改革货币交易：AI外汇交易机器人和先进的AI外汇交易软件的崛起 December 10, 2023 – Posted in: 套利软件
随着Chat GPT的出现，交易者对在外汇交易中应用人工智能的可能性越来越感兴趣。让我们探讨一下在外汇市场交易和编写AI外汇交易机器人方面应用人工智能的实际可行性。
介绍 – 什么是神经网络，有哪些类型的神经网络？
神经网络可以按照不同的标准进行分类，包括架构、任务和训练方法。以下是一些主要类型的神经网络：
- 全连接神经网络（FCNN）：一个层中的所有节点与后续层中的每个节点相连接。这是最基本的神经网络类型。
- 卷积神经网络（CNN）：特别适用于处理图像和视频，因为它们可以捕捉特征的空间层次结构。
- 循环神经网络（RNN）：适用于处理顺序数据，如文本或时间序列，因为它们可以使用前一计算步骤中的信息。
- 长短时记忆（LSTM）：一种RNN类型，最适合记住长期依赖关系，通常用于自然语言处理任务.
- 前馈神经网络：数据只朝一个方向移动，从输入到输出，没有循环。
- 生成对抗网络（GAN）：由两个相互竞争的神经网络组成：一个生成器创建数据，一个判别器试图区分伪造数据和准确数据。
- 自编码器：用于压缩数据然后重构数据，这对于降低维度和消除噪音可能有用
- 径向基函数网络（RBFN）：使用径向基函数作为激活函数，对于特定的分类和回归任务可能是足够的。
- 深度信念网络（DBN）：由多层未连接的概率图模型组成，顺序训练以恢复输入数据。
- 胶囊网络：试图建模对象之间的空间层次结构，以改进图像和视觉数据的处理。
在创建AI外汇交易机器人中应用神经网络的经验 – BJF交易集团的经验。
我们的公司很久以前开发了第一个基于Kohonen神经网络的AI外汇交易机器人。Kohonen网络，也称为Kohonen映射或自组织映射（SOM），是一种无监督学习的类型。Kohonen映射的主要特点是它们能够将复杂、可能是高维的输入数据转化为低维空间中的二维或三维向量
图1 – Kohonen神经网络
Kohonen神经网络的关键特点包括自组织、训练过程中神经元之间的竞争、邻域的保持、数据可视化以及两个学习阶段 – 粗调整和精细调整，用于精确的输入数据表示。
我们得出结论，在创建AI外汇交易机器人时，神经网络的使用在以下两个条件下是有益的：神经网络将充当过滤器，以阻止交易，如果AI外汇交易机器人的主要算法做出错误决策，神经网络将以指定的频率重新训练，通常是每2-3周一次。
随着GPT的出现，发生了哪些变化
GPT，ChatGPT所基于的模型，确实是一种神经网络。它属于用于各种自然语言处理（NLP）任务的变压器神经网络类型。像GPT这样的变压器模型属于基于注意机制的架构类别，允许模型动态关注输入数据的不同部分，以实现更有效的训练。这使GPT能够在考虑语言中的上下文和语义连接时处理和生成文本。
图2 – 确实是神经网络
GPT能够应用于外汇交易吗？
GPT和其他人工神经网络可以分析数据，并在外汇或任何其他金融市场上辅助决策。它们可以帮助分析大量的金融数据，包括新闻、经济报告、指标和价格图表，以识别潜在的趋势和模式。然而，需要考虑市场的复杂性、模型过度拟合的风险、需要专门的金融数据以及潜在的责任。
应用AI于AI外汇交易软件如SharpTrader
将AI模型（如GPT）用于外汇交易通常需要进行重大调整和专门的软件开发。这超出了GPT模型创建的基本功能，需要在金融和机器学习领域进行重大的额外开发和专业知识。
AI外汇交易分析系统
在BJF交易集团，我们开发了一个数据分析系统，使用SharpTrader来分辨特定经纪商的程序设置与交易结果之间的关系。我们可以自豪地将我们的SharpTrader套利平台称为AI外汇软件。AI帮助分析大量数据，并揭示设置变化和执行时间以及滑点之间的潜在依赖关系。这个模块将有助于将寻找每个经纪商内最佳设置的交易员的努力与AI相结合，后者将分析关于许多交易员的信息流并从中学习以找到最佳的程序设置。我们计划在未来几周内为客户提供访问这个AI模块。
用于外汇策略的AI编码自动驾驶
我们还计划在SharpTrader策略编程的内部语言中使用AI编码自动驾驶。AI编码自动驾驶是一种先进的人工智能系统，可协助或自动化各种编码和软件开发方面的工作。这个概念涉及使用AI算法，通常基于机器学习和自然语言处理，来理解、生成和优化代码。以下是它通常的工作方式的详细描述：
- 理解上下文和要求：AI编码自动驾驶系统接受广泛的代码和编程文献数据集的训练。它们利用这一训练来理解上下文、编码标准和基于用户输入、项目文档或代码本身的注释的具体要求。
- 代码生成：这些系统可以根据需求生成代码片段、函数，甚至是整个模块。它们利用自然语言处理来解释以人类语言提出的请求，并将其转化为功能性的代码。例如，如果开发人员要求AI“创建一个计算斐波那契数列的函数”，AI将生成相应的代码。
- 代码完成和自动纠正：类似于消息应用中的预测文本，AI编码自动驾驶可以在开发人员输入时预测和建议下一行代码或完成代码结构。这个功能不仅加速了开发过程，还有助于减少语法错误。
- 代码优化和重构：AI系统可以建议优化以使代码更高效和可维护。这包括对代码进行重构以提高可读性，建议更高效的算法，并识别潜在的错误或漏洞。
- 从反馈中学习：随着开发人员使用这些系统，AI会从反馈和互动中学习，以改进其建议和代码生成。这种自适应学习方法允许AI更加符合用户特定的编码风格和偏好。
- 与开发环境集成：AI编码自动驾驶通常集成到流行的集成开发环境（IDE）和其他编码工具中，使开发人员能够在其正常的编码工作流中无缝使用AI功能。
- 协作编码：这些系统可以促进协作编码工作，确保在团队中保持编码实践的一致性，帮助整合不同团队成员的贡献，并维护编码标准。
- 文档编写和报告：AI还可以协助生成代码的文档，对复杂的代码段进行评论，并创建关于代码库健康或性能的报告。