Gebruik van AI in de handel

Kunstmatige intelligentie heeft tal van sectoren veranderd, en de wereld van de handel vormt daarop geen uitzondering. Het is echter nog steeds meer een hulpje voor handelaars dan een instrument dat superieur zou zijn aan menselijke handel. Ook is het vermeldenswaard dat AI-handelsalgoritmen niet altijd synoniem zijn met algoritmische handel. Traditionele algoritmen zijn gebaseerd op een reeks instructies. Ze werken op basis van een "als-dan"-logica, waardoor ze niet met de tijd kunnen verbeteren door nieuwe gegevens. Gelukkig hebben AI en het wijdverbreide gebruik van Machine Learning een nieuwe generatie algoritmen ingeluid die afstappen van de traditionele "regelgebaseerde" algoritmen.

Machine learning is een subset van AI die leert van grote hoeveelheden gegevens en deze kennis gebruikt om voorspellingen en analyses te doen. Bovendien leren en verbeteren deze algoritmen automatisch naarmate de tijd verstrijkt. Dit heeft een groot potentieel in de handelsindustrie en kent al verschillende toepassingen.

Sentimentanalyse

Dit is een van de meest populaire toepassingen van AI in de handelssector. Het helpt handelaren te bepalen wat het sentiment is op sociale media en nieuws. Traders vertrouwen op nieuws en, in het bijzonder, Twitter voor informatie. Maar zelfs de beste traders kunnen niet elk nieuwsbericht of tweet lezen en een oordeel vellen over het algemene sentiment. Daarom interpreteren sentimentalgoritmen op basis van Natural Language Processing (een tak van machinaal leren die menselijke taal onderzoekt) tekst die over aandelen wordt gepost en trekken daaruit conclusies over het algemene sentiment. Eenvoudig gezegd, het informeert u hoe handelaren denken over een bepaald bedrijf.

Patronen vinden

AI kan patronen vinden die anders onopgemerkt zouden blijven door een grote gegevensverzameling te analyseren. De bevindingen kunnen vervolgens door handelaren worden bekeken en beoordeeld om te bepalen of dit patroon het waard is om te onderzoeken en eventueel te verhandelen.

Boosting High-Frequency Trading algoritmes

HFT-algoritmen voeren dagelijks duizenden tot miljoenen transacties uit. Maar omdat ze op regels zijn gebaseerd, moeten de mensen die ze hebben geschreven hun code regelmatig handmatig aanpassen als de marktomstandigheden veranderen. AI komt dan van pas en kan algoritmeparameters automatisch aanpassen wanneer de markt verschuift, wat handelaars veel tijd en werk bespaart.

Raming van het rendement

Het inschatten van rendementen is een van de meest cruciale aspecten van de handel, waarmee handelaren rekening moeten houden bij hun beslissing om al dan niet een transactie aan te gaan. ML kan ook hier worden gebruikt, door gebruik te maken van neurale netwerken en andere leerbenaderingen om elementen die de aandelenkoersen beïnvloeden te identificeren en te analyseren. Deze variabelen worden voorspellers genoemd, en ML gebruikt ze om koersvoorspellingen te doen. Handelaren kunnen deze schattingen gebruiken om hun argumentatie te onderbouwen en zich comfortabeler te voelen bij het uitvoeren van een bepaalde transactie.

Rangschikking van de voorraden

ML kan aandelen op verschillende manieren rangschikken. Algoritmen kunnen worden gecreëerd die bedrijven evalueren op basis van fundamentele analyse of hun prijs en technische indicatoren. Aandelen kunnen bijvoorbeeld worden gerangschikt op basis van hun momentum, waarde (of het aandeel onder- of overgeprijsd is), of groei (hoeveel bedrijven zijn gegroeid over een bepaalde periode). Met andere woorden, een trader kan ML gebruiken om een rangschikkingsalgoritme op te stellen met criteria die essentieel zijn voor hemzelf.

Conclusie

Kortom, AI en ML hebben veel potentieel in de handelsindustrie en worden al op verschillende manieren gebruikt. Sentimentanalyse, patroonherkenning, het stimuleren van hoogfrequente handelsalgoritmen, het berekenen van rendementen en het rangschikken van scores zijn slechts enkele van de AI-toepassingen die handelaren helpen om betere oordelen te vellen. Naarmate AI en ML zich blijven ontwikkelen, zal hun impact op de handelswereld waarschijnlijk alleen maar toenemen. Met dit in het achterhoofd is AI echter nog steeds meer een assistent voor traders dan een directe vervanging voor hen.