जेपी मॉर्गन सेट को बाधित करने के लिए FX बाजार शुरू करने, नए एल्गोरिदम

विदेशी मुद्रा बाजार पर बढ़ रहा है एक तेजी से गति के रूप में और अधिक निवेशकों में शामिल हो रही हैं आकर्षक FX बाजार. कारणों में से एक इस विकास के लिए कारण है उपयोग करने के लिए मशीन सीखने के उपकरण है कि अनुमति देने के लिए जल्दी ट्रेडों भर में अलग अलग समय क्षेत्रों. इस विचार के पीछे विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग त्वरित पारियों में मौद्रिक मूल्य बनाने के लाभ के लिए चतुर व्यापारियों.

स्वचालन के साथ, कई विदेशी मुद्रा व्यापारी एल्गोरिदम का उपयोग की अनुमति देने के लिए उन्हें व्यापार करने के लिए बिजली की गति से. एल्गोरिदम रहे हैं, लेकिन कुछ भी नहीं फैंसी है कि समीकरणों विकसित हो रहा रखने के रूप में बेहतर है और तेजी से समीकरण प्राप्त बाजार में पेश किया. वर्तमान सेट एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया जा रहा है बाजार में चला गया है कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से पहले से ही है. कुछ आधुनिक एल्गोरिदम खाते में लेने के लिए समय-भारित औसत मूल्य (TWAP) और मात्रा भारित औसत मूल्य (VWAP).

जेपी मॉर्गन के लिए तैयार है पहली फिल्म का एक नया सेट एल्गोरिदम में मदद करेगा कि अपने ग्राहकों को प्रतिस्पर्धी रहने में FX बाजार. जेपी मॉर्गन की नई पीढ़ी एल्गोरिदम का वास्तव में गर्व है कि वे का उपयोग गहरी तटस्थ नेटवर्क के निष्पादन के लिए. लक्ष्य है का उपयोग करने के लिए मशीन सीखने की प्रक्रिया और विदेशी मुद्रा एल्गोरिदम तैयार करने के लिए एक सुसंगत निष्पादन रणनीति के लिए विदेशी मुद्रा ट्रेडों.

जेपी मॉर्गन के सिर के मैक्रो ई-कॉमर्स ची Nzelu बाहर अंक कि के उपयोग के लिए मशीन सीखने का एक शानदार तरीका है अनुकूलन करने के लिए व्यापार व्यवहार के लिए एल्गोरिदम. नेटवर्क तंग आ गया है नकली डेटा की एक विस्तृत विविधता से बाजार की स्थितियों और शर्तों है । नेटवर्क तो निर्धारित करता है क्या सबसे अच्छा होगा आदेश स्थान और इष्टतम तरीके से निष्पादित करने के लिए यह, के साथ एक कम से कम बाजार पर प्रभाव.

हालांकि इस प्रक्रिया के लिए वर्तमान में उपलब्ध केवल चयन रणनीतियों, जेपी मॉर्गन को उम्मीद है कि इसे बनाने में सक्षम हो जाएगा कि एक कलन विधि का उपयोग कर सकते हैं डेटा के सभी के लिए उपलब्ध कराया जेपी मॉर्गन ग्राहकों को तैयार करने के लिए सुधार करने के लिए फांसी की रणनीतियों.

सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करें

टीम के पीछे एल्गोरिथ्म इस्तेमाल किया सुदृढीकरण सीखने को मांस के लिए वर्तमान उपकरण है । इस परिचित ध्वनि हो सकता है के बाद से यह किया गया था एक ही दृष्टिकोण का इस्तेमाल किया द्वारा गूगल की ऐ टीम DeepMind जब वे बाहर सेट के लिए बनाने के AlphaGo सॉफ्टवेयर प्रोग्राम.

जेपी मॉर्गन बताते है कि सुदृढीकरण सीखने के लिए बनाया गया है कि एक एल्गोरिथ्म बेहतर तार्किक क्षमता दूसरों की तुलना में सबसे बाजार पर. यह दृष्टिकोण ट्रेडों से एक पूरी तरह से अलग अलग कोण के विपरीत है कि उन एल्गोरिदम क्रमादेशित रहे हैं मनुष्य के द्वारा का उपयोग करें या rulesets. कार्यक्रम सचमुच अपनी गलतियों से सीखता है और उपयोगकर्ताओं को देखने के लिए एक उल्लेखनीय टक्कर में प्रदर्शन के रूप में एल्गोरिथ्म जारी है अपने संचालन । इन नए एल्गोरिदम रहे हैं धीरे धीरे लेकिन निश्चित रूप से प्रमुखता प्राप्त कर रहा में FX बाजार है और उम्मीद करने के लिए एक महत्वपूर्ण प्रभाव बनाने के महीनों में आने के लिए.

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