大多數投資者都會非常了解處置效應，即使許多投資者無力對抗它。 它描述了下跌資產的持有者持有資產的傾向，同時也鼓勵上漲資產的幸運所有者出售——通常比他們應該出售的更早。
但新的研究表明，人工智能 (AI) 可以讓外匯交易者比自然智能更出色。 通過收集大量數據並實時分析和繪製地圖，人工智能提供啟發式功能，幫助交易者避免重複過去的錯誤。
為了演示這是如何運作的，交易平台Capital.com 分析了10 年2018 月至4.7 月期間開倉超過XNUMX 筆交易的所有客戶。該公司發現，平均而言，不成功的交易者持有虧損頭寸的時間是盈利交易者的XNUMX 倍。
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伊万·高萬, |
然後，Capital.com 使用機器學習為那些在交易活動中表現出最強烈的這種處置效應跡象的交易者推薦相關的教育材料，從而改善他們的進入和退出點。
該公司還使用人工智能來計算如果所有客戶都設置止損（目前只有約 30% 的客戶使用止損）會發生什麼。 對可能結果的建模表明，如果不成功的交易者僅對 2% 的資金使用止損單，他們遭受損失的時間就會減少一半以上。
該模型還預測，遭遇保證金平倉的客戶數量將下降 75%。
這是值得了解的有用信息，特別是考慮到 Capital.com 在其分析的群體中看到的表現。
Capital.com 首席執行官伊万·高恩(Ivan Gowan) 表示：“我們的研究表明，雖然大多數交易都證明是有利可圖的，但交易者在虧損交易中損失的資金往往比他們在盈利頭寸上賺到的總金額還要多。”
過去，數據分析師可能能夠在一定程度上對他們的用戶數據庫進行細分，並為這些群體提供某種程度上個性化的產品或服務。 但機器學習使這個過程能夠在更細粒度和更大的範圍內進行。
不只是快
人們非常關注實時分析，但正確分析數據與快速解釋數據同樣重要。
市場參與者經常會說：“如果我有這樣那樣的數據，我就能賺更多的錢”，卻不知道如何正確應用這些數據。 這種思維導致分析中充斥著毫無意義的數據，在最壞的情況下，這些數據可能弊大於利。
從經紀人的角度來看，了解哪些客戶影響其利潤和損失至關重要。 MahiFX 交易和分析總監 Alexander Ridgers 解釋說，能夠深入研究實時定價以分析問題所在並解決問題是重要的一步。
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亞歷山大·里杰斯, |
“外部有限合夥人的價格隨時可能出錯，因此了解哪個有限合夥人的哪個工具導致問題是實時分析如何發現問題並提供答案的一個很好的例子，”他說。
“準確的客戶評估是外匯經紀商能做的最重要的事情，因此他們應該願意大量投資以獲得實時最佳數據。”
經紀商了解市場上正在發生的事情的能力越強，有效處理這些信息的速度越快，他們相對於競爭對手的優勢就越大。
人工智能係統可以被編程為使用大量歷史數據作為參考點，同時分析實時發生的情況並做出相應反應。 這可以從買價和賣價的交易執行方面讀取市場深度，評估訂單在訂單簿中的上下移動或更好地了解隱藏訂單。
ADS 證券倫敦首席執行官保羅·韋伯(Paul Webb) 解釋說，持續閱讀這些因素可以讓經紀商通過預測歷史表現（更重要的是，根據最近的表現）來製定定價算法，他們在幾分鐘、幾秒甚至幾毫秒內進行交易。 。
“機器解讀流動性開始減少的情況的能力具有重大價值，”他說。 它允許經紀商“在潛在波動的市場事件即將發生時，保護自己免於在向市場投入多少流動性方面受到過度暴露”。
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