人工知能がFXブローカーをより賢くする方法

同じモデリングでは、マージンクローズアウトを経験する顧客の数が 75% 減少すると予測しました。

これは、特に Capital.com が分析していたグループ内でどのようなパフォーマンスが見られたかを考えると、知っておくと便利です。

「私たちの調査によると、取引の大部分は利益を上げていることが判明していますが、トレーダーは勝ちポジションで得た総額よりも、負けた取引で多くのお金を失っていることがよくあります」とCapital.comのCEO、Ivan Gowanは述べています。

以前は、データ アナリストはユーザー データベースをある程度セグメント化し、それらのグループにある程度パーソナライズされた製品やサービスを提供できたかもしれません。 しかし、機械学習を使用すると、このプロセスをより詳細なレベルで、より大規模に実行できるようになります。

リアルタイム分析に注目が集まっていますが、データを正しく分析することは、データを迅速に解釈することと同じくらい重要です。 

市場参加者は、データを適切に適用する方法を知らずに、「これこれのデータがあれば、もっと儲かるのに」とよく言います。 この種の考え方は、分析に無意味なデータが溢れかえり、最悪の場合、良いことよりも害を及ぼす可能性があります。

ブローカーの観点からは、どの顧客が自社の損益に影響を与えたかを知ることが重要です。 したがって、ライブ価格を掘り下げて問題を分析し、修正できることは重要なステップであると、MahiFX のトレーディングおよび分析担当ディレクター、Alexander Ridgers 氏は説明します。

「外部LPの価格はいつでもおかしくなる可能性があるため、どのLPのどの商品が問題の原因となっているかを知ることは、リアルタイム分析がどのように問題を特定し、答えを提供できるかを示す良い例です」と彼は言います。 

AI システムは、何が起こっているかをリアルタイムで分析し、それに応じて反応しながら、膨大な量の履歴データを参照点として使用するようにプログラムできます。 これにより、ビッドとオファーの取引執行の観点から市場の厚みを読み取り、オーダーブックの上下の注文の動きを評価したり、隠れた注文をより深く理解したりすることができます。

これらの要素を継続的に読み取ることで、ブローカーは過去のパフォーマンスから何が起こるかを予測し、価格設定アルゴリズムを形成することができます。そしてより重要なことに、分、秒、さらにはミリ秒単位で取引する最近のパフォーマンスから、ブローカーは価格設定アルゴリズムを形成できると ADS セキュリティーズ ロンドンの CEO であるポール ウェッブ氏は説明します。 。

「流動性が減少し始めるシナリオを読み取るマシンの能力には大きな価値があります」と彼は言います。 これにより、ブローカーは「潜在的に不安定な市場イベントが発生しようとしているときに、どれだけの流動性を市場に投入しているかという点で過度にさらされることから身を守る」ことができる。