선물 AI 양적 거래는 기존 양적 거래에 비해 다음과 같은 뛰어난 장점을 가지고 있습니다.

구체적으로 말하면 기존의 양적 거래에 비해 선물 AI 양적 거래는 다음과 같은 뛰어난 장점을 가지고 있습니다.

데이터가 더 많고 더 넓어졌습니다

기본적으로는 다음과 같이 생각할 수 있습니다. 퀀트 트레이딩 수준이 높을수록 더 많은 데이터를 처리해야 한다는 것입니다. 최고의 정량적 전략을 뒷받침하는 것은 종종 엄청난 양의 데이터입니다.

현재 일부 기업에서는 전통적인 금융 데이터뿐만 아니라 위성에서 촬영한 항만 컨테이너 이미지 등의 이미지 정보를 활용하거나 뉴스 보도, 블로그, 유명 인사의 연설 등에서 경제 발전에 대한 단서를 얻습니다. 이미지 인식, 자연어 처리 등의 기술 지원으로 많은 비정형 데이터도 분석 대상이 될 수 있습니다. 빅데이터, 비정형 데이터, 훈련 모델 모두 인공지능 기술의 개입이 필요합니다. 런던의 FRM 헤지펀드 대표인 Patric은 이에 대해 다음과 같이 잘 설명합니다. 오늘날 인터넷 시대에 우리가 얻는 데이터는 인간이 처리할 수 있는 것보다 훨씬 더 많습니다. 이 방대한 정보의 바다에서 패턴을 분석하고 식별하는 유일한 방법은 기계 학습 도구와 기술을 사용하는 것입니다. 이것이 더 나은 투자 전략을 개발하는 길입니다. ”

지속적으로 진화하고 반복되는 거래 전략

데이터 처리 측면에서 인공지능 기술은 데이터 소스를 확대하여 더 많은 데이터가 분석에 포함될 수 있도록 했습니다. 알고리즘적으로도 인공지능 기술은 금융상품이 자동으로 진화하고 거래 전략을 반복할 수 있게 해준다. AI 퀀트 트레이딩의 선구자인 Rebellion의 최고 투자 책임자인 Alexander는 자신의 제품을 소개하며 "우리는 시스템에 20년의 글로벌 경험을 제공했습니다. 경제 및 시장 데이터는 물론 현대 금융의 역사를 연구함으로써 자산 등급, 산업 및 지역 전반에 걸쳐 다양한 요인이 가격에 어떤 영향을 미치는지 알아볼 수 있습니다. 우리는 특정 거래 전략을 찾도록 지시하지 않기 때문에 특정 거래 전략을 따르도록 프로그래밍되어 있지 않습니다. 시스템은 자동으로 개념을 식별하고 이를 특정 시장 상황에서의 성과와 연결합니다. ”

이에 비해 전통적인 퀀트 투자 방식은 미리 설정된 전략을 엄격하게 적용하는 경우가 많으며 현재의 상관 관계가 무한정 지속될 것이라고 기본 가정하지만 이는 시장이 급격하게 변화하기 때문에 종종 큰 문제를 야기합니다. 따라서 인공지능 시스템의 장점은 오래된 관계가 쇠퇴하고 새로운 관계가 등장함에 따라 지속적으로 투자 전략을 발전시킬 수 있다는 것입니다.

Rebellion의 예를 들어 금융 및 무역 데이터를 분석하고 있습니다. , 지난 18개월 동안 상품 및 외환 시장 주기가 짧아진 것으로 확인되었으므로 자동으로 더 짧은 주기의 영향을 재보정하고 계산하여 새로운 전략으로 거래합니다.