Qu’est-ce que l’IA Trading ?
Les systèmes d’échange d’IA peuvent mener un large éventail d’activités, y compris l’analyse historique des prix et des volumes, l’évaluation des risques, la création de signaux, les suggestions d’entrée et de sortie, les essais de stratégies et l’exécution des transactions.
L’apprentissage automatique est un domaine en évolution rapide dans le domaine de l’IA. Il permet aux robots de négociation d’identifier, d’analyser et de tirer des conclusions des modèles de données, de sorte qu’ils peuvent s’adapter à l’évolution des conditions du marché et répondre aux opportunités de négociation sans instructions programmées explicites.
Les modèles de langage d’IA générateurs traitent et analysent une quantité massive de données provenant d’un large éventail de sources, qu’ils utilisent pour modéliser leurs suggestions et réponses. Pour ce faire, ils s’appuient sur le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage profond, un type d’apprentissage automatique basé sur des réseaux neuronaux artificiels, où un ordinateur est alimenté par des données sur lesquelles il est formé à apprendre par l’exemple et ensuite faire ses propres déductions.
Comment l’IA révolutionne le trading ?
L’IA a créé la possibilité d’une analyse des données et d’une prise de décision plus précises et plus efficaces.
En formant un modèle sur les nouvelles financières et les données du marché, il peut générer des prévisions concernant les prix des actifs et une variété d’autres paramètres financiers. Il peut également être utilisé pour analyser de grandes quantités de données non structurées, telles que les messages sur les médias sociaux, afin d’identifier les sentiments et d’autres tendances susceptibles d’avoir un impact sur les marchés.
AlgosOne a inauguré de nouveaux terrains en utilisant cette technologie pour créer un système commercial automatisé capable de prédire les tendances du marché avec une précision toujours plus rapide. Nous avons intégré l’IA générative avec notre propre code propriétaire, formant le modèle sur un large éventail de sources de données liées au marché. Il apprend et affine continuellement sa compréhension des facteurs ayant une incidence sur les conditions du marché, de sorte que le système de négociation puisse prendre des décisions intelligentes, basées sur des données en temps réel, quant au moment où acheter et vendre divers types d’actifs financiers