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…

Psychologia Tradingu Case: Bruce Kovner

Bruce Kovner - Od bliskiego bankructwa do miliardera

Majątek netto wg Forbes: 7,7 miliarda USD (2023)

B

ruce Kovner to legenda świata tradingu, który założył jden z najbardziej udanych funduszy hedgingowych w historii. Z biegiem czasu Caxton stał się jednym z największych i odnoszących największe sukcesy makrofunduszy hedgingowych, posiadającym aktywa o wartości 12 miliardów dolarów i średnią roczną stopę zwrotu netto na poziomie ponad 21%.

Jednak droga Kovnera do sukcesu nie była wolna od przeciwności losu.

W początkowych latach swojej kariery tradingowej, Kovner doświadczył znaczących strat i był bliski bankructwa. Zrozumiał, że jego emocjonalne reakcje na ruchy rynkowe sprawiały, że podejmował impulsywne i źle przemyślane decyzje.

Rozpoznał znaczenie opanowania psychologii tradingu, aby stać się udanym traderem. Pracował nad kontrolą emocji, rozwijaniem dyscypliny i utrzymaniem racjonalnego podejścia wobec trudności na rynkach.

Przełom. Dzięki poświęceniu i rygorystycznemu samodoskonaleniu, Kovner przekształcił się w tradera o dużym samozaparciu i odporności emocjonalnej. Przypisuje swój ostateczny sukces jako miliarder traderowi swojej umiejętności efektywnego zarządzania aspektami psychologicznymi tradingu.

“My experience with novice traders is that they trade three to five times too big. They are taking 5 to 10 percent risks on a trade when they should be taking 1 to 2 percent risks. The emotional burden of trading is substantial; on any given day, I could lose millions of dollars. If you personalize these losses, you can’t trade.”
– Bruce Kovner

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

Emocjonalny rollercoaster w tradingu. A Ty, na którym etapie jesteś?

“The game of speculation is the most uniformly fascinating game in the world. But it is not a game for the stupid, the mentally lazy, the person of inferior emotional balance, or the get-rich-quick adventurer. They will die poor.”
– Jesse Livermore

R

ozważmy inwestora o imieniu Janek, który zaczął trading na Forex z dużymi nadziejami na znaczące zyski. Janek miał solidne zrozumienie analizy technicznej i fundamentalnej, a na papierze opracował zyskowną strategię handlową i system. Nie był on jednak przygotowany na psychologiczne wyzwania, jakie niesie ze sobą giełda…

Faza 1: Nadmierna pewność siebie i początkowe sukcesy

Na początku Janek zrealizował kilka transakcji, które okazały się bardzo zyskowne. Ten początkowy sukces zwiększył jego pewność siebie do najwyższego poziomu. Zaczął zajmować większe pozycje, myśląc, że ma naturalny talent do handlu na rynku Forex. Jego nadmierna pewność siebie doprowadziła do impulsywnych decyzji i podejmowania nadmiernego ryzyka.

Faza 2: Kontrola rzeczywistości

Ponieważ forex może być bardzo zmienny, Janek wkrótce zaliczył serię strat. Stał się niespokojny i zestresowany, zaczął działać chaotycznie i w pośpiesznie. Otwierał coraz bardziej ryzykowne transakcje, chiał się odegrać. Straty goniły straty. Jego stan emocjonalny pogarszał się, wpływając życie osobiste i zawodowe.

Faza 3: Poszukiwanie pomocy i edukacji

Po znaczących stratach i emocjonalnym zamieszaniu Janek zdał sobie sprawę, że potrzebuje pomocy. Naturalne było, że zaczął od zmiany systemu na inny, potem kolejny i jeszcze jeden, i… Nadal bez lepszych wyników, skierował się w kierunku psychologii tradingu. Nauczył się o typowych pułapkach emocjonalnych, takich jak strach, chciwość, trading z zemsty “na odegranie”, brak dyscypliny, czy słaba odporność psychiczna. Szukał również wsparcia u mentorów. Dowiedział się, że najlepiej zarabiajacy traderzy 90% wysiłków kładą na psychologię. Podobnie w najbogatszych funduszach tradingowych – wydają ogromne pieniądze na działy psychologiczne i programy wspierajace dla traderów. Szukał wiedzy, jak oni to robią.

Faza 4: Rozwijanie odporności emocjonalnej

Janek stopniowo zaczął wdrażać strategie budowania mental toughness i zarządzania swoimi emocjami. Nauczył się akceptować straty, jako część handlu, trzymać się planu handlowego, poza emocjonalnie zarządzać ryzykiem i kapitałem, i unikać podejmowania impulsywnych decyzji. Ćwiczył również uważność i techniki relaksacyjne, aby zmniejszyć stres podczas tradingu.

Faza 5: Konsekwencja i długoterminowy sukces

Z biegiem czasu siła psychiczna Janka uległa znacznej poprawie. Nie kierował się już emocjonalnymi wzlotami i upadkami. Zbudował dyscyplinę i nauczył się ją utrzymywać, zaczął skutecznie zarządzać ryzykiem i kapitałem. W rezultacie jego wyniki ustabilizowały się i zaczął osiągać stałe zyski, sukcesywnie budując coraz większy kapitał.

To typowa ścieżka tradera, odzwierciedla typowe wyzwania i doświadczenia, które wielu traderów napotyka w swoim “tradingowym życiu”. Niestety w większości przypadków nie kończy się to tak pozytywine. Traderzy nie potrafią (nie chcą) przeskoczyć z 3 do 4. Podczas, gdy to opanowanie swojej psychiki jest często kluczem do długoterminowego sukcesu na rynku forex. A Ty, lubisz tracić, czy zarabiać?

“Tak, jak zawodowi sportowcy pracują nad ciałem i psychiką, traderzy powinni zacząć poznawać swoje silne i słabe strony i stworzyć dla siebie coś w rodzaju mentalnej sali gimnastycznej, bądź siłowni. Chodzi o to by być lepszym technicznie i silniejszym psychicznie. Jeśli miałbym wskazać kilka cech psychiki najlepszych traderów to byłaby to umiejętność skupienia w sytuacjach chaosu i zmienności, umiejętność trzymania się planu pomimo wszystko, umiejętność zarządzania swoimi reakcjami na silnie stresujące sytuacje (jak siły specjalne). Jednym zdaniem… Aktualnie traderzy stoją przed prostym wyborem: albo wzmocnią psychikę i zwiększą swoją przewagą rynkową albo wielu z nich czekają straty i porzucenie zawodu.” – dr Dariusz Świerk

Pobierz Dodatkowe Materiały:

ZA DARMO I BEZ REJESTRACJI!

Jest to wiedza pochodząca od 5% najlepszych traderów na świecie. Korzystaj!

Win or lose, everybody gets what they want out of the market. Some people seem to like to lose, so they win by losing money.
Ed Seykota

Wsparcie Polskiej Edukacji Tradingowej

Kawa i Ciacho:

⚠⚡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:

Magazyn dla Traderów: New City Trader

New City Trader - Darmowy Magazyn Dla Traderów

New City Trader to nowy magazyn dla traderów, zarządzających portfelami i funduszami hedgingowymi, właścicieli funduszy.

Tradycyjny handel i inwestowanie staje na głowie. Traderzy narzekają na duże zmiany, w których coraz trudniej się odnaleźć. AI, dane alternatywne, automaty, systemy hybrydowe…

W tym magazynie chcemy pomóc Ci zrozumieć to ‘nowe’, które nadchodzi. Chcemy wskazać, co będzie odbierało pieniądze traderom i funduszom. A z drugiej strony, co może przynieść nowe zyski.

Mgazyn Dla Traderów - Teraz ZA Darmo!

Pobierz Najnowszy Numer New City Trader!

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…

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:

Mgazyn Dla Traderów - Teraz ZA Darmo!

Pobierz Najnowszy Numer New City Trader!

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?

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…

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…