AI kvantitatīvā tirdzniecība ir mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās tehnoloģijas izmantošanas metode investīciju lēmumu pieņemšanai un tirdzniecībai. Tā automātiski identificē tirgus tendences un tirdzniecības signālus, analizējot lielu vēsturisko datu apjomu, un izmanto algoritmus tirdzniecības lēmumu pieņemšanai un izpildei.
AI kvantitatīvā tirdzniecība parasti ietver šādas darbības:
Datu vākšana: liela apjoma vēsturisko datu apkopošana, tostarp akciju cenas, tirdzniecības apjomi, finanšu informācija utt.
Datu apstrāde: savākto datu tīrīšana, apstrāde un pārveidošana mašīnmācībai un statistikas analīzei.
Funkciju ieguve: no apstrādātajiem datiem noderīgu funkciju, piemēram, cenu izmaiņu, tirdzniecības apjomu, finanšu rādītāju utt., iegūšana.
Modeļu apmācība: mašīnmācīšanās algoritmu izmantošana, lai apmācītu funkcijas un ģenerētu prognozēšanas modeļus.
Stratēģijas optimizācija: Tirdzniecības signālu optimizēšana, pamatojoties uz prognozēšanas modeļiem, izmantojot optimizācijas algoritmus.
Atpakaļpārbaudes novērtējums: vēsturisko datu izmantošana stratēģijas novērtēšanai un atbilstošo veiktspējas rādītāju aprēķināšana.
Tiešā tirdzniecība: reāllaika tirdzniecība, pamatojoties uz stratēģiju, un tirdzniecības signālu uzraudzība un pielāgošana reāllaikā.
AI kvantitatīvās tirdzniecības priekšrocības ietver ātru un precīzu lielu datu apjomu apstrādi, automātisku tirdzniecības signālu ģenerēšanu un tirdzniecības lēmumu izpildi. Turklāt mākslīgā intelekta kvantitatīvā tirdzniecība var izvairīties no cilvēku emociju un subjektīvu spriedumu ietekmes uz tirdzniecības lēmumiem. #BTC
