Revolutionierung des Devisenhandels: Der Aufstieg von KI-Forex-Handelsbots und fortschrittlicher KI-Forex-Handelssoftware Dienstag, der 5. Dezember 2023 – Posted in: Arbitrage Software, cryptoarbitrage software, Forex trading – Tags: , , ,

Mit dem Aufkommen von Chat GPT ist das Interesse der Händler an der Möglichkeit, KI im Forex-Handel einzusetzen, gestiegen. Lassen Sie uns erforschen, wie praktisch die Anwendung von KI für den Handel auf dem Forex-Markt und für die Entwicklung eines KI-Forex-Handelsbots sein kann.

 

Einführung – Was ist ein neuronales Netzwerk und welche Arten von neuronalen Netzwerken gibt es?

 

Neuronale Netzwerke können nach verschiedenen Kriterien klassifiziert werden, einschließlich ihrer Architektur, ihrer Aufgaben und der Trainingsmethode. Hier sind einige der Haupttypen von neuronalen Netzwerken:

  • Vollständig verbundene neuronale Netzwerke (FCNN): Alle Knoten in einer Schicht sind mit jedem Knoten in der nachfolgenden Schicht verbunden. Dies ist der grundlegendste Typ eines neuronalen Netzwerks.
  • Faltungsneuronale Netzwerke (CNN): Besonders effektiv für die Arbeit mit Bildern und Videos, da sie räumliche Hierarchien von Merkmalen erfassen können. Rekurrente neuronale Netzwerke (RNN): Geeignet für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text oder Zeitreihen, da sie Informationen aus vorherigen Berechnungsschritten verwenden können.
  • Long Short-Term Memory (LSTM): Eine Art von RNN, die am besten geeignet ist, um langfristige Abhängigkeiten zu speichern und oft in Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet wird.
  • Feedforward-Neuronale Netzwerke: Daten bewegen sich nur in eine Richtung, vom Eingang zum Ausgang, ohne Zyklen.
  • Generative Adversarial Networks (GAN): Bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, die gegeneinander antreten: einem Generator, der Daten erstellt, und einem Diskriminator, der Fälschungen von genauen Daten zu unterscheiden versucht.
  • Autoencoder: Werden verwendet, um Daten zu komprimieren und dann zu rekonstruieren, was nützlich sein kann, um die Dimensionalität zu reduzieren und Rauschen zu beseitigen.
  • Radial Basis Function Networks (RBFN): Verwenden radiale Basisfunktionen als Aktivierungsfunktionen und können für bestimmte Klassifikations- und Regressionsaufgaben adäquat sein.
  • Deep Belief Networks (DBN): Bestehen aus mehreren Schichten unverbundener probabilistischer grafischer Modelle, die sequenziell trainiert werden, um Eingabedaten wiederherzustellen.
  • Kapselnetzwerke: Versuchen, räumliche Hierarchien zwischen Objekten zu modellieren, um die Arbeit mit Bildern und visuellen Daten zu verbessern.

Anwendung neuronaler Netzwerke bei der Erstellung eines AI Forex-Handelsbots – Erfahrungen der BJF Trading Group

Unser Unternehmen entwickelte vor langer Zeit den ersten AI-Forex-Handelsbot auf Basis von Kohonen-Neuralnetzwerken. Kohonen-Netzwerke, auch bekannt als Kohonen-Karten oder Self-Organizing Maps (SOM), sind eine Art des unüberwachten Lernens. Das Hauptmerkmal von Kohonen-Karten ist ihre Fähigkeit, komplexe, möglicherweise hochdimensionale Eingabedaten in zwei- oder dreidimensionale Vektoren im niedrigdimensionalen Raum umzuwandeln.

Kohonen neural network

Fig 1. – Kohonen neural network

Wichtige Merkmale von Kohonen-Neuralnetzwerken umfassen Selbstorganisation, Wettbewerb zwischen Neuronen während des Trainings, Erhaltung von Nachbarschaften, Datenvisualisierung und zwei Lernphasen – grobe Einstellung und Feinabstimmung für eine präzise Darstellung der Eingabedaten.

Wir kamen zu dem Schluss, dass der Einsatz neuronaler Netzwerke für die Erstellung eines AI-Forex-Handelsbots unter zwei Bedingungen vorteilhaft ist: Das neuronale Netzwerk fungiert als Filter, um Handel zu blockieren, falls der Hauptalgorithmus des AI-Forex-Handelsbots eine falsche Entscheidung trifft, und das Netzwerk wird in festgelegten Abständen, normalerweise alle 2-3 Wochen, neu traini

Was sich mit dem Aufkommen von GPT verändert hat

GPT, die Basis von ChatGPT, ist tatsächlich ein neuronales Netzwerk. Es gehört zum Typ der Transformator-Neuralnetzwerke, die für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet werden. Transformator-Netzwerke wie GPT basieren auf Aufmerksamkeitsmechanismen und ermöglichen es Modellen, sich dynamisch auf verschiedene Teile der Eingabedaten für ein effektiveres Training zu konzentrieren. Dies ermöglicht es GPT, Text unter Berücksichtigung des Kontexts und semantischer Verbindungen in der Sprache zu verarbeiten und zu generieren.

indeed a neural network

Fig. 2 – Indeed a neural network

Kann GPT für den Forex-Handel angewendet werden?

GPT und andere künstliche neuronale Netzwerke können Daten analysieren und bei Entscheidungen auf dem Forex-Markt oder anderen Finanzmärkten unterstützen. Sie können helfen, große Mengen an Finanzdaten, einschließlich Nachrichten, Wirtschaftsberichten, Indikatoren und Preisdiagrammen, zu analysieren, um potenzielle Trends und Muster zu identifizieren. Allerdings müssen die Komplexität des Marktes, das Risiko der Überanpassung des Modells, die Notwendigkeit spezialisierter Finanzdaten und latente Haftungsrisiken berücksichtigt werden.

Anwendung von KI für AI-Forex-Handelssoftware wie SharpTrader

Die Verwendung von KI-Modellen wie GPT für den Forex-Handel erfordert in der Regel erhebliche Anpassungen und spezialisierte Software. Dies geht über die grundlegenden Funktionen hinaus, für die das GPT-Modell erstellt wurde, und erfordert bedeutende zusätzliche Entwicklungen sowie Expertise in den Bereichen Finanzen und maschinelles Lernen.

KI-Forex-Handelsanalysesystem

Bei der BJF Trading Group haben wir ein Datenanalysesystem mit SharpTrader entwickelt, um Beziehungen zwischen den Programmeinstellungen für einen bestimmten Broker und den Handelsergebnissen zu erkennen. Wir können stolz unsere SharpTrader Arbitrage-Plattform als AI-Forex-Software bezeichnen. KI hilft dabei, umfangreiche Daten zu analysieren und latente Abhängigkeiten zwischen Änderungen in den Einstellungen und Ausführungszeiten, also Slippage, aufzudecken. Dieses Modul wird die Bemühungen von Händlern, die nach den optimalsten Einstellungen bei jedem Broker suchen, mit einer KI kombinieren, die den Informationsfluss über viele Händler analysiert und daraus lernt, um die besten Programmeinstellungen zu finden. Wir testen SharpTrader mit einem AI-Handelsanalyseblock für die eingebaute Latenzarbitrage-Strategie und planen, unseren Kunden in den kommenden Wochen Zugang zu diesem KI-Modul zu bieten.

KI-Coding-Autopilot für Forex-Strategien

Wir planen ebenfalls, einen KI-Coding-Autopiloten für die interne Sprache der SharpTrader-Strategieprogrammierung zu verwenden. Der KI-Coding-Autopilot ist ein fortgeschrittenes künstliches Intelligenzsystem, das verschiedene Aspekte des Codierens und der Softwareentwicklung unterstützt oder automatisiert. Das Konzept beinhaltet die Verwendung von KI-Algorithmen, die oft auf maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung basieren, um Code zu verstehen, zu generieren und zu optimieren. Hier ist eine detaillierte Beschreibung, wie es typischerweise funktioniert:

  • Verständnis von Kontext und Anforderungen: KI-Coding-Autopilot-Systeme werden anhand umfangreicher Code- und Programmierliteraturdatensätze trainiert. Sie nutzen dieses Training, um Kontext, Codierungsstandards und spezifische Anforderungen basierend auf Benutzereingaben, Projektdokumentation oder Kommentaren im Code selbst zu verstehen.
  • Code-Generierung: Diese Systeme können Code-Snippets, Funktionen oder sogar ganze Module basierend auf den Anforderungen generieren. Sie nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Anfragen in menschlicher Sprache zu interpretieren und in funktionalen Code umzuwandeln. Beispielsweise, wenn ein Entwickler die KI bittet, „eine Funktion zu erstellen, um die Fibonacci-Sequenz zu berechnen“, würde die KI den entsprechenden Code generieren.
  • Code-Vervollständigung und Autokorrektur: Ähnlich wie die Textvorhersage in Messaging-Apps können KI-Coding-Autopiloten die nächste Codezeile vorhersagen und vorschlagen oder komplette Code-Strukturen vervollständigen, während der Entwickler tippt. Diese Funktion beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern hilft auch, syntaktische Fehler zu reduzieren.
  • Code-Optimierung und Refactoring: KI-Systeme können Optimierungen vorschlagen, um den Code effizienter und wartbarer zu machen. Dies beinhaltet das Refactoring von Code, um die Lesbarkeit zu verbessern, effizientere Algorithmen vorzuschlagen und potenzielle Fehler oder Schwachstellen zu identifizieren.
  • Lernen aus Feedback: Wenn Entwickler diese Systeme nutzen, lernt die KI aus dem Feedback und den Interaktionen, um ihre Vorschläge und die Codegenerierung im Laufe der Zeit zu verbessern. Dieser adaptive Lernansatz ermöglicht es der KI, sich stärker an die spezifischen Codierungsstile und -präferenzen des Benutzers anzupassen.
  • Integration in Entwicklungsumgebungen: KI-Coding-Autopiloten werden häufig in beliebte integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) und andere Codierungstools integriert. Dies ermöglicht es Entwicklern, KI-Funktionen nahtlos in ihren regulären Codierungsworkflow einzubinden.
  • Kollaboratives Codieren: Diese Systeme können kollaborative Codierungsanstrengungen erleichtern, indem sie die Konsistenz in Codierungspraktiken innerhalb eines Teams sicherstellen, Beiträge von verschiedenen Teammitgliedern zusammenführen und Codierungsstandards aufrechterhalten.
  • Dokumentation und Berichterstellung: KI kann auch bei der Generierung von Dokumentation für den Code, dem Kommentieren komplexer Code-Abschnitte und der Erstellung von Berichten über den Gesundheitszustand oder die Leistung der Codebasis unterstützen.