Како АИ мења Форек тржиште на боље

Форек тржиште је највеће и најликвидније финансијско тржиште на свету, са просечним дневним обимом трговине од преко 7 трилиона долара. То је такође једно од најсложенијих и најдинамичнијих тржишта, на које утичу различити фактори као што су економски подаци, геополитички догађаји, расположење на тржишту и технички показатељи.

Да бисте се успешно кретали овим тржиштем, tradeрс треба да има приступ поузданим и благовременим информацијама, као и способност да их анализира и брзо реагује. Овде долази вештачка интелигенција (АИ).

АИ је грана рачунарске науке која има за циљ стварање машина или система који могу да обављају задатке који обично захтевају људску интелигенцију, као што су учење, расуђивање и доношење одлука.

У последње време, Генеративна вештачка интелигенција трансформише форек тржиште на различите начине, од побољшања анализе података и управљања ризиком до аутоматизације стратегија трговања и побољшања услуга за кориснике.

У овом чланку ћемо истражити неке од главних трендова и примена АИ на Форек тржишту 2024.

1). АИ за анализу и предвиђање података

Један од кључних изазова за форек tradeрс је да обрађује и тумачи огромну количину података која се свакодневно генерише на тржишту.

Ови подаци могу доћи из различитих извора, као што су новински чланци, објаве на друштвеним мрежама, економски извештаји, графикони, индикатори и сигнали.

Да бисмо разумели ове податке, tradeрс треба да добро разуме контекст тржишта, као и способност да уочи обрасце и трендове.

Генеративна АИ може помоћи tradeрс са овим задатком коришћењем техника обраде природног језика (НЛП) и машинског учења (МЛ).

А шта је обрада природног језика (НЛП) питате?

НЛП је подобласт вештачке интелигенције која се бави интеракцијом између рачунара и људских језика. Може се користити за издвајање релевантних информација из текстуалних података, као што су анализа осећања, моделирање тема и сумирање.

Машинско учење (МЛ) је са друге стране подобласт вештачке интелигенције која се бави креирањем и применом алгоритама који могу да уче из података и доносе предвиђања или одлуке на основу њих.

МЛ се може користити за идентификацију образаца и трендова из нумеричких података, као што су регресиона анализа, класификација и груписање.

Комбиновањем НЛП-а и МЛ-а, АИ може да обезбеди tradeрс са вредним увидима и предвиђањима из структурираних и неструктурираних извора података.

На пример, вештачка интелигенција може да анализира новинске чланке и објаве на друштвеним медијима да би проценила расположење тржишта и утицај геополитичких догађаја на валутне парове.

Када је подешена генеративна АИ такође може да анализира историјске податке о ценама и техничке индикаторе да генерише сигнале за трговање и предвиди будућа кретања цена.

Неки примери АИ алата који користе НЛП и МЛ за анализу података и предвиђање су:

• ЦхатГПТ: Конверзациона АИ платформа која користи генеративни унапред обучени трансформатор (ГПТ) модел да обезбеди одговоре природног језика на корисничке упите.

Може да одговори на питања о разним темама у вези са Форек трговином, као што су валутни парови, индикатори, стратегије, вести итд.

• Вантаге Поинт АИ: Софтвер за предвиђање тржишта који користи неуронске мреже за анализу међутржишних односа и предвиђање будућих кретања цена за различита тржишта, укључујући Форек.

Овај АИ тврди да има стопу тачности до 87.4% за своје прогнозе.

• Форек Тренди: Софтвер за скенирање трендова који користи рачунарство у облаку и МЛ за скенирање свих валутних парова и временских оквира како би пронашао најбоље трендове за tradeрс.

Такође пружа звучна упозорења и обавештења е-поштом када се открије нови тренд.

2). АИ за управљање ризиком

Још један кључни изазов за форек tradeрс је да управља изложеношћу ризику и оптимизује приносе.

Управљање ризиком укључује различите аспекте, као што је постављање стоп-губитака и узимања профита, диверзификација портфолија, прилагођавање левериџа и праћење волатилности тржишта.

АИ може помоћи tradeрс са управљањем ризиком коришћењем техника оптимизације и учења са појачањем (РЛ).

А шта је оптимизација питате?

Оптимизација је процес проналажења најбољег решења или исхода за дати проблем или циљ.

РЛ је подобласт машинског учења која се бави учењем на основу повратних информација покушаја и грешке и максимизирањем награда или минимизирањем губитака.

Коришћењем оптимизације и РЛ, АИ може помоћи tradeрс пронађу оптимални однос ризика и награде за своје tradeс, као и оптималну алокацију портфолија и ниво левериџа за њихове рачуне.

Када се добро користи, АИ такође може помоћи tradeрс се прилагођавају променљивим тржишним условима тако што сходно томе прилагођавају своје параметре ризика.

Неки примери АИ алата који користе оптимизацију и РЛ за управљање ризиком су:

• Зорро: Платформа за аутоматизацију трговања која користи генетске алгоритме и РЛ за оптимизацију стратегија и параметара трговања.

Такође пружа бектестирање, трговање уживо и функције управљања портфолиом.

• Дарвинек: Платформа за друштвено трговање која користи вештачку интелигенцију за анализу профила ризика и приноса tradeрс и креирају средства за улагање под називом ДАРВИН.

ДАРВИН-овима се динамички управља ризиком помоћу Дарвинек-овог власничког алгоритма заснованог на tradeр-ово понашање и учинак.

3). АИ за аутоматизацију трговања

Трећи кључни изазов за форек tradeрс је да своје трговинске планове извршава ефикасно и доследно. Ово укључује употребу трговачких робота или алата за аутоматизацију трговања.

А шта је аутоматизација трговања и како функционише?

Аутоматизација трговине укључује коришћење софтвера или система који могу аутоматски да постављају и управљају њима tradeс на основу унапред дефинисаних правила или алгоритама.

АИ може помоћи tradeрс са аутоматизацијом трговања коришћењем МЛ и техника дубоког учења (ДЛ).

За оне који су нови у овоме, ДЛ је подобласт МЛ-а која се бави креирањем и применом вештачких неуронских мрежа које могу да уче из великих и сложених скупова података.

ДЛ се може користити за креирање трговачких алгоритама који могу да уче из историјских података и података у реалном времену, као и из сопствених перформанси и повратних информација.

Коришћењем МЛ и ДЛ, АИ може помоћи tradeрс креира и спроводи стратегије трговања које се могу прилагодити различитим тржишним сценаријима и условима. То такође може помоћи tradeрс побољшава своје трговинске перформансе тако што им даје повратне информације и предлоге за побољшање.

Неки примери АИ алата који користе МЛ и ДЛ за аутоматизацију трговања су:

• тензорTrade: Оквир отвореног кода који користи ТенсорФлов и Керас за креирање и обуку РЛ агената за трговање.

Такође обезбеђује унос података, инжењеринг функција, тестирање уназад, трговање уживо и функције визуелизације.

• Trade Идеје: Платформа тржишне интелигенције која користи вештачку интелигенцију за генерисање и извршавање трговачких идеја за различита тржишта, укључујући Форек.
• НеуроСхелл Trader: Софтвер за трговање који користи неуронске мреже и генетске алгоритме за креирање и оптимизацију система трговања.

4). АИ за корисничку подршку

Четврти кључни изазов за форек tradeрс је да приступи поузданој и благовременој служби за кориснике од својих брокера или платформи.

Кориснички сервис укључује различите аспекте, као што су отварање рачуна, верификација, депозит, повлачење, подршка, образовање итд.

АИ може помоћи tradeрс са корисничком службом коришћењем НЛП и цхатбот технологија.

За оне који су нови у овој терминологији, четботи су софтверске апликације које могу да комуницирају са корисницима путем текста или гласа, користећи разумевање и генерисање природног језика.

Чет-ботови се могу користити за пружање аутоматизованих и персонализованих одговора на корисничке упите или захтеве, као и за пружање смерница и препорука.

Користећи НЛП и цхатботове, АИ може помоћи tradeрс побољшавају своје корисничко искуство и задовољство, као и смањују трошкове и време пружања услуга корисницима.

То такође може помоћи tradeрс сазнају више о Форек тржишту и њиховим платформама за трговање.

Неки примери АИ алата који користе НЛП и цхат ботове за корисничку службу су:

Zakljucak

АИ прави револуцију на Форек тржишту 2024. пружајући tradeрс са разним погодностима и предностима.

Ако се користи оптимално, АИ може помоћи tradeрс са анализом података и предвиђањем, управљањем ризиком, аутоматизацијом трговања и услугом за кориснике.

АИ такође може помоћи tradeрс унапређују своје вештине и перформансе трговања, као и своје знање и свест о тржишту.

Међутим, вештачка интелигенција није магични метак који може гарантовати успех на девизном тржишту. Tradeрс и даље треба да има солидно разумевање основа тржишта, као и добар план трговања и дисциплину.

Tradeрс такође треба да буде свестан ограничења и ризика вештачке интелигенције, као што су квалитет података, пристрасност модела, прекомерно прилагођавање, хаковање итд.

Сви кажу да свако ко тргује на Форек тржишту треба да користи АИ као алат за допуну своје људске интелигенције, а не да је замени.