Недавно я видел, как одна компания запускает набор инструментов для анализа рынка ИИ, что довольно интересно. Основная логика заключается в использовании машинного обучения для получения торговых данных, автоматического выявления рыночных трендов и создания индивидуальных торговых оповещений на основе ваших потребностей.
Говоря прямо, этот набор средств предназначен для помощи трейдерам в принятии решений, а не для замены ручных ордеров. С помощью анализа данных в реальном времени и предиктивных моделей можно заранее обнаружить сигналы изменения рынка, что даёт вам время на реакцию. Он по-прежнему полезен для тех, кто хочет повысить процент побед в торговле и сократить количество сокращений.
В настоящее время этот инструмент доступен всем пользователям. С технической точки зрения применение машинного обучения в финансовой сфере становится всё более зрелым, но ключ по-прежнему зависит от реального эффекта и стабильности. В конце концов, рыночные данные сложны и изменчивы, и независимо от того, насколько умен алгоритм, пользователям нужно принимать собственные суждения.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Инструмент анализа рынка на базе ИИ уже здесь — новый помощник трейдеров?
Недавно я видел, как одна компания запускает набор инструментов для анализа рынка ИИ, что довольно интересно. Основная логика заключается в использовании машинного обучения для получения торговых данных, автоматического выявления рыночных трендов и создания индивидуальных торговых оповещений на основе ваших потребностей.
Говоря прямо, этот набор средств предназначен для помощи трейдерам в принятии решений, а не для замены ручных ордеров. С помощью анализа данных в реальном времени и предиктивных моделей можно заранее обнаружить сигналы изменения рынка, что даёт вам время на реакцию. Он по-прежнему полезен для тех, кто хочет повысить процент побед в торговле и сократить количество сокращений.
В настоящее время этот инструмент доступен всем пользователям. С технической точки зрения применение машинного обучения в финансовой сфере становится всё более зрелым, но ключ по-прежнему зависит от реального эффекта и стабильности. В конце концов, рыночные данные сложны и изменчивы, и независимо от того, насколько умен алгоритм, пользователям нужно принимать собственные суждения.