Kuidas tehisintellekt saab FX-maaklerite targemaks teha

Sama modelleerimine ennustas ka seda, et klientide arv, kes kogevad marginaali sulgemist, langeks 75% võrra.

See on kasulik asi, mida teada saada, eriti arvestades seda, millist tegevust Capital.com nägi selles grupis, mida ta analüüsis.

„Meie uuringud on näidanud, et kuigi enamik tehinguid osutub kasumlikuks, kaotavad kauplejad sageli oma raha kaotamisel rohkem raha kui nende kogutud summa oma võitnud positsioonidel,” ütleb Capital.com tegevjuht Ivan Gowan.

Varem võisid andmeanalüütikud oma andmebaasi segmenteerida ja pakkuda neile rühmadele mõnevõrra isikupärastatud tooteid või teenuseid. Kuid masinõpe võimaldab seda protsessi toimuda palju teravamal tasemel ja palju suuremas ulatuses.

Suurt tähelepanu pööratakse reaalajas kasutatavale analüütikale, kuid andmete korrektne analüüsimine on sama oluline kui selle kiire tõlgendamine. 

Turuosalised ütlevad tihti: „Kui mul oleks sellised ja sellised andmed, oleks mul võimalik rohkem raha saada”, teadmata, kuidas neid andmeid korralikult rakendada. Selline mõtlemine toob kaasa analüütika üleujutuse mõttetute andmetega, mis halvimal juhul võivad tekitada rohkem kahju kui kasu.

Maakleri seisukohast on ülioluline teada, millised kliendid selle kasumit ja kahjumit mõjutasid. Olles oluline samm, mis on võimeline puurima elavatesse hindadesse, et analüüsida seda, mis läheb valesti ja parandab seda, selgitab MahiFX kaubandus- ja analüüsijuht Alexander Ridgers.

„Välised LP-d võivad igal ajal valesti minna, mistõttu on hea näide sellest, milline reaalajas analüütika suudab probleemi tuvastada ja anda vastuse, teades, millise LP-ga see probleem põhjustab,” ütleb ta. 

AI-süsteeme saab programmeerida nii, et need võimaldaksid reaalajas toimuva ja sellele reageeriva reaktsiooni analüüsimisel kasutada suurt hulka ajaloolisi andmeid. See võib võimaldada turu sügavuse lugemist seoses pakkumise ja pakkumise kaubandusliku täitmisega, tellimuste järjekorra üles- ja allapoole liikumise hindamisega või varjatud tellimuste parema mõistmisega.

Nende tegurite pidev lugemine võimaldab maakleritel kujundada oma hinnakujunduse algoritme, ennustades, mis juhtub ajaloolisest tegevusest - ja mis veelgi olulisem, hiljutistest saavutustest, kus nad tegelevad minutite, sekundite ja isegi millisekunditega, selgitab ADS Securities Londoni tegevjuht Paul Webb .

„Masina võime lugeda stsenaariumi, kus likviidsus hakkab vähenema, on märkimisväärne,” ütleb ta. See võimaldab maakleril „kaitsta ennast ülemäära eksponeerituna selle poolest, kui palju likviidsust ta turule toob ajal, kui potentsiaalselt volatiilne turuturg toimub”.