В последние годы искусственный интеллект (ИИ) изменил финансовую отрасль. Одной из областей, в которой ИИ оказал значительное влияние, является количественная торговля, где алгоритмы используются для анализа больших объемов финансовых данных и совершения сделок на основе закономерностей и тенденций. Хотя статистические методы в течение многих лет использовались в финансах для анализа данных, сложность и объем финансовых данных привели к необходимости использования методов ИИ, которые могут предоставить более подробную информацию и помочь лучше понять данные. В этой статье мы обсудим пять лучших вариантов использования ИИ в количественной торговле, которые могут повлиять на рентабельность инвестиций и повысить производительность.
Анализ финансовых настроений
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ТОРГОВЛЯ
Генеративный ИИ значительно улучшил способность компаний понимать и анализировать текстовые данные, включая новости и настроения в социальных сетях. Используя усовершенствованные модели преобразователя, такие как GPT-3, анализ настроений на основе ИИ стал более точным и эффективным, что позволяет трейдерам принимать более обоснованные решения на основе данных в реальном времени.
Предположим, торговая команда хочет совершать сделки, основываясь на новостях и настроениях в социальных сетях. Команда может использовать анализ настроений на основе ИИ для анализа новостных статей, сообщений в социальных сетях и другого соответствующего контента, чтобы определить, является ли настроение положительным или отрицательным. Например, если отношение к определенной компании положительное, торговая команда может принять решение о покупке акций этой компании. С другой стороны, если настроение негативное, команда может решить продать свои активы. Используя анализ настроений на основе искусственного интеллекта, команда трейдеров может принимать более обоснованные торговые решения на основе данных в реальном времени.
Распознавание торговых моделей
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ТОРГОВЛЯ
Автоматическая торговля включает в себя использование алгоритмов ИИ для автоматического совершения сделок на основе определенных шаблонов или правил. Например, предположим, что торговая команда хочет совершать сделки на основе движения цены акции с 9:30 до 10:00 каждый день. Команда может использовать распознавание паттернов на базе искусственного интеллекта, чтобы идентифицировать этот паттерн и автоматически совершать сделки в течение этого периода времени. Автоматизируя свои торговые стратегии, команда может сэкономить время и повысить свою эффективность. Посмотрите подробный пример того, как наша платформа evoML использует ИИ для автоматического прогнозирования цен и трендов Доу-Джонса:
Ускорьте алгоритмическую торговлю
ТОРГОВОЕ ИСПОЛНЕНИЕ
Высокочастотная торговля предполагает совершение сделок на чрезвычайно высоких скоростях, чтобы воспользоваться небольшими движениями цены. Алгоритмы на базе искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных и совершать сделки быстрее, чем трейдеры-люди. Например, алгоритм может анализировать данные о движении цены акции и совершать сделки на основе определенных закономерностей или тенденций. Используя алгоритмы на базе ИИ, команда трейдеров может совершать больше сделок за более короткий промежуток времени и увеличивать свою прибыль.
Обнаружение рыночных аномалий
ПОСЛЕ ТОРГОВЛИ
Торговые команды сталкиваются с трудностями при ежедневной сверке цен на ценные бумаги, когда большинство исключений не были настоящими аномалиями, но их необходимо было пересмотреть. Команда трейдеров может использовать алгоритмы на базе ИИ для быстрого построения моделей машинного обучения с использованием исторических данных за несколько лет. ИИ может отслеживать движение определенных акций по отношению к другим ценным бумагам и поднимает флаг для проверки аналитиком всякий раз, когда обнаруживается аномалия. Это позволяет торговым командам сократить количество исключений, устраняя при этом необходимость ручного труда, повышая эффективность и точность.
Управление рисками
В ТЕЧЕНИЕ ТОРГОВОГО ЦИКЛА
Одной из основных задач в трейдинге является управление рисками. Прогнозное моделирование на основе ИИ может помочь трейдерам выявлять потенциальные риски и оценивать вероятность наступления событий. Допустим, команда количественного трейдинга инвестировала в энергетический сектор и хочет предсказать риск будущего падения цен на нефть. Команда может использовать прогнозное моделирование на основе ИИ для анализа исторических данных о ценах на нефть, спросе и предложении. Алгоритм ИИ может выявлять закономерности и тенденции в данных и использовать их для прогнозирования вероятности будущего падения цен на нефть. Основываясь на этом прогнозе, команда трейдеров может скорректировать свой портфель, чтобы уменьшить свою подверженность энергетическому сектору, или инвестировать в другие сектора, чтобы застраховаться от возможных убытков.
Почему вы должны заботиться?
Каждый из этих вариантов использования может повлиять на рентабельность инвестиций за счет снижения вероятности убытков, увеличения количества прибыльных сделок и максимизации прибыли при минимизации риска. Кроме того, использование ИИ в количественной торговле может сократить расходы и повысить производительность за счет автоматизации торговых стратегий, более быстрого и эффективного выполнения сделок и более эффективного управления активами. Используя инструменты на основе ИИ, торговые команды могут принимать более обоснованные торговые решения и достигать более высокой рентабельности инвестиций с большей точностью и эффективностью.
Расширьте возможности своей компании с помощью evoML
В Turintech мы создали evoML, платформу для генерации и оптимизации модельного кода, которая может помочь количественным трейдерам решать упомянутые выше варианты использования и многое другое. С помощью evoML трейдеры могут загружать свои данные и автоматически генерировать высокопроизводительный код модели машинного обучения за долю времени, которое потребовалось бы для разработки кода вручную. Платформа обеспечивает прозрачный и объяснимый рабочий процесс, которому трейдеры могут доверять, гарантируя точность и надежность создаваемых моделей. Более того, evoML в настоящее время используется ведущими банками и хедж-фондами, которые ценят способность платформы генерировать полный код модели машинного обучения, оптимизированный для скорости. Код также можно загрузить для дальнейшей настройки. Используя evoML, трейдеры, работающие с количественными данными, могут ускорить свой жизненный цикл обработки данных, снизить затраты и повысить производительность, что позволит им принимать более обоснованные торговые решения и, в конечном итоге, добиться более высокой рентабельности инвестиций.
Первоначально опубликовано на https://www.turintech.ai 23 марта 2023 г.
