SUBSKRYBUJ!
SUBSKRYBUJ!
AI w tradingu, chatGPT
Home AI w tradingu, chatGPT Page 3

Category: AI w tradingu, chatGPT

Analiza techniczna i fundamentalna na forex to już za mało! Czas na analizę danych. Ogromnej ilości danych.

Autor: Redakcja

Forex jest największym rynkiem finansowym na świecie. Handel na tym rynku odbywa się 24 godziny na dobę, 5 dni w tygodniu, a DZIENNY wolumen obrotu przekracza 6 miliardów dolarów. Kursy walut zależą od wielu czynników, takich jak: stopy procentowe, inflacja, wydarzenia polityczne i gospodarcze itp itd.

Na pewno słyszałeś, a może i korzystasz z analizy technicznej i fundamentalnej. Jesli nie, to w skócie analiza techniczna polega na analizie historycznych danych cenowych w celu identyfikacji trendów i formowania się punktów wejścia i wyjścia z rynku. Analiza fundamentalna polega na analizie czynników ekonomicznych, politycznych i społecznych, które mogą mieć wpływ na kursy walut.

Jednak toza mało. Obecnie informacje są dostępne w mgnieniu oka w ogromnych ilościach. Dzięki temu mogła rozwinąć się analiza danych – Big Data i Alternative Data. Analiza OGROMNYCH ilości danych.

Na Forex, gdzie transakcje odbywają się w ciągu sekund, analiza danych daje inwestorom możliwość wykorzystania ogromnej ilości informacji nawet w czasie rzeczywistym!

Wszystkie najlepsze fundusze mają bardzo rozbudowane centra analizy. Zatrudniają matematyków, fizyków, programistów, quantów, statystyków… po to, aby tworzyli systemy analizy tych ogromnych wolumenów danych – jakie mamy trendy i wzorce, ryzyko, co warto badać, jak po co, co z czym koreluje lub nie, co ma jakie wagi, co da się wykorzystać itd itd itd… Ma to służyć jeszcze trafniejszemu przewidywaniu ruchu cen. Sprawdza się.

Dostęp do ogromnej ilości danych i zaawansowanych narzędzi analizy danych umożliwia inwestorom tworzenie modeli prognostycznych, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Dzięki temu mogą oni identyfikować złożone zależności między różnymi czynnikami, co może prowadzić do bardziej trafnych prognoz rynkowych.

Analiza danych może być wykorzystywana do analizy różnych rodzajów danych, takich jak:

  • dane historyczne cen,
  • dane makroekonomiczne,
  • dane finansowe,
  • dane społeczne,
  • dane z mediów społecznościowych
  • a nawet… zdjęcia parkingów przed fabrykami Tesli, czy zdjęcia satelitarne pól uprawnych.

Więcej o tym, z przykładami, znajdziesz w New City Trader!

Dane alternatywne możesz znaleźć sam, ale bez odpowiedniego zaplecza i wiedzy, raczej nie zrobisz z nich użytku. Jako traderzy detaliczni, musimy jeszcze trochę poczkać aż będą dostępne w bardziej przyjaznej “obrobionej” formie. To kwestia bardzo krótkiego czasu i… pieniędzy 🙂

Jeśli chcesz wykorzystać analizę danych do podejmowania decyzji inwestycyjnych na rynku forex, musisz mieć dostęp do dużych zbiorów danych, posiadać umiejętności analityczne, umieć interpretować wyniki analizy danych, umieć zarządzać ryzykiem.

Jeśli chcesz wiedzieć, jakie przygotowanie mają zespoły tradingowe w funduszach (a to ich masz po drugiej stronie), tutaj parę ogłoszeń o pracę:

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

PLN karta / PayPal: https://bit.ly/3ND408u
Mgazyn Dla Traderów - Teraz ZA Darmo!

Pobierz Najnowszy Numer New City Trader!

Szkolenia dla Traderów

Książki i Szkolenia Tradingowe w Forex Institute to najlepsze przetestowane praktyki na temat sukcesu w tradingu. Oparte o doświadczenie wybitnych traderów na Świecie, z którymi mieliśmy przyjemność pracować. Tu uczysz się od najlepszych.

5 Prostych Zasad Wyznaczania Trendów. Tutaj masz okazję poznać 5 zasad trendowych, które pozwolą Ci określić trend bez najmniejszych wątpliwości i wybierać wyłącznie najlepsze pozycje na rynkach. Sprawdź Szczegóły…

Top Investor 2.0. Celem kursu jest, abyś został Top Inwestorem z wiedzą i narzędziami najlepszych traderów! Tu znajdziesz odpowiedź na pytanie: Jak mogę osiągnąć i utrzymać trwałe rezultaty, które będę tylko powiększać? Sprawdź Szczegóły…

Mental Toughness I. To szkolenie poprzez naukę panowania nad stresem i emocjami dopadającymi Cię na rynku i po grze, pomoże Ci ustabilizować zyski, zmniejszyć straty, szybciej stabilnie zarabiać i chronić swój komfort psychiczny. Sprawdź Szczegóły…

➤ NOWE: Mental Toughness II. Zupełnie nowe, efekt kilkuletniej pracy, badań i rozmów. Będzie szczególnie użyteczne dla średnio i zaawansowanych traderów. Jeśli chcesz ustabilizować swój tradig, wskoczyć na wyższy poziom, podkręcić wyniki w pracy – to będzie materiał dla Ciebie. Sprawdź Szczegóły…
Read More

Najniżej wiszący owoc [część 2]

Przedstawiamy obiecaną drugą część dotyczącą wykorzystania narzędzi AI w tradingu. Pokazujemy w niej, jak nowe narzędzia mogą być wykorzystywane w przykładowym funduszu. Składa się on z dyskretnych traderów, a jego szefem jest trader, który praktycznie handluje ropą naftową od kilkudziesięciu lat. Część I można znaleźć w pierwszym numerze naszego magazynu

Najszybsza droga do gotówki: wspieraj najlepszych i ulepszaj to, co już działa

Wróćmy do funduszu i zadajmy sobie pytanie – jakich narzędzi użyć i gdzie. Jest to pytanie o to, gdzie inwestycje mogą przynieść najszybsze, wymierne korzyści: zatrzymać erozję zysków, ograniczyć ryzyko i być może zwiększyć stopy zwrotu.

To, co teraz opisuję, nie jest uniwersalną receptą, bo każda sytuacja może być inna. Z mojej perspektywy przedstawiam tematy do przemyślenia. Powiem tak – ogólna zasada jest taka, że powinniśmy wspierać to, co działa najlepiej, przynosi najlepsze zyski i co niesie ze sobą największe ryzyko. W przypadku funduszu, czy dyskretnych traderów – jest to wspieranie najlepszych traderów.
Kto w naszym funduszu jest najlepszy?

W opisywanym funduszu najlepszym traderem jest jego posiadacz. Wsparcie dla niego jest oczywiste, o ile oczywiście sobie tego życzy. Jednak wsparcie AI w tym przypadku może zawieść, co zaraz pokażemy. Najlepsze praktyki z wdrażania narzędzi AI uzyskujemy, gdy wspieramy, ulepszamy, automatyzujemy to, co już działa dobrze. Ogólnie rzecz biorąc, najlepsze wyniki uzyskamy, wspierając to, co działa najlepiej.

Jeśli mamy grupę najlepszych traderów, to są oni dość oczywistym wyborem.

Musi być jednak spełniony jeszcze jeden warunek – muszą być otwarci na nowe metody. Zdarza się na przykład, że podejście statystyczne jest tak dalekie od doświadczenia tradera, że nie jest on w stanie się przestawić. Nie jest w stanie połączyć wglądu dostarczanego przez nową wiedzę z tym, co już wie. Rezultatem jest niepotrzebne napięcie, a inwestycja i czas są stracone.

Najlepsi zazwyczaj nie mają z tym problemu – to jedna z ich kluczowych cech. Są otwarci na zmiany, wiedzą, że rynek nieustannie się zmienia i trzeba się do niego dostosowywać. Jako przykład podam Larry’ego Williamsa, z którym przeprowadziłem wywiad do książki kilka lat temu. Dziś ma 77 lat, a w Internecie można znaleźć jego aktualne wykłady na temat nowych wskaźników, które tworzy. Wiek nie jest przeszkodą w korzystaniu z nowych rzeczy. Nasz trader, szef funduszu, to człowiek po siedemdziesiątce i tak, uważam, że to on powinien być wspierany, jeśli tego chce.

Drugie pytanie brzmi – gdzie jest największe ryzyko i jak nowe narzędzia mogą je zmniejszyć?
Trzeci obszar to (i tu moim zdaniem jest bardzo duży potencjał) wdrażanie nowych MM (money management), o tym będę pisał w kolejnych artykułach.

I jeszcze kilka wskazówek na koniec

Jeśli myślisz o większym dziale AI (wykorzystującym tylko nowe narzędzia) to stwórz osobny zespół. W kolejnym numerze opiszę dobre i złe praktyki w tym zakresie, czyli jak nie stracić dziesiątek milionów korzystając z tego, na czym inni już się sparzyli.

Nowe strategie zarządzania wielkością pozycji dla różnych klas sygnałów

Często odnoszę się do tego, co robią najlepsi traderzy dyskretni, ponieważ to ich praktyki warto naśladować i ulepszać (poprzez automatyzację).

Najlepsi dostosowują wielkość pozycji do “dobroci sygnału”, w tym sensie, że są skłonni zwiększyć pozycję, gdy sygnał jest wyjątkowo dobry (zgodnie z ich kryteriami oceny).

Jeśli zaczniemy od tego, że niektóre sygnały są lepsze, a inne gorsze, możemy przejść do stworzenia płynnego MM, opartego na przykład na ocenie statystycznej, ocenie opartej na wynikach zastosowania uczenia maszynowego.
Punktem wyjścia może być prosta obserwacja, że najlepsze dane wejściowe mogą mieć coś wspólnego. Co to jest, jakie są czynniki – to zadanie dla narzędzia ML (klasyfikacja wejść ze względu na różne parametry).

Jeśli to znajdziemy, to możemy policzyć nowe dynamiczne reguły przypisywania wielkości pozycji do każdego sygnału (w zależności od parametrów charakteryzujących dane wejście – czy jest “lepsze” czy “gorsze – do jakiej klasy należy).

Takie podejście otwiera nam drzwi do tworzenia bardzo płynnych strategii MM – najlepsze sygnały otrzymują najwięcej i są piramidowane, a najsłabsze (ale wciąż “wartościowe”) – otrzymują mniej lub tylko “wejścia kontrolne”.

W tych ostatnich możemy na przykład spróbować “wejść kontrolnych” i jeśli pozycja się utrzyma i jest zabezpieczona – dokładamy tyle, że jeśli rynek pójdzie przeciwko nam – wyjdziemy na zero (to jedna z prostszych strategii dla “słabych” sygnałów).

Dlaczego jest to ważne? Sygnały te nie są na tyle użyteczne, by mogły zostać przeoczone przez innych traderów i inne systemy. W przypadku, gdy więksi z bardzo silnymi systemami AI przejmą coraz większe części rynku, te właśnie sygnały mogą pozostać najdłużej. Jeden z najskuteczniejszych funduszy kwantowych wartych miliardy dolarów od wielu lat specjalizuje się właśnie w takim podejściu.

Bardziej złożone strategie MM są praktycznie poza zasięgiem dyskretnych traderów, wymagając zbyt dużego nakładu pracy, przekraczającego możliwości pojedynczej osoby lub nawet zespołu.
Dodajmy do tego fakt, że pojedyncza pozycja może być podzielona na tysiące mniejszych (aby zminimalizować niekorzystne ruchy i dynamicznie dostosowywać się do oczekujących i przychodzących zleceń), a to bezwzględnie wymaga zastosowania inteligentnej automatyzacji.

Ukrywanie wejść i wyjść

Gdybym napisał, że brokerzy i animatorzy rynku kopiują pozycje najlepszych, wielu mogłoby się obrazić. Nie napiszę więc tego (oh wait!). Jest to jedna z najstarszych sztuczek w książce, najprostsza i bardzo zyskowna, stosowana od początku istnienia giełd.

Najlepsi robią to na kilka kreatywnych sposobów, z tego co zaobserwowałem w cyklu życia funduszu przychodzi czas, kiedy wejścia są ukrywane, aby zachować rentowność. Zbyt wiele oczu patrzy, wielu sprytnych ludzi jest w stanie “złamać” strategię i wcale nie potrzeba inteligencji, aby ją skopiować.

Niektórzy z najlepszych posuwają się do tego, że nie tylko ukrywają dane wejściowe, ale także ukrywają intencje, system, strategię stojącą za danymi wejściowymi, aby uniemożliwić inżynierię wsteczną. Jest to zrozumiałe, jeśli mają coś, co działa dobrze (za co zwykle zapłacili dużo, czasem dziesiątki milionów), chcą z tego korzystać przez lata.

W tym miejscu chciałbym omówić dwie strategie, które zaobserwowałem, aby ktoś, kto jeszcze nie miał z tym do czynienia, mógł wyrobić sobie opinię.

Pierwsza strategia polega na podzieleniu wejść pomiędzy dwóch, trzech lub więcej brokerów. System ma pewną liczbę zyskownych wejść i pewną liczbę stratnych, a sam podział może powodować wahania – być może do jednego z brokerów popłynie więcej stratnych?

Możliwe jest świadome (jeśli podejrzewa się taką praktykę) kierowanie gorszych zleceń do któregokolwiek z brokerów. Można też robić takie rzeczy rutynowo, zmieniając co jakiś czas do kogo kierowane są lepsze i gorsze zlecenia. Z pewnością odbije się to na kopiujących, ponieważ system nie będzie tak dobry, jak oczekiwano.

Inna strategia wymaga posiadania lub prowadzenia własnego działu tradingu HFT. Jeden z dużych funduszy wykonuje kilkaset tysięcy wejść dziennie (od dwustu do czterystu tysięcy wejść), a wśród nich HFT ukrywa swoje wejścia przed innymi systemami.

Fundusz ten jest obsługiwany przez dwóch bardzo dużych brokerów.
Gdyby ktoś miał dostęp do jednego z brokerów i próbował złamać jego strategie, musiałby najpierw odfiltrować sygnały o dużej skali (5 minut i więcej) od dziesiątek tysięcy sygnałów HFT. Jest to oczywiście możliwe, ale… pozostaje drugi problem – żadna z tych ścieżek nie pozwala w pełni poznać systemu. Po drugie – fundusz wykorzystuje nie jedną strategię, a dziesiątki. A złamanie tego jest już nietrywialną sprawą (ale nadal prawdopodobnie możliwą dla cierpliwego statystyka).

Ale jest jeszcze jedna sprawa – fundusz zatrudnia wielu świetnych matematyków, którzy z czasem na pewno zorientują się, że jedna ścieżka ma gorsze wyniki od drugiej i zadadzą sobie pytanie dlaczego (fundusz miał już do czynienia z wykorzystaniem swoich sygnałów i zna temat z doświadczenia).

Niekoniecznie będą w stanie udowodnić, że ktoś podkrada ich sygnały lub próbuje złamać ich strategie, ale mogą po prostu chcieć zmienić brokera.

Na tym kończy się część pierwsza. Całość można przeczytać w magazynie. Wystarczy zasubskrybować poniżej!
Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

PLN karta / PayPal: https://bit.ly/3ND408u
Mgazyn Dla Traderów - Teraz ZA Darmo!

Pobierz Najnowszy Numer New City Trader!

Read More

Rozmowa w Forbes: Dla AI w inwestycjach liczy się tylko jedno: zwycięstwo.

Z

Dariuszem Świerkiem, wydawcą londyńskiego magazynu dla zawodowych traderów „New City Trader”, rozmawiamy o sztucznej inteligencji w świecie inwestycji. Co potrafi dzisiaj? W czym niedługo pomoże zarządzającym aktywami, a w czym ich wyręczy? Kiedy ich całkowicie zastąpi? Jak AI zmieni reguły rynków kapitałowych?”

Całą rozmowę przeczytasz tutaj: Forbes.pl Zapraszam!

DARMOWY DOSTĘP DLA SUBSKRYBENTÓW NEWSLETTERA - wideo

Jak rozpoznać, że system jest dobry?

Szkolenia dla Traderów

Książki i Szkolenia Tradingowe w Forex Institute to najlepsze przetestowane praktyki na temat sukcesu w tradingu. Oparte o doświadczenie wybitnych traderów na Świecie, z którymi mieliśmy przyjemność pracować. Tu uczysz się od najlepszych.

5 Prostych Zasad Wyznaczania Trendów. Tutaj masz okazję poznać 5 zasad trendowych, które pozwolą Ci określić trend bez najmniejszych wątpliwości i wybierać wyłącznie najlepsze pozycje na rynkach. Sprawdź Szczegóły…

Top Investor 2.0. Celem kursu jest, abyś został Top Inwestorem z wiedzą i narzędziami najlepszych traderów! Tu znajdziesz odpowiedź na pytanie: Jak mogę osiągnąć i utrzymać trwałe rezultaty, które będę tylko powiększać? Sprawdź Szczegóły…

Mental Toughness I. To szkolenie poprzez naukę panowania nad stresem i emocjami dopadającymi Cię na rynku i po grze, pomoże Ci ustabilizować zyski, zmniejszyć straty, szybciej stabilnie zarabiać i chronić swój komfort psychiczny. Sprawdź Szczegóły…

➤ NOWE: Mental Toughness II. Zupełnie nowe, efekt kilkuletniej pracy, badań i rozmów. Będzie szczególnie użyteczne dla średnio i zaawansowanych traderów. Jeśli chcesz ustabilizować swój tradig, wskoczyć na wyższy poziom, podkręcić wyniki w pracy – to będzie materiał dla Ciebie. Sprawdź Szczegóły…
Read More

AI w tradingu: zalety i wyzwania

Autor: Redakcja & ChatGPT

Poprosiliśmy ChatGPT, aby opowiedział nam o wykorzystaniu AI w tradingu tak, aby zrozumiał to początkujący i średniozaawansowany trader detaliczny. Chat wie, co mówi! Zapraszamy.

Trading na rynkach finansowych, takich jak forex, giełda akcji i inne giełdy, może być niezwykle ekscytujący, ale jednocześnie wymagający.

Traderzy indywidualni, zwani również retail traderami, często szukają sposobów, aby zwiększyć swoje szanse na sukces i zminimalizować ryzyko. W ostatnich latach sztuczna inteligencja (SI) zyskała na popularności jako narzędzie wspierające podejmowanie decyzji inwestycyjnych. Automatyzacja tradingu przy użyciu SI może być cennym narzędziem dla zarówno początkujących, jak i średniozaawansowanych traderów. W tym artykule przyjrzymy się zaletom i wyzwaniom związanym z wykorzystaniem SI w tradingu.

Zalety automatyzacji tradingu przy użyciu sztucznej inteligencji są liczne. Pierwszą z nich jest możliwość analizy ogromnych ilości danych w bardzo krótkim czasie. SI może przetwarzać i analizować dane historyczne, wskaźniki techniczne, wiadomości finansowe i inne informacje z rynku, co jest niemożliwe do osiągnięcia przez człowieka w tak krótkim czasie. Dzięki temu traderzy mogą otrzymać sygnały tradingowe i reagować na zmiany rynkowe w czasie rzeczywistym.

Kolejną zaletą jest możliwość wyeliminowania emocji z procesu podejmowania decyzji. Traderzy często padają ofiarą emocji, takich jak strach i chciwość, które mogą prowadzić do podejmowania irracjonalnych decyzji inwestycyjnych. SI działa na podstawie logicznych i obiektywnych algorytmów, które nie są podatne na emocje. Dzięki temu traderzy mogą uniknąć impulsywnych reakcji i podejmować decyzje na podstawie faktów i danych.

Kolejną zaletą jest możliwość ciągłego monitorowania rynków i wykonania wielu zleceń jednocześnie. SI może być zaprogramowana do analizy rynków 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, co jest niemożliwe dla człowieka. Dzięki temu traderzy mogą wykorzystać każdą okazję tradingową i zminimalizować ryzyko utraty potencjalnych zysków.

Jednak automatyzacja tradingu przy użyciu SI nie jest pozbawiona wyzwań. Jednym z głównych wyzwań jest zaprogramowanie skutecznych strategii tradingowych.

Dobrze zaprojektowana strategia tradingowa jest kluczowa dla sukcesu automatyzacji tradingu. Wymaga to dogłębnego zrozumienia rynków finansowych, analizy technicznej i zastosowania odpowiednich wskaźników. Ponadto, strategia musi być stale dostosowywana do zmieniających się warunków rynkowych, co może być trudne.

Kolejnym wyzwaniem jest potrzeba ciągłego monitorowania i aktualizacji systemu. Mimo że SI jest w stanie analizować rynki i podejmować decyzje samodzielnie, nadzór człowieka jest nadal niezbędny. Traderzy muszą stale monitorować działanie systemu, sprawdzać wyniki i wprowadzać niezbędne zmiany w przypadku zmieniających się warunków rynkowych.

Wreszcie, istnieje ryzyko nadmiernej optymalizacji strategii tradingowych. Traderzy mogą spędzić wiele czasu na optymalizacji parametrów swojego systemu, co może prowadzić do nadmiernego dopasowania do danych historycznych. Jeśli strategia jest zbyt mocno dopasowana do danych historycznych, może być mniej skuteczna w realnych warunkach rynkowych.

Podsumowując, automatyzacja tradingu przy użyciu sztucznej inteligencji oferuje wiele zalet dla początkujących i średniozaawansowanych traderów. Może pomóc w analizie ogromnych ilości danych, eliminować emocje z procesu podejmowania decyzji, ciągle monitorować rynki i wykonywać wiele zleceń jednocześnie. Jednak należy pamiętać o wyzwaniach związanych z zaprogramowaniem skutecznych strategii, monitorowaniem systemu oraz ryzyku nadmiernej optymalizacji.

Automatyzacja tradingu przy użyciu SI może być wartościowym narzędziem, ale wymaga odpowiedniego przygotowania i nadzoru ze strony tradera. Zawsze należy pamiętać o konieczności odpowiedniego zrozumienia rynków i systematycznego monitorowania działania systemu.

Przykłady praktyczne zastosowań automatyzacji tradingu przy użyciu sztucznej inteligencji

  1. Systemy oparte na algorytmach uczenia maszynowego: W tym przypadku, sztuczna inteligencja jest używana do analizy danych historycznych i identyfikacji wzorców, na podstawie których podejmowane są decyzje tradingowe. Na przykład, system może nauczyć się rozpoznawać określone formacje cenowe lub sygnały techniczne i podejmować odpowiednie działania, takie jak kupno lub sprzedaż danej akcji.
  2. Trading oparty na analizie sentymentu: Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do analizy sentymentu na rynkach finansowych poprzez analizę wiadomości, komentarzy na portalach społecznościowych, artykułów prasowych itp. Na podstawie tego analizy, system może identyfikować nastroje inwestorów i podejmować decyzje tradingowe.
  3. Trading oparty na analizie fundamentalnej: Sztuczna inteligencja może pomóc w analizie fundamentalnej, czyli ocenie wartości inwestycji na podstawie fundamentalnych czynników, takich jak wyniki finansowe, wskaźniki makroekonomiczne, trendy branżowe itp. System może automatycznie analizować ogromne ilości danych i generować rekomendacje dotyczące kupna lub sprzedaży akcji.
  4. Roboty tradingowe (trading bots): Sztuczna inteligencja może być wykorzystana do stworzenia zaawansowanych robotów tradingowych, które samodzielnie analizują rynki, podejmują decyzje tradingowe i wykonują zlecenia na podstawie zaprogramowanych strategii. Roboty tradingowe mogą działać 24/7 i reagować na zmieniające się warunki rynkowe w czasie rzeczywistym.
  5. Optymalizacja portfela: Sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji portfela inwestycyjnego poprzez analizę różnych kombinacji aktywów i alokację kapitału w sposób maksymalizujący oczekiwane zyski przy określonym poziomie ryzyka. System może uwzględniać czynniki, takie jak korelacje między aktywami, warunki rynkowe i preferencje inwestora.
  6. Predykcja ruchów cenowych: Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do predykcji ruchów cenowych na podstawie analizy historycznych danych rynkowych. System może nauczyć się rozpoznawać wzorce i trendy na rynkach, co może pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących kupna lub sprzedaży aktywów w odpowiednim momencie.

Te przykłady pokazują różnorodność zastosowań automatyzacji tradingu przy użyciu sztucznej inteligencji. W praktyce, traderzy mogą dostosowywać te systemy do swoich indywidualnych preferencji i strategii inwestycyjnych, aby osiągnąć lepsze wyniki tradingowe.

Jak fundusze inwestycyjne wykorzystują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w tradingu

  1. Fundusze hedge: Fundusze hedge często wykorzystują zaawansowane algorytmy oparte na sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji inwestycyjnych. Mogą stosować różne strategie, takie jak arbitraż statystyczny, trading wysokoczęstotliwościowy, analiza sentymentu i wiele innych. Automatyzacja tradingu pozwala im na szybką reakcję na zmieniające się warunki rynkowe i wykorzystanie krótkoterminowych oportunii.
  2. Fundusze indeksowe: Fundusze indeksowe, które śledzą wskaźniki rynkowe, również mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję w procesie tradingowym. Automatyzacja tradingu pozwala im na efektywne i precyzyjne replikowanie składu indeksu oraz wykonywanie operacji na podstawie zaprogramowanych reguł tradingowych.
  3. Fundusze zarządzane przez sieci neuronowe: Niektóre fundusze inwestycyjne korzystają z zaawansowanych technik sztucznej inteligencji, takich jak sieci neuronowe, w celu podejmowania decyzji inwestycyjnych. Sieci neuronowe mogą analizować duże ilości danych finansowych i uczyć się zależności między nimi, co pomaga w generowaniu sygnałów tradingowych.
  4. Fundusze kwantowe: Fundusze kwantowe wykorzystują zaawansowane modele matematyczne i statystyczne w procesie podejmowania decyzji inwestycyjnych. Sztuczna inteligencja często odgrywa kluczową rolę w tych modelach, umożliwiając szybkie analizowanie danych i identyfikowanie wzorców na rynkach finansowych.

Warto zauważyć, że nie wszystkie fundusze inwestycyjne korzystają z automatyzacji tradingu przy użyciu sztucznej inteligencji. Wykorzystanie tych technologii zależy od strategii i preferencji danego funduszu. Jednak coraz więcej funduszy wdraża rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby zwiększyć swoją konkurencyjność i poprawić wyniki inwestycyjne.

Na czym polega przewaga takich funduszy nad traderami indywidualnymi?

Fundusze inwestycyjne korzystające z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji mogą mieć kilka przewag w porównaniu do traderów indywidualnych. Oto kilka zasadniczych korzyści:

  1. Dostęp do zaawansowanych narzędzi i technologii: Fundusze inwestycyjne mają zwykle dostęp do zaawansowanych narzędzi i technologii, które mogą kosztować dużo dla pojedynczych traderów. Mają możliwość korzystania z profesjonalnych systemów tradingowych, zaawansowanych platform analitycznych i narzędzi do automatyzacji tradingu. To daje im przewagę w analizie rynków, podejmowaniu decyzji inwestycyjnych i wykonywaniu transakcji.
  2. Skala i dostęp do kapitału: Fundusze inwestycyjne często dysponują większym kapitałem niż traderzy indywidualni. Mają możliwość gromadzenia większych portfeli inwestycyjnych i podejmowania bardziej zdywersyfikowanych inwestycji. Skala działalności funduszy pozwala im również na lepsze warunki tradingowe, takie jak niższe prowizje transakcyjne i dostęp do rynków, które mogą być ograniczone dla pojedynczych traderów.
  3. Zespół ekspertów i wiedza specjalistyczna: Fundusze inwestycyjne mają zazwyczaj zespół ekspertów finansowych, analityków i programistów, którzy mają wiedzę specjalistyczną z zakresu sztucznej inteligencji i tradingu. To pozwala im na lepszą analizę rynków, opracowywanie zaawansowanych strategii inwestycyjnych i ciągłą optymalizację systemów. Traderzy indywidualni często nie mają takiego dostępu do zasobów ludzkich i wiedzy specjalistycznej.
  4. Emocjonalna dyscyplina: Sztuczna inteligencja w funduszach inwestycyjnych eliminuje czynnik emocjonalny z procesu podejmowania decyzji tradingowych. Traderzy indywidualni często są podatni na emocje, takie jak strach, chciwość czy panika, które mogą prowadzić do irracjonalnych decyzji inwestycyjnych. Systemy oparte na sztucznej inteligencji działają na podstawie logicznych i obiektywnych algorytmów, co pozwala na bardziej dyscyplinowane podejmowanie decyzji.

Należy jednak pamiętać, że nie wszystkie fundusze inwestycyjne osiągają lepsze wyniki od traderów indywidualnych. W rezultacie, niektórzy traderzy indywidualni z doświadczeniem i dobrze opracowanymi strategiami inwestycyjnymi mogą nadal osiągać sukces na rynkach finansowych. Istnieje wiele czynników, które wpływają na sukces inwestycyjny, takich jak wiedza, doświadczenie, strategia, dyscyplina i zdolność do adaptacji do zmieniających się warunków rynkowych.

W ostatnim mnumerze New City Trader ukazał się  dodatek z bardzo obszernym wywiadem z Chatem na temat tradingu. Efekt rozmowy jest dość niesamowity! Polecamy. Subskrybuj poniżej:

Mgazyn Dla Traderów - Teraz ZA Darmo!

Pobierz Najnowszy Numer New City Trader!

Szkolenia dla Traderów

Książki i Szkolenia Tradingowe w Forex Institute to najlepsze przetestowane praktyki na temat sukcesu w tradingu. Oparte o doświadczenie wybitnych traderów na Świecie, z którymi mieliśmy przyjemność pracować. Tu uczysz się od najlepszych.

5 Prostych Zasad Wyznaczania Trendów. Tutaj masz okazję poznać 5 zasad trendowych, które pozwolą Ci określić trend bez najmniejszych wątpliwości i wybierać wyłącznie najlepsze pozycje na rynkach. Sprawdź Szczegóły…

Top Investor 2.0. Celem kursu jest, abyś został Top Inwestorem z wiedzą i narzędziami najlepszych traderów! Tu znajdziesz odpowiedź na pytanie: Jak mogę osiągnąć i utrzymać trwałe rezultaty, które będę tylko powiększać? Sprawdź Szczegóły…

Mental Toughness I. To szkolenie poprzez naukę panowania nad stresem i emocjami dopadającymi Cię na rynku i po grze, pomoże Ci ustabilizować zyski, zmniejszyć straty, szybciej stabilnie zarabiać i chronić swój komfort psychiczny. Sprawdź Szczegóły…

➤ NOWE: Mental Toughness II. Zupełnie nowe, efekt kilkuletniej pracy, badań i rozmów. Będzie szczególnie użyteczne dla średnio i zaawansowanych traderów. Jeśli chcesz ustabilizować swój tradig, wskoczyć na wyższy poziom, podkręcić wyniki w pracy – to będzie materiał dla Ciebie. Sprawdź Szczegóły…
Read More

ChatGPT: W USA rozpoczyna się nowa gorączka złota

Zupełnym przypadkiem wziąłem udział w jednym z konkursów projektowych amerykańskiej agencji DARPA. Konsekwencje tego, czego się nauczyłem, są potężne. Zaczęło się zupełnie niewinnie. Kliknąłem w reklamę na FB, mam polubiony profil DARPA, więc pewnie dlatego reklama ich projektu do mnie trafiła. Chodziło o nowy projekt edukacyjny, nad którym obecnie pracuje DARPA. Szukali osób i firm, które mogłyby go dla nich zrealizować.

Warunkiem jest bycie obywatelem USA lub rezydentem amerykańskim, ja takowego nie posiadam, ale pomyślałem, że co mnie to obchodzi, pewnie nauczę się czegoś ciekawego.

To, czego się dowiedziałem, przerosło moje najśmielsze oczekiwania.

Otóż DARPA chce stworzyć projekt cywilny. Ramy projektu są zdefiniowane przez dwa elementy: jeden to potrzeba, a drugi to szansa.

Potrzeba została najlepiej zdefiniowana w dokumencie Światowego Forum Ekonomicznego: do 2025 r. około połowa wszystkich pracowników na całym świecie będzie wymagać przekwalifikowania, aby pozostać konkurencyjnymi na rynku pracy. Dzisiejsze gospodarki szybko się zmieniają, a do tego dochodzą przyspieszone zmiany wywołane przez sztuczną inteligencję. To gigantyczna potrzeba i gigantyczny rynek.

Drugim elementem jest szansa. Tą szansą są pierwsze działające SI (dowolna wersja ChatGPT). W ramach projektu Amerykanie opisali problem, który do tej pory nie został rozwiązany w ten sposób:

Najskuteczniejszą formą nauczania są korepetycje w obecności nauczyciela. Jest to jednak kosztowne rozwiązanie. Wykorzystanie AI w roli nauczyciela obniży koszty i skróci czas od powstania potrzeby do przygotowania pracowników do nowego zawodu.

Po tym wstępie napiszę wprost, co budują Amerykanie: budują firmę szkoleniową, która w ciągu kilku lat, wykorzystując AI, będzie w stanie przeszkolić nawet kilkaset milionów osób. Taka firma powstanie już od maja.

Ze spotkań odniosłem wrażenie, że inicjatorem projektu jest DARPA, a realizować go będzie firma cywilna. Nie do końca mam odpowiedź na pytanie, dlaczego to robią. Jedyne, co naturalnie przychodzi mi do głowy, to fakt, że problem, który próbują rozwiązać, jest po prostu gigantyczny, tak duży, że jest w stanie wstrząsnąć porządkiem społecznym w USA.

Ogromne zmiany, które już zachodzą, stworzą ogromne potrzeby, a to otwiera przed nami możliwość budowania nowych firm. Myślę, że jesteśmy na wczesnym etapie gorączki podobnej do ery dot-comów 20 lat temu. W krótkim czasie powstaną nowe firmy i ogromne aktywa.

W czym tkwi szansa? Ano w tym, że zazwyczaj “wszyscy inni” dowiadują się o takich projektach, gdy już wystartują i zdobędą dużą liczbę klientów. Tym razem, szczęśliwym zbiegiem okoliczności, wiemy o tym jeszcze zanim Amerykanie coś przygotują. To szansa na wykorzystanie naturalnej przewagi bycia pierwszym na rynku (na przykład w Polsce) – szansa, która jest marzeniem każdego założyciela firmy.

Ten projekt jest przykładem tego, co wydarzy się w ciągu najbliższych kilku lat. Pojawią się nowe projekty oparte na narzędziach takich jak ChatGPT.

W naszym przypadku jest to całkowita zmiana reguł gry rynkowej. Do tej pory mieliśmy dostęp do usług szkoleniowych zawierających wcześniej nagrane filmy. Czyli coś w rodzaju nudnego wykładu bez możliwości zadawania pytań prowadzącemu. Korzystałem wielokrotnie, z czasem można się przyzwyczaić, ale chętnie zmieniłbym na coś lepszego.

W naszym przypadku po pierwsze wideo nie musi być nudne (pierwszy wyróżnik na tle konkurencji), a do tego mamy możliwość uzyskania odpowiedzi na pytania od kogoś na poziomie Uniwersytetu Harvarda.

Jeśli dodamy do tego skupienie się na kursach w obszarach, na które jest popyt na rynku, a także na tym, co było bestsellerami w innych miejscach, mamy dobrą strategię produktową. Do tego można dodać kolejny wyróżnik konkurencyjny – kontynuację po szkoleniu, która jest również łatwa do przygotowania.

Zgaduję, że ta amerykańska usługa może zdobyć około 20 milionów klientów w ciągu kilku 4-5 lat, co sprawi, że jej wycena (w oparciu o wycenę dzisiejszych usług szkoleniowych) wyniesie około miliarda dolarów. I może to być wynik mocno zaniżony. Realny mógłby oscylować w okolicach powyżej 8-10 miliardów. ChatGPT zyskał 100 milionów użytkowników w niecałe trzy miesiące i jest obecnie wyceniany na 30 miliardów dolarów.

Zupełnie inna firma, założona przez (…)

To tylko fragment dłuższego artykułu. Całość można przeczytać w magazynie. Wystarczy zasubskrybować poniżej!

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

PLN karta / PayPal: https://bit.ly/3ND408u
Mgazyn Dla Traderów - Teraz ZA Darmo!

Pobierz Najnowszy Numer New City Trader!

Read More

Nowy, cyfrowy szeryf nasłuchuje z chmur

W

szystko, co ukryte, zostanie odkryte, a każdy sekret będzie znany. Kiedy manipulacje rynkowe, naruszenia przepisów lub jawne oszustwa wychodzą na jaw, grzywny dla banków mogą sięgać setek milionów dolarów. Aby chronić się przed nowymi i coraz sprytniejszymi metodami, banki wykorzystują coraz nowsze technologie. Znamy już audyty, systemy monitorowania transakcji, komunikatory internetowe i systemy monitorowania poczty elektronicznej (język pisany).

Ostatnio doszły dwie kolejne metody, pierwsza to Behavioral Analytics: monitorowanie i analizowanie zachowań traderów w celu wyławiania anomalii, przy czym jedną z anomalii wskazujących, że “coś jest nie tak” może być… szybkość zawierania transakcji.

Drugim jest analiza połączeń głosowych traderów w czasie rzeczywistym. Nadal duża część komunikacji międzybankowej odbywa się przez telefon. System sztucznej inteligencji oparty na uczeniu maszynowym jest hostowany w chmurze i słucha rozmów o transakcjach.

Możliwości są znacznie większe, nie sądzę, aby w najbliższym czasie zostały zastosowane (kwestie prywatności), ale na przykład istnieją już systemy do analizy mimiki twarzy w celu wybrania prawdopodobnych emocji. Są też systemy analizujące nie tylko treść, ale i tembr głosu, algorytm jest w stanie wyłapać emocje towarzyszące mowie i np. określić z dużym prawdopodobieństwem, czy ktoś kłamie (rozwiązania są znane i stosowane od co najmniej kilkunastu lat, pionierem były służby izraelskie).

Podsumowując, powstaje coraz szczelniejszy system śledzenia i wyłapywania anomalii, co jest efektem ubocznym postępującego zastosowania AI. Systemy AI stają się coraz bardziej “inteligentne” i są w stanie wyłapywać coraz bardziej złożone zachowania. I to nie tylko same zachowania – tworzone są coraz lepsze profile użytkowników w oparciu o głębszy wgląd w podejrzane zachowania.

Efektem ubocznym analizy zleceń głosowych jest również niewielkie opóźnienie w rejestrowaniu rzeczywistego wolumenu obrotu na rynkach, co do tej pory było niemożliwe, ponieważ transakcje głosowe były podsumowywane dopiero pod koniec dnia. Istnieje jedna firma, która agreguje tego typu dane, a jej przedstawiciele twierdzą, że docelowo chcą zminimalizować opóźnienie w prezentacji wolumenu do kilku minut.

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

PLN karta / PayPal: https://bit.ly/3ND408u

Koniec części 1. Część druga w magazynie New City Trader. Kliknij i pobierz za darmo!

Read More

O co tak właściwie chodzi z tym AI w tradingu?

Dzisiaj artykuł dla osób początkujących w temacie AI w tradingu. Prosto i krótko zarysujemy ten temat.

Czym jest AI w tradingu?

AI to teraz wielkie słowa, wydaje się, że jest to jakieś-niesamowite-coś, ale nie-wiadomo-co, które potrafi wszystko i niczym SkyNET w Terminatorze dąży do unicestwienia ludzkości… No nie. Trochę tu do tego brakuje 🙂

W najprostszej deficji jest to program komputerowy. Program, który potrafi precyzyjnie przeanalizować ogromne ilości różnych danych (tzw. big data), odrębnie lub w kombinacji z innymi, i wyciągnąć z nich rozwiązania na zawołanie (lub niemal na zawołanie).

Im więcej jakościowych danych ma, tym lepsze rozwiązania może proponować. Jest to możliwe, bo jednocześnie dysponujemy bardzo wydajnymi komputerami i ogromnymi cyfrowymi bazami danych na przeróżne tematy.

Z systemów opartych o AI korzystają duzi gracze (np. fundusze) z racjii tego, że ich na to stać i to się im opłaca. To, co dostępne jest dla tradingu detalicznego to zaledwie malutki zalążek możliwości. Wielokrotnie można spotkać z „AI” w nazwie czy opisie, a faktycznie z AI ma niewiele wspólnego.

Pojęcia z jakimi możesz się spotkać to AI, SI, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie, NLP, trading algorytmiczny, trading predykcyjny (Predictive Trading), High-Frequency Trading (HFT) itp. Do tradingu detalicznego (w zaciszu domowym) nie musisz wiedzieć, co to dokładnie jest. Dla uproszczenia, dalej będziemy korzystać z pojęcia AI. Przy czym, pisząc „system” mamy na myśli cały zestaw rozwiązań i narzędzi, a nie system tradingowy.

Dlaczego opłaca się inwestować miliony $ w tradingowe systemy AI?

Korzystanie z AI w tradingu pozwala na bardziej efektywne działanie – analizy są szybsze (na zawołanie!) i mogą dotyczyć ogromnej ilości danych (coś, co do niedawna wcale nie było możliwe), a za tym mogą być dokładniejsze. Podejmowane decyzje są oparte o konkrety i stają się dużo trafniejsze. Część decyzji jest podejmowana „automatycznie” przez AI, więc i szybkość tradingu rośnie.

Kolejnym plusem jest zmniejszenie ryzyka. Jedno, że decyzje są trafniejsze, a drugie że systemy AI analizują ryzyko w czasie rzeczywistym, więc trader może reagować natychmiast. A w bardziej rozbudowanych opcjach – to sam system podejmuje i wdraża decyzje tradingowe.

Tu dotykamy kolejnej zalety AI w tradingu: obniżenie ryzyka związanego bezpośrednio z psychologią cżłowieka. Można znacząco (a czasem całkowicie) wyelimonować problem emocji i blokad psychicznych. Systemy tradingowe oparte o AI działają niezależnie od ludzkich emocji, podejmują decyzje wyłącznie na podstawie danych i algorytmów. Wyobraź sobie, że wszystkie analizy, które wykonujesz w tradingu „robią się same”. Tobie pozostaje tylko kliknąć TAK lub NIE – robimy coś albo nie. Czymś takim dysponują fundusze. I to ich masz po drugiej stronie rynku.

Czy zatem traderzy staną się zbędni? Jeszcze nie teraz. Najbliższa przyszłość to systemy hybrydowe (więcej na ten temat w New City Trader tutaj).

Z jakich danych korzystają systemy AI w tradingu?

Wszelkich, są to m.in. informacje rynkowe, wskaźniki ekonomiczne, newsy, a nawet dane z mediów społecznościowych i… dane satelitarne (jest to przykład danych alternatywnych, więcej o tym w New City Trader tutaj). Łączy się dane historyczne i rzeczywiste do identyfikowania wzorców, prognozowania i wykonywania transakcji.

Jakość analiz zależy od jakości algorytmów i jakości posiadanych danych. Im lepsze, tym potężniejszym narzędziem dysponujemy.

Zbyt piękny by było możliwe?

Jasne, są ograniczenia. Co ciekawe – te same, co zawsze: sprzęt, jakość danych i odpowiedni specjaliści. Na mało wydajnym sprzęcie program nie będzie działał efektywnie. Kiepskie dane dadzą niskiej jakości analizy. Brak specjalistów nie pozwoli chociażby na zaprojektowanie algorytmów. Itd.

Przyszłość AI w tradingu

W kolejnych kilku latach, Ci, których stać będą rozwijać kolejne technologie. Jednocześnie coraz więcej rozwiązań zacznie pojawiać się na rynku detalicznym (np. w modelu subskrybcyjnym albo jako narzędzia udostępniane przez brokerów, roboty i automaty do platform). Niewątpliwie zaczną pojawiać się nowe regulacje prawne związane z wykorzystaniem AI w tradingu.

Dodatkowe żródła:

  • Kategoria ‘AI w Tradingu’: forexinstitute.pl/ai-w-tradingu/
  • New City Trading (polskojęzyczna wersja): newcitytrader.com/najnowszy-numer
  • Newsletter – będziesz na bieżąco: zapisz się w formularu poniżej “Jak rozpoznać, że system jest dobry?” ⇓ Poza materiałem o systemie będziesz dostawać też newsletter m.in. o AI w tradingu ⇓
Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

PLN karta / PayPal: https://bit.ly/3ND408u
DARMOWY DOSTĘP DLA SUBSKRYBENTÓW NEWSLETTERA - wideo

Jak rozpoznać, że system jest dobry?

Read More

Przyszłość sztucznej inteligencji w tradingu i inwestowaniu

Przyszłość sztucznej inteligencji w tradingu już się zaczęła. Obecne rozwiązania będą coraz sprawniejsze i szybsze. Na początku będą wspierać traderów w rozmaity sposób. Potem przejdą w rozwiązania hybrydowe, aby na końcy zupełnie tarderów zastąpić. A może nie?

Read More

Alternatywne Dane w tradingu to rewolucja. Ważniejsza niż rewolucja AI

To Dane Alternatywne dają dziś największą przewagę traderom i funduszom w tradingu, nie AI. Czas dominacji AI dopiero nadejdzie.

Read More