Negociação de ações com IA – O que é?

A negociação de ações com IA refere-se ao uso de algoritmos de IA e aprendizado de máquina para examinar o mercado e realizar negociações de ações. Os sistemas de IA podem analisar, integrar e aplicar uma grande quantidade de dados históricos e atuais para reconhecer padrões e tendências. Pode ser difícil para as partes interessadas e os corretores de ações perceberem.

Esses sistemas usam uma variedade de algoritmos preditivos que dependem de informações obtidas de diferentes fontes. Isso inclui o mercado de ações, a economia e as empresas reais. A negociação de ações com IA pode ser realizada de forma totalmente automática, permitindo a tomada de decisões em microssegundos para negociações de alta frequência. 

O foco de tais tecnologias é aumentar a eficácia do comércio no mercado de ações. Isto também reduz o nível de riscos e aumenta o retorno dos investimentos. A IA está a tornar-se mais nítida a cada dia e, olhando para as tendências atuais, fica claro que a IA está a aumentar a sua importância nos mercados de capitais. Já tem muitos investidores que buscam sistemas de IA, pois conseguiram superar a concorrência.

Melhores plataformas de negociação de ações baseadas em IA para iniciantes:

Para traders de ações que estão em busca da melhor plataforma de negociação de ações com tecnologia de IA, aqui estão algumas das melhores plataformas:

O AI Trader: O AI Trader permite que traders de todos os níveis negociem suas ações gratuitamente. Além disso, usa ferramentas e técnicas avançadas de IA para aumentar a lucratividade e aprimorar sua experiência. Esta plataforma também oferece vários recursos de gerenciamento de risco.

Robinhood:<span style="font-size: 11pt; font-family: Arial,sans-serif color; : #000000; cor de fundo: transparente; peso da fonte: 400; estilo da fonte: normal; decoração do texto: nenhum; A interface fácil de usar do Robinhood permite que novos usuários negociem ações sem comissão. Além disso, suas funcionalidades de IA fornecem análises úteis de tendências de mercado que ajudam os novos traders a melhorar as decisões de negociação.

eToro:<span style="font-size: 11pt; font-family: Arial,sans-serif color; : #000000; cor de fundo: transparente; peso da fonte: 400; estilo da fonte: normal; decoração do texto: nenhum; eToro introduziu o comércio social com a ajuda da IA. Os novos traders podem observar os investidores executando negociações e imitar suas transações. A IA auxilia na análise do mercado e propõe diversas técnicas de negociação.

Wealthfront:<span style="font-size: 11pt; font-family: Arial,sans-serif color; : #000000; cor de fundo: transparente; peso da fonte: 400; estilo da fonte: normal; decoração do texto: nenhum; Wealthfront é um consultor de investimentos robótico. Utiliza tecnologias de IA para projetar e implementar carteiras de investimento personalizadas. É ideal para iniciantes que não desejam se aprofundar muito em uma abordagem manual de investimento. Possui recursos de reequilíbrio automático e coleta de prejuízos fiscais.

TradeStation:<span style="font-size: 11pt; font-family: Arial,sans-serif color; : #000000; cor de fundo: transparente; peso da fonte: 400; estilo da fonte: normal; decoração do texto: nenhum; TradeStation é uma plataforma integrada de IA onde análises e ferramentas são para traders novos e experientes. É fácil de usar para iniciantes, enquanto seus recursos avançados podem ser empregados para estratégias mais complexas de traders experientes.

M1 Finance: M1 Finance é uma plataforma de IA com serviços de gestão de portfólio para equilibrar soluções para seus clientes. Carteiras pré-definidas ou carteiras personalizadas podem ser selecionadas pelos clientes. Além disso, os algoritmos de IA ajudam na otimização da alocação de ativos.

Botas:<span style="font-size: 11pt; font-family: Arial,sans-serif color; : #000000; cor de fundo: transparente; peso da fonte: 400; estilo da fonte: normal; decoração do texto: nenhum; Destina-se a traders iniciantes no mercado de ações. Ele leva as transações diárias dos usuários e arredonda para o dólar mais próximo. Investe o troco em diversas opções. Com suas impressionantes estratégias de investimento, os traders não precisam ter grande conhecimento para começar a investir.

A plataforma AI Trader é a melhor e foi criada para reduzir o nível de dificuldade que um novo investidor enfrentaria.

Como usar o aprendizado de máquina para previsões do mercado de ações?

Há muitas etapas que incorporam treinamento de modelo, análise de dados e avaliação ao utilizar aprendizado de máquina. Aqui está um processo sistemático para ajudá-lo a seguir as etapas:

Coleta de dados: É importante coletar quaisquer dados relevantes e históricos do mercado de ações. Isso inclui os preços das ações e seu valor negociado. Inclui também indicadores económicos relevantes relacionados com ações. 

Pré-processamento de dados: Preparar dados para análise realizando limpeza e pré-processamento de dados. Isso pode incluir processos como preencher lacunas nos dados, fornecer uma distribuição normal para alguns recursos e transformar dados categóricos em números. 

Seleção de recursos: Selecione métodos preditivos que analisam e aumentam o desempenho da previsão do seu modelo. Por exemplo, análise de correlação, pontuações de importância de recursos de modelos baseados em árvore ou métodos de redução de dimensionalidade. 

Divisão de dados: É essencial que o conjunto de dados criado possua diferentes subconjuntos de dados para treinamento, validação e teste. O conjunto de dados usado para treinar o modelo é conhecido como conjunto de treinamento. O conjunto utilizado para ajustar os parâmetros do modelo é denominado conjunto de validação. O conjunto de testes mede o desempenho do modelo após a conclusão.

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:

• Regressão Linear: Usado para prever o preço das ações.

• Árvores de decisão e florestas aleatórias: Focado em aprender a complexidade das interações entre relações não lineares.

• Support Vector Machines (SVM): Primarily used where classification is involved for example stock price prediction in direction.
• Redes Neurais: Para aplicações de aprendizagem profunda para representar padrões complexos existentes em grandes conjuntos de dados.

Treinamento do modelo: Execute o processo de treinamento do modelo no modelo escolhido utilizando o conjunto de dados de treinamento. Também são possíveis modificações nos hiperparâmetros que melhoram o desempenho. Isso pode ser realizado por meio de métodos como pesquisa em grade ou pesquisa aleatória.

Avaliações do modelo: Validar o desempenho de um modelo através do conjunto de validação. Indicadores mensuráveis ​​de erro médio absoluto, erro quadrático médio ou mesmo precisão podem ser utilizados para avaliar a eficácia do modelo na previsão de preços ou tendências de ações.

Backtesting: <span style="font-size: 11pt; font-family: Arial,sans-serif color; : #000000; cor de fundo: transparente; peso da fonte: 400; estilo da fonte: normal; decoração do texto: nenhum; Execute backtesting no conjunto de dados de teste para avaliar como o modelo teria se comportado durante a negociação na vida real. Nisto, aplicando o modelo aos dados históricos e avaliando como o mercado se movimentou nos tempos anteriores.

Implantação:<span style="font-size: 11pt; font-family: Arial,sans-serif color; : #000000; cor de fundo: transparente; peso da fonte: 400; estilo da fonte: normal; decoração do texto: nenhum; Após um desempenho satisfatório do modelo, implante-o em circunstâncias reais. Isso significa usar o modelo em uma plataforma negociada ou para tomar decisões de investimento.

Melhoria Contínua: Avalie o modelo com dados em tempo real e atualize-o sempre com novas informações. Como os modelos de aprendizado de máquina são globais e têm como alvo determinados mercados e suas condições estão em constante mudança, aprimore suas ferramentas de acordo com as tendências recentes do mercado.

Seguindo a série de etapas acima, você será capaz de construir vários modelos de aprendizado de máquina para prever os movimentos do mercado de ações e, consequentemente, impulsionar suas estratégias de negociação.

Estratégias de negociação de ações de IA para lucros consistentes:

Negociação algorítmica: A prática de comprar e vender ações de acordo com regras pré-determinadas e usar algoritmos que indicam automaticamente o melhor preço necessário para comprar as ações.

Análise de sentimento: Planeje decisões de negociação determinando o sentimento público em relação a uma ação por meio de notícias e redes sociais.

Análise Técnica: Prever o movimento futuro dos títulos observando movimentos e tendências passadas.

Modelos de aprendizado de máquina: Use dados históricos para desenvolver modelos de previsão que informarão os preços das ações.

Otimização de portfólio: Os sistemas de IA determinam diferentes títulos para poder aumentar os retornos e, ao mesmo tempo, reduzir os riscos.

Gerenciamento de riscos: Técnicas de ajuste de posição comercial são utilizadas para reduzir a exposição a possíveis perdas.

Negociação de alta frequência: Envolve fazer várias negociações em uma fração de segundo para poder capturar leves movimentos nos preços das ações.

Negociação de impacto de notícias: Os principais eventos noticiosos influenciam os preços das ações.

Resumo

O AI Trader contém ferramentas que podem avaliar dados no mercado e fazer negociações em nome do usuário no mercado de ações. . A negociação de AI stock tem várias plataformas de negociação disponíveis para iniciantes absolutos. O AI Trader é o melhor aplicativo de negociação de ações de IA. Além disso, existem técnicas de aprendizado de máquina para previsão de preços de ações. Isso permite que os traders melhorem suas estratégias de negociação de ações e dominem o mercado de ações.