Introduzione al Machine learning, IA e trading automatico

Intelligenza artificiale e machine learning.
Come vengono utilizzati ne trading automatico per costruire modelli matematico-statistico in grado di guadagnare sui mercati?

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Introduzione al Machine learning, IA e trading automatico.

L’intelligenza artificiale (IA) è il processo che consiste nel progettare “macchine intelligenti” in grado di calcolare, ragionare, imparare, evolvere e adattarsi autonomamente a varie condizioni e situazioni informatiche.

L’intelligenza artificiale possiamo dire che si basa su 6 discipline:

  • ingegneria
  • informatica
  • psicologia
  • linguistica
  • matematica
  • biologia

Grazie appunto alla sua intelligenza, è oggi molto utilizzata sui mercati finanziari per prevedere i movimenti e comportamenti futuri degli asset, eseguendo operazioni nei momenti migliori in base a moltissimi fattori che vengono valutati autonomamente.

Formulazione di un modello di trading

I numerosi input storici che vengono inseriti aiutano nella formulazione di modelli di trading in pochi secondi, cosa che l’essere umano da solo non potrebbe fare.

Esempio di modello di trading sul mercato del Forex

Sentiment Analysis

L’analisi del sentiment, chiamata Sentiment Analysis, in base ai commenti social e titoli di notizie/blog/testate giornalistiche, aiuta a comprendere come si posizionano gli investitori e il mercato in generale.

Velocità di trading aumentata

L’IA aiuta poiché facilita il trading ogni millisecondo. Inoltre, l’IA porta a un trading automatizzato così frenetico che non richiede l’intervento umano.

Tra le tipologie di Intelligenza Artificiale troviamo il Machine Learning (apprendimento automatico).

Questo, assieme all’AI, aiuta a migliorare ed eliminare i problemi basati su regole, e nel caso del trading automatico aiuta l’ottimizzazione, l’analisi e previsione attraverso:

  • identificazione e analisi dei fattori del movimento delle azioni (o altri sottostanti) tramite i cosiddetti predittori o caratteristiche.
  • decisioni basate su fatti. A differenza dell’essere umano che spesso si fa guidare da emozioni e sentimenti, le decisioni delle intelligenze artificiali si basano su dati inconfutabili.
  • utilizzo dei chatbot, che consentono una comunicazione più veloce tra lo sviluppatore e l’algoritmo, potendo risalire più facilmente alla cronologia degli interventi. Inoltre i chatbot imparano automaticamente e non richiederanno più l’intervento umano.
  • scenari di trading simulati. Non esponendosi a rischi, il trader può capire quale strategia potrebbe funzionare o meno in base ai dati storici che l’algoritmo ha recuperato nelle fasi di testing. L’IA ha la capacità di raccogliere dati di massa per analizzarli con velocità e precisione eccezionali.

Quali altre implementazioni favorisce il machine learning?

  • previsione sui dati storici dei prezzi. Per prevedere i prezzi delle azioni che sono chiamati variabili target, il Machine Learning utilizza dati storici chiamati variabili predittive. Per fare ciò, l’algoritmo in ML impara ad applicare le variabili predittive per la previsione delle variabili target.
  • è implementato per accelerare la ricerca di strategie di trading algoritmiche efficaci, ottimizzando profitti e simulando i rischi.
  • L’apprendimento automatico aiuta anche ad aumentare il numero di mercati da monitorare da parte del trader; diverse aziende famose come Renaissance Technologies e Citadel stanno utilizzando il Machine Learning per le loro decisioni di investimento.

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