AI Quantitative Trading ist eine Methode, bei der künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Anlageentscheidungen und den Handel eingesetzt werden. Es identifiziert automatisch Markttrends und Handelssignale durch die Analyse großer Mengen historischer Daten und verwendet Algorithmen für Handelsentscheidungen und -ausführungen.
Der quantitative KI-Handel umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
Datenerfassung: Sammeln großer Mengen historischer Daten, einschließlich Aktienkursen, Handelsvolumina, Finanzinformationen usw.
Datenverarbeitung: Bereinigen, Verarbeiten und Umwandeln der gesammelten Daten für maschinelles Lernen und statistische Analysen.
Merkmalsextraktion: Extrahieren nützlicher Merkmale aus den verarbeiteten Daten, wie etwa Preisänderungen, Handelsvolumen, Finanzindikatoren usw.
Modelltraining: Verwenden von Algorithmen des maschinellen Lernens zum Trainieren der Funktionen und Generieren von Vorhersagemodellen.
Strategieoptimierung: Optimierung der Handelssignale auf Basis der Vorhersagemodelle mittels Optimierungsalgorithmen.
Backtesting-Bewertung: Verwenden historischer Daten zur Bewertung der Strategie und Berechnung relevanter Leistungskennzahlen.
Live-Trading: Durchführung von Live-Trading auf Basis der Strategie sowie Überwachung und Anpassung der Handelssignale in Echtzeit.
Zu den Vorteilen des KI-quantitativen Handels gehören die schnelle und genaue Verarbeitung großer Datenmengen, die automatische Generierung von Handelssignalen und die Ausführung von Handelsentscheidungen. Darüber hinaus kann der KI-quantitative Handel den Einfluss menschlicher Emotionen und subjektiver Urteile auf Handelsentscheidungen vermeiden. #BTC
