Нынешняя революция в области искусственного интеллекта (ИИ) оставила свой след в финансовом секторе. Целая отрасль уже довольно давно пытается разработать собственные торговые и инвестиционные приложения, чтобы использовать технологический скачок самообучающихся систем на фондовой бирже. Их пионер: Блэкрок (BlackRock) — крупнейший в мире управляющий капиталом. Среднее время владения акцией в течение многих лет составляло всего 20 секунд. Более 60 процентов торговли полностью автоматизированы. Поэтому уже более десяти лет Blackrock использует самостоятельно разработанное и управляемое искусственным интеллектом программное обеспечение для анализа данных Aladdin, аббревиатуру от «Asset, Liability, Debt and Derivative Investment Network», что в переводе — «Сеть активов, пассивов, долгов и производных инвестиций». Таким образом, платформа управления рисками отслеживает все сферы жизни общества, политики и бизнеса и использует это для принятия наиболее выгодных решений, возможных для финансового рынка.
BlackRock Inc. — это американская, транснациональная инвестиционная корпорация, со штаб-квартирой в Нью-Йорке.
Модель извлечения прибыли: фиксированный доход за управление активами, а также доступ к технологической платформе. BlackRock — это самая крупная в мире компания по управлению активами, совокупная стоимость всех активов под управлением (AUM) — $10 трлн (по состоянию на 31 декабря 2021 года). Рыночная капитализация компании BlackRock составляет около $100 млрд. Чистая прибыль за 2021 год составила порядка $5,9 млрд, а за 2022 год — $4,994 млрд.
Компания охватывает множество стран, а ее интересы распространяются практически на все отрасли экономики, производства и жизнедеятельности.
ИИ вторгается в торговое пространство
Для того чтобы провести четкое различие между предыдущей системой машинной торговли, основанной на алгоритмах, и новыми системами, основанными на искусственном интеллекте, сначала необходимо выделить различия. В отличие от автоматических торговых роботов, широко распространенных в крипто-пространстве, таких как Cryptohopper и 3commas, с революционными системами на основе искусственного интеллекта инвесторы больше не решают, каким правилам следует машина. Программы самостоятельно изучают, какая стратегия является наилучшей, чтобы иметь возможность реагировать на соответствующие ситуации на рынках и, таким образом, получать максимально возможную прибыль. Только соответствующие рамки, в которых может двигаться самообучающаяся система, определяются заранее разработчиком по заданным критериям.
Интерес к такому программному обеспечению для анализа и торговли, по-видимому, продолжал расти в течение последних двенадцати месяцев, несмотря на довольно умеренный успех компьютерных программ для автономной торговли. В новом исследовании американского банка J.P. Морган, среди 835 институциональных инвесторов 53 процента респондентов оценили «Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО)» как наиболее актуальные технологии в секторе торговли в ближайшие три года.
Тенденция ясна. Чтобы иметь возможность использовать прогресс, достигнутый искусственным интеллектом, для себя, все больше и больше учреждений пытаются разрабатывать продукты в этой области, как на классическом финансовом рынке, так и в крипто-секторе. Поэтому неудивительно, что использование искусственного интеллекта в трейдинге увеличивается. Технологии искусственного интеллекта позволяют инвесторам анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, выявлять тенденции и, таким образом, быстрее принимать решения о действиях.
Зарабатывать с помощью торговых ботов?
ИИ можно использовать в различных сферах трейдинга благодаря его способности обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. Одним из примеров являются автоматизированные торговые стратегии, в которых модели ИИ принимают решения на основе исторических рыночных данных и алгоритмических правил. Применение технологий искусственного интеллекта позволяет автоматизировать анализ рынка, чтобы иметь возможность быстро реагировать на новые разработки и тенденции. Другой пример — использование ИИ для выявления закономерностей и тенденций. С помощью моделей машинного обучения ИИ может параллельно анализировать и синхронизировать большой объем данных и, таким образом, распознавать повторяющиеся закономерности. Эти шаблоны могут использоваться программным обеспечением для принятия торговых решений. Кроме того, системы ИИ способны учитывать как структурированные, так и неструктурированные данные для принятия решений. Выявление наиболее сложных и отклоняющихся моделей движения цен на акции или криптовалюты позволяет делать прогнозы относительно будущих движений цен. Поскольку результаты оцениваются в режиме реального времени, эффективность резко возрастает благодаря более быстрой обработке данных. Благодаря улучшенной способности оценивать огромные объемы исторических данных их прогнозы теоретически намного точнее. В то время как отдельный трейдер тратит много времени на проверку своей развитой торговой системы на старых, нередко ограниченных наборах данных, алгоритмы искусственного интеллекта могут параллельно тестировать несколько методов торговли с огромным объемом данных, достигая более высокого уровня достоверности проверки, прежде чем система примет решение об оптимальной торговой стратегии.
Недаром тенденция к инвестициям, основанным на данных, неуклонно растет в течение последних десяти лет. Два года назад инвестиции, основанные исключительно на рыночных данных, достигли объема торгов в один триллион долларов США в течение календарного года. Особенно в высокочастотной торговле, также известной как алгоритмическая торговля, все чаще предпринимаются попытки использовать системы на основе ИИ и машинное обучение. Чтобы не отставать от машин крупных институциональных инвесторов, опытные программисты также все чаще имеют дело с такими торговыми системами, особенно в крипто-секторе.
У ИИ есть свои пределы
Но хотя ИИ может предложить много возможностей для торговли в будущем, технология иногда достигает своих пределов. Важным фактором является качество данных. Модели ИИ хороши ровно настолько, насколько хороши лежащие в их основе наборы данных. Если эти данные не являются репрезентативными для рынка, объем данных слишком мал или даже неверен, это может привести к неправильным прогнозам и решениям. Хотя ончейн-источники данных, доступные в крипто-секторе, в принципе доступны для всех игроков, они представляют собой значительный фактор затрат. Такие провайдеры, как Cryptoquant и Glassnode, получают королевское вознаграждение за собранные и обработанные данные. Таким образом, как и на классическом фондовом и финансовом рынке в целом, крупные институциональные инвесторы, так называемые киты, имеют немалое конкурентное преимущество перед розничными инвесторами. Еще одним фактором является отсутствие у человека интуиции и опыта. Системы ИИ могут оптимизировать себя только на основе доступных им данных. Однако у них еще нет такого богатого опыта, так называемого чутья, которое может сыграть важную роль в оценке развития рынка и тенденций.
Кроме того, ограничение предсказуемости является еще одним важным фактором. Модели ИИ могут делать прогнозы только на основе исторических данных. Однако их способность прогнозировать и оценивать будущие события или события, которые могут повлиять на поведение рынка, ограничена. Лучший пример — событие «черный лебедь» на фондовых биржах, вызванное пандемией короны. Существующие торговые системы на основе ИИ на классическом финансовом рынке буквально сошли с ума и своими совершенно иррациональными решениями действий вызвали массовые, часто совершенно неправильные и неадекватные ситуации решения о покупке и продаже.
Многие институциональные инвесторы деактивировали свои полностью автоматизированные самообучающиеся алгоритмы в марте 2020 года, чтобы не сталкиваться с финансовыми трудностями. Вместо этого поставщики фондов и инвестиционные банки позволили опытным сотрудникам вернуться к торговым столам, чтобы предотвратить возможный экзистенциальный ущерб, вызванный неправильными решениями систем ИИ. Еще одна проблема с разработкой и внедрением торговых систем на основе искусственного интеллекта и машинного обучения — затраты. Поскольку большинство полностью автоматизированных самообучающихся систем ИИ в настоящее время работают хуже, чем опытные трейдеры с хорошей командой аналитиков данных, первые самодостаточные торговые системы, также называемые генетическими алгоритмами, пока едва ли приносили прибыль. Учитывая вычислительные и графические возможности, необходимые для работы таких систем, соотношение цены и прибыли, столь важное на финансовом рынке, часто не имеет никакого отношения друг к другу.
Заключение
Как видно из системы Aladdin от Blackrock, прибыльное решение ИИ вполне возможно. Тот факт, что Европейский центральный банк (ЕЦБ) приобрел эту систему у Blackrock для наблюдения за рынками, подчеркивает тенденцию к проведению большого количества исследований в этом секторе в будущем. Поэтому утверждать, что все торговые прогнозы, поддерживаемые ИИ, представляют собой мастера на все руки, было бы самонадеянно. Например, прогнозы цен на программное обеспечение Caesar на основе ИИ, еженедельно представляемые популярным в Германии журналистом фондового рынка Маркусом Кохом, показывают явные недостатки этой новой системы прогнозирования по сравнению с анализом, созданным вручную.
Поэтому в настоящее время системы искусственного интеллекта следует рассматривать скорее как инструмент, который в сочетании с человеческими знаниями и опытом может использоваться в качестве дополнения для принятия более эффективных торговых решений — в отличие от использования ChatGPT, Midjourney и других.
Недаром некоторые институциональные инвесторы отказывались от своих проектов ИИ после длительных этапов тестирования, потому что они были капиталоемкими, а в конечном итоге они не приносили больше прибыли, чем их классические алгоритмы, работающие по принципу «если-что». Еще неизвестно, появятся ли и когда полностью независимо действующие торговые роботы с поддержкой ИИ в массах, а также будут ли они доминировать в крипто-валютной торговле. Несколько блокчейн-проектов, таких как Numeraire, в настоящее время пробуют свои силы в торговых системах на основе ИИ, но только если они смогут превзойти рынок в долгосрочной перспективе, они станут интересными для широкой публики.
Начать инвестировать в криптовалюту или торговать ее более активно можно сейчас. Для этого есть готовые решения в данном разделе тут —>
Вы можете получить 10% скидку на торговую комиссию на криптовалютной бирже «OKX», для этого надо зарегистрировать счет по данной ссылке >>>
если не открывается основной сайт okx.com, то можно на сайте зеркале okx.cab по данной ссылке. Это будет одно и тоже >>>
Помните, экономя на комиссии Вы зарабатываете больше.
Вы уже сейчас можете начать изучать Видео курс- роботы в TSLab и научиться самому делать любых роботов!
Можно записаться на следующий поток ОнЛайн курса «Создание роботов в TSLab без программирования», информацию по которому можно посмотреть тут->
Также можете научиться программировать роботов на нашем Видео курсе «Роботы для QUIK на языке Lua»
Если же вам не хочется тратить время на обучение, то вы просто можете выбрать уже готовые роботы из тех, что представлены у нас ДЛЯ TSLab, ДЛЯ QUIK, ДЛЯ MT5, ДЛЯ КРИПТОВАЛЮТЫ!
Также можете посмотреть совершенно бесплатные наработки для МТ4, Квика, МТ5. Данный раздел также постоянно пополняется.
Не откладывайте свой шанс заработать на бирже уже сегодня!
