"אחד היתרונות הגדולים ביותר של המסחר האלגוריתמי הוא היכולת להסיר רגש אנושי מהקורה בשווקים, שכן עסקאות מתקבלות על ידי קריטריונים מוגדרים מראש להשקעה. מסחר אלגוריתמי, לעומת בני אדם, לא חשוף לרגשות המובילים להחלטות לא הגיוניות. שני הרגשות המובילים להחלטות הגרועות ביותר בהשקעות הם פחד וחמדנות. "
“Advantages of Algorithmic Trading,” NASDAQ
מהי חוכמת ההמונים ?
איך חוכמת המונים יכולה להטעות משקיעים?
איך מסחר אלגוריתמי גובה על הסכנות של "ללכת אחרי העדר"?
ככל שאתה גדול יותר אתה צורך יותר מידע: 5 חברות שמאמצות AI בניהול הון
ניהול הון, הכולל בין השאר מסחר מתקדם ואסטרטגיות הגדלת רווחי הלקוח באמצעות גיוון שירותי השקעה, מעצב את עצמו מחדש כאשר עידן חדש דופק בדלת – ואיתו, הדרישה לרווחיות גבוהה על ידי בני דור המילניום, עם טעם הייטקיסטי ויחס אינדיבידואלי. אך בעוד שקהל הלקוחות החדש הזה, יחד עם מאפיינים נוספים של העידן הנוכחי, בין אם זה פיתוחי השקעה מותאמים אישית ללקוח או עלייתם של יועצי הרובוט, מהווים גם הם אתגר עבור הענף, שהתחרות בו גדלה מיום ליום.
מסחר אלגוריתמי מבוסס בינה מלאכותית: טורף את הקלפים בעולם ההשקעות
עולם ההשקעות עבר לאחרונה מהפכה שקטה וסודית, ועם זאת דרמטית, כאשר מכונות נכנסו לתחום בו האדם שלט ללא עוררין. השלב העיקרי הראשון בתהליך הגיע בסוף שנות ה -90, כאשר המסחר האלגוריתמי הגיע לקרנות גידור מתקדמות וסוחרים בתדירות גבוהה. כעת, בזמן שהעולם מחבק את מהפכת הבינה המלאכותית, שינוי טקטוני נוסף בדרך. על מה מדובר? ולמה אתם צריכים להתרגש? קרא זאת בכתבה הבאה.
מה היה: בחודש החולף בפינה זו סימן האלגוריתם במגמה שלילית את מניית נייר חדרה פעמיים רבות והמנייה אכן צללה בחודש האחרון.מניית שיכון ובינוי, שהמלצנו עליה בשבוע שעבר עלתה השבוע.
מה יהיה: השבוע האלגוריתם מסמן למגמה חיובית את מניית JD הסינית (נסחרת בנאסד"ק) ומניית (MU) מיקרון טכנולוגיות לטווח הקצר בינוני.
אחד האתגרים הקשים ביותר, ועם זאת המסקרנים בתחום ה Machine learning , הוא שילוב השיטה בתחום הפיננסים.וחיזוי נכסים בשוק ההון. כאשר המתודה משולבת כהלכה ,היא משאירה את אסטרטגיות ההשקעה המסורתיות הרחק מאחור. בעוד שחלק מהשחקנים עדיין לומדים את מאפייניה של מתודת ה Machine learning המיושמים על מערכי נתונים גדולים ומורכבים כמו השווקים הפיננסיים,I Know First משתמשת בה כבר שנים רבות. התיאוריה של Machine learning התפתחה בצורה יוצאת דופן לאורך השנים ומתמודדת עם כמה מהאתגרים הייחודיים והקשים של תחום חיזוי המניות ונכסים אחרים בשווקים. מאמר זה של MarketWatch, למשל, מסביר כיצד ניתן ליישם את תיאוריית הכאוס לגבי סינון רעשים הנוצרים על ידי קבוצות נתונים בצורה דומה לאלה הנוצרים בפני משקיעים בשוק ההון. יתרה מזאת, היא מתארת אילו סוגים של דגמים ואלגוריתמים יתאימו ביותר לתרחישים הללו וכיצד השימוש בתובנות מניתוח הרעשים יכול לספק יתרון תחרותי מהותי בשווקים בעולם ואפילו בוול סטריט. גם אתם יכולים להשתמש בMachine learning, אחת המתודות המובילות של החברה, לייצור תחזיות לנכסים שונים בשוק ההון ולזהות הזדמנויות השקעה.
