Algoritamsko trgovanje i automatizirani sustavi nisu ništa novo u financijskom svijetu. Računalni kodovi, složeni matematički modeli i stručni savjetnici već godinama izvršavaju većinu transakcija na globalnim burzama. Do sada je to, međutim, bila mehanička automatizacija koja je samo ubrzavala izvršavanje ljudskih odluka. Prava prekretnica događa se tek sada, kada se fiksna programabilna logika zamjenjuje pravom umjetnom inteligencijom i strojevima sposobnima samostalno procjenjivati tržišni kontekst.
Prevladavanje ere "ako se ispuni A, izvrši B"
Iako umjetna inteligencija značajno unapređuje mogućnosti trgovanja, ona donosi specifične rizike s kojima se klasična automatizacija nije morala u tolikoj mjeri boriti. Najveća zamka je takozvana preoptimizacija sustava korištenjem povijesnih podataka. Umjetna inteligencija ima takvu ogromnu računalnu snagu da može pronaći savršen matematički predložak u bilo kojem uzorku prošlih cijena. Međutim, taj je predložak često neupotrebljiv na stvarnom tržištu jer je sustav, umjesto da nauči pravu logiku tržišta, samo naučio savršeno kopirati povijesni šum i anomalije koje se nikada više neće manifestirati na isti način.Drugi ozbiljan rizik je efekt crne kutije, gdje proces donošenja odluka postaje netransparentan za ljude. Kod klasičnog automatiziranog sustava, točno znate zašto je kôd kupio ili prodao određenu imovinu jer su uvjeti jasno čitljivi u skripti. Međutim, kod naprednih neuronskih mreža donošenje odluka temelji se na milijunima varijabli i njihovih međusobnih veza. Rezultat je situacija u kojoj čak ni programer često ne može naknadno utvrditi točno zašto je umjetna inteligencija donijela određenu odluku o trgovanju, što znatno komplicira kontrolu rizika. Trenutni trend kreće se prema hibridnom modelu, u kojem osoba funkcionira kao strateški menadžer, a umjetna inteligencija kao njegova izvršna komponenta visokih performansi. Obični maloprodajni trgovci danas više ne moraju graditi vlastita superračunala ili svladavati složene programerske jezike jer tehnologija postaje sve pristupačnija.
Američki makroekonomski podaci objavljeni 3. rujna pokazali su jaču aktivnost u sektoru usluga uz uporno slabo zapošljavanje. Tvrtke otpuštaju malo radnika, novi narudžbi naglo rastu, no zaposlenost u uslugama i dalje se smanjuje. Istovremeno tvrtke prijavljuju najjače pritiske na ulazne cijene u gotovo četiri godine. Za monetarnu politiku ključno je stoga razilaženje između potražnje, zaposlenosti i cijena.
Pročitaj više →Mnogi početnici vjeruju da, ako pronađu dobar trgovački setup, vrijeme dana nije važno. No tržišta se ne ponašaju isto u svakom trenutku. Broj aktivnih trgovaca se mijenja, obujam trgovanja se mijenja, volatilnost se mijenja, pa čak i kvaliteta kretanja cijena može biti različita. Postavka koja dobro funkcionira tijekom aktivne trgovačke sesije može se potpuno drugačije ponašati nekoliko sati kasnije. Zato iskusni trgovci ne gledaju samo ono što žele trgovati. Oni također obraćaju pozornost na to kada trguju.
Pročitaj više →