Skalerer intelligens: hvordan AI transformerer fremtiden for trading

Kunstig intelligens (AI) revolusjonerer finansmarkedene, og omdefinerer måten handler utføres, risikoer håndteres og strategier utformes. En gang begrenset til tradisjonelle metoder og menneskelig ekspertise, formes nå handelen av avanserte AI-drevne systemer som lover hastighet, presisjon og skalerbarhet.

Willy Chuang, Chief Operating Officer (COO) i WOO X og en langvarig forkjemper for innovative anvendelser av AI i handel, delte et nyansert perspektiv på mulighetene og utfordringene som AI-integrasjon i handelsplattformer medfører.

Smartere verktøy for raskere beslutninger

En av de største fordelene AI tilbyr i handel er evnen til å behandle store mengder data umiddelbart. Med AI kan plattformer analysere en rekke kilder — markedsdata, finansnyheter og trender i sosiale medier — for å forutsi prisbevegelser og identifisere muligheter.

Høyfrekvente handelsalgoritmer tar dette et skritt videre, ved å utføre tusenvis av handler på under ett sekund — og oppnå en hastighet og presisjon som menneskelige tradere rett og slett ikke kan matche. 

“AI har transformert handelsverdenen, og beveger seg utover enkle nevrale nettverk til avanserte LLM-baserte modeller som kan behandle en rekke innspill fra markedet, sosiale medier og andre kilder. Kvantitative fond bruker nå disse sofistikerte verktøyene for å avdekke dypere markedsinnsikt og tillate smartere beslutninger,” forklarte Chuang.

For å forstå det økende fokuset på AI-teknologier i handel, gir amerikanske patentsøknader et klart bilde. Siden introduksjonen av store språkmodeller (LLMs) i 2017, har andelen AI-relatert innhold i patentsøknader for algoritmisk handel økt fra 19 % i 2017 til over 50 % årlig siden 2020, noe som reflekterer en kraftig økning i innovasjon på dette området.

Denne utviklingen har også gjort handel mer presis. Avanserte verktøy analyserer nå mønstre i markedsatferd og justerer strategier dynamisk etter hvert som forholdene endres. Maskinlæringsmodeller forbedres kontinuerlig ved å lære av historiske data, noe som gjør dem i stand til å tilpasse seg mer effektivt til nye situasjoner.

Men Chuang er rask til å påpeke at disse verktøyene ikke erstatter mennesker — de komplementerer dem. Dette partnerskapet sikrer at tradere kan fokusere på å ta beslutninger i det store bildet, mens datamaskiner håndterer detaljene.

“Menneskelige tradere blir ikke erstattet her, men utvikler i stedet sine roller. De fokuserer nå mer på å skape og overvåke AI-drevne strategier, håndtere risiko og sikre etiske praksiser. Dette ‘partnerskapet’ mellom AI og menneske-i-løkken forbedrer beslutningstaking og fremmer samarbeid på tvers av ulike ekspertiseområder,” sa han. 

AI takler uforutsigbarhet i trading

Imidlertid står selv den mest avanserte handelsteknologien overfor utfordringer når markedene oppfører seg uforutsigbart. Sjeldne hendelser, som COVID-19-pandemien i 2020, forårsaket massive markedsforstyrrelser som mange systemer ikke var forberedt på å håndtere. Disse “svarte svanene” kan føre til store tap hvis handelsplattformer ikke klarer å reagere effektivt.

I følge Chuang krever det to nøkkelstrategier for å sikre at AI-systemer forblir tilpasningsdyktige under volatile forhold. For det første er det avgjørende å forbedre modellens forklarbarhet — transparente AI-beslutninger lar tradere forstå og isolere faktorene som driver markedsvolatilitet mer effektivt. Dette innebærer ofte en hybrid tilnærming, der mennesker samarbeider med AI for å skape eksperimenteringsrammer som raskt kan tilpasse seg ny informasjon.

For det andre kan tilpasningsevnen forbedres ved å integrere forsterkende læring, som gjør det mulig for systemer å kontinuerlig finjustere sine strategier og reagere mer effektivt på uventede endringer.

“For eksempel, ved å distribuere to AI-agenter for å samarbeide om å håndtere hendelser som forårsaker volatilitet, kan systemet finjustere sine responser i sanntid. Agentene kan analysere situasjonen, justere strategier og lagre verdifulle innsikter for fremtidig referanse, noe som sikrer at AI kontinuerlig lærer av hver uventet hendelse,” delte Chuang.

En annen kritisk utfordring er å sikre kvaliteten på dataene som brukes av plattformer. Høykvalitets, pålitelige data er essensielle for AI-drevet handel, men å skaffe og vedlikeholde dem er ingen liten oppgave.

En av de største hindringene er å konsolidere data fra ulike børser og ordrebøker til en enkelt, konsistent kilde samtidig som forsinkelser minimeres. Enhver inkonsistens eller forsinkelse kan ha betydelig innvirkning på handelsbeslutninger, spesielt i raskt bevegelige markeder.

“Det store volumet av sanntidsdata krever en robust og fleksibel infrastruktur som er i stand til å behandle og lagre informasjon raskt og nøyaktig. Å lage allsidige SDK-er som fungerer jevnt på tvers av ulike plattformer legger til et annet lag av kompleksitet, da de må balansere hastighet, kompatibilitet og sikkerhet,” la han til.

Å adressere disse hindringene er nøkkelen til å realisere AI sitt fulle potensial i handel. Med presise og tidsriktige data kan handelsplattformer utstyre brukere til å ta smartere beslutninger og forbli konkurransedyktige i dynamiske finansmarkeder.

Åpner døren for alle tradere

I mange år var avanserte handelsverktøy kun tilgjengelige for store finansinstitusjoner med dype lommer og spesialiserte team. Mindre tradere ble ofte utelatt, avhengige av utdaterte metoder eller grunnleggende verktøy som ikke kunne konkurrere.

I dag er dette i endring. Mange plattformer tilbyr nå rimelige eller til og med gratis verktøy som forenkler komplekse handelsprosesser. For eksempel gir apper automatiserte handelsroboter, markedsanalyse og personlige anbefalinger for tradere på alle erfaringsnivåer. Disse funksjonene lar småskala tradere konkurrere på måter som var utenkelige for bare noen få år siden.

“Det er noe vi i WOO er forpliktet til å adressere. Vår visjon er å gjøre avanserte AI-handelsverktøy tilgjengelige for alle, inkludert mindre tradere som kanskje føler seg utelatt. Vi fokuserer på å skape personlige opplevelser som passer tradere på alle nivåer, og forenkler komplekse AI-teknologier slik at tradere kan fokusere på sine mål uten å trenge dyp teknisk kunnskap,” uttalte Chuang.

Men tilgjengelighet handler ikke bare om kostnad — det handler også om brukervennlighet. Tidligere bommet produkter ofte ved å kun henvende seg til enten nye tradere eller avanserte, noe som gjorde at mange brukere følte seg utelatt.

For å løse dette tilbyr plattformer nå opplæringsprogrammer, webinarer og brukervennlige grensesnitt som gjør det enklere for tradere å komme i gang. Dette fokuset på utdanning sikrer at flere kan dra nytte av mulighetene som handelsteknologi tilbyr.

“Brukerutdanning er nøkkelen for å hjelpe tradere med å utnytte AI-drevne verktøy maksimalt. Vår visjon er å skape hyper-personaliserte opplevelser som imøtekommer hver enkelt brukers unike behov, uavhengig av deres erfaringsnivå. Fokusering på personlig utdanning og støtte bidrar til å sikre at alle tradere trygt kan navigere AI-drevet trading,” bemerket han.

Bygge tillit gjennom åpenhet

Regulatorisk samsvar og etiske hensyn er kritiske fokusområder ettersom AI blir en kjernekomponent i handelsplattformer. Å holde tritt med finansielle reguleringer er spesielt utfordrende for utviklere og plattformer på grunn av kompleksiteten og den konstante utviklingen av reglene.

For å operere effektivt i dette miljøet må plattformer følge reglene samtidig som de opprettholder åpenhet om strategiene og teknologiene de bruker. Å forklare tydelig hvordan AI-systemer fungerer og anerkjenne deres begrensninger bidrar til å bygge tillit hos både regulatorer og interessenter.

“Like viktig er det å tilpasse AI-initiativet tett med juridiske og samsvarsteam, noe som kan gjøre en betydelig forskjell. Ved å samarbeide kan team dele verdifulle ideer om hvordan reguleringer kan utvikles for bedre å passe et AI-tungt handelsmiljø,” sa Chuang.

Etiske hensyn er like viktige. Et stort problem er “black box”-problemet, der det er vanskelig å forstå hvordan AI-systemer tar beslutninger. For å løse dette må AI bli mer transparent slik at tradere og andre tydelig kan se hvordan resultater oppnås.

Beskyttelse av personopplysninger er en annen topp prioritet. Sterke sikkerhetstiltak må implementeres for å beskytte sensitiv informasjon og sikre brukernes personvern. Datasystemene som brukes av AI må også være transparente og etiske, sikre nøyaktighet og eliminere skjevheter som kan føre til urettferdige eller forvrengte resultater.

“Klar eierskap av AI-modeller er også viktig. Dette forhindrer tvister om immaterielle rettigheter og sikrer at skapere får riktig anerkjennelse for sitt arbeid. Å adressere disse etiske problemene lar utviklere skape AI-drevne handelsplattformer som er kraftige, effektive, pålitelige og respektfulle overfor brukernes rettigheter,” oppsummerte han.

Veien videre

Fremtiden for trading ligger i å finne den rette balansen mellom teknologi og menneskelig ekspertise. Til tross for den økende rollen til automatisering, forblir menneskelig intuisjon og beslutningstaking essensielt.

Mens teknologi kan håndtere rutineoppgaver og identifisere muligheter i sanntid, gir mennesker den strategiske oversikten, kreativiteten og dømmekraften som teknologi ikke kan replikere. Avanserte verktøy kan utføre mye av det tunge arbeidet, men mennesker er fortsatt nødvendige for helhetstenkning, kreativitet og beslutningstaking.

“Mennesker forblir essensielle som orkestratorer av disse AI-agentene. Dette samarbeidet sikrer at AI opererer effektivt og er i tråd med tradere sine mål. AI kan håndtere mye av det tunge arbeidet, men den strategiske oversikten og kreative problemløsningen som mennesker bringer til bordet er uerstattelig,” delte Chuang.

Uansett, kombinasjonen av blokkjede og AI åpner for nye muligheter. Blokkjede styrker datasikkerhet og beskytter brukernes personvern samtidig som den strømlinjeformer prosesser som onboarding, slik at avanserte verktøy kan tilby personaliserte innsikter og mer effektive operasjoner. For tradere lover det en fremtid med sikre, tilgjengelige systemer som gjør finansmarkedene mer inkluderende og motstandsdyktige.

“Tenk deg en sømløs onboarding-opplevelse der blokkjede reduserer friksjon og beskytter informasjonen din, mens AI personaliserer reisen din og gir skreddersydde innsikter. Denne synergien forbedrer ikke bare effektiviteten og sikkerheten til handelsoperasjoner, men gjør også banebrytende teknologi tilgjengelig for alle. Fusjonen av AI og blokkjede baner vei for et mer innovativt, inkluderende og motstandsdyktig finansielt økosystem,” konkluderte han.

Etter hvert som handelsplattformer jobber med å løse problemer som uforutsigbare markeder og dataproblemer, vil mulighetene for tradere fortsette å vokse. Blandingen av rask, effektiv teknologi og menneskelig ekspertise bygger en handelsverden som er mer pålitelig, tilgjengelig og fremtidsrettet.