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“加密部门的数据可用性非常好”

2020-02-25 wanbizu AI 来源:www.btc-echo.de

BTC-ECHO:请在开始时说明什么是AI交易及其运作方式?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):交易分为三大类:第一,手动交易。有一个人坐着买卖。其次,有所谓的量子。依靠定量方法进行分析的交易员。定量交易者研究诸如移动平均线之类的经典指标,并使用它们来形成统计交易模型。第三,有人工智能交易。人工智能(AI)的优势在于,它可以自动识别抽象模式,例如头肩模式。

但是,我们又走了一步:我们的AI应该独立制定和实施交易策略。这只有通过大量数据才能实现。毕竟,您必须以某种方式能够制定对过去的未来的期望。为此,您需要价格数据,交易数据,订单簿数据或(尤其是对于加密货币)数据,例如难度或交易量。最后,困难在于创建一个无需人为市场知识就能明智地处理所有数据的AI模型。

BTC-ECHO:如果AI或算法不断建立自己,人们在投资决策过程中仍将扮演什么角色?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):当前,许多人都认为未来将看起来像终结者。不会发生的市场上有很多困难。从科学的角度来看,市场是不稳定的信号,而且非常嘈杂。这意味着,从长远来看,几乎没有任何系统可以在没有人工干预的情况下盈利。到目前为止,大多数系统仅给出建议并使用警报系统来提示交易者采取行动。我们是最早开发全自动人工智能交易系统的公司之一。

BTC-ECHO:人工智能将如何在金融市场上发展,例如,在未来五年中,我们可以期待哪些具体改进?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):我认为将来只有少数几家公司会真正在自动化交易中取得进展。甚至数十年来一直致力于该问题的对冲基金也远未取得良好的结果。因此,零售世界的完全自动化将需要更长的时间。

BTC-ECHO:您应该使用什么标准来选择AI交易软件?换句话说,在投资之前如何检查算法的质量?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):有两种选择:投资者可以自己检查算法。但是,在大多数情况下,这几乎是不可能的,因为缺乏知识并且代码不是开源的。因此,投资者应特别留意往绩。特别是,您应该检查过去特定算法获得的风险调整后的收益。

BTC-ECHO:您在哪里看到传统金融市场和加密货币市场的AI交易之间最大的区别?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):最大的区别在于波动率。只能将加密货币市场的波动性与便士股票或低市值市场进行比较。此外,在常规的区块奖励减半的触发下,比特币等加密货币面临很大的价格压力。您从传统的金融部门不知道这一点。在信息收集方面也存在差异。加密部门的数据可用性非常好。比特币交易所或多或少具有标准化的API,这就是为什么算法交易可以做很多事情的原因。传统的金融部门不存在这种标准化且全面的数据可用性。

BTC-ECHO:经典图表技术在您的加密市场中扮演什么角色?尽管流动性低且易于操纵,但它是一种很好的分析方法吗?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):我认为是的,但不是公众对此的看法。关键是:如果您操纵市场和稀疏订单簿,就像在加密货币市场中经常发生的那样,那么鲸鱼或大型投资者可以相对较好地估算出大众将做什么。最后,80%到90%的交易者在处理某些图表形式时遵循既定规则。从大投资者的角度来看,这种“羊群行为”可以被很好地利用。这意味着,如果您再三考虑,图表技术就很有意义。图表的附加价值是知道大多数交易者将要做什么,然后得出结论,这可能是相反的。

BTC-ECHO:您的系统仅适用于大型加密货币,例如比特币或低资本化硬币吗?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):由于我们是完全自动化的,因此多元化是有意义的。借助我们的AI系统,我们可以同时处理500多种加密货币。对我们来说,主要优势是多元化。我们区分低风险资产(稳定的代币市场)和高风险资产(具有小市值的代币)。

BTC-ECHO:什么是商业案例,您如何赚钱?

托马斯·施密德(Thomas Schmiedel):我们为全自动交易系统提供许可证。我们目前还管理种子投资者的资本,并参与交易产生的回报。

BTC-ECHO:如果我们忘记了该软件,您对比特币和整个加密货币市场的个人市场看法是什么?您期望未来几个月的课程发展是什么?

BTC-ECHO:我个人认为比特币的股本比是手脚。我还希望当前正在开发的许多用例将很快上线。由于各种法律上的改进,也将有一个上升的趋势。在今年第四季度,我们大概会再次接近比特币的历史新高。

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原文链接:https://www.btc-echo.de/die-datenverfuegbarkeit-im-krypto-sektor-ist-extrem-gut/

原文作者:globalcryptopress

编译者/作者:wanbizu AI

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