Θέλετε να μάθετε περισσότερα για την επανάσταση στις χρηματιστηριακές προβλέψεις από την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);
Η αναγνώριση προτύπων για την τιμή της μετοχής είναι ένας τομέας στον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει. Ως επενδυτής, αν γνωρίζετε α μοτίβα διαγραμμάτων «κεφάλι και ώμοι» ή «κύπελλο και λαβή», τότε έχετε μια άκρη.
Αυτές είναι γραμμές τάσης που σας λένε πώς θα ενεργήσει μια μετοχή στο μέλλον. Αλλά είναι δύσκολο να τα βρεις και δύσκολο να τα αποκτήσεις. Και εδώ μπαίνει η AI.
Το τι συμβαίνει με τις προβλέψεις χρηματιστηρίου από την τεχνητή νοημοσύνη θα συζητηθεί σε αυτό το ιστολόγιο. Και θα δούμε πώς θα λειτουργήσει στην τεχνολογία, στην εξόρυξη δεδομένων και στους επενδυτές.
#1 Η τεχνητή νοημοσύνη αναζητά κρυφά μοτίβα κανένας άνθρωπος δεν θα έχει χρόνο να ψάξει
Ας υποθέσουμε ότι θα μπορούσατε να κοιτάξετε κάθε τσιμπούρι στο χρηματιστήριο για μια δεκαετία, να εντοπίσετε την ακριβή διαδρομή που διανύει η μικρότερη από τις τάσεις σαν φτερό στα παγκόσμια περιουσιακά στοιχεία και να κοσκινίσετε τα σήματα από τη ασάφεια σε έναν ωκεανό δεδομένων. Κανένας άνθρωπος δεν μαγεύεται από αυτή τη δύναμη, φυσικά. Αλλά όλο και περισσότερες μηχανές είναι.
Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αξιοποιήσουν τις πιο πρόσφατες τεχνικές μηχανικής μάθησης και να τις εφαρμόσουν σε ιστορικά δεδομένα αγοράς εκατοντάδων χιλιάδων ετών για να αποκαλύψουν τόσα πολλά επίπεδα συσχετισμών και κινήσεων που κανένας άνθρωπος δεν θα παρατηρούσε ποτέ, πόσο μάλλον να αποφύγει λάθη.
Οι αλγόριθμοι είναι, με άλλα λόγια, όπως τα κυνηγόσκυλα, που μυρίζουν ακούραστα τον αέρα για τον πιο αμυδρό υπαινιγμό ενός προγνωστικού σχεδίου σε δισεκατομμύρια σημεία δεδομένων.
Παράδειγμα: Θα μπορούσατε να επιστρέψετε στα 50 χρόνια ημερήσιας δράσης τιμών του S&P 500 και να βρείτε έναν πολύ συγκεκριμένο τύπο σχηματισμού διπλού πυθμένα αμέσως πριν από την έκρηξη – η μεταβλητότητα είναι ήδη χαμηλότερη και ο όγκος έχει τραβήξει σχεδόν σε χαμηλά ρεκόρ – και ότι αυτός ο διπλός πυθμένας εμφανίζεται ως πρόδρομος του κύματος.
Δεν θα μπορούσατε ποτέ, ως έμπορος λιανικής, να διαβάσετε τόσες πολλές λεπτομερείς πληροφορίες και να αποθηκεύσετε τόσα πολλά μοτίβα στον εγκέφαλό σας. Αλλά η τεχνητή νοημοσύνη δεν δεσμεύεται από αυτούς τους γνωστικούς περιορισμούς και μπορεί να φέρει τη νοημοσύνη της αγοράς στην κλίμακα, το εύρος και το εύρος που δεν μπορούμε καν να φανταστούμε.
Και το καλύτερο μέρος, είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί πάντα μια βελτιωμένη έκδοση του εαυτού της. Η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει πώς να εντοπίζει αυτά τα μοτίβα γραφημάτων εξαιρετικά υψηλών πιθανοτήτων, τα οποία είναι πάντα σε θέση να προβλέψουν την κατεύθυνση της τιμής στο μέλλον, ελέγχοντας επανειλημμένα και τελειοποιώντας τους αλγόριθμους αναγνώρισης προτύπων με εισαγωγές δεδομένων.
Οι αλγόριθμοι κατά μία έννοια μαθαίνουν για τη μηχανική και τη «μυστική σάλτσα» των χρηματοπιστωτικών αγορών.
#2 Βελτιώστε την ανάλυσή σας με την ισχύ δεδομένων AI
Τι θα γινόταν αν μπορούσατε να ενισχύσετε τη δική σας διαίσθηση –με ουσιαστικούς τρόπους– μέσω της δύναμης της τεχνητής νοημοσύνης στην επεξεργασία μαζικών δεδομένων και στην εύρεση προτύπων; Λοιπόν, αυτό έχει τώρα μια ευκαιρία.
Οι καλύτερες εταιρίες ποσοτικών συναλλαγών χρησιμοποιούν ήδη έξυπνους αλγόριθμους για την εκτέλεση ανάλυσης αγοράς υπερκλίμακας και backtesting. Αλλά τα τελευταία δύο χρόνια, ακόμη και οι πλατφόρμες λιανικών συναλλαγών έχουν αρχίσει να ενσωματώνουν αναλυτικά στοιχεία AI για να δουν αν θα μπορούσε να κάνει μεμονωμένους εμπόρους επιτυχημένους. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αντικαθιστά τον άνθρωπο, είναι φίλος – διπλασιάζοντας τη νοημοσύνη σας.
Το σύστημα συναλλαγών σας, για παράδειγμα, θα μπορούσε να φιλτράρει το ιστορικό κερδών δεκαετιών για ένα ξεκάθαρο ξεκίνημα μετά το cup-and-handle σε μία ή περισσότερες διαστάσεις για να βρει επικερδείς συναλλαγές. Ή μπορεί η ενέργεια της τιμής να αντιστραφεί μετά από 7-10 ημέρες ανόδου μοτίβα σφήνας σε υπερ-ρευστά mega-caps, εάν ο RSI μετακινηθεί σε περιοχή υπεραγοράς.
Η τεχνητή νοημοσύνη σας απορροφά τόσο τρομακτικά με πληροφοριακό πλεονέκτημα επειδή έχουν υπολογίσει αυτές τις πιθανότητες μοτίβων με λεπτομέρεια και μπορείτε στη συνέχεια να ανταλλάξετε χρόνιους σχηματισμούς γραφημάτων υψηλής πιθανότητας με εκθετικά μεγαλύτερη εμπιστοσύνη. Σαν να είχατε μια στρατιά από επιστήμονες δεδομένων 24 ώρες το 24ωρο, 7 ώρες το 24ωρο, 7 ώρες το 24ωρο, 7 ώρες το 24ωρο, 7 ώρες το 24ωρο, 7 ώρες το 24ωρο, 7 ημέρες την εβδομάδα που συλλέγουν δεδομένα αγοράς για εσάς.
#3 Λύστε την ασάφεια με την επιστήμη της αφαίρεσης του AI
Ας το παραδεχτούμε: δεν μπορείτε να προβλέψετε την απόδοση των χρηματοπιστωτικών αγορών με αρκετή ακρίβεια. Οι κινήσεις των τιμών ποικίλλουν ανάλογα με τη δραστηριότητα εκατομμυρίων επενδυτών με διαφορετικούς λόγους να βρίσκονται στην αγορά.
Όταν δεν γνωρίζετε την αλληλεπίδραση όλων των μεταβλητών, αυτό μπορεί να φαίνεται σχεδόν αδύνατο να το κατανοήσετε.
Και εκεί έρχεται η ανάλυση τεχνητής νοημοσύνης. Μπορεί να είναι σε θέση να περικόψει και όλα τα αντικρουόμενα πράγματα και να δει την κύρια επαναλαμβανόμενη δομή γραφήματος που οδηγεί την τιμή.
Ένας αλγόριθμος τεχνητής νοημοσύνης, για παράδειγμα, θα μπορούσε να προβλέψει ότι βάσει του δείκτη Nasdaq, οι ενοποιήσεις 7-10 ημερών που ξεφεύγουν από ένα μοτίβο τριγώνου καθίστανται καθοδικές κατά 60% των περιπτώσεων. Ένα απλό βήμα και η πιθανότητα ότι ένα μοτίβο γραφήματος που ήταν αδιαπέραστο γίνεται ποσοτικοποιήσιμο.
Όταν εντοπίζετε τέτοιες στατιστικά σχετικές δομές, η τεχνητή νοημοσύνη σάς επιτρέπει να πραγματοποιείτε συναλλαγές από μια λογική, βασισμένη σε δεδομένα, και όχι από κερδοσκοπική άποψη. Τα χρόνια περνούν και συγκεντρώνεις ακλόνητη απόδειξη ότι οι τιμές αναπηδούν επανειλημμένα γύρω από ορισμένα επαναλαμβανόμενα τεχνικά περιγράμματα. Η αγορά κινείται από ανεξιχνίαστη σε κλιμακωτή, κατανοητή και προβλέψιμη.
Ο περιορισμός
Υπάρχουν τόσα πολλά να αγαπάς και να μισείς για την τεχνητή νοημοσύνη. Εδώ υπάρχουν δύο περιορισμοί.
- Το AI βασίζεται σε δεδομένα υψηλής ποιότητας: Οι προβλέψεις θα είναι λανθασμένες, εάν τα δεδομένα είναι ελλιπή ή όχι σε πραγματικό χρόνο. Τα καλά δεδομένα είναι ο κύριος παράγοντας στην πρόβλεψη AI.
- Υπερβολική τοποθέτηση: Υπερπροσαρμογή είναι όταν το AI μαθαίνει τα δεδομένα εκπαίδευσης πολύ γρήγορα, με θόρυβο και ακραίες τιμές. Αυτό θα κάνει τα δεδομένα σας να κάνουν κακό σε νέα μη ορατά δεδομένα. Η εκπαίδευση του μοντέλου πρέπει να είναι αναλογική ώστε να μην εμπίπτει σε αυτό το δεσμό.
- Κίνδυνος αγοράς: Δεν υπάρχει ασφάλεια στο χρηματιστήριο. Οι καταστροφικές συνθήκες αναστατώνουν ακόμη και τις καλύτερες προσομοιώσεις AI. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να επαναδιαμορφώσει, αλλά μπορεί να μην είναι πολύ καλή στην πρόβλεψη «μεγάλων πραγμάτων», όπως το οικονομικό κραχ ή οι γεωπολιτικοί πόλεμοι.
- Ζητήματα συμμόρφωσης: Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη διεισδύει στα χρηματοοικονομικά, οι ρυθμιστικές αρχές παρατηρούν. Δεν μπορούν όλοι να συμμορφωθούν με τους κανόνες και θα μπορούσαν να περιορίσουν τον τρόπο εφαρμογής ορισμένων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης σε προβλέψεις χρηματιστηρίου.
Η τεχνητή νοημοσύνη θα διατρέχει κάθε ραφή του χρηματοπιστωτικού συστήματος. Η εποχή μας θα πλησιάσει, όπου θα έχουμε επίσης αλγόριθμους βασισμένους στην τεχνητή νοημοσύνη που μπορούν να εντοπίσουν πιο προσοδοφόρες συναλλαγές πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ακρίβεια από ό,τι θα μπορούσε ποτέ να ελπίζει οποιοσδήποτε αναλυτής συναλλαγών σε ανθρώπους.
Για να αξιοποιήσετε την τεχνητή νοημοσύνη στην περίπτωση χρήσης σας, εξάγοντας αξία από τεράστια σύνολα δεδομένων, τότε έχετε ένα βιώσιμο πλεονέκτημα που θα σας επιτρέψει να ξεπεράσετε τον ανταγωνισμό σας χωρίς περιορισμούς. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να είναι η επόμενη εξαιρετική ευκαιρία για να γίνετε ειδικός στις συναλλαγές με όλα τα νέα επίπεδα διορατικότητας και ακρίβειας.
VIA: Πηγή Άρθρου
Greek Live Channels Όλα τα Ελληνικά κανάλια: Βρίσκεστε μακριά από το σπίτι ή δεν έχετε πρόσβαση σε τηλεόραση; Το IPTV σας επιτρέπει να παρακολουθείτε όλα τα Ελληνικά κανάλια και άλλο περιεχόμενο από οποιαδήποτε συσκευή συνδεδεμένη στο διαδίκτυο. Αν θες πρόσβαση σε όλα τα Ελληνικά κανάλια Πατήστε Εδώ
Ακολουθήστε το TechFreak.GR στο Google News για να μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις τεχνολογίας.
