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2021-11-25 ・更新

取引における人工知能と機械学習

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過去60年以上で、AIと機械学習がサイエンスフィクションから現実世界へのあっといわせる飛躍をもたらしました。これらのテクノロジーは若い頃から大きな野望と共に存在し、すでに劇的に我らの生活を変化させています。AIという言葉は誤用、乱用されていますが、タクシーアプリから歯ブラシまで全てがAIの影響を受けています。現実には、これらのイノベーションの背後にあるテクノロジーが今ここで世界を変えています。

病院の診断を加速させ、車を運転手なしに動かし、音楽を生み出し、小説家のために文章を書きます(私をイライラさせますが)。AIがDota 2のデーマーを大袈裟に演じるという事実について言っているのではありません。なぜ彼らのためにを台無しにしなければならないのですか?

AIについて多くを読み、SF映画の我が世界のどの生物よりも賢いスーパーコンピューターを視覚化します。地球に戻すために、明瞭な定義を与えましょう。

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人工知能 (AI)は機械によって人間の知能の複製を目指します。人々が未だに到達していない計画です。AIより"機械学習"について話す方が貴重なのです。機械学習(ML)は、人間が与えるデータ量を増やすと、機械がより良く振る舞えるように教えるテクノロジーです。この素晴らしいことは、人々が毎日のルーティーンに奮闘する平凡な仕事を自動化することです。

言及したテクノロジーをFXロボットと混ぜないでください。後者は作業をするように人間によってプログラムされる一方、機械学習の場合は、人間が膨大なデータを提供し、機械が需要に応じて学んで処理します。

今、全ての定義を注意深く整理して、トレーダーとして私たちを悩ませる質問をしましょう。取引と財政投資はどうですか?機械学習はこれらの領域を崩しますか?

人間 vs 機械

取引の領域はむしろ機械学習を適用させるのに巧妙な領域です。価格変動に影響を与える合理的な要素だけでなく、市場の変動を作り出す心理的で、環境の、政治的で、経済的な変数も含まれているからです。エンジニアは機械に時系列でデータを分析することで因果関係を予想させることができます。例えば10年間の株式ごとの購買決定です。しかし、助けとなる他の情報で何をすべきなのでしょうか?

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センチメンタル指標

機械学習のエキスパートはQ学習、センチメント分析、ナレッジグラフを合わせたものの結果から株式取引を予想する研究をしています。センチメンタル指標はニュースの見出し語やソーシャルメディアと通信社の記事全文を分析し、Q学習で集められた購買データと繋ぎます。

まず、機械は意味のある言葉を抽出とノイズ情報を遮断を学びます。そしてナレッジグラフを用いて、これらの言葉を当の株に割り当てる方法を学習します。例えば、簡単な検索はビルゲイツとマイクロソフト株を結びつけないでしょうが、ナレッジグラフはそれができます。したがって、暗に株と関係のある記事内の言葉が、意味のあるデータとして機械によって分析されることができます。

全体のプロセスには膨大な時間とリソースがかかります。しかし、すでに今この労力には価値があります。投資家心理指標は、銀行やプロのトレーダー、ヘッジファンド、ソーシャルトレーディングプラットフォーム、好みに売られます。

取引シグナル

取引シグナルは行動を直接呼び寄せませんが、むしろマーケット機会のお知らせの最新情報を呼び寄せることを常に把握しておいてください。リスク許容度、投資期間、あなたの取引戦略に基づいて、どのシグナルを追うべきかはあなた次第です。

伝統的にシグナルは分析によって作られます。しかし、データ分析の場合は、機械学習は大きな利点です。比較的に短い期間で異なるソースからたくさんの方法を調査できます。近年、正しく確実に使われると、機械学習は過去のデータを分析し、より長い期間の観点で取引シグナルを生み出します。

しかし、多くの企業が外見上で、機械学習容量を用いて、データを常にスキャンしてその日の迅速なシグナルを生み出しています。エキスパートはそのような知らせに頼るべきでないとして、市場決定の際にはそれらを避けることを奨励します。

したがってそれに賢く従うと、機械学習で生成された取引シグナルがリスク/ 報酬の割合を最高に活用できます。

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詐欺防止

いくつかの点で、取引はルーティーンになります。多かれ少なかれ、日々同じ行動をし、羊が前後にジャンプするのを見るような気持ちになります。それは脳を休めて眠らせ、集中が不要になります。目がどんよりとするかもしれませんし、トランザクションがすべきほど円滑に進まない時に気づかないでしょう。

機械学習で、そのようなトラブルは決してないでしょう。機械は何百ものパターンを分析するように教えられており、わずかな矛盾が明らかになると、あなたに知らせるでしょう。多くの場合で、珍しいパターン危険なパターンを表します。普通でない行いを定義する能力は、投資額が大きいときにトレーダーを損失から守るかもしれません。

さらに、機械学習は個人データを扱った仕事を助けるかもしれません。新しいトレーダーがブローカーと共に口座を開設するとき、偽造IDと悪慣習の疑いがあり得ります。AIと機械学習が適用されると、確実性の批准がより早く進み、FBSのような国際的な仲介手数料を新参者に受け入れやすくし、なりすましを防ぎます。

高頻度取引

高頻度取引(HFT) は、複雑なアルゴリズムの取引です。コンピューターは数秒で多数の注文をこなし、価格のとても小さな違いから利益を得ることを助けます。これらのアルゴリズムは人間のスキルを越えます。これが、機械学習はその速さと正確な計算容量で素敵な入り口を作っている領域なのです。

スーパーコンピューターは、将来の価格変動を示す特徴を検出し、予想に基づいて勧めます。

不幸なことに、HFTはデイトレーダー (=一般人) がアクセスできない世界が存在します。このメソッドのよくない傾向は次のことを含みます:

  • 速いコンピューターと複雑なアルゴリズムへのアクセスが必要です。
  • ハードウェアは高すぎる方法です。大きく裕福な企業が購入することができます。
  • 機械はスイスの時計と同じほど貴重なのでトレーディングコンピューターは可能な限りサーバーに近く置くべきです。

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誰が勝つのでしょうか?

AIと機械学習は領域を侵害していますーこれが事実で現代の現実です。2020年、"AIのためのAI"にふさわしい場所はありません。当のテクノロジーは実験的根拠から普段の生活に移行し、多くの領域で速くうまく支配しました。

しかし、その複雑な性質のせいで、機械学習とAIとなると、取引は少し離れています。コンピューターは過去のたくさんのデータを処理し、パターンでトレーダーの洞察の模写を学びます。後者は扱いにくい仕事で、たくさんの時間とリソースを要します。しかしすでに今は、ソーシャルメディアの投稿や財政証明書、ニュースを処理して、エキスパートは追加のマーケット洞察ができます。彼らは機械に適切、不適切な情報を区別させ、長期間戦略のための取引シグナルを生み出せることを教えています。

機械学習は詐欺防止や偽造認証の抑制に使われます。加えて、テクノロジーは高頻度取引に取りかえられません。

今、弊社は機械と競争でなく、コラボレーションします。次は何かー時間だけが示すでしょう。

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調子が絶好調

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