Ai Trading Systems

La inteligencia artificial es la próxima gran cosa para los fondos de cobertura que buscan un borde Los rascacielos del centro financiero de Hong Kongrsquos están en marcado contraste con un edificio industrial gris sucio en el distrito de Kwun Tong de cityrsquos degradado. Sin embargo, nueve pisos más arriba, en una oficina desprovista de cualquier forma de señalización, un nuevo inversor artificialmente inteligente está tomando forma. Este robot de comercio, desarrollado por un equipo de roboticistas académicos, matemáticos y ex-banqueros, es la creación del incipiente fondo de cobertura Aidyia, que ha sido financiado por el capitalista de riesgo Emanuel Breiter. Programado para comenzar a negociar acciones estadounidenses este año, el equipo espera que entregue retornos en los tres años y millones de dólares que ha tomado para construir, convirtiendo grandes extensiones de datos financieros y lingüísticos en estrategias de inversión únicas. LdquoItrsquos ver los patrones que arenrsquot fácil para la mente humana para envolverse alrededor, rdquo dijo Aidyiarsquos co-fundador y científico en jefe, Ben Goertzel. El comercio asistido por ordenador no es nada nuevo. Pero Aidyia y otras firmas incluyen a los gigantes de fondos de cobertura Bridgewater Associates y Renaissance Technologies para crear software inteligente que se pueda enseñar a adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado, sin orientación ni instrucción de los seres humanos. Los comerciantes financieros no pueden ser la primera gente Elon almizcle. Bill Gates y Stephen Hawking estaban pensando cuando expresaron sus recientes preocupaciones sobre la amenaza AIrsquos a la raza humana. Pero si compañías como Aidyia triunfan, la profesión comercial humana podría ser una de sus primeras bajas. De los algoritmos a las máquinas que pueden aprender El año pasado más de 40 de los nuevos fondos de cobertura fueron ldquosistemáticos, rdquo lo que significa que utilizan modelos de computadora para la mayoría de sus oficios, de acuerdo con el proveedor de datos Preqinmdash el mayor porcentaje nunca. El campo estrechamente relacionado de la negociación algorítmica está diseñado para reaccionar muy rápidamente a los cambios del mercado. Los algoritmos buscan y explotan pequeñas ventanas de oportunidades comerciales, a menudo medidas en fracciones de un segundo. Tantas órdenes en el mercado de valores de Estados Unidos se colocan ahora por algoritmos automatizados que la Securities and Exchange Commission está buscando formas de regularlos como lo hace el resto de Wall Street. Estos algoritmos pueden funcionar a velocidades sobrehumanas para identificar pequeñas ventanas de oportunidad comercial, pero en última instancia, hacen exactamente lo que están programados para hacer por los seres humanos. No así los sistemas de AI. Una de las cosas por excelencia que distingue a los sistemas de AI que están siendo diseñados para el comercio financiero es su capacidad de aprender y adaptarse. La mayoría del comercio cuantitativo, tal como se practica actualmente, se basa en un ser humano para desarrollar un modelo matemático para identificar las oportunidades comerciales. El modelo se actualiza a mano para adaptarse a nuevos mercados o condiciones cambiantes. Para una IA, a la inversa, los seres humanos desarrollan el software inicial, pero la IA misma desarrolla el modelo y lo cambia con el tiempo. El robot comercial desarrollado por Aidyia ingiere grandes cantidades de información, incluyendo noticias y medios sociales, y utiliza sus poderes de razonamiento para reconocer conexiones y patrones en los datos. A continuación, utiliza esos patrones para hacer predicciones sobre el mercado, que se traduce en compra y venta de órdenes sin ninguna participación humana directa. Silicon Valleyrsquos fuga de cerebros artificiales Los últimos avances en la aplicación de la inteligencia artificial para el comercio financiero han sido alimentados por el Valle del Silicio, donde empresas como Google han invertido mucho en el aprendizaje de máquinas para permitir proyectos como auto-conducción de coches. El equipo de Bridgewaterrsquos AI está siendo dirigido por David Ferrucci, quien anteriormente dirigió el equipo de IBM que desarrolló Watson, el campeón de ldquoJeopardyrdquo de computadoras que recientemente también creó recetas para un libro de cocina. Goertzel pasó años investigando y aplicando la IA y la ciencia cognitiva en universidades de todo el mundo antes de convertir sus talentos en banca. Con un aspecto más hippy que la cadera, tiene el pelo largo y rizado, los vaqueros arrugados y las gafas John Lennon que contrastan con los diseñadores de banqueros que normalmente trabajan en Hong Kongrsquos hedge funds. Pero en última instancia está persiguiendo los mismos beneficios. Hersquos sólo lo hace mediante el uso de un sistema de inteligencia artificial que puede encontrar patrones en el volumen ldquohumungousrdquo de información de mercado y los datos que la mente humana ldquocannot posiblemente comprender. Las emociones humanas tienen ciertos patrones previsibles para ellos, dijo a Cuarzo. LdquoSo itrsquos amalgamating las predicciones de decenas de miles de diferentes patrones predictivos que identificahellipand thatrsquos donde el AI obtiene la ventaja. rdquo De back-testing a la realidad Hedge fondos que utilizan AI para impulsar sus decisiones de inversión han superado rendimiento promedio de la industria cada año para el Pasado siete, excepto para 2012, según el proveedor de datos de la industria, Eurekahedge. Pero es una industria de riesgo y el promedio enmascara la amplia gama de retornos, con algunos fondos de cobertura de AI ganando grandes ganancias, y otros fallando espectacularmente. Ldquo Hay algunos programas de IA muy disciplinados con fuerte énfasis en la protección a la baja una estrategia para prevenir las pérdidas financieras que han existido por más de cinco años y han producido retornos de dos dígitos, y luego son otros con volatilidad real que el inversionista medio hedge fund Tímido lejos de, rdquo observó Mohammad Hassan, un analista con Eurekahedge. Esta volatilidad se ha hecho muy clara en cada uno de los últimos tres años, donde el desempeño general de los mercados de renta variable globales ha superado fácilmente el promedio del fondo de cobertura, impulsado por AI o no. Aidyia ha llevado a cabo extensas pruebas de su sistema de AI utilizando más de diez años de datos históricos, y el CEO Ken Cooper afirma que ha promediado un rendimiento muy saludable de 25 años a año. Sin embargo, las pruebas históricas no siempre se traducen en el éxito del mundo real, señaló un banquero de Wall Street, quien no fue autorizado por su firma para hablar en el expediente, pero dijo que nunca invertiría en un fondo de cobertura como Aidyia basado en back-tested Datos solos. LdquoHistoria nunca ha sido un buen predictor del futuro, rdquo dijo. Algo en la industria, como Gerrit van Wingerden, director administrativo de Tora, un grupo de tecnología comercial que trabaja ampliamente con fondos de cobertura y gestores de activos, cree que el éxito de los fondos de AI puede de hecho ser subestimado debido al secreto Que rodea a estos tipos de negocios. Creo firmemente que el dinero crece en la oscuridad y un montón de gente que está haciendo esto (IA invertir) están manteniendo sus bocas cerradas, ya que donrsquot quieren que la gente a descubrir lo que están haciendo y cómo lo están haciendo, dijo rdquo. Los ejecutivos de Aidyiarsquos no dudan cuando se les pregunta si AI finalmente reemplazará a los comerciantes humanos. LdquoWe conocer a la gente (en la industria financiera) todo el tiempo y honestamente si digo un robot va a ejecutar gestión de activos en el futuro la gente va sí, sí, veo que el futuro, dijo rdquo Cooper. Goertzel asintió con la cabeza. LdquoYo donrsquot obtener demasiada pushback en la idea de que AIs estará operando los mercados financieros en nuestra vida, rdquo dijo. Georgia McCafferty es un periodista freelance basado en Hong Kong que escribe sobre negocios, finanzas y educación. Kinqo Actualizado el prototipo de la versión 2.0 Dada la dinámica cambiante de los mercados financieros, hemos actualizado el Forex Artilect con las siguientes características: Mayor dimensionalidad de los modelos: Es más probable que los patrones de mercado sean detectados y extrapolados en el futuro. Considera el precio y el tiempo como dos dimensiones diferentes. Trata de predecir a través de modelos de regresión, una estimación de cuándo y dónde el precio de la tendencia se terminará en el futuro. Incluye estas predicciones como una estrategia de salida también. Capacidades de varios modelos: Esta característica permite disminuir enormemente el tiempo de procesamiento y los recursos de la CPU no se consumen como antes. Esto es particularmente útil ya que la capacidad de usar muchos más modelos en una misma estrategia se incrementa dramáticamente y el costo de implementación se reduce, en teoría, más modelos para simular y predecir comportamientos, más robusta es la estrategia. Las probabilidades de tomar operaciones son ahora muy vigiladas. En este momento, sobre la base de los modelos, los oficios tomados deben superar la barrera 78-80. La precisión de los modelos para la apertura comercial de la versión 1 fue de aproximadamente 61-67, para la versión 2, su alrededor de 75-81. Permitir que las máquinas THINK Forex Artilect es un software de trading algorítmico de vanguardia para Metatrader4 diseñado para obtener beneficios en todos los escenarios de mercado utilizando sofisticados modelos matemáticos y estadísticos de predicción y probabilidad, implementando el fascinante poder de la Inteligencia Artificial. Actualmente el Forex Artilect está en modo de investigación y desarrollo y no está disponible para la oferta pública. Versatilidad Nuestro equipo ha logrado seleccionar, mezclar y aprovechar las ventajas de los algoritmos de mejor rendimiento para crear el software de Forex Artilect con la mayor disimilitud posible, convirtiéndola en una estrategia más robusta, entre la gran cantidad de técnicas de modelado incluyendo: Modelos Bayesianos Característica Modelos de extracción Modelos de regularización L1 Modelos de aditivos generalizados Modelos de redes neuronales Modelos de regresión cuantitativa Modelos de regresión cuantitativa Modelos de bosque aleatorio Modelos de spline de regresión adaptativa Modelo de función de base radial Nuestra forma de abordar el mercado es radicalmente diferente de la mayoría de los sistemas comerciales que se basan principalmente En los indicadores técnicos lineales retardados, en la acción de los precios o en los métodos fundamentales. Muy a menudo, estos sistemas funcionan durante un tiempo y luego se bloquean, probablemente debido a la imposibilidad de modelar la dinámica no lineal de los mercados financieros, con herramientas lineales clásicas. Empleamos los últimos desarrollos en el campo de la IA para superar esta limitación. Enfoque cuantitativo. Nuestra estrategia se basa principalmente en el aprendizaje supervisado. Aunque en el desarrollo, el aprendizaje no supervisado era necesario en un intento de encontrar estructuras ocultas en la aparente aleatoriedad del mercado. La mayoría de los sistemas se centran en el lado cualitativo del mercado, dejando de lado el lado cuantitativo. Los mezclamos a ambos. Caja negra de comercio. Teniendo en cuenta las limitaciones de Metaquotes Language para la creación de modelos avanzados de IA, nuestro software trabaja en conjunto con software de análisis estadístico de terceros utilizando diferentes entornos de codificación. Máquinas están tomando más ¿Qué sobre sobrealimentación Muchos productos comerciales anunciados como basados ​​en Inteligencia Artificial, Carecen de la consistencia necesaria para obtener beneficios en los mercados. Podría haber una amplia gama de razones, pero una de las razones predominantes es el problema de sobreimpresión experimentado durante el desarrollo de los modelos: demasiados predictores dependientes lineales, demasiado ruido de datos, la creación de un modelo pésimo podría resultar en un mal desempeño. Nuestro equipo ha tomado todas las medidas necesarias para prevenir tales riesgos implementando métodos como Regularización y Análisis de Componentes Principales (PCA), entre otros. Suscribirse Si desea mantenerse informado sobre nuestras actualizaciones, nuevos lanzamientos o próximos productos, puede suscribirse a nuestra lista de correo Términos y condiciones Política de privacidad copy Forex Artilect, 2014. Todos los derechos reservados. Forex Artilect es un producto creado por Kinqoreg kinqo Gobierno de los EE. UU. Exención de responsabilidad - Commodity Futures Trading Comisión Futuros, divisas y opciones de comercio tiene grandes recompensas potenciales, pero también un gran riesgo potencial. Debe ser consciente de los riesgos y estar dispuesto a aceptarlos para invertir en los mercados de futuros y opciones. No comercio con el dinero que no puede permitirse perder. Esto no es ni una solicitud ni una oferta de compra / venta de futuros u opciones. No se está haciendo ninguna representación de que cualquier cuenta tenga o sea probable obtener ganancias o pérdidas similares a las discutidas en este sitio web. La actuación pasada de cualquier sistema o metodología comercial no es necesariamente indicativa de resultados futuros. 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