Følgende artikel hjælper dig med: Kto może lepiej wykonać zadanie prognozowania?
Chociaż sztuczna inteligencja może łatwo przewidywać, nie może polegać na swoim osądzie, który jest wyłączną prerogatywą człowieka.
Sztuczna inteligencja daje o sobie znać w nigdy nie widzianych światach. Jeśli można pomyśleć o samochodzie autonomicznym, który wymaga miliardów obliczeń, aby pokonać nieprzewidywalne warunki na drodze, dlaczego nie zastosować tego do prognoz giełdowych? Ale wtedy pojawia się pytanie, jaka byłaby rola ludzkich spekulantów? Czy znikną, czy też będą w stanie na nowo zdefiniować swoją rolę w świetle inteligentnych technologii, które budzą ogromny strach ze względu na ich możliwości samoprogramowania? Sztuczna inteligencja w tradingu to drażliwy temat, który pozostawia tak wiele pytań do rozważenia.
Firmy finansowe i spółki giełdowe szybko dostosowują się do sztucznej inteligencji ze względu na jej nieodłączne możliwości identyfikowania złożonych wzorców handlowych poprzez zestawianie ogromnych danych z wielu rynków w czasie rzeczywistym. Rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego technologie pomagają inwestorom przeglądać tysiące rozmów prowadzonych różnymi kanałami w celu wyciągnięcia znaczących wniosków pozwalających przewidzieć właściwy wynik.
Przykłady realizacji Sztuczna inteligencja na giełdzie Działalność prognostyczna i handlowa są bardzo powszechne i szeroko rozpowszechnione w branży inwestycyjnej i finansowej. Techtrader, firma z siedzibą w San Francisco, wprowadziła w pełni autonomiczny system handlu akcjami, który nie wymaga interwencji człowieka. Może generować ludzką perspektywę na akcje bez konieczności aktualizacji i dostosowań. AI Analityka predykcyjna ułatwia identyfikację wzorca, tak jak tysiące traderów pracuje nad pojedynczą koncentracją na pojedynczej transakcji, w przeciwieństwie do konwencjonalnych sposobów, w których jeden trader obserwuje tysiące punktów danych. Jak na razie dobrze. Jednak ze względu na nieliniową i chaotyczną naturę rynku akcji nawet dobrze zaprojektowane algorytmy mogą nie zauważyć załamań na rynku akcji. zbiory danych lub poczynić spekulacje specyficzne dla kontekstu. Tylko człowiek może wziąć pod uwagę źródło danych, które również odgrywa kluczową rolę w przewidywaniu wyniku.
Zależy to od wydarzeń politycznych, otoczenia gospodarczego, decyzji korporacyjnych, psychologii inwestorów, ryzyka walutowego i wielu innych czynników. Giełda jest nieliniowym systemem dynamicznym o chaotycznej charakterystyce, dlatego bardzo ważne jest dokładne przewidywanie sytuacji na giełdzie. Z tej analizy wynika jeden wniosek – chociaż sztuczna inteligencja może przewidywać łatwo, szybciej i lepiej, nie może polegać na swoim osądzie, który jest wyłączną prerogatywą człowieka. Handel akcjami to coś więcej niż porównywanie statystyk, a sztuczna inteligencja ma przed sobą długą drogę, aby zastąpić ludzką dyskrecję.
