Comercio de acciones con IA: ¿qué es?

El comercio de acciones con IA se refiere al uso de algoritmos de IA y aprendizaje automático para examinar el mercado y realizar operaciones con acciones. Los sistemas de IA pueden analizar, integrar y aplicar una gran cantidad de datos históricos y actuales para reconocer patrones y tendencias. Puede resultar difícil para las partes interesadas y los operadores bursátiles darse cuenta.

Estos sistemas utilizan una variedad de algoritmos predictivos que se basan en información obtenida de diferentes fuentes. Estos incluyen el mercado de valores, la economía y las empresas reales. La negociación de acciones mediante IA se puede realizar de forma totalmente automática, lo que permite la toma de decisiones en microsegundos para operaciones de alta frecuencia. 

El objetivo de estas tecnologías es aumentar la eficacia del comercio en el mercado de valores. Esto también reduce el nivel de riesgos y aumenta el retorno de las inversiones. La IA se está volviendo más nítida día a día y, al observar las tendencias actuales, queda claro que la IA está ganando importancia en los mercados de capitales. Ya tiene muchos inversores que están mirando hacia los sistemas de inteligencia artificial, ya que pudo superar a la competencia.

Las mejores plataformas de negociación de acciones impulsadas por IA para principiantes:

Para los comerciantes de acciones que buscan la mejor plataforma de negociación de acciones impulsada por IA, estas son algunas de las mejores plataformas:

The AI ​​Trader: AI Trader permite a los operadores de todos los niveles negociar sus acciones sin costo alguno. Además, utiliza herramientas y técnicas avanzadas de inteligencia artificial para aumentar la rentabilidad y mejorar su experiencia. Esta plataforma también ofrece varias funciones de gestión de riesgos.

Robinhood:<span style="font-size: 11pt; : #000000; color de fondo: transparente; peso de fuente: 400; estilo de fuente: normal; variante de fuente: normal; decoración de texto: ninguna; línea de base; La interfaz fácil de usar de Robinhood permite a los nuevos usuarios negociar acciones sin comisión. Además, sus funcionalidades de IA proporcionan análisis útiles de las tendencias del mercado que ayudan a los nuevos operadores a mejorar sus decisiones comerciales.

eToro:<span style="font-size: 11pt; : #000000; color de fondo: transparente; peso de fuente: 400; estilo de fuente: normal; variante de fuente: normal; decoración de texto: ninguna; línea de base; eToro ha introducido el comercio social con la ayuda de la IA. Los nuevos operadores pueden observar a los inversores ejecutar operaciones e imitar sus transacciones. La IA ayuda con el análisis del mercado y propone varias técnicas comerciales.

Frente de riqueza:<span style="font-size: 11pt; : #000000; color de fondo: transparente; peso de fuente: 400; estilo de fuente: normal; variante de fuente: normal; decoración de texto: ninguna; línea de base; Wealthfront es un robot asesor de inversiones. Utiliza tecnologías de inteligencia artificial para diseñar e implementar carteras de inversión personalizadas. Es ideal para principiantes que no quieren profundizar mucho en un enfoque manual de inversión. Tiene funciones de reequilibrio automático y recolección de pérdidas fiscales.

TradeStation:<span style="font-size: 11pt; : #000000; color de fondo: transparente; peso de fuente: 400; estilo de fuente: normal; variante de fuente: normal; decoración de texto: ninguna; línea de base; TradeStation es una plataforma integrada en IA donde los análisis y las herramientas están disponibles tanto para traders nuevos como experimentados. Es fácil de usar para principiantes, mientras que sus funciones avanzadas pueden utilizarse para estrategias más complejas de operadores experimentados.

M1 Finanzas: M1 Finance es una plataforma de inteligencia artificial con servicios de gestión de cartera para equilibrar las soluciones para sus clientes. Los clientes pueden seleccionar carteras preestablecidas o carteras personalizadas. Además, los algoritmos de IA ayudan a optimizar la asignación de activos.

Bellotas:<span style="font-size: 11pt; familia de fuentes: Arial,sans-serif; : #000000; color de fondo: transparente; peso de fuente: 400; estilo de fuente: normal; variante de fuente: normal; decoración de texto: ninguna; línea de base; Está dirigido a operadores principiantes del mercado de valores. Toma las transacciones diarias de los usuarios y las redondea al dólar más cercano. Invierte el cambio sobrante en varias opciones. Con sus impresionantes estrategias de inversión, los operadores no necesitan tener grandes conocimientos para comenzar a invertir.

La plataforma AI Trader es la mejor y fue creada para reducir el nivel de dificultad que enfrentaría un nuevo inversor.

¿Cómo utilizar el aprendizaje automático para las predicciones del mercado de valores?

Hay muchos pasos que incorporan capacitación de modelos, análisis de datos y evaluación mientras se utiliza el aprendizaje automático. A continuación se muestra un proceso sistemático para ayudarle a seguir los pasos:

Recopilación de datos: Es importante recopilar todos los datos relevantes e históricos del mercado de valores. Esto incluye los precios de las acciones y su monto de negociación. También incluye indicadores económicos relevantes que se relacionan con las acciones. 

Preprocesamiento de datos: Preparar datos para análisis realizando limpieza y preprocesamiento de datos. Esto puede incluir procesos como llenar los vacíos en los datos, proporcionar una distribución normal para algunas características y convertir datos categóricos en números. 

Selección de funciones: Seleccione métodos predictivos que analicen y aumenten el rendimiento de predicción de su modelo. Por ejemplo, análisis de correlación, puntuaciones de importancia de características de modelos basados ​​en árboles o métodos de reducción de dimensionalidad. 

División de datos: Es fundamental que el conjunto de datos creado tenga diferentes subconjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de datos que se utiliza para entrenar el modelo se conoce como conjunto de entrenamiento. El conjunto utilizado para ajustar los parámetros del modelo se denomina conjunto de validación. El conjunto de prueba mide el rendimiento del modelo una vez finalizado.

Model Selection: Based on the characteristics of the dataset provided, a suitable machine learning algorithm has to be chosen. It has to be relevant to the given problem. They can be any of the:

• Regresión lineal: Se utiliza para predecir el precio de las acciones.

• Árboles de decisión y bosques aleatorios: Centrado en aprender la complejidad de las interacciones entre relaciones no lineales.

• Support Vector Machines (SVM): Primarily used where classification is involved for example stock price prediction in direction.
• Redes neuronales: Para aplicaciones de aprendizaje profundo para representar patrones complejos existentes en grandes conjuntos de datos.

Entrenamiento de modelo: Ejecute el proceso de capacitación del modelo en el modelo elegido utilizando el conjunto de datos de capacitación. También son posibles modificaciones de los hiperparámetros que mejoran el rendimiento. Esto se puede realizar mediante métodos como la búsqueda en cuadrícula o la búsqueda aleatoria.

Evaluaciones de modelos: Validar el desempeño de un modelo a través del conjunto de validación. Se pueden utilizar indicadores mensurables de error absoluto medio, error cuadrático medio o incluso precisión para juzgar la eficacia del modelo a la hora de predecir precios o tendencias de las acciones.

Prueba retrospectiva: <span style="font-size: 11pt; : #000000; color de fondo: transparente; peso de fuente: 400; estilo de fuente: normal; variante de fuente: normal; decoración de texto: ninguna; línea de base; Realice pruebas retrospectivas en el conjunto de datos de prueba para evaluar cómo se habría comportado el modelo durante las operaciones en la vida real. En este, aplicando el modelo a los datos históricos y evaluando cómo se movió el mercado en los tiempos anteriores.

Implementación:<span style="font-size: 11pt; : #000000; color de fondo: transparente; peso de fuente: 400; estilo de fuente: normal; variante de fuente: normal; decoración de texto: ninguna; línea de base; Después de un desempeño satisfactorio del modelo, impleméntelo en circunstancias reales. Esto significa utilizar el modelo en una plataforma negociada o utilizarlo para tomar decisiones de inversión.

Mejora continua: Evaluar el modelo con datos en tiempo real y actualizarlo siempre con nueva información. Como los modelos de aprendizaje automático son modelos globales, se dirigen a ciertos mercados y sus condiciones cambian constantemente, actualice sus herramientas con las tendencias recientes del mercado.

Siguiendo la serie de pasos anteriores, podrá construir varios modelos de aprendizaje automático para predecir los movimientos del mercado de valores y, en consecuencia, impulsar sus estrategias comerciales.

Estrategias de negociación de acciones con IA para obtener ganancias constantes:

Comercio algorítmico: La práctica de comprar y vender acciones de acuerdo con reglas predeterminadas y utilizar algoritmos que establecen automáticamente el mejor precio necesario para comprar las acciones.

Análisis de sentimiento: Planifique decisiones comerciales determinando el sentimiento del público hacia una acción a través de noticias y redes sociales.

Análisis técnico: Predecir el movimiento futuro de valores analizando movimientos y tendencias pasados.

Modelos de aprendizaje automático: Utilice datos históricos para desarrollar modelos de predicción que informarán los precios de las acciones.

Optimización de cartera: Los sistemas de IA determinan diferentes valores para poder mejorar la rentabilidad y al mismo tiempo reducir los riesgos.

Gestión de riesgos: Se utilizan técnicas de ajuste de la posición comercial para reducir la exposición a posibles pérdidas.

Comercio de alta frecuencia: Implica realizar varias operaciones en una fracción de segundo para poder captar ligeros movimientos en los precios de las acciones.

Comercio de impacto de noticias: Las principales noticias influyen en los precios de las acciones.

Resumen

AI Trader contiene herramientas que pueden evaluar datos en el mercado y realizar operaciones en nombre del usuario en el mercado de valores. . acciones de IA tiene varias plataformas de negociación disponibles para principiantes absolutos. AI Trader es la mejor aplicación de negociación de acciones con IA. Además, existen técnicas de aprendizaje automático para la previsión del precio de las acciones. Estos permiten a los operadores mejorar sus estrategias de negociación de acciones y dominar el mercado de valores.