JPMorgan Set Untuk Mengganggu Pasar FX, Memperkenalkan Algoritma Baru

Pasar valuta asing ini berkembang dengan pesat karena banyak investor yang terlibat dalam menguntungkan pasar FX. Salah satu alasan untuk pertumbuhan ini adalah karena penggunaan dari mesin alat-alat belajar yang memungkinkan untuk lebih cepat perdagangan di zona waktu yang berbeda. Ide di balik forex trading adalah perubahan cepat dalam nilai moneter menciptakan keuntungan untuk cerdas pedagang.

Dengan otomatisasi, banyak pedagang forex yang menggunakan algoritma untuk memungkinkan mereka untuk berdagang dengan kecepatan kilat. Algoritma adalah apa-apa tapi mewah persamaan yang terus berkembang lebih baik dan lebih cepat mendapatkan persamaan diperkenalkan ke pasar. Saat ini set algoritma yang digunakan dalam pasar telah melalui beberapa iterasi sudah. Beberapa dari modern algoritma yang memperhitungkan Waktu-Harga rata-Rata Tertimbang (TWAP) dan volume-weighted average price (VWAP).

JPMorgan siap untuk debut satu set baru dari algoritma yang akan membantu klien tetap kompetitif di pasar FX. JPMorgan generasi baru dari algoritma bangga pada kenyataan bahwa mereka gunakan netral dalam jaringan untuk eksekusi. Tujuannya adalah untuk menggunakan mesin proses pembelajaran dan forex algoritma untuk merumuskan konsisten eksekusi strategi untuk perdagangan forex.

JPMorgan Kepala Makro eCommerce Chi Nzelu menunjukkan bahwa penggunaan pembelajaran mesin adalah cara yang bagus untuk mengoptimalkan trading perilaku algoritma. Jaringan adalah makan simulasi data dari berbagai macam situasi pasar dan kondisi. Jaringan kemudian menentukan apa yang akan menjadi yang terbaik penempatan order dan cara optimal untuk melaksanakannya, dengan efek minimal terhadap pasar.

Meskipun proses ini saat ini tersedia untuk hanya memilih strategi, JPMorgan berharap bahwa ia akan mampu untuk menciptakan suatu algoritma yang dapat menggunakan semua data yang dibuat tersedia untuk JPMorgan klien untuk merumuskan perbaikan untuk eksekusi strategi.

Penguatan Pembelajaran Menggunakan

Tim di belakang algoritma yang digunakan tulangan belajar untuk daging sapi sampai saat ini alat. Hal ini mungkin terdengar akrab karena itu pendekatan yang sama digunakan oleh Google AI tim DeepMind ketika mereka berangkat untuk membuat AlphaGo program perangkat lunak.

JPMorgan menunjukkan bahwa penguatan pembelajaran yang telah dibuat sebuah algoritma yang baik logis kapasitas dari kebanyakan orang lain di pasar. Pendekatan perdagangan dari sudut yang sama sekali berbeda tidak seperti algoritma yang diprogram oleh manusia atau gunakan mengetahui aturan. Program ini benar-benar belajar dari kesalahan dan pengguna akan melihat penting benjolan pada kinerja algoritma terus operasinya. Ini algoritma baru yang perlahan tapi pasti mendapatkan menonjol di pasar FX dan diharapkan untuk membuat dampak yang signifikan pada bulan-bulan yang akan datang.

Baca Juga: