Если молотком разбить себе палец, вряд ли можно винить в этом сам молоток. Если на рынке будет преобладать ИИ, его действия могут вызвать значительные и непредсказуемые колебания цен. Это поставит в невыгодное положение “живых” трейдеров – они просто не будут успевать за ИИ. Розничные трейдеры не смогут подтвердить или оспорить эффективность n-ного алгоритма, так как у них нет доступа к его бэкенду.

При этом, сами технологические новшества привносят еще больше новых возможностей для работы. Например, обслуживание, ремонт или управление машинами и автоматизированными системами. То же касается и ИИ в трейдинге – он безусловно “отправит в утиль” многие актуальные сейчас рабочие места, но в то же время откроет новые. Помимо крипторынков, искусственный https://www.xcritical.com/ интеллект также используется в анализе интенсивности событий, проверяя информацию в СМИ и определяя настроения сообщества по поводу того или иного проекта. Большинство трейдеров все еще «воюют» с помощью старых методов и просто надеются, что принцип «купи во время падения» будет работать и приносить прибыль еще несколько лет.
Искусственный интеллект также способствует разработке автоматизированных торговых стратегий. Эти стратегии основаны на алгоритмах, которые могут выполнять торговые операции без участия человека. Машины могут реагировать на рыночные изменения мгновенно и точно, что позволяет снизить риски и увеличить прибыльность торговли. Искусственный интеллект может проводить продвинутый анализ рыночных настроений с помощью обработки естественного языка (NLP) и алгоритмов машинного обучения. Трейдер может задавать аспекты для классификации данных по конкретным криптовалютам или проектам.

Искусственный Интеллект И Машинное Обучение В Трейдинге

Алгоритмы ИИ могут автоматически определять оптимальное соотношение активов в портфеле, чтобы минимизировать риски при заданной доходности. Они также могут мониторить рынок в реальном времени и реагировать на изменения в ценах активов, чтобы быстро перераспределять портфель и снижать риски. Еще несколько лет назад такое могли использовать только крупные институциональные компании, создавая свои “кастомные” алгоритмы по анализу огромного массива данных. ChatGPT уже была протестирована на многих входных данных и разными командами (ссылка на работу от команды Microsoft будет в конце статьи). Результат — модель действительно может обучать, создавать тексты, решать задачи, писать код и подготавливать маркетинговые компании не хуже, чем начинающие в этих же профессиях.

ChatGPT используется для создания чат-ботов и систем автоматического ответа на вопросы. То есть модель может выполнять роль виртуального ассистента, отвечать на вопросы пользователей и помогать в поиске практически любой информации. Собственно, именно для предотвращения таких ситуаций на финансовых рынках и стали использовать искусственный интеллект. Технология обучается на прецедентах, исторических моделях, в результате число ошибок и сбоев снижается.
В статье поговорим о том, что такое ChatGPT, как можно применять этот искусственный интеллект (ИИ) на финансовых рынках и к каким технологическим горизонтам все это идет. Мы часто напоминаем в наших материалах о том, что ручной трейдинг все больше становится каменным веком. А разработки вроде ChatGPT только сильнее ускоряют тренды автоматизации и искусственного интеллекта, которые становятся доступней для частных трейдеров и инвесторов.

Как Ии-помощники Помогают Делать Отличные Сделки?

Одной из таких областей является высокочастотный трейдинг (HFT) – вид биржевой торговли, при котором без участия человека ежесекундно осуществляются тысячи сделок. В данном случае, чтобы среагировать на движения рынка быстрее остальных, трейдеры полагаются %KEYWORD_VAR% на анализ технических индикаторов множества бирж. Например, если трейдер собирается разместить крупный ордер на покупку BTC на бирже Kraken, HFT может практически мгновенно обеспечить выполнение ордера на другой бирже, заработав на скачке цены.

• Поскольку результаты оцениваются в режиме реального времени, эффективность резко возрастает благодаря более быстрой обработке данных.
• Одним из ключевых способов, которыми искусственный интеллект помогает в трейдинге, является анализ данных.
• Тем не менее, эта невидимая рука уже нажимает на тайные струны криптосектора, предоставляя его участникам все – от быстрого исполнения ордеров до определения ботов и мошенников.
• Если на рынке происходит нештатная ситуация, модель вряд ли подскажет оптимальный выход.
• Обратите внимание на то, что ИИ и МО используются не только для разработки стратегий трейдинга, но и в других областях, например, при разработке алгоритмов поиска ликвидности и предложения портфелей клиентам.

Выдержки, приведенные ниже, состоят из четырех разделов и охватывают около половины первоначальной презентации. Мало кто способен игнорировать присутствие искусственного интеллекта и машинного обучения в современном мире, тем более если вы работаете с финансовой математикой. В данной статье Майкл Харрис рассуждает о влиянии этих технологий на трейдинг и инвестирование. Майкл Харрис — квантовый, системный и дискреционный трейдер и автор бестселлеров. В отличие от традиционных ботов, которые сегодня применяются в трейдинге, нейросеть способна предоставить значительно большую эффективность. Искусственный интеллект может выходить за рамки установленного алгоритма благодаря самообучению на основе полученных новых данных.

Прогнозирование Цен

Лучший способ обучения — попытаться решить несколько практических задач. Но я считаю, что для большинства трейдеров трансформация будет невозможна. Сочетание навыков, необходимых для понимания и применения правил ИИ, исключает 95% трейдеров, привыкших проводить линии на графиках и просматривать скользящие средние. Для торговли на любых финансовых рынках этот инструмент уже стал настоящей революцией, появляется масса различных проектов и новых возможностей. Инструмент на основе нейросети имеет безграничные возможности для анализа, прогнозирования рынков, создания уникальных стратегий и алгоритмов.
Кроме того, системы ИИ способны учитывать как структурированные, так и неструктурированные данные для принятия решений. Выявление наиболее сложных и отклоняющихся моделей движения цен на акции или криптовалюты позволяет делать прогнозы относительно будущих движений цен. Поскольку результаты оцениваются в режиме реального времени, эффективность резко возрастает благодаря более быстрой обработке данных. Благодаря улучшенной способности оценивать огромные объемы исторических данных их прогнозы теоретически намного точнее. Поэтому неудивительно, что использование искусственного интеллекта в трейдинге увеличивается.
Основная цель — повышение эффективности, масштабирование, автоматизация и качественное управление рисками. Хакеры могут взломать торговую платформу с искусственным интеллектом и получить контроль над торговыми ботами и счетами пользователей. В таком случае, последствия могут оказаться тяжелее, чем взлом сервиса без управления ИИ.

В результате клиент может получить средневзвешенную цену за обозначенный период, при этом дробное исполнение практически не влияет на рынок, большой ордер становится «незаметным» для других участников рынка. Это гораздо удобнее, чем пытаться самостоятельно выбрать удачный момент покупки или продажи». Разработка грамотной стратегии, которая будет строиться на понимании трендов и паттернов рынка, в современном мире становится одним из ключевых инструментов торговли.
По данным Jupiter Asset Management, в 2018 году около 80% сделок на американском фондовом рынке практически полностью контролировалось машинами. Алгоритмы, думающие “за тебя”, могут привести к деградации личного опыта. Если в принятии решений полагаться на торговых ботов, можно потерять связь с рынком (или со здравым смыслом). Как минимум, можно пропустить важные рыночные сигналы, которые не улавливает алгоритм.
Обратите внимание на то, что ИИ и МО используются не только для разработки стратегий трейдинга, но и в других областях, например, при разработке алгоритмов поиска ликвидности и предложения портфелей клиентам. Таким образом, по мере распространения применения ИИ, количество людей, участвующих в торговых и инвестиционных решениях, уменьшается, и это очевидным образом влияет на рынки и ценовые маневры. Это становится возможным в связи с тем, что воздействие субъективной оценки информации людьми будет сведено к минимуму, а вместе с ним и связанный с этим шум. Отметим, что на традиционных финансовых рынках искусственный интеллект уже применяется и достаточно успешно. Известно, что для эффективного функционирования ИИ необходимо огромное количество данных, используемых в процессе машинного обучения. Фондовый рынок для этой цели просто идеален, ведь из него можно извлечь терабайты информации.

Но хотя ИИ может предложить много возможностей для торговли в будущем, технология иногда достигает своих пределов. Модели ИИ хороши ровно настолько, насколько хороши лежащие в их основе наборы данных. Если эти данные не являются репрезентативными для рынка, объем данных слишком мал или даже неверен, это может привести к неправильным прогнозам и решениям. Хотя ончейн-источники данных, доступные в крипто-секторе, в принципе доступны для всех игроков, они представляют собой значительный фактор затрат. Такие провайдеры, как Cryptoquant и Glassnode, получают королевское вознаграждение за собранные и обработанные данные. Таким образом, как и на классическом фондовом и финансовом рынке в целом, крупные институциональные инвесторы, так называемые киты, имеют немалое конкурентное преимущество перед розничными инвесторами.
В этой статье мы рассмотрим основные пути развития нейросетей в трейдинге. Также поговорим об обратной стороне медали – разберем актуальные негативные моменты применения ИИ в торговле. Интеграция ИИ позволяет уже сейчас создавать автоматизированные торговые стратегии, более эффективные, чем традиционные боты. Ее несомненный плюс в анализе огромного потока информации за короткое время, способности прогнозировать риски и прибыль, своевременно реагировать на изменения рыночной ситуации. Все это позволяет создавать эффективные торговые стратегии и автоматизировать процесс максимально.

Еще одна проблема с разработкой и внедрением торговых систем на основе искусственного интеллекта и машинного обучения — затраты. Учитывая вычислительные и графические возможности, необходимые для работы таких систем, соотношение цены и прибыли, столь важное на финансовом рынке, часто не имеет никакого отношения друг к другу. Одним из ключевых способов, которыми ИИ применяется в трейдинге, является создание автоматизированных торговых стратегий. ИИ может анализировать огромные объемы данных, включая цены активов, объемы торгов, новости и другие факторы, чтобы выявлять потенциальные торговые возможности. На основе этих данных ИИ может создавать и тестировать торговые стратегии и даже выполнять сделки автоматически без участия человека. В 1980-х годах исследования ИИ были основаны, главным образом, на экспертных системах и нечеткой логике.

Улучшите Свои Торговые Результаты С Помощью Ии-помощников

В результате большинство участников рынка не готовы к следующему существенному изменению рыночного режима и могут столкнуться с разрушительными потерями. В мире финансовых рынков, где каждая секунда может иметь огромное значение, искусственный интеллект (ИИ) внес революционные изменения. Торговля стала более автоматизированной, точной и эффективной благодаря применению ИИ в трейдинге.
Инвесторы должны провести свое собственное исследование и обратиться к компетентному финансовому консультанту, который знаком с этими новыми разработками. У каждого инвестора свой уровень неприятия рисков, и в данном случае трудно предложить общие рекомендации. В скором времени получат распространение консультанты-роботы, и выбор того, кто бы соответствовал конкретным потребностям и задачам, может оказаться сложной задачей. Важно помнить, что всегда должно оставаться главное место именно за принятием главных решений человеком. ИИ — это всего лишь инструмент, который создан улучшить возможности для пользователя, а не заменить его.