Trwający boom generatywnej sztucznej inteligencji ponownie zwrócił uwagę na technologię automatyzacji w kilku sektorach, a w świecie inwestycji instytucjonalnych rozwój maszyn pomógł odkryć wiele możliwości w postaci algorytmicznych rozwiązań
handlowy. 

Szczególnie jeśli chodzi o sektor technologiczny, sztuczna inteligencja to temat, który stale zyskuje na popularności. Jego transformacyjna zdolność do wprowadzania nowych, ewolucyjnych technologii i narzędzi do świata finansów pomogła kierować większą liczbą instytucji
bardziej niż kiedykolwiek w stronę wzrostu portfela, a przyszłość jawi się jaśniej niż kiedykolwiek w miarę pojawiania się nowych osiągnięć w technologii finansowej. 

Mając to na uwadze, przyjrzyjmy się powstającej technologii, która pomaga przekształcić krajobraz handlu algorytmicznego i korzyściom, jakie może ona przynieść na poziomie instytucjonalnym: 

Innowacje w handlu algorytmicznym

Handel algorytmiczny oferuje wiele korzyści inwestorom instytucjonalnym i jest znany ze swojej szybkości i wydajności. Co najważniejsze, umożliwia także instytucjom przezwyciężenie trudności

błędy ludzkich emocji w procesie decyzyjnym, pomagając działać bez możliwych do uniknięcia błędów zakłócających ocenę sytuacji. 

Chociaż inwestorzy mają do dyspozycji wiele opcji i wiele bezpłatnych opcji oferujących jakąś formę pokrycia algorytmicznego, w przypadku ambitnych instytucji, które chcą wycisnąć zysk z zamówień o dużym wolumenie i niewielkich marż za poślizg,
pierwszorzędne usługi należy to uznać za realne rozwiązanie. 

Dzięki najlepszym algorytmom możliwa jest realizacja zleceń po najlepszych możliwych cenach w ułamku ułamka momentu zawarcia transakcji, co pomaga uniknąć poślizgów i zapewnia stałą optymalizację wysokich marż. 

Wykorzystanie handlu o bardzo wysokiej częstotliwości

Jednym z kluczowych elementów handlu algorytmicznego jest handel o wysokiej częstotliwości (HFT) i ultra-HFT. Narzędzia te działają jako wysoce elastyczni pośrednicy między kupującymi i sprzedającymi i mogą pomóc instytucjom w maksymalnym wykorzystaniu marginalnych rozbieżności cenowych, które mogą tylko istnieć
przez milisekundy. 

Ultra-HFT może rozwijać się dzięki wspomaganemu komputerowo handlowi algorytmicznemu opartemu na regułach, w którym dedykowane programy mogą natychmiast podejmować kluczowe decyzje w oparciu o wymagania instytucji dotyczące transakcji. W przypadku handlu na dużą skalę algorytmy również mogą

dzielić zamówienia o dużej objętości na wiele mniejszych zamówień, aby zaoferować większe korzyści cenowe. 

Oprócz tego algorytmy mają możliwość planowania wysyłki zleceń na rynek i mogą korzystać z szybkich źródeł danych w czasie rzeczywistym, identyfikować sygnały transakcyjne, interpretować idealne przedziały cenowe i składać zlecenia handlowe, gdy tylko pojawi się okazja . 

Co najważniejsze, ewolucja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pomogła w wykorzystaniu nowej generacji narzędzi ultra-HFT, które mogą wyposażyć instytucje w wysokiej klasy narzędzia umożliwiające identyfikację oczekujących zamówień o ułamek sekundy przed resztą rynku, potencjalnie
zapewnianie większych możliwości w zakresie zysków z handlu na dużą skalę. 

Wiek przetwarzania języka naturalnego

Era generatywnej sztucznej inteligencji pomogła wprowadzić przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do algorytmicznego krajobrazu handlu, co może pomóc traderom w tworzeniu bardziej elastycznych zasad, celów i warunków do naśladowania przez modele. 

NLP ma
wiele zastosowań w całym krajobrazie finansowym i można je z wielkim skutkiem wykorzystać do analizy czynników takich jak nastroje rynkowe w szerokim zakresie badań społecznych i analitycznych, aby zapewnić znacznie lepiej poinformowany zestaw możliwości dla instytucji
handlowcy 

Wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego na dużą skalę

Dla wielu instytucji wyzwania polegają na wykorzystaniu łatwo dostępnych danych i spostrzeżeń handlowych. Droga do stworzenia strategii funkcjonalnej, zgodnej z celami, wartościami i istniejącymi strategiami instytucji, może być złożona, ale można ją wybrukować
poprzez połączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. 

Tam, gdzie w przeszłości dostawcy algorytmów mieli dużą kontrolę nad wydajnością swoich narzędzi, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają demokratyzować krajobraz, zapewniając firmom większe możliwości adaptacyjne. 

Pomaga to nie tylko w lepszym dostosowaniu algorytmów do potrzeb instytucji, ale może również pomóc im lepiej dostosować się do konkretnego instrumentu, warunków rynkowych i dostępnego kredytu w każdej transakcji.

„Sztuczna inteligencja znacząco poprawiła efektywność przetwarzania i analizy danych, umożliwiając szybszą ocenę dużych zbiorów danych kluczowych dla strategii handlu algo” – wyjaśnił Andrew Bradshaw, Global Head of Prime – Hedge Funds w
26 stopni na rynkach globalnych. 

„Dotyczy to algorytmów uczenia maszynowego, które stale uczą się na podstawie nowych danych i optymalizują strategie handlowe pod kątem zmieniających się warunków rynkowych, a wszystko to przy minimalizacji ludzkiej stronniczości w procesie inwestycyjnym. Postęp ten doprowadził do bardziej dynamicznego podejścia
do poruszania się po rynkach finansowych.”

W przyszłości zarządzanie zamówieniami i zarządzanie realizacją staną się bardziej synergiczne dzięki temu połączeniu narzędzi automatyzacji, a niedawny boom generatywnej sztucznej inteligencji pomoże w zapewnieniu nowych możliwości technicznych w tej dziedzinie ambitnym i zaradnym instytucjom
w dalszym ciągu budować przewagę w branży. 

Responsywne wykonanie Algo

Algorytmy wykonawcze mogą pomóc w optymalizacji wydajności instytucji w zakresie kupna i sprzedaży papierów wartościowych na dużą skalę. Co najważniejsze, najskuteczniejsze w branży narzędzia do wykonywania algorytmów mogą pomóc w pozyskiwaniu dużych zamówień w sposób, który wywiera minimalny wpływ
na cenę i zmniejsza całkowity koszt transakcji. 

Wyrafinowane algorytmy mogą działać z uwzględnieniem średniej ceny ważonej wolumenem (VWAP) i średniej ceny ważonej czasowo (TWAP). Oznacza to, że duże zamówienia można realizować w określonym czasie, aby mimo ogólnej skali wywierać minimalny wpływ na rynek. 

Niektóre z najskuteczniejszych narzędzi do realizacji algorytmów mogą wykorzystywać zamówienia będące górą lodową, które dzielą duże zamówienia na mniejsze, aby ukryć ich wpływ na rynek. Wraz z inteligentnym kierowaniem zamówień może to pomóc w dodaniu wartości do instytucjonalnych biur transakcyjnych bez tworzenia
brak równowagi na rynku. 

Co najważniejsze, może to pomóc w poprawie dokładności i spójności transakcji. Na przykład egzekucje algo mogą wykorzystywać zestaw predefiniowanych reguł i kryteriów do kształtowania transakcji automatycznych. Zmniejsza to ryzyko błędu, zachowując zgodność przez cały czas
proces wykonania. 

Ponadto wykonania algorytmiczne mogą pomóc instytucjom zachować zgodność z przepisami geograficznymi, takimi jak unijna dyrektywa MiFID II, która wymaga od inwestorów wykazania najlepszej realizacji podczas zawierania transakcji. 

Miejsca w pierwszym rzędzie w ewolucji handlu

Ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji pomogły w ewolucji handlu algorytmicznego i pomogły instytucjom w szybkim budowaniu funkcjonalnych strategii handlowych. 

Ultra HFT stanie na czele wyścigu o szybsze rozwiązania algo w środowisku, ponieważ coraz więcej kluczowych graczy będzie polować na największe marże zysku, działając w najbardziej nieskończenie małych oknach możliwości. 

Pojawienie się Ultra HFT może trafić w ręce najbardziej ambitnych instytucji na świecie i może pomóc wielu pokoleniom traderów w czerpaniu korzyści z wykorzystania strategii handlowych opartych na nastrojach rynkowych, szybkiej analizie i
podstawowe zrozumienie swoich zobowiązań instytucjonalnych dzięki płynnemu poziomowi zrozumienia NLP. 

Nadeszła kolejna generacja handlu instytucjonalnego i nadszedł czas, aby instytucje wykorzystały masę danych, którymi dysponują.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.finextra.com/blogposting/26009/how-emerging-technology-turned-algorithmic-trading-into-the-king-of-institutional-investing?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs