Estratégias de negociação ai

Algo AI Strategies.

O Enquadramento Inteligente para o Investimento Dinâmico.

Algo AI Strategies.

Conforme apresentado no FM Retail FX.

"Entre os novos participantes do setor de gerenciamento de dinheiro está a Algo Ai Strategies e seu sistema informático de inteligência artificial da Daisy. Tendo previamente focado em comercializar seus serviços diretamente para clientes de varejo, a Algo Ai Strategies recentemente começou a oferecer seus serviços de gerenciamento de dinheiro aos corretores como um branco produto de rótulo. Representando um de seus rótulos brancos, o grupo por trás da Algo Ai Strategies foi um dos expositores mais ativos durante o Forex Magnates London Summit de novembro passado ".

Algo AI Strategies LTD é uma empresa de integração de sistemas de negociação 100% automatizada, projetada para oferecer aos clientes uma grande variedade de opções de negociação para produzir retornos ótimos no seu investimento dentro do sistema personalizado criado apenas por suas necessidades específicas e apetite de risco através do corretor de sua escolha ou um dos nossos corretores preferenciais utilizando uma estrutura de contas do MAM.

Nosso sistema comercializa em um modo de média a alta freqüência com um fator de risco estabelecido que o sistema não pode exceder a qualquer momento. A inteligência artificial manterá os clientes informados de todos e quaisquer dados da conta que eles gostariam através do texto.

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O potencial de negociação de estoque da AI é provavelmente superestimado.

Algoritmos automatizados de negociação alimentados por inteligência artificial rapidamente assumiram o mundo financeiro. Promissores retornos confiáveis ​​e confiáveis, plataformas de investimento orientadas por AI, como Wealthfront e Betterment, atraíram milhões de investidores e milhões de pessoas mais esperam que a AI represente o futuro da negociação de ações.

Mas estamos superestimando as habilidades de AI e o valor potencial?

Outras estratégias de investimento.

Primeiro, precisamos considerar o fato de que ações, títulos e fundos de índice não são os únicos investimentos possíveis que você deve considerar. O segredo para um portfólio seguro e de alto crescimento é a diversificação, e isso significa aprender e investir em muitos outros ativos.

As estratégias de negociação algorítmica são aplicadas a transações financeiras mais avançadas, como a negociação de futuros baseada em AI, mas ainda existe um limite inerente. Isso não significa que o poder da negociação algorítmica é menor, mas significa que a negociação AI está atualmente restrita a algumas áreas finitamente definidas.

Os perigos da AI excessiva.

Também precisamos olhar para os perigos potenciais associados ao AI confiante para fazer negócios de ações:

Reatividade e falhas instantâneas. A maioria das operações de AI reage a incidentes específicos com estratégias específicas. Por exemplo, quando um estoque principal mergulha abaixo de um determinado ponto, o AI está programado para vender. O problema é que, se muitos programas forem projetados para operar dessa maneira, isso pode resultar em um loop de feedback destrutivo. A venda reduz o preço, o que desencadeia mais vendas, o que pode causar quedas em todo o mercado em um efeito em cascata. E essa não é a especulação; já aconteceu no flash crash de 2018. Felizmente, os algoritmos modernos de negociação de ações foram refinados para evitar que esse tipo de coisa aconteça novamente e # 8212; mas eles não são perfeitos, e essas estratégias reativas podem se tornar um perigo real. Dependência e volume exclusivo. Alguns indivíduos podem, em última instância, colocar sua plena confiança na negociação de ações da AI e nada mais. Esta estratégia pode parecer segura e despreocupada para os indivíduos, mas colocar uma grande porcentagem do seu portfólio em um único método de investimento ou estratégia é inerentemente arriscado. Ele é ainda mais arriscado se uma grande porcentagem de americanos estiverem ligados da mesma maneira. Se o comércio de AI sofrer uma grande perda, e esses indivíduos perdem uma grande parte de suas carteiras, isso poderia ter efeitos econômicos generalizados.

Os limites das tecnologias criadas pelo ser humano.

Embora seja fácil pensar em um sistema de AI projetado para negociar ações como um robô super inteligente, a realidade é ainda um programa criado por seres humanos. Os seres humanos decidiram quando esses bots deveriam comprar ou vender e usaram seus próprios raciocínios e dados históricos disponíveis para tomar essas decisões.

Como os humanos consultaram uma grande variedade de investidores e estudaram as flutuações históricas do mercado de ações em geral, é provável que a IA tome decisões efetivas (e as que maximizarão os retornos potenciais). No entanto, é importante perceber que os algoritmos ainda estão restritos pelos limites do conhecimento humano. É um limite superior para o quão eficaz e seguro eles podem ser, e considerando mesmo economistas superiores não conseguirem prever as tendências econômicas, existe um potencial significativo de erro.

As complexidades da economia.

Nossa economia é uma máquina incrivelmente complicada. É dependente de milhares de variáveis ​​diferentes, algumas das quais podemos identificar ou definir, e elas trabalham juntas de maneiras espetacularmente complexas. Para adicionar ainda mais complexidade, nem todas essas variáveis ​​são objetivamente definíveis. Eles podem ser reduzidos a um mero número ou fórmula e, em vez disso, dependem de sentimentos mais subjetivos como a confiança do consumidor ou a percepção de valor.

É impossível criar uma única fórmula que responda por todos esses números, tendências, pontos de dados e sentimentos. Mesmo que fosse possível, seria ridiculamente difícil programar um algoritmo para segui-lo de forma confiável.

O futuro da negociação de ações da AI.

Então, estamos superestimando ou superestimando o valor eo futuro potencial da negociação de ações da AI? Possivelmente. Embora existam perigos para confiar excessivamente na negociação de ações da AI, atualmente possui um excelente histórico, e foi criado usando a mesma experiência e os mesmos dados que os conselheiros humanos usam para fazer recomendações. Por conseguinte, não é mais perigoso do que confiar em um conselheiro humano para tomar suas decisões de investimento.

Dito isto, não existe um limite máximo para o desenvolvimento da AI no futuro. As versões mais avançadas das plataformas de negociação podem acabar criando e melhorando gradualmente e, finalmente, obter o domínio das complexas variáveis ​​que escaparam dos economistas humanos há décadas.

Larry Alton é um escritor contribuidor da VentureBeat que cobre a inteligência artificial.

A AI-Powered Hedge Funds superará o mercado?

Alguns hedge funds vangloriam-se de que os algoritmos AI tomem suas decisões comerciais - mas esses sistemas podem ser mais convencionais do que parecem.

por Will Knight 4 de fevereiro de 2018.

Todos os dias, os computadores fazem muitos milhões de negócios eletrônicos, realizando cálculos delicados com o objetivo de obter uma pequena vantagem em termos de velocidade ou eficiência. Cada vez mais, no entanto, decisões negociais mais importantes estão sendo feitas por algoritmos mais inteligentes e autônomos.

Ambas as empresas comerciais estabelecidas e um punhado de startups estão explorando se tais técnicas de negociação, emprestadas do campo da inteligência artificial, poderiam ajudá-los a superar outros comerciantes. E qualquer pessoa com dinheiro investido pode ser curioso para saber se a tendência pode alterar a dinâmica dos mercados.

Fundos de hedge quantitativos, incluindo Bridgewater Associates, Renaissance Technologies, D. E. Shaw e Two Sigma, tem, naturalmente, usando abordagens algorítmicas avançadas há alguns anos. Muitos dos métodos empregados por essas empresas são encontrados em áreas de pesquisa de inteligência artificial.

Mas os últimos dois anos também viram um tremendo ressurgimento do interesse na inteligência artificial, graças a novas técnicas de aprendizagem mecânica - especialmente a aprendizagem profunda (envolvendo o treinamento de uma grande rede neural virtual para reconhecer padrões em dados) - que tornaram os computadores capazes de percepção a nível humano de imagens, texto e áudio (ver “10 Breakthrough Technologies 2018: Deep Learning). Agora, a questão é se a AI pode fazer o mesmo por dados financeiros.

É claro que esse recente progresso chamou a atenção dos engenheiros que trabalham em finanças. Em um importante evento acadêmico para pesquisadores de AI, os Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS), realizada em Montreal em dezembro passado, vários milhares de pesquisadores acadêmicos e industriais se reuniram para discutir o progresso no desenvolvimento de novos algoritmos de aprendizagem mecânica. Em uma área reservada para apresentações de pôsteres por estudantes de pós-graduação, empresas de grande tecnologia, incluindo Google, Facebook, Apple, Microsoft, Amazon e IBM, pagaram a criação de tabelas de recrutamento, na esperança de atrair o novo talento mais quente para vir trabalhar para eles. Mas quase metade das empresas que recrutam na NIPS não eram empresas de tecnologia, mas hedge funds e empresas financeiras.

Uma das empresas havia a grande empresa britânica de investimentos MAN AHL, que há anos se concentrou em usar abordagens estatísticas para elaborar estratégias de investimento. Anthony Ledford, cientista-chefe da MAN AHL, explica que a empresa está explorando se técnicas como o aprendizado profundo podem se prestar para financiar. "Está em uma fase inicial", diz Ledford. - Deixamos um pote de dinheiro para testar o comércio. Com o aprendizado profundo, se tudo correr bem, ele entrará no teste de negociação, como outras abordagens de aprendizagem em máquina têm. "

O comércio pode parecer um lugar óbvio para aplicar um aprendizado profundo, mas na verdade não é claro como o desafio de encontrar padrões sutis em dados de negociação em tempo real é, por exemplo, detectar rostos em fotografias digitais. "É um problema muito diferente", admite Ledford.

Os especialistas acadêmicos também soam uma nota de cautela. Stephen Roberts, professor de aprendizado de máquinas na Universidade de Oxford, diz que o aprendizado profundo pode ser bom: por extrair tendências escondidas, informações e relacionamentos, mas acrescenta que isso ainda é frágil no que diz respeito ao manuseio de alta incerteza e ruído, que são prevalentes em finanças.

Roberts também observa que o aprendizado profundo pode ser um processo relativamente lento e não pode oferecer o tipo de comportamento garantido que outras abordagens estatísticas oferecem. Em geral, ele diz, há uma certa quantidade de hype em torno da idéia de AI em finanças. "É um assunto muito amplo", diz ele. "E muitas técnicas estatísticas padrão usadas estão sendo rebranded como AI e máquina de aprendizagem."

Dito isto, as novas empresas financeiras que se anunciam como focadas na AI podem estar ligadas a algo. Estes incluem Sentient, com sede em San Francisco, Rebellion Research, em Nova York, e uma empresa de investimento baseada em Hong Kong chamada Aidyia.

Um dos usos mais promissores de técnicas de AI relativamente novas pode estar processando dados de linguagem natural não estruturados na forma de artigos de notícias, relatórios de empresas e postagens de redes sociais, em um esforço para obter informações sobre o desempenho futuro de empresas, moedas, commodities, ou instrumentos financeiros.

Aidyia foi fundada por um conhecido pesquisador de inteligência artificial, Ben Goertzel, que também é o fundador da Hanson Robotics e o presidente de um projeto open source de AI chamado OpenCog. Aidyia começou a negociar no ano passado, e Goertzel diz que a abordagem de sua empresa é muito mais ambiciosa do que as técnicas utilizadas pela maioria dos hedge funds hoje, inspirando-se na programação evolutiva, lógica probabilística e dinâmica caótica.

"Nosso sistema ingerece uma variedade de insumos, incluindo preço e volume de trocas em todo o mundo, notícias de várias fontes em vários idiomas, dados macroeconômicos e de contabilidade da empresa, e mais", disse Goertzel à MIT Technology Review. - Em seguida, estuda como esses vários fatores se relacionaram historicamente e aprende um conjunto de dezenas de milhares de modelos preditivos que parecem ter valor preditivo, com base em seu estudo de dados históricos - que ajudam a orientar os investimentos da empresa.

Existe certamente uma tendência para aumentar a automação entre as empresas financeiras. A Preqin, uma empresa que fornece dados da indústria financeira, informa que 40 por cento dos hedge funds criados no ano passado foram "sensíveis", o que significa que eles dependem de modelos de computador para suas decisões.

Nem todos estão convencidos de que uma revolução da AI em finanças é iminente, no entanto. David Harding, o fundador do bilionário e CEO de outra empresa comercial britânica, Winton Capital Management, é geralmente céptico do hype sobre a aprendizagem de máquinas e AI. "Se eu apertasse um pouco e olhei para Winton, eu diria que é mais ou menos o que nós estamos fazendo nos últimos 30 anos", ele diz.

Harding também lembra que um boom semelhante no interesse nas redes neurais resultou em muitas startups no início da década de 1990. "As pessoas começaram a dizer:" É uma nova e incrível técnica de computação que vai afastar tudo o que acabou antes. "Também havia uma moda para algoritmos genéticos", lembra. "Bem, posso dizer-lhe que nenhuma dessas empresas existe hoje", não uma salsicha deles. "

Ledford, da Man AHL, também tem poucas palavras de cautela para quem pensa que as últimas técnicas de aprendizagem mecânica podem oferecer um atalho para a riqueza. "É importante lembrar como humilhar o mercado pode ser", diz ele. "Eu diria que não te acariciei nas costas demais, mas também não fica tão desanimado".

Ouça mais sobre a AI dos especialistas na Conferência Digital da EmTech, de 26 a 27 de março de 2018, em São Francisco.

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Ilustração de Maximilian Bode.

Eu sou o editor sênior da AI na MIT Technology Review. Eu abrico principalmente a inteligência das máquinas, os robôs e a automação, mas estou interessado na maioria dos aspectos da computação. Eu cresci no sul de Londres e escrevi minha primeira linha de código (um loop mágico e um loop infinito infinito) em um poderoso Sinclair ZX Spectrum. Antes de ingressar nesta publicação, trabalhei como editor on-line da revista New Scientist. Se você gostaria de entrar em contato, envie um e-mail para will. knight@technologyreview.

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Trazido a você por: ppe1527.

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O objetivo é construir um protótipo de agente capaz de negociar por si mesmo selecionando seus próprios critérios e estratégias com base em sua capacidade de AI.

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