I mercati finanziari non dormono mai. Il commercio di strumenti finanziari è da tempo un mercato globale, che opera 24 ore su 24.
Ma sempre più, la continuità del mercato è mantenuta non solo dall'intervento umano, ma anche da strumenti algoritmici; il mondo della finanza si occupa di dati statistici e cifre quantitative che lo rendono un'area perfetta per l'apprendimento automatico (ML). Pertanto, i servizi finanziari traggono molto beneficio dall'implementazione di sistemi informatici "intelligenti".
Inoltre, il mondo del trading richiede azioni rapide e talvolta immediate. La velocità è vitale per un trader per diventare un giocatore competente nel mercato. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono accelerare l'elaborazione dei dati e fornire una soluzione per la gestione di grandi quantità di dati. Inoltre, un sistema di apprendimento automatico può facilmente individuare modelli complessi; se una quantità considerevole di dati passati è correttamente registrata e analizzata, è possibile costruire un modello per prevedere eventi futuri (con una certa sicurezza).
Al contrario, i sistemi di trading ML possono adattarsi continuamente in modo da individuare nuove opportunità, mettere a punto strategie per queste opportunità e formulare nuove raccomandazioni con "apprendimento". Possono anche potenzialmente dire al trader quando queste opportunità stanno diventando meno efficaci o necessitano di una messa a punto .
Oggi possiamo osservare una crescita sostanziale del numero di soluzioni di machine learning applicate alle esigenze di trading; ci sono diverse strategie di ottimizzazione degli algoritmi come deep learning, reti neurali, regressioni lineari e molto altro da implementare come strumenti di trading all'avanguardia . L'analisi del sentiment è un'altra applicazione recente del machine learning nel trading algoritmico, che è altamente stimato da numerosi hedge fund.
Le società commerciali hanno a disposizione centinaia di algoritmi ML e possono utilizzarle per un lavoro specifico. La gamma di scopi comprende previsioni commerciali, determinazione dei parametri strategici, analisi del comportamento del mercato, fornitura del segnale, ecc. Ad esempio, la costruzione di un modello di decisioni richiede un algoritmo per le decisioni; gli algoritmi di regressione possono essere applicati per risolvere i problemi di regressione e modellare la relazione tra le variabili. I quants optano per i sistemi ML e AI come uno strumento utile per scopi versatili coinvolti nella stima degli investimenti e dei rischi.
Un altro vantaggio dell'uso dell'intelligenza artificiale nella finanza è la sua "natura imparziale". Non troverai mai un computer con cattive intenzioni, il che significa che puoi fidarti degli algoritmi di machine learning per il trading di strumenti finanziari.
A differenza degli umani, che devono commettere errori quando si occupano di compiti ripetitivi, algoritmi ben personalizzati offrono un minor rischio di errori. In quanto tale, l'accuratezza è il terzo importante vantaggio dell'apprendimento automatico.
Tutto ciò ha portato con sé enormi vantaggi per il cliente: eseguire operazioni a ritmi e volumi senza precedenti, riducendo i costi, aumentando l'accuratezza e rimuovendo la fallibilità umana e i pregiudizi emotivi.
In breve, gli algoritmi stanno contribuendo a fornire servizi finanziari migliori e più veloci, fornendo un enorme impulso all'economia in generale.
Tuttavia, è opinione comune che il trader umano sia ancora un pezzo critico del puzzle; sebbene il trading algoritmico sia una forma di trading automatizzato , non ha raggiunto il punto in cui gli umani possono essere totalmente disimpegnati.
Al contrario, più ci affidiamo ai sistemi per prendere decisioni di trading, maggiore è la necessità di supervisione umana per assicurarci che stiano funzionando come previsto, come hanno chiarito gli inconvenienti commerciali ampiamente pubblicizzati degli anni passati.
Il punto di vista del consenso è che, sebbene le macchine possano adattarsi e possano essere utili come operatori commerciali, non siamo ancora vicini al punto in cui sposteranno i commercianti umani, principalmente perché mancano dell'intuizione e dell'intuizione che gli umani posseggono.
Inoltre, l'esperienza passata ha dimostrato che ci sono molti rischi associati al trading algoritmico. Le minacce potrebbero derivare da specifiche errate dei modelli (a causa di ipotesi errate, ad esempio), errori di codifica o l'uso improprio di tali modelli.
Allo stesso modo, tali rischi potrebbero essere il risultato di un fallimento nello sviluppo, test o implementazione dei sistemi IT utilizzati per la negoziazione di algoritmi, o perché il team di gestione del rischio non comprende pienamente i modelli algoritmici complessi e non riesce a identificare potenziali comportamenti o rischi di concentrazione .
In conclusione potremmo dire che il futuro è già alle porte e che l'implementazione dell'apprendimento automatico in campo finanziario testimonia questa affermazione.
Tuttavia, poiché gli algoritmi e l'apprendimento automatico guidano più decisioni, gli operatori devono assumere un ruolo di supervisore più attivo delle attività guidate da algo e alla fine evolversi ulteriormente in modo da diventare il valutatore delle strategie ML che utilizzano.
