Các hiện tượng công nghệ mới nhất như ML và AI thay đổi các doanh nghiệp, ngành công nghiệp và phạm vi phát triển của chúng. Ngành tài chính nổi tiếng trong việc áp dụng các công nghệ và giải pháp mới nhất nhằm đạt được các mục tiêu đã đặt ra.
Giao dịch cũng đã chứng kiến sự tiến bộ công bằng của nó trong những năm gần đây và đã mang lại khả năng của những công nghệ này. Cũng có sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng các kỹ thuật AI và ML để xây dựng hệ thống giao dịch sử dụng dữ liệu. Hơn nữa, Trí tuệ nhân tạo và Máy học nâng cao hiệu quả giao dịch bằng cách sử dụng các giải pháp sáng tạo.
Do đó, trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu:
- Trí tuệ nhân tạo là gì?
- Machine Learning là gì?
- Sự phát triển của giao dịch
- Tại sao AI và ML lại quan trọng trong Giao dịch?
- Tầm quan trọng của AI và ML trong giao dịch
- AI và ML được sử dụng như thế nào trong Giao dịch?
- Tương lai của giao dịch.
Trí tuệ nhân tạo là gì
Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.
Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.
Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,…
Tuy rằng trí thông minh nhân tạo có nghĩa rộng như là trí thông minh trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, nó là một trong những ngành trọng yếu của tin học. Trí thông minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi và khả năng thích ứng thông minh của máy móc.
Có bao nhiêu loại trí tuệ nhân tạo
Công nghệ AI được chia làm 4 loại chính:
Loại 1: Công nghệ AI phản ứng.
Là khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính mình và của đối thủ, từ đó, đưa ra được giải pháp tối ưu nhất.
Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
khả năng sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai.
Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo
Là việc AI có thể học hỏi cũng như tự suy nghĩ, sau đó áp dụng những gì học được để thực hiện một việc cụ thể.
Loại 4: Tự nhận thức
Công nghệ AI này có khả năng tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí, chúng còn có thể bộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người.
Machine Learning là gì ?
Những năm gần đây, AI – Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 – động cơ hơi nước, 2 – năng lượng điện, 3 – công nghệ thông tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning.
Machine Learning là một tập con của AI. Theo định nghĩa của Wikipedia, Machine learning is the subfield of computer science that “gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”. Nói đơn giản, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể.
Hiện nay Machine Learning gắn chặt với 3 lĩnh vực đó là:
1. Machine learning và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence hay AI)
2. Machine learning và Big Data.
3. Machine learning và dự đoán tương lai.
Sự phát triển của giao dịch
Sự phát triển của giao dịch xác định sự phát triển và hành trình của con người. Giao dịch biểu thị hệ thống trao đổi ngang hàng các sản phẩm, dịch vụ và tiền để đạt được quyền sở hữu cụ thể. Trước đó, hệ thống hàng đổi hàng là một phương pháp phổ biến để xác định trao đổi. Hơn nữa, với sự ra đời của tiền tệ, phương thức trao đổi đã phát triển lên. Chẳng bao lâu, giao dịch đã phát triển khi tiền tệ xuất hiện để xác định giá trị của sản phẩm, hàng hóa và dịch vụ.
Giao dịch tự động chiếm khoảng 70% cổ phiếu của Hoa Kỳ vào năm 2013. Giao dịch tiền thuật toán chiếm một phần ba tổng khối lượng trên cổ phiếu tiền mặt của Ấn Độ và gần một nửa sổ sách trong phân khúc phái sinh. Do đó, giao dịch đã phát triển từ những ngày đầu tiên cho đến sự phát triển công nghệ gần đây. Do đó, các điều khoản như giao dịch hàng hóa hiện đang tạo ra được động lực vì nó đang dẫn dắt các nhà giao dịch trong tương lai.
Tại sao AI và ML lại quan trọng trong Giao dịch?
AI và ML có tác động to lớn đến giao dịch. Do đó, những lý do tại sao AI và ML lại đóng vai trò quan trọng trong Giao dịch:
- Các thuật toán được xây dựng bằng cách sử dụng các chiến lược AI và ML giúp phân tích khối lượng lớn các giao dịch và dữ liệu của chúng. Các nhà đầu tư và nhà giao dịch cũng có thể sử dụng tính năng này để theo dõi các giao dịch trên nhiều thị trường tài chính và thực hiện các lệnh lớn.
- AI giúp tự động hóa nhiều quy trình giao dịch và giảm sự can thiệp của con người vào các nhiệm vụ thông thường. Nó cũng cung cấp các ước tính và phân tích trong vòng vài giây giúp tiết kiệm thời gian từ đó giúp tiết kiệm tiền.
- Các nhà giao dịch và nhà đầu tư có thể phát triển các giải pháp để phân tích kết quả của một cổ phiếu bằng cách sử dụng phân tích tâm lý.
- Các chiến lược giao dịch AI và ML cũng có thể giúp xác định các mẫu và xu hướng một cách nhanh chóng và chính xác. Nó giúp các nhà giao dịch và nhà đầu tư đưa ra quyết định tốt hơn để giao dịch thông minh.
AI và ML có thể được sử dụng trong Giao dịch như thế nào?
Theo một báo cáo của Allied Market Research, “AI toàn cầu và máy học tiên tiến trong quy mô thị trường BFSI được định giá 7,66 tỷ đô la vào năm 2020 và dự kiến đạt 61,24 tỷ đô la vào năm 2030, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 23,1% từ năm 2021 đến năm 2030 . ”
Trí tuệ nhân tạo và máy học trong giao dịch cung cấp các giải pháp ngành tài chính giúp hợp lý hóa các quy trình khác nhau. Nó cũng giúp tối ưu hóa các quyết định trong giao dịch định lượng và quản lý rủi ro tài chính. Do đó, các giải pháp và dịch vụ được cung cấp bởi AI và ML giúp tự động hóa các quy trình trong giao dịch và giảm các tác vụ thủ công và lặp đi lặp lại. Do đó, đây là những cách khác nhau mà AI và ML đóng góp vào thế giới giao dịch:
Phát hiện và phân tích
AI và ML thường sử dụng các khả năng như mạng nơ-ron và các mô hình học tập khác để phát hiện và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu. Điều đó có nghĩa là; các yếu tố đóng vai trò là các yếu tố dự đoán hoặc các tính năng giúp xác định tương lai của cổ phiếu. Ví dụ: AI có thể giúp phát hiện các yếu tố kỹ thuật, xã hội, kinh tế, nhân khẩu học và các yếu tố khác để đạt được kết quả mong muốn. Do đó, các nhà giao dịch có thể sử dụng những hiểu biết và kiến thức này để phát triển các thuật toán, chiến lược và mô hình ML mạnh mẽ để giao dịch.
Cải thiện quy trình ra quyết định
Trí tuệ nhân tạo sử dụng các hệ thống tự động thực hiện các nhiệm vụ dựa trên sự kiện và độ chính xác của thông tin. Mặt khác, con người có thể mắc các lỗi cụ thể dựa trên cảm xúc, phán đoán trên đám mây, chương trình nghị sự, v.v. Do đó, quá trình ra quyết định dựa trên thực tế của AI mang lại kết quả tối ưu cho người tham gia.
AI trong giao dịch cũng làm tăng nhu cầu quản lý con người vì một tổ chức hiện đang tìm kiếm các chuyên gia về Toán học, Lập trình Máy tính, v.v. để phát triển các chiến lược. Kết quả là, AI cải thiện quy trình ra quyết định trong khi các chuyên gia phát triển các chiến lược ML cho các chương trình giao dịch khác nhau.
Sử dụng Chatbots
Chatbots là trợ lý ảo cho phép các nhà giao dịch tìm ra các giải pháp dễ dàng. Nó cũng giảm thiểu việc sử dụng các tác nhân cho các truy vấn thông thường. Hơn nữa, các nhà giao dịch có thể truy cập chatbots bất cứ lúc nào trong ngày vì nó không yêu cầu sự can thiệp của con người và hỗ trợ các câu hỏi bằng cách sử dụng các câu trả lời tự động.
Tạo các kịch bản rủi ro
AI giúp dự đoán giá cổ phiếu bằng cách sử dụng các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường. Do đó, nó có thể sử dụng các yếu tố và dữ liệu tương tự để dự đoán rủi ro và kích hoạt các thuật toán ML để tránh các tình huống hoặc giảm thiểu các hành động có thể dẫn đến rủi ro. Hơn nữa, AI có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và chính xác. Học máy có thể giúp tái tạo các tình huống trong các mô hình và học các kỹ thuật khác nhau để tối ưu hóa kết quả. Do đó, AI có thể là bộ não của hoạt động, và ML là bộ phận tuân theo các chỉ dẫn trong khi học và phát triển khả năng của nó.
Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo và Máy học trong Giao dịch
Trí tuệ nhân tạo và Máy học đóng một vai trò quan trọng trong giao dịch bằng cách cung cấp các giải pháp nhanh chóng và đơn giản hóa. Các công nghệ nâng cao quá trình đổi mới và hiện đại hóa các khái niệm khác nhau trong giao dịch. Do đó, sau đây là một số ứng dụng mang tính cách mạng của AI và ML trong giao dịch:
Phân tích cảm xúc
Phân tích cảm xúc là một ứng dụng chung của Học máy trong thị trường tài chính. Nó giúp phân tích khối lượng dữ liệu lớn hơn liên quan đến tài sản và thông tin đầu tư khác. Máy học cũng tận dụng NLP ( Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ) trong giao dịch để phân tích nhanh chóng và chính xác các bộ dữ liệu khác nhau. Do đó, điều quan trọng là phải hiểu biết toàn diện về phân tích Tâm lý trong thị trường tài chính.
Học máy cũng giúp cải thiện phân tích tình cảm trong các danh mục sau theo yêu cầu:
- Tình cảm xã hội
- Tin tức tình cảm
- Tình cảm của SEC Filings.
Ước tính kết quả dựa trên ML
Các nhà giao dịch thường hỏi về kết quả ước tính của các giao dịch của họ. Mặc dù việc dự đoán một kết quả chính xác thật tẻ nhạt, ML có thể giúp bạn hiểu các yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả mong muốn. Do đó, các nhà giao dịch có thể sử dụng các ước tính này để phân tích các kết quả có thể có bằng cách sử dụng hiểu biết sâu sắc và xác suất nghiên cứu.
Phát triển dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu thúc đẩy động cơ cho AI và Máy học. Điều quan trọng là phải có khối lượng lớn tập dữ liệu để phát triển các thuật toán và mô hình ML. Do đó, một ứng dụng ML khác trong giao dịch đang phát triển dữ liệu tổng hợp. Hơn nữa, Mạng đối thủ chung (GAN) có thể giúp chống lại những thách thức như khan hiếm dữ liệu, bảo mật dữ liệu, chi phí dữ liệu, trang bị quá mức, v.v.
Hiệu quả trong giao dịch thuật toán
Theo Thông tin chi tiết về thị trường mạch lạc, “Thị trường giao dịch thuật toán toàn cầu được định giá 10.346,6 triệu đô la Mỹ vào năm 2018 và dự kiến sẽ thể hiện tốc độ CAGR là 10,7% trong giai đoạn dự báo để đạt 25.257,0 triệu đô la Mỹ vào năm 2027”.
Do đó, thị trường ngày càng mở rộng đòi hỏi các giải pháp dựa trên AI và ML để đáp ứng kỳ vọng. Máy học có thể cải thiện tốc độ tìm kiếm Chiến lược giao dịch Algo hiệu quả. Nó cũng giúp các nhà giao dịch tối ưu hóa kết quả mong muốn của họ và mô phỏng rủi ro trong khi giao dịch. ML và AI cũng có thể tích hợp khả năng của chúng với các nền tảng giao dịch thuật toán khác nhau để giúp các chuyên gia đầu tư. Ví dụ: nhiều kỹ thuật sử dụng ML và AI để nâng cao các thuật toán, bao gồm mạng nơ-ron, học sâu, hồi quy tuyến tính, v.v., thường được đề cập trong các khóa học máy học.
Đánh giá rủi ro
Các nhà giao dịch thường phân tích các cơ hội và rủi ro liên quan đến việc giao dịch cổ phiếu. Họ cũng muốn dự đoán giá trị tương lai của các cổ phiếu cụ thể. Do đó, các chiến lược AI và ML cho phép các hệ thống đưa ra ước tính dựa trên dữ liệu trong thế giới thực. Các chiến lược phân tích các tình huống và yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến kết quả mong muốn và cung cấp thông tin dựa trên các tính toán.
Hơn nữa, một nhà giao dịch phải luôn hy vọng vào điều tốt nhất nhưng chuẩn bị cho tình huống xấu nhất bằng cách xác định và đánh giá các rủi ro. Các thuật toán ML có thể phân tích các tập dữ liệu lớn và cung cấp thông tin chi tiết dựa trên các tính toán và tác động.
Ngôn ngữ lập trình như Python trong giao dịch
Học máy và Python đã trở thành sự tích hợp rộng rãi vào giao dịch thuật toán. Hơn nữa, mã Python rất dễ đọc và dễ hiểu với các thư viện rộng lớn. Do đó, việc bao gồm các ngôn ngữ lập trình trong các chiến lược AI và ML sẽ mở ra một số con đường cho giao dịch. Nó cũng cung cấp sức mạnh tính toán mạnh mẽ để cho phép khả năng mở rộng. Do đó, các ngôn ngữ lập trình đơn giản hóa các quy trình bằng cách sử dụng các thư viện toàn diện để giao dịch.
Tương lai của Giao dịch với AI và ML
Trong thế giới giao dịch, AI và ML được sử dụng tích cực trong Giao dịch thuật toán bởi các tổ chức và nhà đầu tư bán lẻ khác nhau. Hơn nữa, khái niệm này giúp phát triển các thuật toán hiểu điều kiện thị trường, học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ, đưa ra quyết định có tính toán, v.v.
Việc sử dụng AI và ML trong giao dịch là các giải pháp thuật toán hoặc tự động tích hợp phân tích AI, thuật toán tự phát triển, quản lý nhiệm vụ theo chương trình giao dịch, v.v. Do đó, nó có thể tạo ra môi trường cho nhà giao dịch và nhà đầu tư sử dụng các giải pháp mang lại kết quả tối ưu một cách tối ưu. Khi công nghệ phát triển, các nhà giao dịch và nhà đầu tư phải nâng cấp kỹ năng của họ lên khả năng đòn bẩy của công nghệ. Một khóa học giao dịch thuật toán hướng dẫn các nhà giao dịch và nhà đầu tư với sự trợ giúp của các chuyên gia trong ngành và các mô-đun đào tạo cập nhật.
