологии со временем меняются.

Некоторые из наиболее значимых тенденций технического анализа на 2024 год — это генеративный искусственный интеллект, прикладная наблюдаемость и устойчивые технологии.

Эти тенденции могут помочь вам улучшить результаты вашей торговли, а также принести пользу окружающей среде.ironсреды.