人工智能在交易中的应用

引言

人工智能的整合将实现智能和自动交易决策，从而改变交易格局。在交易方面，人工智能处理大量数据，然后尝试分析这些数据，为交易者找到正确的信息。这使得交易策略更加快速和准确。它不像与他人互动，从而最大程度地减少了情感的影响。

交易中的人工智能主要专注于使用机器学习技术，结合神经网络和自然语言处理算法，来分析金融市场的趋势、股票的市场波动、财经新闻的影响以及社交媒体平台的情感分析。通过机器学习，人工智能系统能够分析历史数据并预测未来预期价格，而自然语言处理（NLP）则用于从新闻报道和社交媒体等基于文本的来源提取数据，从而为市场分析增加了新的维度。

人工智能在交易中最可能的应用是算法交易。算法交易是指根据设定的参数，利用人工神经网络自动进行交易，这些参数的复杂度和频率已超出人脑的处理能力。专家系统的核心要素之一是，认知交易系统能够对历史数据进行建模，调整交易算法并同时执行交易。此外，人工智能系统可以通过输入的新数据进行训练，这意味着它们可以适应不断变化的市场。

人工智能交易基础

数据收集和预处理

人工智能交易系统依赖于股票市场和其他市场的历史和实时数据流。这些数据包括不同公司的股票、经济指标、文章和其他新闻、社交媒体，甚至是地缘政治行动。数据预处理的第一步是数据清洗，它包括清理和重新组织数据，以获得干净的机器输入。

算法开发

自动化交易意味着交易是通过在市场中进行交易的公式完成的。这些算法可以看起来像简单的决策树或人工神经网络。这些模型有助于识别市场波动，甚至识别模式和未来的变化。基于这些知识，人工智能系统依赖于所使用的算法，算法越复杂，人工智能系统就越高效。

机器学习和预测分析

基本上，在交易中，人工智能主要通过机器学习原理来应用。通过教授系统关于数据及其趋势，并创建一个有助于预测市场走向的图表。这些模型是从过去的数据中学习的；随着时间的推移，这些模型将能够学习到越来越好的预测能力。算法帮助交易者识别何时买入或卖出特定交易，同时，它们能让交易者在交易中获得优势，尤其是在波动性较大的操作中。

算法交易

人工智能通过允许交易在没有任何人干预的情况下进行，并由系统自行完成交易来提供帮助。这降低了基于交易者情绪做出决定的可能性，并且能够以人类无法达到的速度进行交易。这些算法系统还可以用于回测，以确定交易策略是否可行，尤其是在实际部署到市场之前。

风险管理

人工智能驱动的系统集成了风险管理工具，用于评估市场波动性和其他风险因素。这些系统可以根据新信息即时调整交易策略，从而减轻潜在损失。

交易中人工智能技术的类型

机器学习 (ML)

交易主要应用一种最广泛的人工智能技术，称为机器学习，它使系统在使用过程中不断学习。机器学习算法基于大数据，并利用数据中的信息进行预测。在交易中，机器学习用于预测价格、评估风险和识别交易建立。而监督学习，即算法是针对特定训练数据集开发的，用于预测股票价格或市场状况，无监督学习则用于检测常态条件和对市场相似行为进行聚类。

示例：科学组合包括回归模型、决策树和支持向量机，这些都是算法交易中采用的关键策略。对冲基金和投资公司使用这些技术开发交易模型，以识别市场趋势或预期价格变化。

深度学习 (DL)

机器学习的另一个分支称为深度学习，它基于人工神经网络模型，旨在模仿人脑的功能并学习给定数据集中存在的复杂依赖关系。它们也被发现对于识别金融市场中可能无法通过其他传统方法找到的非线性关系模式非常有帮助。CNN和LSTM结构在时间序列分析中起着重要作用，这至关重要，因为在高频交易中，需要处理价格趋势，而这只能通过使用人工智能算法来实现。

示例：在量化交易中，通过应用大型数据集，如商业新闻情绪、历史股票价格趋势和社交数据等，来预测股票价格的波动至关重要。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）是一种人工智能技术，它使计算机能够理解和合成自然语言。通过使用新闻文章、报告和社交媒体评论，NLP 可以识别市场动态。模型可以处理大量文本信息，并找到可能导致股票趋势或其他指数变化的意见转变信号。例如，如果关于某家公司的某些新闻在市场上引起了积极情绪，那么这可能就是购买股票的合适时机。

示例：作为交易应用程序架构的一部分，可以构建 NLP 算法来分析已发布的财务信息或社交网络上的最新帖子等材料，以便在交易系统之外通知交易者哪些事件可能会影响盘中模式。

强化学习 (RL)

上述描述表明，强化学习是一种通过试错来找到最优解决方案的人工智能策略。因此，在交易中，强化学习代理会与市场环境进行交互，并从每次交易的结果中获得一些知识或技能。在其他方面，通过限制当前强化学习模型累积回报，它们可以为不同的市场条件开发非常有效的交易策略。最后，应该指出的是，强化学习可以很好地应用于旨在进行大量交易而无需交易者参与的自主交易环境。

示例：强化学习已在高频交易中得到应用，其中代理交易的目标是利用输入给它们的数据来盈利。浮动投注，这是大型对冲基金和自营交易公司中相当普遍的一种技术，就是为此目的而采用的。

遗传算法 (GA)

另一方面，遗传算法的运作方式类似于自然选择过程，以产生最优解决方案。在交易中，遗传算法被应用于寻找最优的交易解决方案，以在市场上进行应用，通过在特定时间调整交易解决方案的种群。通过这种方式，遗传算法能够选择表现最佳的策略并对其进行优化，以获得最佳的交易系统。

示例：遗传算法在投资组合优化中的作用显而易见，在其中解决涉及各种变量的最优解。这在交易者的业务中得到体现，其中遗传算法被用于创建能够克服基于规则的模型，因为市场条件不断波动。

模糊逻辑

模糊逻辑能够很好地处理不确定性和不精确性，因此该模型适用于波动性市场。模糊逻辑具有真值度，因此，股票市场交易策略的方法不能完全是“非此即彼”的。其应用在投资组合和风险管理中尤其突出，因为它允许交易者在信息不完美的情况下做出决策。

示例：当信号较弱时，交易者可以使用模糊逻辑，一种决策形式。

群体智能

群体智能与人工智能方法相关，这些方法基于社会中多个生物代理的行为。在交易中，群体智能系统根据一个以上代理组成的联盟的方案做出整体决策。它们用于投资组合管理以及在考虑影响其选择的策略特征的情况下。

人工智能驱动的交易策略

算法交易

算法交易通常基于人工智能和机器学习，交易是根据特定规则自动启动的。这些算法包含价格、交易量和时间等众多参数，并旨在以尽可能低的价格进行交易。人工智能贡献的算法交易通常涉及对市场情况的实时评估，以及对各种资产和交易的跟踪，而无需人工直接干预。人工智能有助于在历史数据上测试策略，以实现交易策略的最大化性能。

优势：机器执行交易的速度也比人类快，从而最大限度地减少了交易机会消失的时间。这为它们提供了额外的优势，尤其是在高频交易 (HFT) 中，收益是通过在短时间内获得许多小额收益来获得的。

基于情绪分析的交易

大多数人工智能交易工具，如自然语言处理，都使情绪分析成为一种可行的交易策略。通过分析新闻文章、社交媒体帖子和公司收益电话会议，Kaggle 人工智能系统可以估算特定股票、贵金属或加密货币的市场情绪。自动驾驶系统可以立即改变头寸。例如，在感知到情绪变化时，例如当一家公司在媒体上负面报道时，相应的人工智能系统就可以打开卖出股票或做空该股票的头寸。

示例：2021 年，当交易者对 GameStop 股票进行操纵性卖空时，他们检查了 WallStreetBets 等 Reddit 论坛上特定股票的滚动情绪。这在华尔街研究机构发现趋势之前就有效地识别了趋势。

动量交易

动量交易，也称为趋势交易，涉及利用市场中盛行的特定趋势。该策略特别适合应用于人工智能模型，因为它们比常规方法更快地识别趋势的持续甚至逆转。一种方法是利用历史价格来推断趋势的持续时间，并使用机器学习算法来确定波动性和交易量。当模型意识到某个方向将继续时，就会进行买入或卖出以利用该方向。

优势：算法动量交易能够减少冲动，比情绪对市场特征做出更早的反应。这些预测还可以包括全球事件和市场情绪等方面，这些也可以作为输入集成到人工智能模型中。

量化交易

更具体地说，它是利用数学算法寻找交易的过程，称为量化交易。人工智能通过整合机器学习机制来开发这些模型，以识别普通股票交易者不易识别的复杂非线性关系。基于统计的人工智能可以轻松地处理大量数据点，在不同市场中，交易者可以了解常见模式及其偏差，并检查任何可能的盈利机会。

优势：与量化方法集成后，人工智能系统能够利用随时提供的新数据。与可能在市场变化时效率不高的静态模型相比，这是一个更大的优势。

均值回归

均值回归基于这样的前提：相关资产的价格在某个时候，或以某种形式，将会回归到平均值。例如，人工智能系统可以跟踪这些价格的变动，并在它们偏离平均值时采取行动。例如，假设一家公司股票的价格低于平均价格，那么人工智能模型将建议价格将会上涨；因此，进行买入。

优势：因此，人工智能增强了均值回归，因为它考虑了市场情绪、交易量以及除价格平均值之外的所有其他波动性资产等因素。这使得比使用大多数均值回归交易方法获得更好的结果成为可能。

基于强化学习的交易

有一种人工智能系统称为强化学习，其中代理会执行某种操作，并在交易环境中获得奖励。之后，人工智能系统会修改其有用方法，以优化总奖励。如前所述，强化学习的另一个好处是，它在流动性市场中应用得更好，因为条件变化是持续的，而不是在股票或外汇市场等其他相关市场中。

人工智能交易的未来趋势

人工智能驱动的预测分析

数据管理的重要性预计将在未来得到提升，这意味着交易领域的决策者将越来越依赖分析能力进行预测。这些系统将结合使用新类型机器学习，如深度学习和强化学习，以辅助实时数据分析并增强市场预测。这将使交易者能够更清晰地制定应对某些市场状况的方法，而不是等待它们发生。

人工智能与量子计算

将量子计算与交易这两项技术结合起来，可能会改变人工智能。与在极短时间内处理大量数据的经典计算机不同，量子计算机可以增强人工智能模型预测各种市场场景的能力。虽然目前仍在开发中，但在交易中使用量子计算提供了显著提高业务决策工作流速度的机会，这可能成为交易中的决定性因素。

处理自然语言处理以进行情绪分析

自然语言处理预计将在人工智能交易中占据更重要的地位，它基于文章、公司报告和推文进行运作。人工智能系统可以采用此类情绪分析来确定公众、经济报告和全球市场动态的积极或消极态度，以用于交易目的。交易者将能够获得有关特定市场趋势的相关数据，从而做出正确的决策。

自主交易系统

在人工智能和机器的协助下，交易将越来越多地实现无干预。这些系统将能够根据实时信息和预设的风险阈值进行交易，而无需人工操作员的持续监控。随着算法在识别不断变化的市场方面的复杂性不断提高，大多数这些人工神经网络将在未来被修改为自主的。

人工智能在高频交易 (HFT) 中的应用

高频交易依赖于速度和准确性，很快将再次使人工智能成为焦点。在这种情况下，人工智能将在短时间内对大量样本进行数据分析，并眨眼间完成交易，公司可能会利用微小的价格变化获利。

实时示例

文艺复兴科技

概述：文艺复兴科技是一家对冲基金，因其采用量化方法和应用人工智能进行交易业务而闻名。吉姆·西蒙斯 (Jim Simons) 领导的公司，因其在交易中高级应用人工智能和统计模型而受到赞誉。

算法交易：因此，文艺复兴科技使用复杂的人工智能技术来分析大数据集、识别交易信号并进行高频交易。他们的模型基于过去的市场信息和实时数据进行预测和决策。

数据分析：该公司将人工智能应用于结构化和非结构化数据，包括但不限于新闻、财务报表和市场趋势，以获得洞察并优化交易策略。

影响：这种方法使文艺复兴科技成为世界上最成功的对冲基金之一，并获得了丰厚的回报。该公司工作的一个显著方面是其将人工智能整合到交易过程中的能力。

Two Sigma Investments

概述：另一家在量化金融和人工智能交易领域享有盛誉的公司是 Two Sigma Investments。该公司采用各种算法，通过机器学习和数据科学做出投资决策。

预测建模：利用机器学习技术，Two Sigma 能够预测市场趋势和资产价格。他们的算法会分析大数据中的相关性和模式，并利用这些信息做出投资决策。

自动化交易系统：交易功能和风险管理通过人工智能进行，从而更容易抓住市场机遇。

影响：因此，通过应用人工智能，Two Sigma 在交易行业取得了进步，设计了具有竞争力的交易策略，使其在不同的金融市场中脱颖而出。这个成功故事证明了应用人工智能技术来提高公司交易效率和盈利能力的效果。

结论

人工智能正在改变交易的运作方式，提高了预测的可靠性和及时性，并增强了复杂策略的执行和大量数据的分析。实时处理市场数据、自主交易以及融合机器学习和量子计算等方法正在改变金融市场。随着人工智能的不断发展，将创新与伦理问题和监管合规性联系起来将变得越来越重要。交易中人工智能的发展为进一步的丰富提供了许多机会，这将带来改进的洞察力和更高的效率，尽管它同时需要持续警惕其执行过程中的透明度和问责制。