چگونه هوش مصنوعی می تواند کارگزاری FX را هوشمندانه تر کند

همان مدل سازی همچنین پیش بینی کرد که تعداد مشتریانی که می توانند یک محدوده حاشیه ای را تجربه کنند، توسط 75٪ سقوط خواهند کرد.

این چیزهای مفید برای دانستن است، به خصوص با توجه به نوع عملکردی که Capital.com در گروهی که آن را تجزیه و تحلیل کرده بود دید.

ایوان گوان، مدیرعامل Capital.com می گوید: "تحقیقات ما نشان داده است که در حالی که اکثریت معامله ها سودآور هستند، معامله گران اغلب در معامالت از دست دادن پول بیشتری نسبت به کل مبلغی که در موقعیت های برنده خود می کنند، از دست می دهند."

در گذشته، تحلیلگران داده توانستند پایگاه داده کاربر خود را به اندازه ای تقسیم کنند و محصولات یا سرویس هایی که تا حدودی شخصی شده بودند را ارائه دهد. اما یادگیری ماشینی این فرایند را در یک سطح بسیار گرانولی و مقیاس بسیار بزرگتری انجام می دهد.

تمرکز زیادی روی تجزیه و تحلیل در زمان واقعی وجود دارد، اما تجزیه و تحلیل داده ها به درستی مهم است به سرعت تفسیر آن. 

شرکت کنندگان در بازار اغلب می گویند: "اگر چنین اطلاعات و اطلاعاتی را داشته باشم، می توانم پول بیشتری بپردازم، بدون دانستن اینکه چگونه داده ها را به درستی اعمال کنم." این نوع تفکر به تجزیه و تحلیل منجر می شود که با داده های بی معنی پر می شود که در بدترین حالت می تواند آسیب بیشتری نسبت به خسارت ایجاد کند.

از دیدگاه کارگزار، شناختن مشتریان تاثیر سود و ضرر آن بسیار مهم است. به این ترتیب، الکساندر ریدگرز، مدیر فروش و تجزیه و تحلیل ماهویفکس، توضیح می دهد که قادر است به قیمت گذاری های واقعی تمرکز کند تا تجزیه و تحلیل آنچه انجام می شود اشتباه است و حل آن، یک گام مهمی است.

"قیمت های لپ تاپ خارجی می تواند در هر زمان اشتباه باشد، بنابراین دانستن اینکه کدام ابزار LP باعث ایجاد مشکل می شود، نمونه ای عالی از چگونگی تجزیه و تحلیل در زمان واقعی می تواند یک مشکل را مشخص کند و جواب دهد." 

سیستم های AI را می توان برنامه ریزی کرد تا از مقادیر وسیع داده های تاریخی به عنوان نقطه مرجع در هنگام تجزیه و تحلیل آنچه در زمان واقعی اتفاق می افتد و بر آن واکنش نشان می دهد، برنامه ریزی شود. این می تواند به خواندن عمق بازار از لحاظ اجرای تجارت در پیشنهاد و پیشنهاد، ارزشیابی حرکت سفارشات به بالا و پایین کتاب سفارش و یا درک بهتر از سفارشات پنهان اجازه می دهد.

به طور مداوم خواندن این عوامل باعث می شود تا کارگزاران الگوریتم های قیمت گذاری خود را با پیش بینی آنچه که از عملکرد تاریخی اتفاق می افتد و مهمتر از عملکرد اخیر، جایی که در چند دقیقه، ثانیه و حتی میلی ثانیه برخورد می کنند، به کار گیرند. .

او می گوید: "توانایی دستگاه در خواندن یک سناریو که نقدینگی شروع به کاهش می کند، ارزش قابل توجهی دارد." این اجازه می دهد تا یک کارگزار "برای محافظت از خود را از بیش از حد در معرض از نظر چقدر نقدینگی آن را در بازار قرار دادن در زمانی که یک رویداد بازار بالقوه فرار رخ می دهد".