Który broker w EU jest najlepszy? Co mówi AI o brokerach w Unii?

Od lat dwa tematy jakie przewijają się często w rozmowach z traderami to jak wybrać, stworzyć dobry system do gry oraz jak wybrać dobrego brokera. Jakiś czas temu napisałem z tego powodu długi artykuł, a teraz pomyślałem że warto zapytać ChatGPT.

Webinary – Zapraszamy!

Najbliższe webinary

Forex, trading, inwestycje, dyscyplina, AI…
Chcesz zorganizować wartościowy webinar? Daj nam znać!

13.02

13 Lutego | g. 12:00

Dyscyplina nie jest najważniejszą cechą, jest coś ważniejszego.

Organizator: SII

DOŁĄCZ!

15.02

15 Lutego | g. 19:00

Dyscyplina nie jest najważniejszą cechą, jest coś ważniejszego.

Organizator: TickMill

DOŁĄCZ!

22.02

22 Lutego | g. 19:00

Zmienia się model skutecznego inwestowania i wielu traderów nie daje rady

Organizator: TickMill

DOŁĄCZ!

27.02

27 Lutego | g. 12:00

Najnowsze trendy w londyńskim City: AI, alternatywne dane i wyścig o dominację na rynkach

Organizator: SII

DOŁĄCZ!

Chcesz zorganizować wartościowy webinar?
Praktyczna wiedza i najnowsze trendy.
Daj nam znać!

To trader jest zyskowny a nie system

Patronem tekstu jest projekt TopInvestor.pl. Zapraszamy!

“Ludzie uczą się na własnych błędach, mądrzy ludzie uczą się na błędach (i sukcesach) innych.”

Zobaczysz na przykładach jak wyniki zależą od tego, co dzieje się w głowie tradera, dzięki temu spojrzysz z dystansu na własne wyniki i zobaczysz, że mogą u Ciebie zależeć od głębszych rzeczy niż do tej pory przypuszczałeś, od większej ilości czynników niż tylko sam system. Fragment rozmowy z jednym z topowych traderów…

Spotkałem się z takim powiedzeniem, że to trader jest zyskowny a nie system. Mógłbyś to wyjaśnić? Chodzi mi o to, że wielokrotnie okazywało się, że dwóch traderów mających ten sam system osiąga zupełnie różne wyniki. Tak różne, że jeden może być bardzo zyskowny a drugi mieć straty.

Zacznijmy od tego, że żeby porównywać dwóch traderów z tym samym systemem musimy mieć na uwadze sytuację, kiedy uczą się systemu mnie-więcej taki sam okres. Gdy przyjmiemy założenie, że startowali z tego samego punktu i uczyli się mniej – więcej tak samo możemy zacząć odpowiadać na pytanie, dlaczego ich wyniki się różnią na tyle, że jeden ma dobre zyski a drugi straty. Przejdźmy zatem do meritum.

Zauważ, że każde wejście na rynek wymaga serii obserwacji, analiz i decyzji. Obserwacja to proste spojrzenie na rynek. W tym momencie mózg zaczyna analizować sytuację. W efekcie analizy możesz podjąć decyzję o zajęciu pozycji. Określasz wielkość pozycji na wejście, czekasz i wchodzisz na rynek. To kolejne ciągi myślowe i decyzyjne. Następnie zarządzasz zleceniem. W skrócie możemy powiedzieć, że jest to ciąg zero-jedynkowych (analiza sytuacji oraz decyzja tak-nie) decyzji na temat tego czy zostać na rynku czy wyjść z niego.

I ostatecznie następuje zamknięcie pozycji.

Teraz najważniejsze – zauważ, co dzieje się podczas tego procesu. Twój umysł widzi, analizuje oraz podejmuje decyzje. To skomplikowany proces. Ten proces jest u każdego z traderów różny. I to właśnie on jest przyczyną tego, że jeden trader zarabia a drugi nie – nawet, jeśli mają system opanowany w bardzo podobnym stopniu. To z kolei można sprawdzić na symulatorze albo prosząc o identyfikację sygnałów na demo. 

Tymczasem w realu dochodzi do głowy psychika. Stres, szklany sufit, przekonania, różne czynniki sprawiające, że np. podczas zarzadzania pozycją podejmują oni różne decyzje. Nawet, jeśli widzą to samo. Ich mózgi inaczej analizują sytuację, uwzględniając czynniki pozamerytoryczne, pozarynkowe.

OK, zatrzymajmy się w tym momencie, bo to może być istotne dla czytelników. Czy możesz podać jakiś przykład?

Weźmy dwóch traderów widzących ten sam sygnał i grających tym samym systemem.

Przykład 1. Pierwszy trader miał właśnie serię strat. Wywołało to w nim nerwowość i zachowawczość. Widząc niewielką korektę zaczyna obawiać się o zysk, chciałby to zlecenie zamknąć na plusie nawet niewielkim, więc wychodzi z rynku. Drugi trader nie miał takich doświadczeń i nic go nie gnębi, więc jest w stanie spokojnie wyczekać do TP.

Przykład 2. Pierwszy trader długo zastanawiał się nad swoimi celami, policzył ile powinien „zarabiać” miesięcznie na rynku, aby móc spokojnie żyć z tradingu, stworzył na tej podstawie plan podzielony na miesięczne cele.

Aktualnie wybiera najlepsze zlecenia wg systemu, patrzy na rynek, jako na miejsce, w którym może zarobić na realizację swoich zamierzeń – z tej perspektywy ma dystans do każdego pojedynczego zlecenie. Stąd łatwo mu dotrwać do TP, ponieważ nie ma ciśnienia na to, żeby już teraz, zaraz uciec z czymkolwiek z rynku.

Wie, że jeśli nie dziś, to jutro, lub za tydzień zrealizuje swój cel – więc jeśli tak to czemu nie teraz? Ustawia SL i TP i spokojnie czeka.

Drugi trader nie ma określonych dalekosiężnych celów, ma jakiś trading plan, ale nie do końca traktuje go poważnie. To znaczy nie ma wewnętrznego przekonania, że jego realizacja jest czymś bardzo ważnym. W związku z tym w jego psychice dominuje krótsza perspektywa – zarobić dziś i w tym tygodniu jak najwięcej.

Stąd jego poziom „nerwowości” jest większy – bo ma przekonanie, że każdy pips („każdy dolar”) się liczy. Jeśli przyjrzysz mu się z boku – robi wiele „szybkich” transakcji, podczas gdy pierwszy trader wybiera je bardziej starannie. Jego wejścia na rynek trwają też krócej.

W dłuższym okresie – okazuje się, że jednak trader 1 ma lepsze wyniki i większy komfort psychiczny.

Podsumowując – obaj traderzy mają różne perspektywy, jeden traktuje trading jako okazję do realizacji swoich celów i stara się realizować plan, drugi chce tylko „zarobić”. W efekcie ich procesy psychiczne przebiegają inaczej, każdy z nich w tych samych momentach podejmuje inne decyzje, ponieważ ich procesy myślowe (decyzyjne) się różnią.

Różne cele życiowe traderów sprawiają, że w trakcie zagrania ich psychika działa inaczej i bo realizuje różne cele.

Gdy masz ustalone cele długoterminowe – one stabilizują psychikę i pomagają utrzymać dystans do zagrania, siebie, rynku.

Czy to znaczy, że grając tym samym systemem obaj będą rynek widzieli inaczej? 

Nie, obaj będą widzieli to samo, lecz inaczej będą go analizowały ich mózgi, bo konkretny proces decyzyjny służy RÓŻNYM CELOM.

W efekcie w ich głowach toczą się dwa odmienne procesy decyzyjne. I to jest główna przyczyna sytuacji, że jeden zarabia a drugi traci.

Pierwszemu cele dały perspektywę długoterminową, drugiemu brak celów zakotwiczonych w psychice dał skupienie na chwili obecnej i tym, „co zarobi dzisiaj”.

Poza tym pierwszy wiedział, że musi odpoczywać i utrzymywać formę psychiczną, więc nie może siedzieć cały dzień przed platformą. Stąd większy komfort, lepsza jakość procesów decyzyjnych i w efekcie lepsze wyniki.

Przykład 3. Trzeci przykład jest oczywisty: jeden trader ma niska tolerancje na ryzyko i szybko ucieka z niewielkimi zyskami. Drugi stara się dotrwać do TP.

Ten sam system, ale znów dwie osoby realizują go inaczej, ponieważ podejmują decyzje używając innych kryteriów. Dlatego to trader jest zyskowny a nie system, bo dwoje ludzi będzie grało nim w różny sposób z powodu tego, że co innego mają w głowie, realizują różne cele, z różnych perspektyw.

10 wskazówek praktycznych jak mając zyskowny system być zyskownym traderem

Jak sobie radzić w takiej sytuacji? Przecież naszym celem jest właśnie dotrwanie do TP i uzyskanie pełnego potencjału, jaki dał nam sygnał.

Zacznijmy od tego, co jest naszym ideałem. Gdy widzimy sygnały z systemu na wykresie historycznym – SL oraz TP to naszym „ideałem” będzie wykonanie wejścia i dotrwanie do TP trochę „na sposób mechaniczny”. To znaczy tak, jak zrobiłby to automat.

Podam teraz kilka wskazówek, które dla czytelników już nie powinny być nowością.

1. Przemyśl swoje cele, pomyśl nad umieszczeniem ich w czasie. Pomyśl, jaki cel miesięczny (miesięczny zysk w pipsach czy pieniądzach) będzie odpowiedni dla ich realizacji. Ten krok stworzy szkielet wymagań, jakie postawisz sobie i systemowi.

2. Określ system: wejście, zarządzanie pozycją, wyjście. W myśl tych zasad przygotuj się do wykonania zagrania, gdy nadchodzi sygnał.

3. Analiza po zagraniu powinna pokazać, czego nie zrobiłeś, co mogłeś zrobić inaczej, lepiej i gdzie ewentualnie masz słabe punkty.

4. Nad każdą sprawą, jaka nas osłabia i przeszkadza powinniśmy popracować, czy jest to brak siły psychicznej, czy osłabiające przekonania, czy np. ich konflikty.

5. Naszym celem będzie najpierw poprawne, potem HQ wykonanie zagrania od początku (od analizy rynku) do zamknięcia go i analizy wstępnej.

6. Dobrym sposobem na „codzienne ulepszenia” jest zastosowanie filozofii Kaizen w tradingu, co było opisane w jednej z poprzednich lekcji.

7. Wielu traderów ma dobre systemy, ale odnoszą straty do czasu aż zaczną pracować nad sobą i eliminacją swoich błędów oraz słabości. To dlatego trader zarabia a nie system.

8. Mając plan ucz się go wykonywać tak jak murarz, który przychodzi do pracy po to by w fachowy sposób położyć pewną ilość cegieł. Twoje narzędzia to stała nauka nad opanowaniem systemu, medytacja, ćwiczenia rozluźniające, kontrola napięcia, kontrola oddechu, kontrola dialogu wewnętrznego. One pozwolą Ci we właściwy sposób układać cegły – tak jak masz to zapisane w Twoim planie oraz tak jak to przygotowałeś sobie przed wejściem na rynek.

9. Zaczynaj każdy dzień od szybkiego przypomnienia sobie Twoich celów długoterminowych, to pozwoli Ci utrzymać się na właściwym kursie i ścieżce. To we właściwy sposób „nastroi” Ci psychikę.

10. Plan jest punktem wyjścia do zastosowania dyscypliny, bez planu mówienie o dyscyplinie rynkowej nie ma sensu.

Dyscyplina w wykonaniu pojedynczego zagrania to za mało, potrzebna jest dyscyplina wykonania ok. stu zagrań w określonym przez Ciebie czasie.

Cechy najlepszych traderów

Najlepsi są bardzo samodzielni. Nie spotkałem nikogo, kto polegałby w podejmowaniu decyzji na opiniach innych, szczególnie opiniach publikowanych na portalach w Internecie albo w prasie.

Jest takie powiedzenie, że Wall Street to takie miejsce, w którym ludzie przyjeżdżają Rolls-Royce’ami by posłuchać opinii analityków, którzy przyjeżdżają metrem. Nie muszę chyba dodawać, co się w takiej sytuacji dzieje z ich pieniędzmi. Wielu z najlepszych gra wręcz przeciwko „reszcie”, często traktując np. newsy i opinie analityków, jako sygnały, żeby zagrać przeciwko nim.

Podam przykład…

W mediach pojawia się mnóstwo artykułów, że złoto wciąż rośnie i można na nim zarobić bije rekordy wzrostów… Za chwile pojawiają się „złotomaty”, czyli bankomaty, w których możesz zakupić sztabki złota. Banki zaczynają sprzedawać złoto fizyczne swoim klientom…. Ludzi ogarnia szał zakupów.

Ale spójrzmy na sytuację z boku.

Obserwując wolumen widzimy, że jest duży obrót. Kupują dosłownie „wszyscy”, nawet ci, którzy nigdy nie inwestowali w nic.

Ktoś im to złoto sprzedaje, bo obroty są duże a cena nie rusza w górę – znak, że popyt jest równoważony przez podaż złota.

Stąd wniosek, że ktoś sprzedaje i to dużo. Pytanie kto, skoro „wszyscy” kupują.

I jeśli ten rynek „detalistów” się nasyci to … nie będzie już kolejnych kupujących. Bo jak możesz się spodziewać sprzedają najwięksi, zawodowcy, którzy kupili „tanio” i teraz sprzedają „drogo” – wszystkim drobnym inwestorom. I do napędzenia popytu wśród nich – wykorzystują media. Wiem, że kiedy słyszy się o tym pierwszy raz to trudne do uwierzenia – ale jeśli zobaczysz to pięćdziesiąty i setny raz to … zmienisz zdanie.

Doświadczeni inwestorzy kupują, kiedy nikt inny nie kupuje a sprzedają, kiedy „wszyscy” kupują, bo wiedzą, że za chwilę popyt się wyczerpie.

Kupuj tanio i sprzedawaj drogo – odwieczna mantra dobrych inwestorów.

Większość drobnych inwestorów kupuje jak jest drogo, bo ktoś im wmówił, że zarobią są sprzedaje tanio, bo ktoś ich nastraszy, że jeszcze spadnie.

Odpowiedzi ekspertów

Pytanie: W ciągu ostatniego miesiąca zrobiłem 24 wejścia na rynek, miesięczny wynik to 2 % przyrost kapitału a 70% pozycji nie było stratnych, to znaczy były na plus lub na zero. Tym nie mniej martwi mnie, że zarobiłem mało, czuję się jakbym stał w miejscu. Kilka razy miałem taki przypadek: mam SL równy 20 pips, rynek poszedł 20 pips w moim kierunku. Myślę sobie, że szkoda byłoby oddawać całe 40 pips, gdy rynek się cofnie więc decyduję się przesunąć SL na zero.

Oczywiście rynek doszedł do mojego SL i go zamknął, po czym zakończył korektę i doszedł do mojego TP a nawet przekroczył go o osiem pips. Mam tak często. Może nie powinienem tak szybko przesuwać SL, jak pan myśli?

Odpowiedź: Odpowiedź na to pytanie dadzą panu testy, nie ja. Nie znam pańskiego systemu. Po pańskim pytaniu wnoszę, że nie ma pan ustalonego sposobu na zarządzanie zleceniem od chwili otwarcia do zamknięcia. A to oznacza dla mnie jedno – nie ma pan zakończonej pracy nad systemem. Powinien pan wiedzieć dokładnie co zrobić w chwili, gdy jest pan na rynku. Aby się tego dowiedzieć proponuje przejrzeć ostatnich powiedzmy 100 sygnałów historycznych. Przyjrzeć się co rynek zrobił po sygnale i co pan powinien zrobić. Niech pan sobie zadaje to pytanie – co powinienem zrobić, kiedy rynek zrobi x?

Potem, gdy będzie pan miał już przerobione 100 pozycji – warto to samo zrobić na demo albo na symulatorze, dlatego, że praktyka pokazuje, że rynek w chwili zlecenia wgląda inaczej i pewnych rzeczy nie widać w chwili, gdy się rysują. Można je zobaczyć dopiero z perspektywy, gdy już się narysowały. Dlatego oprócz analiz historycznych trzeba poćwiczyć na demo lub na symulatorze. W ten sposób będzie pan kształcił swoje procesy decyzyjne podczas zarządzania otwartą pozycją. To, że wychodzi pan na zero jest dobrym znakiem, ma pan sprawny system teraz tylko dopracować szczegóły zarządzania pozycją i zyski będą rosły.

Dużo wiecej rozbudowanych informacji na ten temat znajdziesz w Top Investorze. Są tam też rozmowy z najlepszymi traderami.

Z jednym z takich znakomitych traderów rozmawiam na temat równowagi w życiu i roli sprawności psychofizycznej w tradingu. 

Sprawdź: www.TopInvestor.pl

PS. Jeśli jesteś już średnio lub zaawansowanym/zawodowym traderem, zobacz Mental Taughness.

7 książek o tradingu, które każdy trader powinien przeczytać w 2024 roku!

Lista obowiązkowych książek o tradingu dla każdego tradera. Zawodowcy mówią o problemach, z którymi będziesz musiał się zmierzyć. Zwykle znajdziesz też gotowe rozwiązania, które innym zajęły lata prób i błędów.

Opublikowaliśmy więcej wiedzy na TradingView! Sprawdź.

Opublikowaliśmy jeszcze wiecej na TradingView!

TradingView to wiedza i narzędzia – edukacja wprost od społeczności traderów i ekspertów + wskaźniki, strategie, wykresy, symulatory… … …

Co to jest TradingView? 

Jak sami piszą, są “platformą do tworzenia wykresów i siecią społecznościową używaną przez 50M+ traderów i inwestorów na całym świecie do wyszukiwania okazji na światowych rynkach (…) Nasza platforma zawiera setki wbudowanych wskaźników i strategii, inteligentne narzędzia do rysowania oraz narzędzia do dogłębnej analizy rynku obejmującej najpopularniejsze koncepcje handlowe.” 

Do tego symulator, tester, alerty, dane analityczne, skrypty, społeczność* i wiele innych narzędzi. Od siebie mogę powiedzieć, że jest to bardzo fajne, mocno doprcowane narzędzie i super support.

Co tam znajdziesz od nas?

Publikuję po polsku i po angielsku. Na ten moment znajdziesz tam już parędziesiąt materiałów! Staramy się w każdym tygodniu coś dorzucić. 

Przykłady tematów:

  • proces decyzyjny
  • jak wybrać system
  • checklisty
  • cechy najlepszych traderów do wypracowania u siebie
  • Fale Elliotta
  • Podejscie scenariuszowe
  • i inne
Moje teksty na TradingView.com

Już jest NOWY numer magazynu New City Trader!

Jednym z najważniejszych wyzwań dla traderów i funduszy jest utrata przewagi. W obiecanym artykule „Najniżej wiszący owoc 2” opisuję jak myśleć o utrzymaniu i rozbudowie przewagi w niewielkim funduszu. To w tej chwili jeden z najgorętszych tematów w tradingu detalicznym i funduszowym. Bierze się z konieczności, traderzy coraz częściej zauważają, że ich systemy przestają działać, nie działają jak kiedyś, nie ma płynności (to znaczy wejście w pozycję wywołuje silne ruchy przeciwne). Rozwiązaniem tego problemu jest strategia stosowana przez największe i najbogatsze fundusze: budowa przewagi wzdłuż całego procesu inwestycyjnego. Napiszę o tym więcej w przyszłości, bo automatyzacja tradingu i zwiększone użycie narzędzi AI będzie jeszcze powiększało ten problem.

Na marginesie dodam tylko, że jakby niepostrzeżenie zmienił się model zyskownego funduszu i traderom detalicznym przybyła potężna konkurencja. Fundusz, który stosuje nowe rozwiązania w ubiegłym roku zarobił 16 miliardów dolarów na ciężkim rynku, gdy 20 najbardziej zyskownych funduszy zarobiło 22 miliardy. To nie pomyłka, jeden fundusz z dwudziestu (Citadel) zarobił ponad 72% tego co zarobiło 20 najlepszych. Artykuł o tym przygotuję wkrótce, to jest coś co zostanie z nami na dłużej.

Po sukcesie modelu Citadel cała branża inwestycyjna zacznie go naśladować. W ciągu czterech – pięciu lat nowy model może pojawić się w 40 -50% funduszy. Ten model wygrywa wyścig o gotówkę klientów. Daje stabilne, duże zyski przy mniejszym ryzyku. Nowe zespoły mają lepsze strategie, pełniejszy obraz rynku, potrafią szybciej znaleźć i wykorzystać do maksimum najlepsze sygnały. W efekcie dla pozostałych graczy rynkowych zostaje niewiele płynności do wykorzystania.

Najgorętszym tematem na świecie jest aktualnie ChatGPT. Zrobiłem z nim wywiad na temat w jaki sposób możemy go wykorzystać w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. To pierwsze ogólnodostępne AI, z którym można prowadzić konwersacje. Prawdziwy przełom, na miarę poprzednich trzech rewolucji przemysłowych.

 

Dziś, nie do końca jeszcze mamy świadomość, jak bardzo ten wynalazek zmieni nas, biznes, finanse, nasze społeczeństwa i państwa. AI przejdzie przez kilka faz rozwoju (będzie o tym dużo w przyszłych magazynach): pierwsza faza to AI, jako narzędzie (obecna), druga to AI jako współpracownik. W duchu tego drugiego podejścia jest zrobiony wywiad, zaczynajmy się przyzwyczajać.

ChatGPT pojawił się trochę z zaskoczenia. Nie sądziłem że nadejdzie tak szybko. Zachęcam do zabawy nim, nie na co dzień ma się do czynienia z zabawką za dziesięć miliardów dolarów.

W niecałą godzinę udzielił mi wywiadu na blisko 30 stron (nie wszystkie weszły do magazynu, całość jest w osobnym dodatku).

Z Chat-em jest też związany kolejny artykuł „ChatGPT: W USA zaczyna się nowa gorączka złota i Polacy mogą z niej skorzystać”. Opisuję w niej historię tego, jak zupełnym przypadkiem wziąłem udział w konkursie na projekt amerykańskiej agencji DARPA.

Konsekwencje tego co obecnie dzieje się w USA są potężne: zmienią sposób w jaki będziemy się uczyć, kształcić i dokształcać do nowej pracy. Sam projekt to budowa zupełnie nowego serwisu szkolenia pracowników przy wykorzystaniu narzędzi AI. To coś, co aktualnie powstaje i o czym będzie głośno za kilka lat. Miałem unikalną możliwość towarzyszyć pomysłowi i projektowi od samego początku.

– dr Dariusz Świerk, Naczelny

Pobierz najnowszy numer za darmo! Pobierz TUTAJ!

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…

⚠⚡Wywiad z ChatGPT o Tradingu

W

ywiad ChatGPT-4 na temat tradingu, dla uproszczenia, ma formę rozmowy z żywą osobą. Rozwój AI przejdzie przez kilka etapów, z których dwa pierwsze to: traktowanie AI jako narzędzia i traktowanie AI jako współpracownika. To drugie rozumiemy – traktowanie jako asystenta lub współpracownika w pracy. W tym duchu prowadzona jest rozmowa, to nas czeka w niedalekiej przyszłości praktycznie w każdej dziedzinie pracy i życia osobistego.

Podczas rozmowy wielokrotnie zadaję pytania dotyczące interesujących mnie pojęć. Trzeba wziąć pod uwagę, że czasami odpowiedzi mogą być nieprawdziwe (zdarza się), a żeby skorzystać z kodu (jest przykład kodu, który podał) nie wystarczy go skopiować. Aby to zadziałało trzeba dużo wiedzieć o architekturze programów i samym programowaniu.

A teraz rozmowa...

W jaki sposób można ChatGPT-4 wykorzystać w przygotowaniu lub podejmowaniu decyzji inwestycyjnych na rynkach akcji i walut?

ChatGPT-4, będący zaawansowanym modelem językowym opartym na architekturze GPT-4, może być wykorzystany w różnych aspektach przygotowania i podejmowania decyzji inwestycyjnych na rynkach akcji i walut.

1. Analiza sentymentu: ChatGPT-4 może analizować wiadomości, artykuły i posty w mediach społecznościowych, aby określić ogólny sentyment rynkowy w stosunku do poszczególnych spółek, sektorów lub walut, co może pomóc inwestorom w wyborze odpowiednich instrumentów do inwestowania.
2. Prognozowanie cen: Model może być wykorzystany do analizy historycznych danych cenowych, wskazując możliwe trendy i kierunki cen na przyszłość, co może być użyteczne dla inwestorów przy podejmowaniu decyzji o inwestycjach krótko- i długoterminowych.
3. Analiza fundamentalna: ChatGPT-4 może pomóc inwestorom w analizie raportów finansowych spółek, wyciągając kluczowe wskaźniki i informacje, które mogą wpłynąć na wartość akcji danej spółki.
4. Identyfikacja wydarzeń rynkowych: Model może monitorować wiadomości, aby wykryć istotne wydarzenia rynkowe, takie jak fuzje i przejęcia, zmiany stóp procentowych czy doniesienia o konfliktach geopolitycznych, które mogą wpłynąć na rynki akcji i walut.
5. Analiza techniczna: ChatGPT-4 może pomóc inwestorom w identyfikacji istotnych poziomów wsparcia i oporu na wykresach cenowych, co może być kluczowe w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych opartych na analizie technicznej.
6. Optymalizacja portfela: Model może być wykorzystany do oceny dywersyfikacji portfela inwestycyjnego, sugerując zmiany, które mogą zmniejszyć ryzyko lub zwiększyć oczekiwane zwroty.
7. Sugerowanie strategii inwestycyjnych: ChatGPT-4 może przedstawić różne strategie inwestycyjne, takie jak inwestycje wartościowe, wzrostowe, czy długoterminowe, dopasowane do indywidualnych preferencji inwestora.
8. Generowanie pomysłów inwestycyjnych: Model może generować pomysły inwestycyjne, analizując dane rynkowe, wyniki spółek, sytuację makroekonomiczną i wiele innych czynników.
9. Ewaluacja ryzyka: ChatGPT-4 może pomóc inwestor

Rozwiń na 5 akapitów punkt pierwszy. W jaki sposób można wykorzystać ChatGTP-4?

Pierwszy punkt dotyczy wykorzystania ChatGPT-4 do analizy sentymentu na rynkach akcji i walut. Rozważmy to zagadnienie szerzej, prezentując pięć aspektów, w których model może być użyteczny.

1. Identyfikacja źródeł informacji: Wykorzystanie ChatGPT-4 w analizie sentymentu na rynkach akcji i walut może rozpocząć się od identyfikacji odpowiednich źródeł informacji.
Model może przeszukiwać strony internetowe, fora dyskusyjne, blogi, a także media społecznościowe, aby zidentyfikować miejsca, w których inwestorzy i analitycy publikują swoje opinie na temat spółek, sektorów czy walut. W ten sposób, inwestor może uzyskać dostęp do bogatej bazy danych zawierającej różnorodne i aktualne informacje na temat rynków finansowych.
2. Ekstrakcja danych: Następnie, ChatGPT-4 może być użyty do ekstrakcji danych z zebranych źródeł. Model może analizować teksty, wyciągając z nich kluczowe informacje, takie jak pozytywne lub negatywne opinie na temat spółek czy walut, komentarze na temat sytuacji makroekonomicznej, czy prognozy cenowe. Ponadto, ChatGPT-4 może rozpoznawać język emocjonalny w analizowanych tekstach, co może dodatkowo dostarczyć informacji na temat sentymentu rynkowego.
3. Klasyfikacja sentymentu: Po ekstrakcji danych, ChatGPT-4 może zostać użyty do klasyfikacji sentymentu. Model może przypisywać oceny sentymentu do analizowanych informacji na podstawie użytego języka, określając, czy dana opinia jest pozytywna, negatywna, czy neutralna. W ten sposób, inwestor otrzymuje spójny obraz sentymentu rynkowego, który może być wykorzystany do podejmowania decyzji inwestycyjnych.
4. Agregacja i wizualizacja wyników: Gdy sentyment zostanie sklasyfikowany, ChatGPT-4 może pomóc w agregacji wyników, tworząc syntetyczne wskaźniki sentymentu dla poszczególnych spółek, sektorów czy walut. Model może przedstawić te wskaźniki w formie czytelnych wykresów, tabel czy raportów, co ułatwi inwestorom interpretację wyników analizy sentymentu.
5. Wykorzystanie wyników w strategiach inwestycyjnych: Na podstawie analizy sentymentu przeprowadzonej przez ChatGPT-4, inwestorzy mogą dostosowywać swoje strategie inwestycyjne. Przykładowo, inwestor może zdecydować się na kupno akcji spółki o wysokim pozytywnym sentymencie, licząc na kontynuację trendu wzrostowego.

Z drugiej strony, inwestor może unikać spółek o negatywnym sentymencie, które mogą być narażone na spadki wartości. W przypadku rynków walutowych, analiza sentymentu może pomóc inwestorom w identyfikacji walut o silnych perspektywach wzrostowych, a także sygnalizować potencjalne zagrożenia związane z walutami o negatywnym sentymencie. W ten sposób, analiza sentymentu wspierana przez ChatGPT-4 może stać się istotnym elementem zarówno strategii inwestycyjnych krótko-, jak i długoterminowych.

Czy jesteś w stanie aktualnie przeanalizować na Twitterze np. sentyment wokół spółki Apple?

Jako model języka AI, nie mogę bezpośrednio przeszukiwać Internetu ani mediów społecznościowych w czasie rzeczywistym. Moje zdolności opierają się na wiedzy zgromadzonej podczas treningu, który został zakończony we wrześniu 2021 r. W związku z tym nie jestem w stanie dostarczyć aktualnych informacji na temat sentymentu wokół spółki Apple na Twitterze.

Aby przeanalizować sentyment wokół Apple na Twitterze, sugeruję skorzystanie z narzędzi analitycznych dedykowanych do analizy sentymentu w mediach społecznościowych. Można również zaprogramować własne narzędzie, wykorzystując API Twittera oraz model języka, taki jak ChatGPT-4, do analizy i klasyfikacji tweetów. Tego rodzaju analiza może dostarczyć aktualnych informacji na temat sentymentu wokół spółki i pomóc w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Czego należałoby ci dostarczyć, żebyś w czasie rzeczywistym przeanalizował sentyment wokół Apple na Twitterze?

Jako model języka AI, nie jestem w stanie bezpośrednio przeprowadzać analiz w czasie rzeczywistym. Aby jednak umożliwić analizę sentymentu wokół Apple na Twitterze, możesz podjąć następujące kroki:

1. Uzyskaj dostęp do API Twittera: Aby pobrać dane z Twittera, będziesz musiał się zarejestrować jako deweloper i uzyskać dostęp do API serwisu. API Twittera pozwoli Ci na pozyskanie tweetów związanych z Apple, na podstawie słów kluczowych, hashtagów czy wzmianek o spółce.
2. Zbierz dane: Korzystając z API Twittera, pobierz odpowiednie tweety dotyczące Apple. Możesz ograniczyć wyniki wyszukiwania, wykorzystując filtry czasowe, językowe czy geolokalizacyjne, aby uzyskać jak najbardziej istotne dane.
3. Przygotuj dane: Przetwórz zebrane tweety, oczyszczając je z niepotrzebnych elementów, takich jak linki, znaki specjalne czy emotikony. Upewnij się, że dane są w odpowiednim formacie, który może być przetwarzany przez model języka AI.
4. Wykorzystaj model języka AI: Integruj ChatGPT-4 lub inny model języka AI z pozyskanymi danymi. Wykorzystaj model do analizy tweetów, identyfikując pozytywne, negatywne czy neutralne opinie na temat Apple.
5. Analiza i wizualizacja wyników: Po przetworzeniu danych przez model języka AI, przeanalizuj wyniki, agregując sentyment na poziomie ogólnym oraz w wybranych kategoriach (np. produktach, usługach czy wydarzeniach związanych z Apple). Wizualizuj wyniki w postaci wykresów czy tabel, aby ułatwić interpretację i wyciąganie wniosków.

Warto zauważyć, że analiza danych w czasie rzeczywistym będzie wymagać ciągłego monitorowania i aktualizowania danych wejściowych. W związku z tym może być konieczne zastosowanie odpowiednich technik przetwarzania danych strumieniowych oraz utrzymanie infrastruktury do obsługi analizy w czasie rzeczywistym.

Odnośnie punktu 3, czy jesteś w stanie sam oczyścić te dane?

Tak, jako model języka AI, mogę pomóc w oczyszczeniu danych tekstowych. Można mnie wykorzystać do usuwania niepotrzebnych elementów, takich jak linki, znaki specjalne czy emotikony, a także do przekształcania tekstu do odpowiedniego formatu, który może być przetwarzany przez model języka AI podczas analizy sentymentu.

Oto przykład, jak mógłbym oczyścić dane:

Wejście: “Sprawdź nowy iPhone 13! 📱😍 https://apple.example.com #Apple #iPhone13”
Wynik: “Sprawdź nowy iPhone 13”
Warto jednak pamiętać, że jako model języka AI, działam w oparciu o dane tekstowe, które mi dostarczysz. Nie jestem w stanie samodzielnie pobrać tweetów z Twittera czy interaktywnie przetwarzać danych. W związku z tym będziesz musiał samodzielnie zebrać dane z Twittera, a następnie dostarczyć mi je jako tekst, aby mogłem pomóc w oczyszczaniu tych danych.

Czy jesteś w stanie krótko wytłumaczyć jakie możemy uzyskać wyniki i jakie wartościowe informacje na temat Apple z nich otrzymać?

Analiza sentymentu wokół spółki Apple na Twitterze może dostarczyć wartościowych informacji, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych lub zrozumieniu ogólnego odbioru firmy i jej produktów. Oto kilka przykładów wyników, które możemy uzyskać z takiej analizy:

1. Ogólny sentyment: Analiza może pokazać, czy ogólny sentyment wobec Apple jest pozytywny, negatywny czy neutralny. To może pomóc w ocenie siły marki i zrozumieniu, czy inwestorzy i klienci mają pozytywne oczekiwania wobec firmy.
2. Sentyment dotyczący produktów i usług: Analiza może identyfikować pozytywne i negatywne opinie dotyczące konkretnych produktów lub usług Apple, takich jak iPhone, iPad czy usługi iCloud. To może pomóc w identyfikacji silnych i słabych stron oferty firmy oraz prognozowaniu popytu na poszczególne produkty.
3. Reakcje na wydarzenia i ogłoszenia: Analiza sentymentu może ujawnić reakcje na konkretne wydarzenia, takie jak premiery produktów, konferencje czy wyniki finansowe. To pozwala na ocenę, jak rynki i klienci odbierają te informacje oraz jak mogą wpłynąć na wartość spółki.
4. Porównanie z konkurencją: Analiza sentymentu może dostarczyć informacji na temat tego, jak Apple radzi sobie w porównaniu z konkurentami, takimi jak Samsung, Google czy Microsoft. Porównanie sentymentu pozwala na ocenę pozycji Apple na rynku oraz identyfikację ewentualnych zagrożeń.
5. Wykrywanie trendów: Systematyczne analizowanie sentymentu może pozwolić na wykrycie zmian w odbiorze Apple, zarówno pozytywnych, jak i negatywnych. Wykrywanie trendów pozwala na wczesne reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe i dostosowanie strategii inwestycyjnych.

Wyniki analizy sentymentu, w połączeniu z innymi danymi rynkowymi i finansowymi, mogą dostarczyć wartościowych informacji, które pomogą inwestorom w podejmowaniu decyzji, a także pozwolą firmom lepiej zrozumieć odbiór swoich działań, produktów i usług.

Przejdźmy do punktu drugiego: “Prognozowanie cen: Model może być wykorzystany do analizy historycznych danych cenowych, wskazując możliwe trendy i kierunki cen na przyszłość, …”

W jaki sposób Chat może to zrobić?

ChatGPT-4 może być wykorzystany do prognozowania cen akcji i walut, jednak warto zaznaczyć, że jako model języka, jego głównym celem jest analiza i generowanie tekstów, a nie analiza numeryczna czy statystyczna.

Mimo to, można zastosować ChatGPT-4 do analizy historycznych danych cenowych, wskazując możliwe trendy i kierunki cen na przyszłość. Oto sposób, w jaki Chat może to zrobić:

1. Przetwarzanie danych historycznych: Pierwszym krokiem jest dostarczenie modelowi odpowiednich danych historycznych dotyczących cen akcji lub walut. Dane te powinny obejmować informacje o cenach otwarcia, zamknięcia, najwyższych, najniższych oraz wolumenach obrotów.
2. Wstępna analiza danych: ChatGPT-4 może być użyty do identyfikacji istotnych wydarzeń, które wpłynęły na ceny akcji lub walut w przeszłości. Model może przeszukiwać swoją wiedzę na temat wydarzeń gospodarczych, politycznych czy technologicznych, które mogły wpłynąć na ceny w analizowanym okresie.
3. Identyfikacja wzorców i trendów: ChatGPT-4 może być użyty do analizy danych cenowych w celu identyfikacji wzorców i trendów, takich jak wzrosty, spadki, konsolidacje czy odwrócenia trendów. Model może również sugerować, jak te wzorce wpłynęły na ceny w przeszłości i jak mogą wpłynąć na nie w przyszłości.
4. Prognozowanie na podstawie analizy: Na podstawie analizy historycznych danych, ChatGPT-4 może próbować prognozować przyszłe kierunki cen. Warto jednak pamiętać, że prognozy te będą oparte na wiedzy zgromadzonej przez model podczas treningu, a nie na rzeczywistych obliczeniach statystycznych czy ekonometrycznych. Dlatego prognozy te powinny być traktowane jako wstępne i uzupełniające do bardziej zaawansowanych metod analizy finansowej.
5. Weryfikacja i aktualizacja prognoz: W miarę jak nowe dane są dostępne, ChatGPT-4 może być użyty do aktualizacji prognoz, uwzględniając nowe informacje. Model może również pomóc w ocenie, na ile prognozy były trafne, identyfikując ewentualne błędy i dostosowując swoje prognozy na przyszłość.

Chociaż ChatGPT-4 może być użyty do prognozowania cen akcji i walut, warto zauważyć, że istnieją bardziej zaawansowane metody analizy finansowej, takie jak modele ekonometryczne, analiza techniczna czy algorytmy uczenia masz

A w jaki sposób to fizycznie zrobić? Mógłbym np dostarczyć ci dane na temat dwustu ostatnich wartości OHLC dla eurodolara i na tej podstawie coś możesz powiedzieć?

Chociaż ChatGPT-4 może być użyty do analizy danych tekstowych, nie jest on zoptymalizowany do analizy danych numerycznych, takich jak dane OHLC. Fizyczne wykonanie takiej analizy za pomocą ChatGPT-4 byłoby ograniczone, a wyniki mogą być nieprecyzyjne.

Zamiast tego, bardziej odpowiednie są modele statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego opracowane specjalnie do analizy finansowej.

Jednak, gdybyś chciał użyć ChatGPT-4 do analizy danych OHLC dla eurodolara, moglibyśmy spróbować podejścia opartego na tekstowej reprezentacji danych. Oto jak to może wyglądać:

1. Przekształć dane numeryczne na format tekstowy: Aby umożliwić analizę przez ChatGPT-4, dane OHLC muszą zostać przekształcone na tekst. Można to zrobić, przedstawiając dane w formie tabeli tekstowej lub opisując każdy punkt danych za pomocą zdania.
2. Przykład: “Data: 2023-04-07, Otwarcie: 1.1000, Najwyższy: 1.1100, Najniższy: 1.0900, Zamknięcie: 1.1050.”
3. Dostarcz dane modelowi: Następnie, wprowadź przekształcone dane tekstowe do ChatGPT-4, dając jasne instrukcje dotyczące analizy danych OHLC i oczekiwanych wniosków.
4. Analiza danych przez model: ChatGPT-4 przeprowadzi ograniczoną analizę danych tekstowych, identyfikując potencjalne trendy i wzorce na podstawie swojej wcześniejszej wiedzy na temat rynków walutowych. Należy jednak pamiętać, że wyniki takiej analizy mogą nie być precyzyjne ani wiarygodne, gdyż model nie jest zoptymalizowany do analizy danych numerycznych.

Alternatywnie, aby uzyskać bardziej precyzyjne prognozy, zalecałbym zastosowanie dedykowanych narzędzi analizy finansowej, takich jak modele statystyczne, analiza techniczna czy algorytmy uczenia maszynowego. Na przykład, możesz użyć regresji liniowej, modeli ARIMA, LSTM, czy XGBoost, które są lepiej przystosowane do analizy szeregów czasowych i prognozowania cen.

Warto pamiętać, że ChatGPT-4 może być użyteczny w kontekście analizy rynków walutowych jako wsparcie w identyfikacji potencjalnych wydarzeń gospodarczych, politycznych czy technologicznych, które mogą wpłynąć na kurs eurodolara.

Ta informacja może być przydatna w połączeniu z bardziej zaawansowanymi metodami analizy finansowej.

Czy w takim razie jesteś w stanie stworzyć i uruchomić taki zaawansowany model: przekaże ci dane rynkowe (OHLC plus wolumen) oraz listę wydarzeń (na podstawie newsów z tego okresu), Co będziesz w stanie zbudować na podstawie takich grup informacji?

Jako model języka AI, ChatGPT-4 nie jest w stanie bezpośrednio tworzyć ani uruchamiać zaawansowanych modeli analizy finansowej ani uczenia maszynowego. Moim głównym zadaniem jest analiza i generowanie tekstów, a nie tworzenie i uruchamianie modeli numerycznych. Niemniej jednak, mogę pomóc w opracowaniu strategii analizy danych, które dostarczysz, oraz wskazać metody, które mogą być użyte do analizy tych danych przez specjalistów lub dedykowane narzędzia.

Na podstawie dostarczonych danych rynkowych (OHLC plus wolumen) oraz listy wydarzeń (newsów) z tego okresu, oto co można zrobić:

1. Przeprowadzenie analizy technicznej: Na podstawie danych OHLC i wolumenu, specjaliści mogą zastosować różne metody analizy technicznej, takie jak wskaźniki (np. RSI, MACD, średnie kroczące) oraz analiza formacji wykresów (np. trójkąty, głowa i ramiona) w celu prognozowania przyszłych ruchów cen.
2. Przeprowadzenie analizy fundamentalnej: Lista wydarzeń i newsów może być użyta do analizy fundamentalnej, która pozwoli ocenić wpływ tych informacji na wartość akcji lub waluty. Analiza fundamentalna może obejmować ocenę kondycji gospodarczej, politycznej i technologicznej oraz ich wpływ na wartość analizowanego instrumentu.
3. Wykorzystanie modeli statystycznych i uczenia maszynowego: Na podstawie danych rynkowych oraz informacji o wydarzeniach, można zastosować różne modele statystyczne i uczenia maszynowego, takie jak regresja liniowa, modele ARIMA, sieci neuronowe (np. LSTM) czy XGBoost, aby prognozować przyszłe ruchy cen. Wydarzenia z listy newsów mogą być uwzględnione jako zmienne objaśniające w tych modelach.
4. Integracja różnych metod analizy: W celu uzyskania bardziej precyzyjnych prognoz, można połączyć analizę techniczną, fundamentalną oraz modele statystyczne i uczenia maszynowego. Taka zintegrowana analiza może uwzględniać zarówno informacje historyczne z danych rynkowych, jak i wpływ wydarzeń gospodarczych, politycznych czy technologicznych na wartość instrumentu finansowego.

Warto jednak pamiętać, że jako ChatGPT-4, nie mogę bezpośrednio stworzyć ani uruchomić takich modeli. Moja rola polega na dostarczaniu wiedzy i wskazówek dotyczących tego, jak te metody mogą być stosowane do analizy danych. W rzeczywistości, będziesz potrzebować specjalistów ds. analizy finansowej

Ale jeślibym chciał, żebyś napisał mi kod w Pythonie do budowy takiego modelu to jesteś w stanie to zrobić?

Tak, mogę pomóc Ci w napisaniu podstawowego kodu w Pythonie, który może służyć jako punkt wyjścia do dalszego rozwoju i dostosowania do Twoich potrzeb. Oto przykład prostego modelu predykcyjnego opartego na regresji liniowej, który może być użyty do analizy danych OHLC:

python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Załadowanie danych (zakładając, że dane są zapisane w pliku CSV)
data = pd.read_csv("twoje_dane.csv")
# Wstępne przetwarzanie danych
data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"])
data.set_index("Date", inplace=True)
# Tworzenie cech (features) i zmiennej celu (target)
X = data.drop("Close", axis=1) # Usuń kolumnę "Close", aby pozostałe kolumny służyły jako cechy
y = data["Close"] # Użyj kolumny "Close" jako zmiennej celu
# Podział danych na zbiory treningowy i testowy
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Tworzenie i uczenie modelu regresji liniowej
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Prognozowanie na zbiorze testowym
y_pred = model.predict(X_test)
# Obliczenie błędu średniokwadratowego (RMSE)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE:", rmse)

Powyższy kod wczytuje dane z pliku CSV, przetwarza je, tworzy cechy i zmienną celu, a następnie dzieli dane na zbiory treningowy i testowy. Następnie tworzy i uczy model regresji liniowej, prognozuje wartości na zbiorze testowym i oblicza błąd średniokwadratowy (RMSE) jako miarę jakości modelu.

Warto zauważyć, że ten kod służy jako przykład prostego modelu i może wymagać dalszego dostosowania oraz optymalizacji.

W przypadku bardziej zaawansowanych modeli, takich jak sieci neuronowe (LSTM) czy XGBoost, kod będzie znacznie bardziej złożony. W takich przypadkach, zalecam skonsultowanie się ze specjalistami ds. analizy danych lub uczenia maszynowego w celu uzyskania bardziej zaawansowanego rozwiązania.

Koniec części 1. Część druga w dodatku do magazynu New City Trader.

ChatGPT to model językowy stworzony przez OpenAI. www.Chat.OpenAI.com

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

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:

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…

Jak zostać zyskownym traderem na Forex?

Autor: Redakcja 

Handel na Forex może być zyskownym sposobem na zarabianie pieniędzy, ale musisz pamiętać, że jest to ryzykowna profesja. Aby odnieść sukces, musisz mieć solidne zrozumienie rynku, a także mental taughness (bo bez tego nie utrzymasz dyscypliny) i umiejętności zarządzania ryzykiem, aby podejmować rozsądne decyzje handlowe, a nie poddawać się emocjom.

Kilka wskazówek dla początkujących, jak stać się zyskownym traderem na Forex

Zrób rozeznanie. Przed wejściem w trading dowiedz się jak najwięcej o rynku. Silne zrozumienie rynku forex jest niezbędne. Obejmuje to zrozumienie podstawowych pojęć, analizy technicznej i fundamentalnej, strategii handlowych i zarządzania ryzykiem.

Doświadczenie. Zdobywanie doświadczenia na rynku forex jest ważne. Poznanie różnych warunków rynkowych, obserwowanie trendów i analizowanie sygnałów handlowych pomoże ci doskonalić swoje umiejętności i podejmować lepsze decyzje handlowe. Zacznij od konta demo. Jest to świetny sposób na zdobycie doświadczenia bez ryzykowania prawdziwych pieniędzy. Możesz użyć takiego konta, aby przećwiczyć różne strategie handlowe i poznać rynek, nie tracąc pieniędzy, gdy jeszcze nic nie potrafisz.

Opracuj plan tradingowy. Na początku pomoże ci to zachować dyscyplinę i uniknąć podejmowania emocjonalnych decyzji handlowych. Twój plan powinien obejmować tolerancję na ryzyko, cele tradingowe i strategię itd.

Zacznij od małych kwot. Nie ryzykuj więcej niż możesz stracić! Pomoże Ci to zminimalizować straty w przypadku błędu.

Nie trade’uj pod wpływem emocji! Emocje mogą zaciemniać osąd i prowadzić do złych decyzji. Bądź cierpliwy. Osiągnięcie sukcesu w tradingu wymaga czasu. Nie oczekuj szybkiego wzbogacenia się. Trading to zawód, a nie weekendowa rozrywka. Skup się na doskonaleniu swoich umiejętności.

Psychologia tradingu, mental taughness i dyscyplina. Zyskowny inwestor na rynku Forex musi być zdyscyplinowany i trzymać się swojego planu handlowego. Oznacza to konsekwentne stosowanie ustalonych zasad, zarządzanie ryzykiem i kontrolowanie emocji. Handel na Forex może być wymagającym psychicznie zajęciem. Ważne jest, aby mieć odporność psychiczną, aby pozostać skupionym i zdyscyplinowanym, nawet gdy rynek jest niestabilny. Kontrolowanie swoich emocji jest ważne dla osiągnięcia sukcesu w handlu na rynku Forex. Obejmuje to unikanie chciwości, strachu i niecierpliwości.

Skuteczne zarządzanie ryzykiem jest kluczem. Obejmuje to ustawianie stop lossów (!), mądre ustawianie pozycji i korzystanie z proporcjonalnego kapitału.

Ucz się na błędach. Każdy popełnia błędy. Ważne jest, aby uczyć się na błędach i nie popełniać tego samego błędu dwa razy. Pomoże Ci w tym dziennik tradera – absolutnie niezbędny element zyskownego tradingu!

Szczęście, bo nawet jeśli masz wszystkie inne czynniki na swoim miejscu, nadal będziesz potrzebował trochę szczęścia, aby odnieść tu sukces.

Jeśli zastosujesz się do tych wskazówek, będziesz na dobrej drodze do zostania zyskownym traderem nie tylko na forex. Bycie zyskownym inwestorem nie jest łatwe, ale jest możliwe mjąc odpowiednie predyspozycje i dzięki ciężkiej pracy.

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

DARMOWY DOSTĘP DLA SUBSKRYBENTÓW NEWSLETTERA - wideo

Jak rozpoznać, że system jest dobry?

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:

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