ПО для анализа паттернов фондового рынка с помощью ИИ

Искусственный интеллект в большей степени вовлечен в нашу жизнь, чем мы думаем. Он помогает нам упростить нашу жизнь и бизнес в различных сферах индустрии.

Точно так же ИИ проник в индустрию торговли акциями. Управляемое ИИ программное обеспечение для распознавания паттернов фондового рынка отражает участие ИИ в торговле акциями. Распознавание образов биржевых диаграмм разработано для использования алгоритмов на основе машинного обучения для наблюдения за статистикой фондового рынка, анализа больших объемов данных, выявления соответствующих закономерностей и отображения результатов. Этот сгенерированный результат помогает инвесторам принять решение о своем следующем шаге, полагаясь на оценочную стоимость активов или акций.

Почему такое ПО стало необходимостью в наше время?

Потребность в управляемом ИИ решении для распознавания паттернов была необходима по множеству факторов. Некоторые из факторов мы обсудим ниже:

• Невозможность поддерживать непрерывный поток данных для торговли акциями, интегрированного с программной системой вручную.
• Отсутствовала сложная торговая платформа с возможностью применения прогнозирования графиков для реальной торговли акциями.
• Трейдерам было довольно сложно распознать реальную торговую модель даже при наличии подробных торговых графиков.
• Было практически невозможно собрать, продемонстрировать и сравнить различные соответствующие индикаторы вручную, чтобы определить правильную модель торговли.
• Трейдеры не могли видеть несколько графиков на одном экране и сравнивать их, чтобы принять правильное решение для торговли.
• Биржевым трейдерам было трудно объединить свои лучшие и другие соответствующие торговые графики, а затем сравнить эти графики самим.

Решение на базе ИИ для распознавания паттернов решает все эти проблемы и помогает трейдерам принимать решения о торговле с более высоким доходом.

Как работает ПО для анализа паттернов фондового рынка?

Программа анализа фондового рынка, основанная на искусственном интеллекте, работает всесторонне, чтобы делать полезные прогнозы она анализирует широкий спектр данных в режиме реального времени. Сначала система ИИ принимает поток данных об акциях и биржевых графиках и включает их в базу данных по акциям, интегрированную со своей интеллектуальной системой.

Сначала он изучает данные, а затем сравнивает их с предыдущими аналогичными сценариями. Для этого он использует различные алгоритмы машинного обучения. Он также выполняет анализ графиков торговли с помощью встроенного ИИ для распознавания торговых моделей. Затем он предоставляет рейтинг по прогнозам и отображает различные торговые возможности, обоснованный дизайн рейтинга и несколько торговых опций. Вот как интеллектуальная система ИИ помогает трейдерам повысить рентабельность инвестиций.

В ПО для анализа паттернов фондового рынка входит:

Вот некоторые применения разработанных ИИ продуктов для задач, связанных с прогнозированием:

ATM Cash Forecasting (Отслеживание наличных денег):

Главной функцией ATM Cash Forecasting является оптимизация управления денежными средствами в банкоматах, которая помогает банку избегать таких ситуаций, как отсутствие наличных или перенасыщение. Таким образом, ATM Cash Forecasting обеспечивает автоматизацию и анализ прошлых транзакций, что позволяет нашей системе прогнозировать количество наличных денег в отдельных банкоматах.

ATM Cash Forecasting может прогнозировать модели движения денежный средств и данных в режиме реального времени, что обеспечивает наличие денег и, в конечном итоге, удовлетворенность клиентов. При разработке решения Folio3 явно использовалась технология Scikit-learn.

Completion time Estimation (Оценка времени завершения):

Разработчики создают эти взаимозависимые программы для обработки различных объемов данных. У запуска маркетинговых кампаний есть еженедельные крайние сроки, и очень важно оценить точное время выполнения этих кампаний.

Completion time estimation использует ИИ и машинное обучение, чтобы использовать частичные данные из прошлых записей для оценки времени завершения кампании. Это становится возможным благодаря анализу обрабатываемых данных, подсчету выполненных вызовов API и различным другим переменным. Это делается с помощью методов регрессии лесов, которые используются для получения точной оценки.

Основными особенностями Completion time estimation являются точность, постоянное улучшение используемых алгоритмов со временем, автоматизация процесса мониторинга кампании и упреждающее планирование кампании для следующих кампаний.

Технологии, используемые при разработке этой системы, — это Scikit-learn, NumPy и Pandas.

Customer Churn Prediction (Прогнозирование оттока клиентов):

Это решение для распознавания клиентов, которые не желали платить свои взносы, и тех, кто не продлевал подписку на SaaS. Помимо работы с данными пользователей, система предназначена для совместной работы с владельцами и маркетинговыми командами, чтобы понять различные основные факторы, которые могут помочь в разработке более эффективных кампаний.

Customer Churn Prediction помогает количественно оценить лояльность клиентов, одновременно способствуя сокращению оттока с помощью данных. Таким образом, основным моментом является сегментация клиентов с помощью передовых методов данных для динамических сегментов пользователей и развитая клиентская база.

Еще одним важным моментом является прогнозируемый уход, позволяющий повысить уровень удержания клиентов и улучшить действия по управлению данными. Кроме того, статистический анализ помогает распознать основные факторы и разработать более эффективные кампании. Благодаря этим особенностям это решение для прогнозирования оттока клиентов улучшает удержание клиентов.

Пользовательские технологии прогнозирования оттока — это такие, как Apache Kafka, Yarn, Spark и Zeppelin.

Технологии, используемые для ПО распознавания рыночных паттернов:

Некоторые из них перечислены в приведенном ниже списке с краткой информацией:

Scikit-Learn:

Scikit-learn используется для реализации методов машинного обучения с использованием языка программирования Python. Это простой и эффективный инструмент “добычи данных” и анализа данных для машинного обучения.

NumPy:

Это универсальный пакет для обработки массивов. Это важный пакет для научных вычислений с языком программирования Python.

Pandas:

Это одна из наиболее часто используемых библиотек Python в анализе данных. Pandas предоставляют фреймы данных в памяти.

Apache Kafka:

Это распространённая стриминговая платформа, используемая для публикации и подписки на потоковые записи. Пользователи используют его для обработки записей.

Yarn:

Yarn – это безопасный, надежный и быстрый менеджер пакетов, который работает быстрее по сравнению с другими существующими продуктами, подобными ему.

Spark:

Это зонтичная платформа для SQL, потоковой передачи, машинного обучения и обработки графиков.

Zeppelin:

Это веб-блокнот с функциями исследования, визуализации, обмена данными и совместной работы.

Это были некоторые из важных технологий в разработке программного обеспечения для распознавания паттернов фондового рынка. В дополнение к этим технологиям, различные небольшие и общие инструменты были использованы для создания современного решения в виде программного обеспечения для распознавания паттернов.

FAQ

Вопрос: Как определить торговый паттерн на фондовом рынке?

Программное обеспечение для распознавания графических образов использует алгоритмы машинного обучения для анализа большого количества данных с целью выявления торговых моделей и последующего уведомления пользователей.

Вопрос: Как понять биржевые тенденции с помощью ИИ?

Программное обеспечение для распознавания образов акций предсказывает тенденции и оценочную стоимость активов после анализа данных с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.