Suche
Mein Konto
Susipažinkite su Julia Becker: AI prekybos strategijos perversmą visame kūne!
Sužinokite, kaip Julia Becker, dabar dirbanti Polen Capital, formuoja dirbtiniu intelektu pagrįstas prekybos strategijas tarp Boca Raton ir Berlyno, gerindama finansų rinkas.
Susipažinkite su Julia Becker: AI prekybos strategijos perversmą visame kūne!
Julia Becker neseniai ėmėsi pagrindinio vaidmens „Polen Capital Asset Management“ (PCAM) kaip vykdomosios asistentės ir dirbtinio intelekto išmaniosios prekybos strategijos koordinatorė. Becker, dirbantis iš Boca Raton (Florida) ir palaikantis tvirtą ryšį su Berlynu (Vokietija), siekia tobulinti dirbtinio intelekto technologijas pasaulinėse finansų rinkose. Turėdama tvirtą akademinį išsilavinimą, įskaitant finansinės matematikos laipsnį iš Heidelbergo universiteto ir finansų inžinerijos magistro laipsnį Londono ekonomikos mokykloje, jos patirtis yra gerai pripažinta. LSE ji dalyvavo moksliniuose tyrimuose, daugiausia dėmesio skiriant AI pagrįstiems kiekybiniams prekybos modeliams, parodydama savo ankstyvą įsipareigojimą šiai transformuojančiai sričiai. Dėl savo veiklos pakviesta prisijungti prie PCAM, Becker netrukus po atvykimo sugebėjo lokalizuoti ir įgyvendinti AI prekybos strategijas Europoje.
Beckeris tapo gyvybiškai svarbiu ryšiu tarp firmos Floridos būstinės ir jos biuro Berlyne. Jos vaidmuo apima sudėtingų AI kiekybinių prekybos koncepcijų pavertimą klientams prieinamu turiniu – esminė užduotis svarstant reikšmingą AI prekybos metodikų pažangą.
AI prekybos pažanga
Beckerio dėmesys dirbtiniam intelektui atitinka augančią pramonės tendenciją, kuri pastebėjo didžiulius prekybos strategijų pokyčius. Remiantis Europos finansų apžvalga, dirbtiniu intelektu pagrįsta prekyba labai skiriasi nuo tradicinės kiekybinės prekybos. Nors kiekybinės sistemos dažnai tampa suvokimo šališkumo aukomis ir reikalauja žmogaus įsikišimo, dirbtinio intelekto sistemos yra sukurtos veikti savarankiškai, prisitaikant per mašininį mokymąsi. Šis skirtumas leidžia dirbtinio intelekto prekiautojams įvertinti naujus duomenis be išankstinių nuostatų, kurios gali iškreipti rezultatus. Šių sistemų pranašumai apima galimybę vykdyti sandorius be žmogaus sprendimų priėmimo suvaržymų ir mokytis iš realiojo laiko rinkos sąlygų.
Be to, AI prekiaujant fiksuoja sudėtingus modelius, kurių tradiciniai metodai dažnai nepastebi. Pavyzdžiui, nors kiekybinėms sistemoms gali kilti sunkumų besikeičiančiomis rinkos sąlygomis, dirbtinis intelektas gali mikrometriškai koreguoti besikeičiančius modelius, užtikrindamas dinamiškesnį atsaką į rinkos pokyčius.
Žmogaus prisilietimas prekyboje
Net ir augant dirbtiniam intelektui, labai svarbu pripažinti nepakeičiamą prekiautojų žmonėmis vaidmenį. Kaip pažymima Mičigano universiteto išvadose, nors dirbtinis intelektas greitai apdoroja didžiulius duomenų kiekius, jis negali pakartoti intuityvaus patyrusių prekiautojų sprendimo, ypač esant nenuspėjamoms rinkos sąlygoms. Žmogiškasis elementas išlieka strategijos kūrimo ir realaus prekybos sprendimų įgyvendinimo kertiniu akmeniu, net ir vis labiau automatizuotoje aplinkoje.
Be to, susirūpinimas dėl darbo perkėlimo dėl AI yra tikras. Nors dirbtinis intelektas gali perimti kai kurias vykdymo lygio funkcijas, strateginiai vaidmenys, kuriems reikia žmogaus įžvalgos ir konteksto supratimo, liks nepakitę. Daugelis įmonių tikisi suderinti technologijas ir žmogaus įgūdžius, siekdamos suderinti efektyvumą su įžvalga.
Poveikis rinkai ir ateities perspektyvos
Finansinė aplinka ir toliau sparčiai vystosi, o AI algoritminė prekyba šiuo metu sudaro apie 70 % JAV akcijų rinkos prekybos apimties. Pasaulinė algoritminės prekybos rinka buvo įvertinta maždaug 15,55 mlrd. Poveikis investuotojams yra reikšmingas, nes dirbtinio intelekto įrankiai ne tik palengvina geresnį rizikos įvertinimą, bet ir gali suteikti jiems galimybę efektyviai modeliuoti strategijas.
Kai Julia Becker pradeda dirbti PCAM, tikimasi, kad jos indėlis pagerins dirbtinio intelekto strategijų suderinimą, kad atitiktų Europos ir JAV investuotojų poreikius. Dirbtinio intelekto programų pristatymas tebėra ankstyvoje stadijoje, laukia iššūkiai ir galimybės. Kadangi įmonės, tokios kaip Kaiju, naršo reguliavimo aplinką ir daugiausia dėmesio skiria atsakingam AI naudojimui, žmogaus žinių ir mašininio mokymosi sąveika nulems prekybos ateitį.
Finansinėms technologijoms ir toliau plečiant ribas, o įmonėms prisitaikant prie šių pokyčių, tokios kaip Beckeris stovi priešakyje, sprendžia Amerikos ir Europos rinkas pasitelkdamos naujoviškas strategijas ir išsamias įžvalgas.