Когда речь идет о торговле деньгами, каждый звонок будет иметь большое влияние с точки зрения потерь или прибылей. В результате компании развернули соответствующие решения для бизнес-аналитики (BI), которые могут анализировать и обрабатывать большие объемы структурированной и неструктурированной информации. трейдинг всегда основывался на анализе информации. С появлением таких технологий, как огромные объемы информации и машинное обучение (ML), трейдеры получают более высокие торговые возможности, снижая при этом торговые цены. Машинное обучение и большой объем информации дополняют друг друга и извлекают более разумную информацию, которая может способствовать более высокой торговле.

Традиционно старые человеческие умы анализировали объемы годовых отчетов компаний, тогда как инструменты анализа в основном ограничивались электронными таблицами. Однако с экспоненциальным ростом информации и в настоящее время человеку практически невозможно исследовать эти большие объемы знаний вручную. Кроме того, быстрый рост глобализации вызвал усиленное чувство взаимности между акциями. Таким образом, небольшая человеческая ошибка, которая может быть незначительной с точки зрения последствий, может привести к большим потерям в это время. В этом аспекте будет полезно использовать машинное обучение.

Машинное обучение и информационная аналитика предлагают непревзойденные результаты в процедурах инвестиций и меркантилизма. При исполнении сделки цель использования кубического сантиметра состоит в том, чтобы выполнить торговый ордер с наиболее эффективным значением в рамках применимых ограничений. Рассчитывая на параметры, алгоритмы мл обрабатывают торговые данные за период времени, оптимизируя, маршрутизируя и наказывая их, чтобы уменьшить проскальзывания и цены.

Процесс естественного языка (NLP) — это еще одна полезная область, в которой ИИ предлагает бесценный вклад в исследования и извлекает идеи из неструктурированных наборов информации. Это также может иметь решающее значение для принятия решений в отношении анализа настроений в торговле.
Обнаружение информации приобрело широкие масштабы, поскольку алгоритмы машинного обучения будут получать доступ к многочисленным наборам данных. Обнаружение информации полезно в некоторых отношениях, например, оценка продаж в супермаркетах еще до того, как будет готов квартальный отчет. В дополнение к вариантам использования машинное обучение и информационная аналитика обеспечивают большое преимущество по сравнению со стандартным подходом, который требовал участия человека. Есть и другие дополнительные преимущества, которые сопровождают возможность машинного обучения получать доступ к распределенным наборам данных и анализировать их. например, информационная аналитика, оснащенная ML, обеспечивает более высокие возможности диверсификации и управления рисками, снижает торговые цены, позволяет генерировать более высокие сигналы и многое другое. повлиять на анализ денег. Внешние факторы, такие как экономические и социальные тенденции в политическом окружении, экономике, поведении покупателей и предпочтениях, следует учитывать, если они должны потенциально влиять на стоимость определенных акций или цены акций в очень конкретном бизнесе. Аналитика больших объемов информации будет полезна при включении в прогностические модели. Инвесторы могут использовать эти данные для снижения рисков, связанных с торговлей.

Несмотря на огромные инновации мл в области анализа знаний в трейдинге, технология остается в начальной стадии. Вероятно, случаи применения технологии имеют огромный потенциал для трейдеров в будущем. Он также может изменить компьютеры, чтобы создать выбор денег, и получить более высокий уровень, изучая прошлый опыт, получить более высокий выбор инвестиций.

Для получения дополнительных новостей о фондовом рынке нажмите здесь