Jak sztuczna inteligencja może sprawić, że brokerzy walutowi będą mądrzejsi

Ten sam model przewidywał również, że liczba klientów, którzy doświadczą zamknięcia depozytu zabezpieczającego, spadnie o 75%.

Jest to przydatna informacja, szczególnie biorąc pod uwagę wyniki, jakie Capital.com zaobserwował w analizowanej grupie.

„Nasze badanie wykazało, że chociaż większość transakcji okazuje się zyskowna, inwestorzy często tracą na stratnych transakcjach więcej pieniędzy, niż całkowita kwota, jaką zarabiają na swoich zwycięskich pozycjach” – mówi Ivan Gowan, dyrektor generalny Capital.com.

W przeszłości analitycy danych mogli w pewnym stopniu segmentować bazę danych użytkowników i oferować tym grupom nieco spersonalizowane produkty lub usługi. Jednak uczenie maszynowe umożliwia realizację tego procesu na znacznie bardziej szczegółowym poziomie i na znacznie większą skalę.

Duży nacisk kładzie się na analitykę w czasie rzeczywistym, ale prawidłowe analizowanie danych jest równie ważne, jak ich szybka interpretacja. 

Uczestnicy rynku często mówią: „Gdybym miał takie a takie dane, byłbym w stanie zarobić więcej”, nie wiedząc, jak właściwie je wykorzystać. Tego rodzaju myślenie prowadzi do zalewania analityki bezsensownymi danymi, które w najgorszym przypadku mogą wyrządzić więcej szkody niż pożytku.

Z punktu widzenia brokera kluczowa jest wiedza, którzy klienci mają wpływ na jego zyski i straty. Możliwość wnikliwego analizowania cen na żywo w celu przeanalizowania, co idzie nie tak i naprawienia tego, jest zatem ważnym krokiem, wyjaśnia dyrektor ds. handlu i analityki MahiFX, Alexander Ridgers.

„Ceny zewnętrznych płyt LP mogą w każdej chwili spaść, zatem wiedza, który instrument, który LP powoduje problem, jest doskonałym przykładem tego, jak analiza w czasie rzeczywistym może wykryć problem i dostarczyć odpowiedź” – mówi. 

Systemy AI można zaprogramować tak, aby wykorzystywały ogromne ilości danych historycznych jako punkt odniesienia podczas analizowania tego, co dzieje się w czasie rzeczywistym i odpowiedniego reagowania. Może to umożliwić odczytanie głębokości rynku pod względem realizacji transakcji w ramach oferty i oferty, ocenę ruchu zleceń w górę i w dół arkusza zleceń lub lepsze zrozumienie ukrytych zleceń.

Ciągłe odczytywanie tych czynników pozwala brokerom kształtować swoje algorytmy cenowe poprzez przewidywanie, co się stanie na podstawie wyników historycznych – i, co ważniejsze, wyników ostatnich, gdzie transakcje są podawane w minutach, sekundach, a nawet milisekundach, wyjaśnia Paul Webb, dyrektor generalny ADS Securities London .

„Zdolność maszyny do odczytania scenariusza, w którym płynność zaczyna się zmniejszać, ma znaczną wartość” – mówi. Pozwala brokerowi „zabezpieczyć się przed nadmierną ekspozycją związaną z ilością płynności, jaką wprowadza na rynek w momencie, gdy wkrótce nastąpi potencjalnie niestabilne wydarzenie rynkowe”.