L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico nel trading

Le informazioni fornite non costituiscono un consiglio di investimento.

Negli ultimi 60 anni l’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico sono passati dalla fantascienza al mondo reale. Sebbene queste tecnologie siano ancora solo all’inizio e abbiano grandi ambizioni da soddisfare, hanno già cambiato drasticamente le nostre vite. La parola IA è spesso abusata e questo ci fa pensare che tutto, dall’app per taxi allo spazzolino elettrico, sia alimentato da essa. La tecnologia alla base di queste invenzioni sta cambiando il mondo proprio qui e ora.

Velocizza le diagnosi negli ospedali, fa muovere le auto senza conducente, genera musica e scrive per i romanzieri (mi fa venire i brividi). L’IA ha persino prestazioni migliori dei giocatori in Dota 2. Perché deve rovinargli il divertimento?

Leggiamo molto sull’IA e ci immaginiamo un supercomputer di un film di fantascienza, più intelligente di qualsiasi creatura nell’universo. Torniamo alla realtà e vediamo definizioni distinte.

L’intelligenza artificiale (IA) mira a far replicare ad una macchina il livello di intelligenza umana. Questo obiettivo non è ancora stato raggiunto. È più corretto parlare di apprendimento automatico piuttosto che di IA. L’apprendimento automatico è una tecnologia che insegna a una macchina a funzionare meglio una volta aumentati i dati che le vengono assegnati. La cosa fantastica è che può automatizzare i compiti più banali che le persone affrontano durante la loro routine quotidiana.

Non confondere le tecnologie menzionate con i robot FX. Questi ultimi vengono programmati dalle persone per eseguire una certa azione, mentre con l’apprendimento automatico fornisci sempre più dati ad una macchina che impara a elaborarli in base alle tue esigenze.

Ora che abbiamo chiarito tutte le definizioni, poniamoci l’unica domanda che ci riguarda come trader. L’apprendimento automatico può conquistare le sfere del trading e degli investimenti finanziari?

Umanità vs macchine

È piuttosto complicato applicare l’apprendimento automatico al campo del trading in quanto quest’ultimo non comporta solo fattori razionali che influenzano le fluttuazioni del prezzo, ma anche molte variabili psicologiche, ambientali, politiche ed economiche che creano massimi e minimi nel mercato. Gli ingegneri possono insegnare a una macchina a prevedere sequenze e risultati analizzando i dati come serie temporali, ad esempio decisioni di acquisto-vendita per azione nel corso di un decennio, ma cosa dovrebbero fare con le altre informazioni aggiuntive?

Gli indicatori del sentimento

Gli esperti dell’apprendimento automatico conducono esperimenti per prevedere i risultati del trading azionario combinando Q-learning, analisi del sentimento e grafi della conoscenza. Gli indicatori del sentimento analizzano i titoli delle notizie o gli articoli completi nei social media e nelle agenzie di notizie e li collegano ai dati di acquisto-vendita raccolti dal Q-learning.

Prima di tutto, la macchina impara a le estrarre parole significative e ignorare quelle non importanti. Dopodiché, studia come assegnare queste parole alle azioni in questione utilizzando i grafi della conoscenza. Ad esempio, una ricerca semplice non collegherà Bill Gates e le azioni Microsoft, mentre il grafo della conoscenza lo farà. In questo modo alcune cose menzionate in un articolo che riguardano implicitamente l’azione possono essere analizzate dalla macchina come dati significativi.

Questo processo richiede molto tempo e risorse, ma ne vale la pena. Gli indicatori del sentimento degli investitori sono venduti a banche, professionisti, hedge fund, piattaforme di social trading, ecc.

Segnali di trading

Tieni sempre a mente che un segnale di trading non è un invito diretto ad agire, ma piuttosto un avviso aggiornato che ti informa sulle opportunità presenti nel mercato. Sei tu a decidere quale segnale seguire in base alla tua tolleranza al rischio, agli orizzonti di investimento e alle strategie di trading che utilizzi.

I segnali vengono tradizionalmente creati dagli analisti, ma quando si tratta di analisi dei dati, l’apprendimento automatico ha un grande vantaggio: può analizzare un gran numero di metriche provenienti da diverse fonti in un periodo relativamente breve. Se usato correttamente e responsabilmente, l’apprendimento automatico analizza principalmente i dati passati e può generare segnali di trading per una prospettiva più a lungo termine.

Molte società utilizzano le capacità dell’apprendimento automatico in modo scorretto e scansionano i dati 24/7 ottenendo così più segnali durante il giorno. Gli esperti sostengono che non si debba fare affidamento su questi segnali e incoraggiano a non prenderli in considerazione nelle proprie decisioni di mercato.

Se seguiti con saggezza i segnali di trading generati dall’apprendimento automatico possono ottimizzare il rapporto rischio/rendimento.

Prevenzione delle frodi

Ad un certo punto il trading diventa una routine. Esegui più o meno le stesse azioni ogni giorno, il tuo cervello si addormenta e sei meno concentrato. I tuoi occhi potrebbero appannarsi e potresti non accorgerti quando una transazione non va bene come dovrebbe.

Con l’apprendimento automatico non avrai mai questi problemi! Una macchina è programmata per analizzare milioni di pattern e riceverai una notifica non appena appare una piccola incoerenza. Nella maggior parte dei casi, i pattern insoliti rappresentano quelli pericolosi. La capacità di definire comportamenti anomali può salvare i trader da una perdita di denaro quando investono grandi somme.

L’apprendimento automatico può anche aiutare a lavorare con dati personalizzati. Quando i nuovi trader aprono un conto con un broker, alcuni potrebbero essere truffatori con identità false e cattive intenzioni. Intelligenza artificiale e apprendimento automatico permettono una convalida dell’autenticità più rapida, il che consente a broker internazionali come FBS di accettare più nuovi arrivati ​​e prevenire i furti di identità.

High-Frequency Trading

L’High-Frequency Trading (HFT) è un trading algoritmico complesso. Il computer esegue un gran numero di ordini in pochi secondi e aiuta a guadagnare sulle piccole differenze di prezzo. Questi algoritmi superano le capacità umane. È il campo in cui l’apprendimento automatico sta facendo un ingresso glorioso con le sue capacità di calcolo veloci e accurate.

Il supercomputer rileva elementi che indicano un futuro aumento o calo del movimento del prezzo e fa offerte in base a questa previsione.

Purtroppo l’High-Frequency Trading non è qualcosa a cui i trader normali possono accedere. Ecco alcuni svantaggi di questo metodo:

• Hai bisogno di computer ad alta velocità e accesso a algoritmi complicati.
• L’hardware è molto costoso. Solo le grandi società possono permetterseli.
• I tuoi computer per il trading dovrebbero essere posizionati il ​​più vicino possibile ai server poiché il robot deve essere preciso come un orologio svizzero.

Chi vincerà?

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico ci stanno alle calcagna: è un fatto e la realtà attuale. Nel 2020 non c’è posto per “l’IA per l’IA stessa”. Le tecnologie in questione sono passate da terreni sperimentali alla vita di tutti i giorni e sono riuscite a dominare velocemente molti campi.

Per quanto riguarda il trading, apprendimento automatico e intelligenza artificiale sono ancora un po’ distaccati. I computer aiutano molto nell’elaborazione di grandi quantità di dati passati e stanno imparando a replicare l’intuizione dei trader in pattern, compito complicato che richiede molto tempo e risorse. Ma già ora gli esperti possono offrire ulteriori approfondimenti di mercato elaborando post sui social media, dichiarazioni finanziarie e notizie. Hanno insegnato alle macchine a distinguere le informazioni utili da quelle irrilevanti e generare segnali di trading per strategie a lungo termine.

L’apprendimento automatico viene utilizzato per la prevenzione delle frodi e l’eliminazione delle identità false. È anche una tecnologia insostituibile per l’High-Frequency Trading.

Per il momento collaboriamo con le macchine e non esiste nessuna rivalità. Cosa succederà dopo solo il tempo potrà dirlo.