Ako umelá inteligencia môže FX maklérov šikovnejšie

Rovnaký model tiež predpovedal, že počet klientov, ktorí zažijú uzavretie marže, klesne o 75 %.

Toto je užitočné vedieť, najmä vzhľadom na druh výkonu, ktorý Capital.com videl v skupine, ktorú analyzoval.

„Náš výskum ukázal, že hoci sa väčšina obchodov ukazuje ako zisková, obchodníci často strácajú viac peňazí na svojich stratových obchodoch, ako je celková suma, ktorú zarobia na svojich víťazných pozíciách,“ hovorí Ivan Gowan, generálny riaditeľ Capital.com.

V minulosti mohli analytici údajov do určitej miery segmentovať svoju databázu používateľov a ponúkať týmto skupinám do určitej miery personalizované produkty alebo služby. Strojové učenie však umožňuje, aby tento proces prebiehal na oveľa podrobnejšej úrovni a v oveľa väčšom rozsahu.

Veľký dôraz sa kladie na analýzu v reálnom čase, ale správna analýza údajov je rovnako dôležitá ako ich rýchla interpretácia. 

Účastníci trhu často povedia: „Keby som mal také a také údaje, mohol by som zarobiť viac peňazí“, bez toho, aby vedeli, ako tieto údaje správne použiť. Tento druh myslenia vedie k tomu, že analýzy sú zaplavené nezmyselnými údajmi, ktoré môžu v najhoršom prípade spôsobiť viac škody ako úžitku.

Z pohľadu makléra je kľúčové vedieť, ktorí klienti ovplyvnili jeho zisk a stratu. Schopnosť vŕtať sa v živom oceňovaní, analyzovať, čo sa pokazilo, a opraviť to, je preto dôležitým krokom, vysvetľuje riaditeľ obchodu a analytiky MahiFX Alexander Ridgers.

„Ceny externých LP sa môžu kedykoľvek pokaziť, takže vedieť, ktorý nástroj alebo LP spôsobuje problém, je skvelým príkladom toho, ako môže analytika v reálnom čase odhaliť problém a poskytnúť odpoveď,“ hovorí. 

Systémy AI možno naprogramovať tak, aby ako referenčný bod používali obrovské množstvo historických údajov, pričom analyzujú, čo sa deje v reálnom čase, a podľa toho reagujú. To môže umožniť čítanie hĺbky trhu z hľadiska vykonania obchodu s ponukou a ponukou, posúdenie pohybu pokynov nahor a nadol v knihe pokynov alebo lepšie pochopenie skrytých pokynov.

Neustále čítanie týchto faktorov umožňuje maklérom formovať svoje cenové algoritmy predpovedaním toho, čo sa stane z historickej výkonnosti – a čo je dôležitejšie, z nedávnej výkonnosti, kde sa obchodujú v minútach, sekundách a dokonca milisekundách, vysvetľuje Paul Webb, generálny riaditeľ ADS Securities London. .

„Schopnosť stroja prečítať scenár, v ktorom sa likvidita začína znižovať, má významnú hodnotu,“ hovorí. Umožňuje maklérovi „chrániť sa pred nadmerným vystavením tomu, koľko likvidity dáva na trh v čase, keď sa má vyskytnúť potenciálne volatilná udalosť na trhu“.