IA e Machine Learning: come la tecnologia aiuta il trading
L’IA è la scienza di creare macchine intelligenti, le quali possono non solo risolvere problemi ed eseguire calcoli completi, ma anche imparare dall’esperienza, adattarsi a nuove tendenze e situazioni e ragionare autonomamente.
Queste abilità risultano quindi essere perfette per sviluppare un algoritmo che operi sui mercati finanziari, automatizzando il processo di analisi dei dati e di previsione dei movimenti dei sottostanti.
Ma come viene utilizzata l’AI per questo scopo?
Attraverso 3 fasi:
- formazione di modelli, quando l’AI ha la capacità di analizzare un grandissimo set di dati, per individuare modelli di trading che potranno risultare redditizi;
- trading predittivo (sentiment trading), prendendo in esame le interazioni sui social, le notizie e i titoli di giornali inerenti, per aiutare a prevedere i futuri movimenti;
- velocità di esecuzione, che attraverso l’AI può arrivare a qualche millisecondo.
Due tipi di IA
Le due tipologie principali di intelligenza artificiale sono quella per regole e il Machine Learning.
Quello basato su regole è il più semplice, che consiste in un insieme di fatti e regole; il secondo è un miglioramento del sistema basato su regole in cui al sistema vengono fornite informazioni relative ai risultati di ciascun punto dati ma non al processo decisionale; questo gli consente di prendere decisioni più accurate.
IA e Machine Learning nel trading automatico
IA e Machine Learning hanno le potenzialità di risolvere alcuni dei maggiori problemi in campo finanziario e di trading, attraverso previsioni, modelli, ottimizzazione e analisi.
Le principali attività sono:
- identificazione e analisi dei fattori dei prezzi delle azioni, attraverso le reti neurali combinate con una varietà di metodi per l’apprendimento, l’identificazione e l’analisi dei fattori che influenzano i prezzi delle azioni.
- decisioni basate su fatti concreti; l’IA, infatti, opera lasciando da parte emozioni quali paura e avidità, e si basa solo su decisioni calcolate in maniera analitica.
- scenari di rischi simulati. Essere in grado di prevedere i rischi associati al trading per prevedere meglio i prezzi delle azioni. Ciò consente ai trader di massimizzare i guadagni e simulare scenari di rischio, consentendo al settore del trading di diventare ancora più redditizio.
Le implementazioni del Machine Learning nel trading
Il ML utilizza i dati storici per prendere una decisione.
Per prevedere i prezzi delle azioni (noti anche come variabili target), utilizza i dati storici (o variabili predittive). Ciò consente all’algoritmo di applicare le variabili predittive per prevedere le variabili target.
Inoltre, può anche essere utilizzato in un modo che può accelerare la ricerca di strategie di trading algoritmiche efficaci. Il Machine Learning può utilizzare ottimizzazione algoritmica, regressioni lineari, reti neurali e deep learning (solo per citarne alcuni), per supportare gli utenti in qualsiasi attività attraverso l’implementazione dell’automazione.
Oltre a questo aumenta esponenzialmente il numero di mercati scansionati nello stesso momento, aumentando il vantaggio statistico.
L’impatto dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico sul trading azionario è positivo, con l’espansione dei mercati per identificare e prevedere maggiormente i rischi e aumentare i ritorni.
L’intelligenza artificiale consente previsioni e scambi significativamente più rapidi e accurati e può automatizzare ed eseguire processi molto più velocemente dei loro equivalenti umani.
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