AI가 시장을 예측할 수 있습니까? 거래 봇이 고급 알고리즘을 사용하여 거래를 자동화하고 잠재적으로 이익을 창출하는 방법을 알아보십시오.

AI는 등장한 이래로 많은 산업을 재구성했으며 계속 그렇게하고 있습니다. 금융 시장은 그들 중 하나이며, 특히 큰 변화를 보았습니다.

Artificial intelligence (AI) has quickly changed many industries since its appearance and it continues to do so. One industry that saw a big change with the introduction of AI is the financial market.

인공 지능 (AI)은 외모 이후 많은 산업을 빠르게 변화 시켰으며 계속 그렇게하고 있습니다. AI 도입으로 큰 변화를 겪은 산업은 금융 시장입니다.

This market is particularly interesting as it’s constantly evolving and influenced by various factors, presenting a challenge for traditional algorithmic trading. However, trading bots powered by AI could overcome this.

이 시장은 끊임없이 발전하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 전통적인 알고리즘 거래에 대한 도전을 제시하기 때문에 특히 흥미 롭습니다. 그러나 AI가 구동하는 거래 봇은이를 극복 할 수 있습니다.

These bots use machine learning, deep learning, and predictive analytics to identify trading opportunities and execute trades at blazing speed (one could say it’s even ludicrous speed). Unlike traditional algorithmic trading, AI-based systems continuously learn from new data and adapt to changing market conditions, making them powerful tools for traders.

이 봇은 기계 학습, 딥 러닝 및 예측 분석을 사용하여 거래 기회를 식별하고 타오르는 속도로 거래를 실행합니다 (심지어 속도가 어리석은 속도라고 말할 수 있음). 기존의 알고리즘 거래와 달리 AI 기반 시스템은 새로운 데이터에서 지속적으로 배우고 변화하는 시장 상황에 적응하여 거래자를위한 강력한 도구를 만듭니다.

However, using AI for market prediction faces challenges and limitations.

그러나 시장 예측에 AI를 사용하면 어려움과 한계에 직면 해 있습니다.

Predicting price movements with certainty remains difficult due to the inherent complexity of financial markets, external economic influences, and sudden, unpredictable events (which, considering human nature, is quite often). Let’s just say, the technology just isn’t quite there yet, or rather, people haven’t figured out all the kinks and nuances.

금융 시장의 고유 한 복잡성, 외부 경제적 영향 및 갑작스럽고 예측할 수없는 사건 (인간 본성을 고려하여 종종)로 인해 확실성이있는 가격 변동을 예측하는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 단지 기술이 아직 거기에 있지 않거나 오히려 사람들은 모든 꼬임과 뉘앙스를 알아 내지 못했습니다.

Why AI Struggles with Market Prediction

AI가 시장 예측과 어려움을 겪는 이유

As one might have gathered by now, predicting financial markets is far from straightforward, probably even more so today with the crypto industry in the mix. Multiple hurdles limit the effectiveness of AI-powered trading systems, starting with the nature of financial markets.

지금까지 수집 한 것처럼 금융 시장을 예측하는 것은 간단하지 않으며 오늘날에는 암호화 산업이 혼합되어 있습니다. 여러 장애물은 금융 시장의 성격부터 시작하여 AI 기반 거래 시스템의 효과를 제한합니다.

They are complicated and influenced by a combination of several elements, that is, macroeconomic factors, geopolitical events, investor psychology, market sentiment, high-frequency trading, and institutional manipulation.

그것들은 복잡하고 여러 요소, 즉 거시 경제 요인, 지정 학적 사건, 투자자 심리학, 시장 감정, 고주파 거래 및 제도적 조작의 조합에 의해 복잡하고 영향을받습니다.

A key issue is the lack of structured rules; markets lack fixed patterns and are often swayed by unforeseeable events. For instance, a sudden crackdown on crypto exchanges in China or a major economic crisis can drastically shift market trends, which AI struggles to anticipate.

주요 문제는 구조화 된 규칙의 부족입니다. 시장에는 고정 된 패턴이 없으며 종종 예측할 수없는 사건으로 흔들립니다. 예를 들어, 중국의 암호화 거래소 나 주요 경제 위기에 대한 갑작스런 단속은 시장 동향을 크게 변화시킬 수 있으며, 이는 AI가 예상하기 위해 고군분투합니다.

The next set of challenges are data limitations and bias. AI models require vast amounts of high-quality data for precise predictions. However, financial data often contains biases, missing information, or manipulated data that can mislead models.

다음 과제 세트는 데이터 제한 및 편견입니다. AI 모델은 정확한 예측을 위해 방대한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 그러나 재무 데이터에는 종종 편견, 정보 누락 또는 모델을 오도 할 수있는 조작 데이터가 포함됩니다.

To give you an example, an AI model trained only on bull market data might perform poorly during a sudden market downturn because it has never encountered such conditions before. Similarly, historical data may not always reflect current market realities due to evolving economic policies and investor behaviors.

예를 들기 위해, 황소 시장 데이터에 대해서만 훈련 된 AI 모델은 이전에 그러한 조건을 발견 한 적이 없기 때문에 갑자기 시장 침체기 동안 성능이 좋지 않을 수 있습니다. 마찬가지로, 역사적 데이터는 경제 정책과 투자자 행동의 발전으로 인해 현재 시장 현실을 항상 반영하지는 않을 수 있습니다.

Then, there are overfitting and model risks. At first glance, this doesn’t sound like an issue, but overfitting is a common problem in AI trading. It refers to a situation when an AI model performs exceptionally well on historical data but fails in live trading.

그런 다음 과적과 모델 위험이 있습니다. 언뜻보기에 이것은 문제처럼 들리지 않지만 AI 거래에서는 과적으로 문제가 발생합니다. AI 모델이 과거 데이터에서 예외적으로 성능이 좋지만 라이브 거래에 실패한 상황을 말합니다.

Overfitting occurs when models memorize past trends rather than recognizing generalizable patterns. On top of that, large institutional traders actively adapt their strategies to counteract AI-driven retail trading, further diminishing the reliability of predictive models.

모델이 일반화 가능한 패턴을 인식하기보다는 과거 트렌드를 암기 할 때 과거나 적합성이 발생합니다. 또한 대규모 기관 거래자들은 AI 중심 소매 거래에 대응하기위한 전략을 적극적으로 적용하여 예측 모델의 신뢰성을 더욱 감소시킵니다.

How AI Trading Bots Analyze Markets

AI 거래 봇이 시장을 분석하는 방법

Despite the challenges above, AI trading bots can still be useful as they use various techniques to generate market predictions. To name a few:

위의 과제에도 불구하고 AI 거래 봇은 시장 예측을 생성하기 위해 다양한 기술을 사용하므로 여전히 유용 할 수 있습니다. 몇 가지 이름 :

Core AI components like supervised learning, reinforcement learning, and neural networks allow AI to learn from labeled past trading data for future predictions. Through a combination of these, AI learns from labeled past trading data and applies it to future predictions, all the while it continuously improves upon strategies via feedback from simulated trading.

감독 학습, 강화 학습 및 신경망과 같은 핵심 AI 구성 요소를 통해 AI는 향후 예측을 위해 과거의 거래 데이터로 표시 될 수 있습니다. 이들의 조합을 통해 AI는 과거의 거래 데이터로부터 배우고 미래의 예측에 적용하며, 시뮬레이션 된 거래의 피드백을 통해 전략을 지속적으로 개선합니다.

In addition, deep learning techniques recognize price patterns, helping AI detect trends. In summary, these models analyze historical price movements, trading volume, and volatility to forecast potential price actions.

또한 딥 러닝 기술은 가격 패턴을 인식하여 AI가 트렌드를 감지하는 데 도움이됩니다. 요약하면,이 모델은 역사적 가격 변동, 거래량 및 변동성을 분석하여 잠재적 가격 조치를 예측합니다.

The name perhaps sounds complicated, but it basically involves AI bots scanning news articles, financial reports, and social media to assess market sentiment. Then, by analyzing text data, NLP models gauge investor outlook (bullish or bearish).

이 이름은 아마도 복잡하게 들리지만 기본적으로 시장 감정을 평가하기 위해 뉴스 기사, 재무 보고서 및 소셜 미디어를 스캔하는 AI 봇이 포함됩니다. 그런 다음 NLP 모델은 텍스트 데이터를 분석하여 투자자 전망 (Rullish 또는 Bearish)을 측정합니다.

For instance, an out-of-the-blue increase in positive sentiment about Bitcoin on social media might indicate an impending price surge. On the other hand, panic-driven discussions may signal a market downturn. NLP understands the context of these conversations, analyzing word relationships between words in a sentence across paragraphs to get the meaning.

예를 들어, 소셜 미디어에서 비트 코인에 대한 긍정적 인 감정이 증가하면 임박한 가격이 급증 할 수 있습니다. 반면에, 공황 중심의 토론은 시장 침체를 알릴 수 있습니다. NLP는 이러한 대화의 맥락을 이해하여 단락의 문장에서 단어 간의 단어 관계를 분석하여 의미를 얻습니다.

This is more technical in nature and is a bit more complicated as AI-powered trading bots rely on a bunch of technical indicators. These include moving averages (MA, EMA), relative strength index (RSI), moving average convergence divergence (MACD), Bollinger Bands, and liquidity analysis.

이것은 본질적으로 더 기술적이며 AI 기반 거래 봇이 다양한 기술 지표에 의존함에 따라 조금 더 복잡합니다. 여기에는 이동 평균 (MA, EMA), 상대 강도 지수 (RSI), 이동 평균 수렴 발산 (MACD), Bollinger 대역 및 유동성 분석이 포함됩니다.

If you’re not familiar with the terms, you’ve likely read a bunch of gibberish now. Put simply, these signals help AI determine potential entry and exit points for trades by:

이 용어에 익숙하지 않다면 지금 많은 횡설수설을 읽었을 것입니다. 간단히 말해서,이 신호는 AI가 거래에 대한 잠재적 인 입력 및 종료 포인트를 결정하는 데 도움이됩니다.

Last but not least, AI bots use and analyze alternative data sources to speculate. This could be blockchain data with on-chain transactions, whale movements, and DeFi activity for crypto markets. Also, it employs options market data where open interest and trading volumes help predict investor sentiment.

마지막으로, AI 봇은 대체 데이터 소스를 사용하고 분석하여 추측합니다. 이것은 온쇄 트랜잭션, 고래 움직임 및 암호화 시장의 결함 활동을 가진 블록 체인 데이터 일 수 있습니다. 또한 공개이자 및 거래량이 투자자 감정을 예측하는 데 도움이되는 옵션 시장 데이터를 사용합니다.

Moreover, AI even uses Google, specifically Google Trends and web traffic data. It can look for spikes in searches for specific cryptocurrencies or stocks that may indicate upcoming market movements.

또한 AI는 Google, 특히 Google 트렌드 및 웹 트래픽 데이터를 사용합니다. 다가오는 시장 운동을 나타낼 수있는 특정 암호 화폐 또는 주식을 검색 할 때 스파이크를 찾을 수 있습니다.

Using AI Wisely: Potential vs. Pitfalls

현명하게 AI 사용 : 잠재적 대 함정

It’s worth remembering that AI indeed is a powerful tool,

AI는 실제로 강력한 도구라는 것을 기억할 가치가 있습니다.