진행 중인 생성 AI 붐으로 인해 여러 부문에서 자동화 기술이 다시 주목을 받게 되었으며, 기관 투자 세계에서는 기계의 부상으로 알고리즘 형태로 많은 기회를 발견하는 데 도움이 되었습니다.
거래.
특히 기술 분야에서 인공지능은 지속적으로 관심을 끌고 있는 주제입니다. 새로운 진화 기술과 도구를 금융 세계에 도입하는 혁신적인 능력은 더 많은 기관을 안내하는 데 도움이 되었습니다.
그 어느 때보다 포트폴리오 성장을 향해 나아가고 있으며, 금융 기술의 새로운 발전이 계속해서 나타나고 있기 때문에 미래는 그 어느 때보다 밝아 보입니다.
이를 염두에 두고 알고리즘 거래 환경을 변화시키는 데 도움이 되는 새로운 기술과 이것이 기관 수준에서 가져올 수 있는 이점을 살펴보겠습니다.
알고리즘 트레이딩의 혁신
알고리즘 거래는 기관 거래자에게 많은 이점을 제공하며 속도와 효율성으로 유명합니다. 결정적으로, 이는 또한 기관들이 이러한 어려움을 극복할 수 있도록 힘을 실어줍니다.
인간 감정의 오류 의사결정 과정에서 판단이 흐려지는 예방 가능한 오류 없이 운영할 수 있도록 돕습니다.
투자자가 사용할 수 있는 옵션이 많고 일정 형태의 알고리즘 적용 범위를 제공하는 많은 무료 옵션이 있지만 대량 주문과 미세한 슬리피지 마진으로 인한 수익을 짜내려는 야심찬 기관의 경우 이는 단지
프라임 서비스 이는 실행 가능한 솔루션으로 간주되어야 합니다.
프라임 알고리즘을 통해 거래를 시작하는 즉시 최상의 가격으로 주문을 실행할 수 있어 미끄러짐을 방지하고 미세한 마진이 일관된 속도로 최적화되도록 보장합니다.
초고주파 거래 활용
알고리즘 거래의 핵심 구성 요소 중 하나는 고주파 거래(HFT)와 Ultra-HFT입니다. 이러한 도구는 구매자와 판매자 사이에서 반응이 빠른 중개자 역할을 하며 기관이 존재할 수 있는 한계 가격 불일치를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
밀리초 동안.
Ultra-HFT는 컴퓨터 지원 규칙 기반 알고리즘 거래를 통해 번성할 수 있으며, 이를 통해 전용 프로그램은 거래를 실행하기 위한 기관의 요구 사항에 따라 즉시 주요 결정을 내릴 수 있습니다. 대규모 거래의 경우 알고리즘은 또한
대량 주문 분할 더 큰 가격 이점을 제공하기 위해 더 많은 소규모 주문으로 구성됩니다.
이 외에도 알고리즘은 시장에 대한 주문 발송 일정을 정하고 실시간 고속 데이터 피드를 활용하고, 거래 신호를 식별하고, 이상적인 가격 범위를 해석하고, 기회가 나타나는 즉시 거래 주문을 할 수 있습니다. .
결정적으로, AI와 기계 학습의 발전은 기관이 나머지 시장보다 훨씬 먼저 보류 중인 주문을 식별할 수 있는 기능을 제공하는 고급 도구를 제공할 수 있는 차세대 Ultra-HFT 도구를 활용하는 데 도움이 되었습니다.
대규모 거래 수익률을 위한 더 많은 기회를 촉진합니다.
자연어 처리 시대
생성 AI 시대는 알고리즘 거래 환경에 자연어 처리(NLP)를 도입하는 데 도움이 되었으며, 이는 거래자가 모델이 따를 수 있는 보다 유연한 규칙, 목표 및 조건을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
NLP는
금융 환경 전반에 걸쳐 다양한 용도 광범위한 사회적 청취 및 분석가 연구 전반에 걸쳐 시장 정서와 같은 요소를 분석하는 데 큰 효과를 발휘하여 기관에 훨씬 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.
상인.
대규모로 AI 및 ML의 잠재력 활용
많은 기관에서는 쉽게 이용할 수 있는 거래 데이터와 통찰력을 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기관의 목표, 가치, 기존 전략에 부합하는 기능적 전략을 수립하는 길은 복잡할 수 있지만 포장될 수 있습니다.
인공지능과 머신러닝의 결합을 통해
과거에는 알고리즘 제공업체가 도구 성능에 대해 많은 통제권을 쥐고 있었지만 AI와 ML은 기업에 더 많은 적응성을 제공하여 환경을 민주화하는 데 도움을 주고 있습니다.
이는 알고리즘이 기관의 요구에 더 잘 적응할 수 있도록 도울 뿐만 아니라 각 거래 전반에 걸쳐 특정 상품, 시장 조건 및 사용 가능한 신용에 더 적합하도록 도울 수도 있습니다.
헤지펀드 프라임 부문 글로벌 책임자인 앤드루 브래드쇼(Andrew Bradshaw)는 “AI는 데이터 처리 및 분석의 효율성을 크게 향상시켜 알고 트레이딩 전략에 중요한 대규모 데이터세트를 더 빠르게 평가할 수 있게 해줍니다.”라고 설명했습니다.
26도 글로벌 시장.
“이는 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하고 변화하는 시장 상황에 맞게 거래 전략을 최적화하는 동시에 투자 과정에서 인간의 편견을 최소화하는 기계 학습 알고리즘으로 확장됩니다. 이러한 발전으로 인해 더욱 역동적인 접근 방식이 탄생했습니다.
금융시장을 탐색하는 것입니다.”
미래에는 주문 관리와 실행 관리가 이러한 자동화 도구의 혼합을 통해 더욱 시너지 효과를 발휘하게 될 것이며, 최근의 생성 AI 붐은 야심차고 자원이 풍부한 기관이 이 분야에서 새로운 기술 역량을 갖추는 데 도움이 될 것입니다.
업계 우위를 계속해서 구축합니다.
반응형 알고 실행
실행 알고리즘은 대규모로 증권을 사고 파는 기관의 성과를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결정적으로, 업계 최고 성능의 알고 실행 도구는 최소한의 영향을 미치는 방식으로 대량 주문을 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
가격을 낮추고 거래의 전체 비용을 줄입니다.
정교한 알고리즘은 VWAP(볼륨 가중 평균 가격) 및 TWAP(시간 가중 평균 가격)을 염두에 두고 작동할 수 있습니다. 이는 전체 규모에도 불구하고 특정 기간에 걸쳐 대량 주문을 실행하여 시장 영향을 최소화할 수 있음을 의미합니다.
가장 효과적인 알고 실행 도구 중 일부는 시장 흔적을 숨기기 위해 대규모 주문을 작은 주문으로 나누는 빙산 주문을 활용할 수 있습니다. 스마트 주문 라우팅과 함께 이는 기관 거래 데스크에 추가 비용을 발생시키지 않고도 가치를 추가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
시장 불균형.
결정적으로 이는 거래의 정확성과 일관성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 알고 실행은 사전 정의된 규칙 및 기준 세트를 활용하여 자동화된 거래를 형성할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체 규정을 준수하면서 오류 가능성이 줄어듭니다.
실행 과정.
또한 알고리즘 실행은 투자자가 거래 시 최고의 실행을 입증하도록 요구하는 EU의 MiFID II 지침과 같은 지리적 규정을 기관이 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.
트레이딩 진화의 최전선 자리
최근 AI의 발전은 알고리즘 거래의 발전을 촉진하고 기관이 기능적 거래 전략을 신속하게 구축하는 데 도움이 되었습니다.
Ultra HFT는 더 많은 핵심 플레이어가 가장 극소의 기회 창에서 행동하여 가장 큰 이익 마진을 추구함에 따라 환경 내에서 더 빠른 알고 솔루션을 위한 경쟁을 주도할 것입니다.
Ultra HFT의 등장은 세계에서 가장 야심찬 기관의 손에 들어갈 수 있는 잠재력을 갖고 있으며 여러 세대의 트레이더가 시장 정서, 신속한 분석 및
유창한 NLP 수준의 이해를 통해 제도적 약속에 대한 핵심 이해.
차세대 기관 거래가 진행 중이며 이제 기관이 대량의 데이터를 마음껏 활용해야 할 때입니다.
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