Trading d’actions AI – Qu’est-ce que c’est ?

Le trading d’actions par l’IA fait référence à l’utilisation d’algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique pour examiner le marché et effectuer des transactions boursières. Les systèmes d’IA peuvent analyser, intégrer et appliquer une grande quantité de données historiques et actuelles pour reconnaître des modèles et des tendances. Il peut être difficile pour les parties prenantes et les négociants de s’en rendre compte.

Ces systèmes utilisent une gamme d'algorithmes prédictifs qui s'appuient sur des informations obtenues à partir de différentes sources. Ceux-ci incluent le marché boursier, l’économie et les entreprises elles-mêmes. Le négociation d'actions IA peut être effectué de manière entièrement automatique, permettant une prise de décision en quelques microsecondes pour les transactions à haute fréquence. 

L’objectif de ces technologies est d’augmenter l’efficacité des échanges boursiers. Cela réduit également le niveau de risques et augmente le retour sur investissement. L’IA devient de jour en jour plus pointue et en examinant les tendances actuelles, il est clair que l’IA gagne en importance sur les marchés des capitaux. De nombreux investisseurs se tournent déjà vers les systèmes d’IA, car ils ont réussi à surperformer la concurrence.

Meilleures plateformes de négociation d'actions basées sur l'IA pour les débutants :

Pour les négociants en actions qui recherchent la meilleure plateforme de négociation d’actions basée sur l’IA, voici quelques-unes des meilleures plateformes :

The AI ​​Trader : AI Trader permet aux traders de tous niveaux d'échanger leurs actions gratuitement. En outre, il utilise des outils et techniques d’IA avancés pour augmenter la rentabilité et améliorer leur expérience. Cette plate-forme offre également diverses fonctionnalités de gestion des risques.

Robinhood :<span décoration du texte : aucun ; ligne de base ; L'interface facile à utiliser de Robinhood permet aux nouveaux utilisateurs de négocier des actions sans commission. De plus, ses fonctionnalités d'IA fournissent des analyses utiles des tendances du marché qui aident les nouveaux traders à améliorer leurs décisions de trading.

eToro :<span style="font-size : 11pt ; : #000000 ; couleur d'arrière-plan : transparent ; poids de la police : 400 ; style de police : normal ; décoration du texte : aucun ; ligne de base ; eToro a introduit le trading social avec l'aide de l'IA. Les nouveaux traders peuvent regarder les investisseurs exécuter des transactions et imiter leurs transactions. L'IA aide à l'analyse du marché et propose diverses techniques de trading.

Wealthfront :<span style="font-size : 11pt ; : #000000 ; couleur d'arrière-plan : transparent ; poids de la police : 400 ; style de police : normal ; décoration du texte : aucun ; ligne de base ; Wealthfront est un robot conseiller en investissement. Il utilise les technologies d'IA pour concevoir et mettre en œuvre des portefeuilles d'investissement personnalisés. Il est idéal pour les débutants qui ne souhaitent pas se lancer dans une approche manuelle de l’investissement. Il dispose de fonctionnalités de rééquilibrage automatique et de collecte de pertes fiscales.

TradeStation :<span style="font-size : 11pt ; : #000000 ; couleur d'arrière-plan : transparent ; poids de la police : 400 ; style de police : normal ; décoration du texte : aucun ; ligne de base ; TradeStation est une plate-forme intégrée à l'IA où les analyses et les outils sont destinés aux traders débutants et expérimentés. Il est convivial pour les débutants tandis que ses fonctionnalités avancées peuvent être utilisées pour des stratégies plus complexes de traders expérimentés.

M1 Finance : M1 Finance est une plateforme d'IA avec des services de gestion de portefeuille pour équilibrer les solutions pour leurs clients. Des portefeuilles prédéfinis ou des portefeuilles sur mesure peuvent être sélectionnés par les clients. De plus, les algorithmes d'IA contribuent à l'optimisation de l'allocation d'actifs.

Glands :<span style="font-size : 11pt ; couleur : Arial, sans-serif ; : #000000 ; couleur d'arrière-plan : transparent ; poids de la police : 400 ; style de police : normal ; décoration du texte : aucun ; ligne de base ; Il s’adresse aux traders débutants en bourse. Il prend en compte les transactions quotidiennes des utilisateurs et les arrondit au dollar le plus proche. Il investit la monnaie de rechange dans diverses options. Grâce à ses stratégies d'investissement impressionnantes, les traders n'ont pas besoin de grandes connaissances pour commencer à investir.

La plateforme AI Trader est la meilleure et elle a été créée pour réduire le niveau de difficulté auquel un nouvel investisseur serait confronté.

Comment utiliser l’apprentissage automatique pour les prévisions boursières ?

De nombreuses étapes intègrent la formation de modèles, l'analyse des données et l'évaluation tout en utilisant l'apprentissage automatique. Voici un processus systématique pour vous aider à suivre les étapes :

Collection de données : Il est important de collecter toutes les données pertinentes et historiques sur le marché boursier. Cela inclut les cours des actions et leur montant de négociation. Il comprend également des indicateurs économiques pertinents liés aux actions. 

Prétraitement des données : Préparer les données pour l'analyse en effectuant un nettoyage et un prétraitement des données. Cela peut inclure des processus tels que combler les lacunes des données, fournir une distribution normale pour certaines caractéristiques et transformer des données catégorielles en chiffres. 

Sélection des fonctionnalités : Sélectionnez des méthodes prédictives qui analysent et augmentent les performances de prédiction de votre modèle. Par exemple, l'analyse de corrélation, les scores d'importance des caractéristiques issus de modèles arborescents ou les méthodes de réduction de dimensionnalité. 

Il est essentiel que l'ensemble de données créé comporte différents sous-ensembles de données pour la formation, la validation et les tests. L'ensemble de données utilisé pour entraîner le modèle est appelé ensemble d'entraînement. L'ensemble utilisé pour régler les paramètres du modèle est appelé ensemble de validation. L'ensemble de test mesure les performances du modèle une fois terminé.

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:

• Régression linéaire : Utilisé pour prédire le cours de l'action.

• Arbres de décision et forêts aléatoires : Axé sur l'apprentissage de la complexité des interactions entre relations non linéaires.

• Support Vector Machines (SVM): Primarily used where classification is involved for example stock price prediction in direction.
• Réseaux de neurones : Pour les applications d'apprentissage profond permettant de représenter des modèles complexes existant dans de grands ensembles de données.

Formation du modèle : Exécutez le processus de formation du modèle sur le modèle de votre choix en utilisant l'ensemble de données de formation. Des modifications des hyperparamètres améliorant les performances sont également possibles. Cela peut être effectué via des méthodes telles que la recherche par grille ou la recherche aléatoire.

Évaluations du modèle : Valider les performances d'un modèle grâce au jeu de validation. Des indicateurs mesurables d'erreur absolue moyenne, d'erreur quadratique moyenne ou même de précision peuvent être utilisés pour juger de l'efficacité du modèle à prédire les cours ou les tendances des actions.

Backtesting : <span style="font-size : 11pt ; : #000000 ; couleur d'arrière-plan : transparent ; poids de la police : 400 ; style de police : normal ; décoration du texte : aucun ; ligne de base ; Effectuez des backtests sur l'ensemble de données de test pour évaluer comment le modèle se serait comporté lors de transactions réelles. En cela, appliquer le modèle aux données historiques et évaluer l'évolution du marché au cours des périodes précédentes.

Déploiement :<span style="font-size : 11pt ; : #000000 ; couleur d'arrière-plan : transparent ; poids de la police : 400 ; style de police : normal ; décoration du texte : aucun ; ligne de base ; Après une performance satisfaisante du modèle, déployez-le dans des circonstances réelles. Cela signifie utiliser le modèle sur une plateforme de négociation ou l'utiliser pour prendre des décisions d'investissement.

Prétraitement des données : Préparer les données pour l'analyse en effectuant un nettoyage et un prétraitement des données. Cela peut inclure des processus tels que combler les lacunes des données, fournir une distribution normale pour certaines caractéristiques et transformer des données catégorielles en chiffres. 

En suivant la série d'étapes ci-dessus, vous serez en mesure de construire différents modèles d'apprentissage automatique pour prédire les mouvements des marchés boursiers et par conséquent booster vos stratégies de trading.

Stratégies de négociation d'actions IA pour des bénéfices constants :

Commerce algorithmique : La pratique consistant à acheter et vendre des actions selon des règles prédéterminées et à utiliser des algorithmes qui indiquent automatiquement le meilleur prix nécessaire pour acheter l'action.

Analyse des sentiments : Planifiez les décisions de trading en déterminant l'opinion du public à l'égard d'une action via les actualités et les réseaux sociaux.

Prétraitement des données : Préparer les données pour l'analyse en effectuant un nettoyage et un prétraitement des données. Cela peut inclure des processus tels que combler les lacunes des données, fournir une distribution normale pour certaines caractéristiques et transformer des données catégorielles en chiffres. 

Modèles d'apprentissage automatique : Utilisez des données historiques pour développer des modèles de prédiction qui éclaireront les cours boursiers.

Optimisation du portefeuille : Les systèmes d'IA déterminent différents titres pour pouvoir améliorer les rendements tout en réduisant les risques.

Gestion des risques : Des techniques d'ajustement de position commerciale sont utilisées afin de réduire l'exposition à d'éventuelles pertes.

Trading haute fréquence : Implique d'effectuer plusieurs transactions en une fraction de seconde pour pouvoir capturer de légers mouvements des cours des actions.

News Impact Trading : Les événements majeurs influencent les cours des actions.

Résumé

AI Trader contient des outils qui peuvent évaluer les données du marché et effectuer des transactions au nom de l'utilisateur en bourse. . Le trading d'actions AI dispose de plusieurs plateformes de trading disponibles pour les débutants absolus. AI Trader est la meilleure application de trading d'actions IA. Il existe également des techniques d’apprentissage automatique pour la prévision du cours des actions. Ceux-ci permettent aux traders d'améliorer leurs stratégies de négociation d'actions et de dominer le marché boursier.