Cos è HIAI?
Il nuovo metodo analitico si chiama HIAI
HIAI è un analisi multifattoriale ibrida, la sua denominazione:
Human Intelligence and Artificial Intelligence of analisys of financial markets oppure Human Intelligence and Artificial Intelligence of analisys of Trading.
Intelligenza Umana e Intelligenza Artificiale uniti per l’analisi dei mercati finanziari scopo? migliorare la negoziazione nei Mercati finanziari mediante l’approccio scientifico basato sulla quantistica e sul connubio tra intelligenza artificiale e conoscenza tecnico professionale dei Mercati finanziari.
Introduzione
HIAI nasce dagli studi in campo analitico finanziario di Mulino Francesco Maurizio Professionista e Presidente di E-KingTeam International.
HIAI trae fondamento dall’analisi Quantistica ed integra diverse discipline analitiche.
HIAI affianca all’intelligenza umana quella artificiale formando un contesto con approccio scientifico, tecnico e professionale.
Tra le varie discipline analitiche parte nel Progetto HIAI ci sono le seguenti:
Rilevamento e analisi storica nel Trading
Rilevamento
Nel trading, il rilevamento consiste nell’identificare le opportunità di investimento analizzando i dati storici del mercato. Questo può essere fatto manualmente o con l’aiuto di software di analisi tecnica.
Tipi di dati rilevati:
Prezzi: Analisi dei grafici di prezzo per identificare trend, supporti e resistenze, pattern di candele e altri indicatori tecnici.
Volumi: Studio dei volumi di scambio per valutare la forza di un trend o l’imminente cambiamento di direzione.
Indicatori: Impiego di indicatori tecnici come RSI, MACD, medie mobili e stocastico per ottenere segnali di acquisto o vendita.
Eventi: Monitoraggio di eventi economici, politici e sociali che possono influenzare il mercato.
Analisi storica
L’analisi storica nell’HIAI è lo studio del comportamento passato del mercato per trarre conclusioni e previsioni sul futuro. Essa si basa sull’assunto che i modelli storici tendano a ripetersi.
Tecniche di analisi storica:
Analisi a breve, medio e lungo termine per identificare ricorrenze tra i dati.
Studio della volatilità passata del mercato per stimare i rischi e le potenziali ricompense.
Vantaggi del rilevamento e dell’analisi storica:
Migliore comprensione del comportamento del mercato.
Identificazione di opportunità di investimento con maggiore probabilità di successo.
Pianificazione operativa di trading più efficiente e redditizia.
Riduzione del rischio e aumento del capitale.
Limiti del rilevamento e dell’analisi storica:
I mercati finanziari sono complessi e non sempre si comportano in modo prevedibile, eventi inattesi possono comportare modifiche rispetto alle proiezioni future.
L’analisi storica richiede tempo, pazienza e competenze specifiche.
Analisi statistica
L’analisi statistica Nell’HIAI è un metodo di analisi del mercato finanziario che utilizza la statistica per identificare modelli e relazioni tra i dati di mercato. L’obiettivo è quello di sfruttare queste informazioni per prendere decisioni di trading più informate e redditizie.
Tipi di analisi statistica:
Analisi descrittiva: Analisi di dati come medie, mediane, deviazioni standard e correlazioni per descrivere il comportamento del mercato.
Analisi inferenziale: Utilizzo di test statistici per trarre conclusioni dai dati e stimare la probabilità di eventi futuri.
Analisi di regressione: Studio della relazione tra una variabile dipendente (come il prezzo di un’azione) e una o più variabili indipendenti (come indicatori economici).
Vantaggi dell’analisi statistica:
Maggiore oggettività e razionalità nel processo decisionale.
Identificazione di opportunità di trading che potrebbero non essere evidenti ad un’analisi superficiale.
Sviluppo di piani operativi di trading basati su dati concreti e non solo su storico e su emozioni o intuito.
Migliore gestione del rischio e aumento del potenziale di profitto.
Limiti dell’analisi statistica:
I mercati finanziari sono complessi e non sempre seguono modelli statistici, le inferenze esterne spesso influiscono con l’andamento dei Mercati.
La scelta dei dati e dei metodi statistici può influenzare i risultati dell’analisi.
Analisi Tecnica
L’analisi tecnica nell’HIAI è un metodo di analisi del mercato finanziario che si basa sullo studio dei dati storici del prezzo e del volume di scambio per identificare le tendenze future e prevedere i movimenti dei prezzi. L’assunto alla base dell’analisi tecnica è che i modelli passati tendano a ripetersi, fornendo indizi utili sul comportamento futuro del mercato.
Tecniche di analisi tecnica:
Analisi dei grafici: Studio dei grafici di prezzo a diversi intervalli di tempo per identificare trend, supporti e resistenze, pattern di candele e altri indicatori tecnici.
Indicatori tecnici: Impiego di una varietà di indicatori matematici, come medie mobili, RSI, MACD e stocastico, per generare segnali di acquisto o vendita.
Volume di scambio: Analisi del volume di scambio per confermare la forza di un trend o un imminente cambiamento di direzione.
Forme e pattern: Identificazione di figure geometriche e pattern di candele ricorrenti che possono indicare potenziali inversioni o continuazioni del trend.
Vantaggi dell’analisi tecnica:
Può aiutare a identificare le tendenze e i punti di ingresso e uscita migliori.
Fornisce un quadro del mercato basato su dati valutati dall’esperienza e dalla professionalità dell’analista.
Può essere utilizzata per sviluppare piani operativi di trading disciplinati in forma sistemica.
Può aiutare a gestire il rischio e aumentare il potenziale di profitto.
Limiti dell’analisi tecnica:
Non è una scienza esatta e non garantisce il successo.
I mercati finanziari sono complessi e influenzati da una varietà di fattori non tecnici.
L’analisi tecnica può essere soggettiva e richiedere esperienza e interpretazione, non sempre quest’ultima risulta corretta.
Analisi dei Volumi
L’analisi dei volumi del trading è lo studio del volume di scambio di un asset per identificare potenziali trend, inversioni e cambiamenti nella pressione del mercato. Il volume rappresenta il numero di contratti o azioni scambiati in un determinato periodo di tempo, dai volumi è possibile rilevare una ampia gamma d’informazioni.
Tipi di analisi dei volumi:
Analisi del volume assoluto: Confronto del volume di scambio attuale con i volumi storici per identificare periodi di alta o bassa attività.
Analisi del rapporto volume-prezzo: Studio della relazione tra volume e prezzo per identificare divergenze e confermare trend.
Analisi dei flussi di volumi: Monitoraggio del volume in entrata e in uscita per identificare la pressione di acquisto o vendita dominante.
Vantaggi dell’analisi dei volumi:
Può fornire dati ricorrenti.
Può confermare la forza di un trend o un’imminente inversione.
Fornisce indizi sulla pressione del mercato e sull’interesse degli investitori.
Può essere utilizzata per identificare i punti di ingresso e uscita migliori.
Può aiutare a gestire il rischio e aumentare il potenziale di profitto.
Limiti dell’analisi dei volumi:
Il volume può essere influenzato da fattori esterni al mercato, come le notizie o le relazioni di analisti.
Non è un indicatore predittivo infallibile e deve essere utilizzato con altri strumenti di analisi.
L’interpretazione del volume può essere soggettiva e richiedere esperienza e professionalità.
Analisi ciclica
Nell’HIAI è giornaliera, mensile su un campione di dati di vari anni.
Premessa:
L’analisi ciclica si basa sull’identificazione di pattern ricorrenti nei dati. In questo caso, l’analisi viene condotta su dati giornalieri e mensili di un campione di vari anni.
Obiettivi:
Identificare cicli di breve termine (giornalieri) e di medio termine (mensili) nei prezzi di un asset.
Prevedere i movimenti futuri del prezzo basandosi sui pattern ricorrenti identificati.
Sviluppare piani operativi di trading che sfruttano i cicli identificati.
Metodologia:
Raccolta dati:
Acquisire dati storici giornalieri e mensili sui prezzi di uno o più asset per un periodo congruo di anni.
I dati possono includere prezzi di apertura, massimo, minimo e chiusura ecc..
Analisi dei dati:
Calcolare le medie mobili giornaliere e mensili per identificare trend e supporti/resistenze.
Utilizzare indicatori tecnici come il Relative Strength Index (RSI), il Moving Average Convergence Divergence (MACD) e il Bollinger Bands per confermare i trend.
Backtesting:
Testare i piani operativi di trading identificati su dati storici per valutare l’efficacia e il rischio.
Ottimizzare i parametri per massimizzare i profitti e minimizzare le perdite.
Decoerenza nell’analisi quantistica:
La decoerenza è un fenomeno quantistico che si verifica quando un sistema quantistico interagisce con l’ambiente circostante. In questo processo, le informazioni quantistiche del sistema si perdono, causando la sua “decoerenza” e il ritorno ad un comportamento classico.
Rapporto con il trading:
Nel trading, la decoerenza è la perdita di informazioni quantistiche che potrebbero essere utilizzate per prevedere con precisione i movimenti del mercato, tale perdita di dati può trarre in inganno anche i più abili analisti.
Esempio:
Immaginiamo di avere un computer quantistico in grado di calcolare le posizioni di tutte le particelle in un sistema finanziario. In teoria, questo computer potrebbe prevedere con precisione i movimenti del mercato. Tuttavia, in pratica, il computer quantistico interagirebbe con l’ambiente circostante (ad esempio, con il rumore del mercato) e la sua capacità di prevedere il futuro si deteriorerebbe.
Implicazioni per il trading:
La decoerenza limita la capacità di prevedere con precisione i movimenti del mercato.
Le strategie di trading basate sull’analisi quantistica devono tenere conto della decoerenza.
L’intelligenza artificiale e la ricerca di nuovi algoritmi quantistici resistenti alla decoerenza è ancora un campo di ricerca promettente, attualmente HIAI sfrutta il supporto dell’AI affiancandolo con le qualità umane.
Dati abnormi
Nell’analisi dei dati, un dato anomalo è un valore che si discosta significativamente dalla maggior parte dei dati. Questi valori possono essere causati da errori di trascrizione, di misurazione, frodi o eventi eccezionali.
Tipi di dati abnormi:
Outlier: Valori che si trovano al di fuori di un intervallo interquartile (IQR) o di un numero standard di deviazioni standard dalla media.
Punti di rottura: Cambiamenti improvvisi nel valore medio o nella varianza dei dati.
Valori mancanti: Dati mancanti per uno o più attributi.
Valori errati: Dati con errori di trascrizione.
Identificazione di dati abnormi:
Esistono diverse tecniche per identificare i dati abnormi:
Analisi statistica: Calcolo di z-score, IQR e altri indicatori statistici per identificare i valori che si discostano significativamente dalla norma.
Visualizzazione dei dati: Creazione di grafici e istogrammi per identificare i valori anomali.
Tecniche di machine learning: Algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per identificare i dati anomali con maggiore accuratezza.
Trattamento di dati abnormi:
Esistono diverse opzioni per trattare i dati abnormi:
Rimozione: Eliminazione dei dati anomali dall’analisi.
Correzione: Modifica dei valori anomali per renderli coerenti con il resto dei dati.
Imputazione: Assegnazione di un valore ai dati mancanti.
La scelta del metodo di trattamento dipende da diversi fattori:
Tipo di dati anomali: La rimozione è spesso appropriata per outlier e punti di rottura, mentre l’imputazione è più adatta per valori mancanti.
Dimensione del dataset: La rimozione di dati abnormi può essere problematica se il dataset è piccolo.
Obiettivi dell’analisi: Se l’obiettivo è identificare i pattern generali nei dati, la rimozione dei dati anomali può essere utile. Se l’obiettivo è invece creare un modello predittivo, l’imputazione o la correzione dei dati anomali può essere più appropriata.
Esempio:
Un analista finanziario sta analizzando i rendimenti di un portafoglio di azioni. L’analista identifica un valore anomalo, un rendimento giornaliero del 20%, che è significativamente più alto rispetto al resto dei dati. L’analista potrebbe decidere di rimuovere questo valore anomalo dall’analisi per evitare che distorca i risultati.
Proiezione dei dati passati su periodi futuri
La proiezione dei dati passati su periodi futuri è una tecnica di analisi che utilizza i dati storici per stimare i valori futuri di una variabile. Questa tecnica si basa sull’assunto che i pattern del passato si ripeteranno in futuro.
Esistono diverse tecniche di proiezione:
Analisi di regressione: Questa tecnica identifica una relazione matematica tra la variabile da prevedere e una o più variabili indipendenti.
Media mobile: Questa tecnica calcola la media dei valori passati per stimare il valore futuro.
Smoothing: Questa tecnica applica un filtro ai dati passati per attenuare le fluttuazioni casuali e ottenere una stima più stabile del valore futuro.
La scelta della tecnica di proiezione dipende da diversi fattori:
Disponibilità dei dati: Alcune tecniche richiedono una serie storica di dati lunga e completa.
Complessità del modello: Alcune tecniche sono più complesse di altre e richiedono una maggiore conoscenza statistica.
Accuratezza desiderata: La scelta della tecnica dipende dal livello di accuratezza desiderato nella stima.
Vantaggi della proiezione dei dati passati:
Semplicità di utilizzo: Le tecniche di proiezione sono relativamente semplici da utilizzare e non richiedono competenze statistiche avanzate.
Intuitività: Le tecniche di proiezione rispetto alle analisi sono facili da capire e interpretare.
Limiti della proiezione dei dati passati:
Mancanza di accuratezza: Le proiezioni non sono sempre accurate e possono essere influenzate da eventi imprevisti.
Mancanza di adattamento: Le proiezioni basate solo su dati passati potrebbero non essere adatte a un futuro con condizioni diverse.
Dipendenza dai dati: La qualità della proiezione dipende dalla qualità dei dati utilizzati.
In sintesi, la proiezione dei dati passati su periodi futuri è una tecnica utile per stimare i valori futuri di una variabile. Tuttavia, è importante essere consapevoli dei limiti di questa tecnica e utilizzarla con competenze acquisite.
Oltre alle tecniche di proiezione sopra menzionate, esistono altri modelli più avanzati per la previsione di dati futuri, come:
Reti neurali artificiali: Questi modelli possono imparare relazioni complesse dai dati e sono in grado di fare previsioni accurate anche in presenza di dati non lineari.
Modelli ARIMA: Questi modelli sono utilizzati per la previsione di serie storiche con trend e stagionalità.
Modelli di machine learning: Algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per la selezione delle variabili, la riduzione della dimensionalità e la previsione di dati futuri.
La scelta del modello più adatto dipende da diversi fattori, come la natura dei dati, la complessità del problema e l’accuratezza desiderata.
Associare la predittività ai dati passati su periodi futuri
La predittività si riferisce alla capacità di un modello di prevedere con accuratezza eventi futuri basandosi su dati passati. Associare la predittività ai dati passati su periodi futuri implica l’utilizzo di tecniche di analisi e modellazione per estrarre informazioni dai dati storici e usarle per stimare i valori futuri di una variabile.
Diversi fattori influenzano la predittività:
- Qualità dei dati:
La predittività è direttamente proporzionale alla qualità dei dati utilizzati.
I dati devono essere completi, accurati e privi di errori.
La pulizia e la pre-elaborazione dei dati sono cruciali per migliorare la predittività.
- Scelta del modello:
La scelta del modello di analisi o di machine learning più adatto dipende dalla natura dei dati e dalla complessità del problema.
Modelli più complessi possono catturare pattern più intricati nei dati, ma possono essere più soggetti a overfitting.
La selezione del modello deve essere bilanciata tra accuratezza e complessità.
- Validazione del modello:
La validazione del modello su dati storici diversi da quelli utilizzati per l’addestramento è fondamentale per valutare la sua predittività.
Tecniche come il cross-validation e il backtesting aiutano a stimare la robustezza del modello e a evitare l’overfitting.
- Interpretazione del modello:
La comprensione dei meccanismi interni del modello è importante per valutare la sua affidabilità e per identificare potenziali errori o distorsioni.
L’interpretazione del modello aiuta a capire come le variabili indipendenti influenzano la variabile dipendente e a rafforzare la fiducia nelle sue previsioni.
- Monitoraggio e aggiornamento del modello:
Le condizioni e i pattern del mondo reale possono cambiare nel tempo, influenzando la predittività del modello.
È importante monitorare le prestazioni del modello nel tempo e aggiornarlo periodicamente con nuovi dati per mantenere la sua accuratezza.
Associando la predittività ai dati passati su periodi futuri, possiamo:
Migliorare il processo decisionale in diversi ambiti, come la finanza e il marketing.
Ottenere una migliore comprensione dei trend e delle relazioni sottostanti ai dati.
Identificare opportunità e rischi futuri con maggiore anticipo.
Tuttavia, è importante ricordare che la predittività non è una certezza.
Le previsioni sono sempre soggette a un certo grado di incertezza.
È fondamentale considerare i limiti della predittività e utilizzare le informazioni ottenute con cautela.
In aggiunta ai fattori sopra menzionati, la predittività può essere influenzata da:
Rumore nei dati: Fluttuazioni casuali che possono mascherare i pattern reali.
Eventi imprevisti: Cambiamenti improvvisi nel contesto o nelle condizioni del problema.
Mancanza di dati: Scarsa quantità o incompletezza dei dati disponibili.
L’obiettivo di associare la predittività ai dati passati su periodi futuri è quello di ottenere stime accurate e affidabili che possano essere utilizzate per prendere decisioni informate e migliorare il processo di pianificazione.
Proiezione dei dati nel futuro:
Si tratta di un processo di stima dei valori futuri di una variabile basandosi sui dati storici.
Diverse tecniche possono essere utilizzate, come la media mobile, l’analisi di regressione e i modelli di serie storiche.
L’obiettivo è di ottenere una stima il più puntuale possibile del valore futuro.
Predittività:
Si riferisce alla capacità di un modello di prevedere con accuratezza eventi futuri.
Non solo stima il valore futuro, ma fornisce anche una misura di incertezza associata alla previsione.
La predittività tiene conto di fattori come la variabilità dei dati, la complessità del problema e la possibilità di eventi imprevisti.
In altre parole:
La proiezione dei dati fornisce una stima puntuale, mentre la predittività fornisce una stima con un’incertezza associata.
La predittività è un concetto più ampio che include la proiezione dei dati come uno dei suoi aspetti.
In sintesi:
La proiezione dei dati è un processo di stima del valore futuro di una variabile.
La predittività è la capacità di un modello di prevedere con accuratezza eventi futuri, tenendo conto dell’incertezza.
La proiezione dei dati è un aspetto della predittività.
Definizione di Proiezione dei dati nel futuro
La proiezione dei dati nel futuro è il processo di stima dei valori futuri di una variabile basandosi sui dati storici.
Obiettivo:
L’obiettivo della proiezione dei dati è di ottenere una visione più precisa di ciò che potrebbe accadere in futuro, aiutandoci a prendere decisioni informate e a pianificare adeguatamente.
Proiezione dei dati nel futuro con diverse tecniche di analisi:
La proiezione dei dati nel futuro è un processo complesso che richiede l’utilizzo di diverse tecniche di analisi per ottenere una stima accurata e affidabile dei valori futuri. HIAI, sostituisce il termine “tecniche” con una serie di analisi specifiche che coprono diversi aspetti del processo di proiezione:
Analisi storica:
Esamina i dati passati per identificare trend, stagionalità e cicli che potrebbero influenzare il futuro.
Analisi statistica:
Utilizza modelli statistici per identificare relazioni tra la variabile da prevedere e altre variabili indipendenti.
Analisi ciclica:
Identifica i cicli ricorrenti nei dati e li utilizza per prevedere i valori futuri.
Analisi tecnica:
Applica indicatori tecnici ai dati di mercato per identificare modelli di prezzo e prevedere le future tendenze.
Analisi dei volumi:
Studia il volume di trading o di attività per identificare potenziali cambiamenti di trend.
Esempi: Analisi del volume di scambi, analisi del book order.
Rilevamento e trattamento di fattori di decoerenza:
Identifica e corregge i dati inconsistenti o anomali che potrebbero influenzare la precisione della proiezione.
Rilevamento e trattamento di dati abnormi:
Identifica e rimuove i dati anomali che potrebbero distorcere la proiezione.
Proiezione dei dati nel futuro:
Utilizza le informazioni ricavate dalle analisi precedenti per stimare i valori futuri della variabile.
Analisi HI e AI (HIAI) significa, Intelligenza Umana e Artificiale dell’analisi per la Negoziazione Finanziaria
HIAI è:
Conciso e informativo; Specifico, multidisciplinare e Rilevante: L’abbinamento di intelligenza umana e artificiale nell’analisi della negoziazione finanziaria che trae fondamento dall’analisi quantica è un tema di grande attualità e interesse.
In definitiva, IHIA rappresenta un acronimo per l’analisi dell’intelligenza umana e artificiale della negoziazione finanziaria.
HIAI ha il potenziale di diventare un punto di riferimento in questo campo in continua evoluzione.
HIAI rappresenta un approccio innovativo alla negoziazione finanziaria che combina le capacità e i punti di forza dell’intelligenza umana e artificiale.
Intelligenza Umana (HI): Fornisce esperienza, intuito e giudizio alla negoziazione.
Stabilisce le linee guida generali su indicazione dell’AI.
Valida i risultati attraverso l’esperienza tecnica professionale.
Intelligenza Artificiale (AI):
Analizza grandi volumi di dati per identificare pattern e tendenze.
Suggerisce strategie e tattiche per ottimizzare i risultati.
Automatizza compiti ripetitivi e aumenta l’efficienza del processo.
Insieme, HI e AI creano un sistema sinergico che consente di:
Prendere decisioni più informate e precise.
Ottenere migliori risultati in termini di rendimento e rischio.
Ridurre il tempo e i costi associati alla negoziazione.
Esempio di applicazione:
Un trader utilizza HIAI per negoziare azioni su un mercato volatile.
L’AI analizza i dati storici del mercato e identifica le migliori opportunità di investimento.
Il trader, sulla base della sua esperienza e del suo giudizio, stabilisce le linee guida generali per la negoziazione.
L’AI suggerisce pianificazioni operative di acquisto e vendita in base alle condizioni del mercato.
Il Trader Professionista monitora i risultati e valida l’efficacia della pianificazione suggerita e approntata dall’AI e validata attraverso il processo di verifica dal Professionista.
In HIAI, il Professionista da gli input AI esegue, così come AI propone e il Professionista convalida.
IHIA è un campo in continua evoluzione con un grande potenziale per rivoluzionare il modo in cui si svolgono le analisi delle negoziazioni finanziarie.
L’utilizzo di HIAI può aiutare i Trader professionisti, gli investitori, i gestori di Fondi e le istituzioni finanziarie a raggiungere i loro obiettivi con maggiore efficienza e successo.
Analisi dell’espansione di HIAI:
Punti di forza:
Approccio olistico: IHIA combina le capacità umane e artificiali per una visione completa e bilanciata.
Decisioni informate: L’AI fornisce dati e analisi per supportare il giudizio umano.
Efficienza e flessibilità: L’automazione e l’adattamento alle nuove informazioni migliorano l’efficacia del processo.
Migliori risultati: L’unione di HI e AI può portare a rendimenti e rischi ottimizzati.
Confronto con i sistemi di trading attuali:
Sistemi generici basati su AI:
Punti di forza: Velocità, analisi di grandi volumi di dati, assenza di emozioni.
Punti di debolezza: Mancanza di flessibilità e adattamento a situazioni impreviste, difficoltà nel comprendere il contesto umano.
Sistemi basati su HI:
Punti di forza: Esperienza, intuito, capacità di giudizio e adattamento.
Punti di debolezza: Limiti nell’analisi di dati complessi, suscettibilità a errori umani e bias.
HIAI offre una soluzione ibrida che supera i limiti di entrambi i sistemi:
Flessibilità e adattabilità: L’IA fornisce dati e suggerimenti, l’HI fornisce input, valuta e li integra con il proprio giudizio.
Decisioni migliori: L’unione di analisi razionale e intuito umano porta a scelte più consapevoli.
Efficienza ottimizzata: L’automazione riduce i compiti ripetitivi, l’HI supervisiona e valida i risultati.
Infine, HIAI rappresenta un’evoluzione promettente nei sistemi di trading, offrendo una combinazione unica di intelligenza umana e artificiale per una negoziazione finanziaria più efficace e performante.
Tuttavia, è importante sottolineare che HIAI è ancora giovane e in fase di sviluppo e necessita di ulteriori ricerche, sperimentazioni e investimenti per:
Affinare le tecniche di analisi e di apprendimento automatico.
Migliorare l’interazione e la collaborazione tra HI e AI.
Definire standard e best practice per l’utilizzo responsabile di HIAI.
Nonostante le sfide, HIAI ha il potenziale per rivoluzionare il mondo della negoziazione finanziaria, aprendo nuove possibilità per Trader, investitori, Aziende e istituzioni finanziarie.
Percentuale qualitativa stimata:
70% di probabilità di successo con HIAI che ha buone probabilità di affermarsi come strumento di analisi finanziaria di primaria importanza.
Valutato il 30% di incertezza per la piena realizzazione del potenziale di HIAI, dipenderà da fattori come la regolamentazione, l’etica e l’evoluzione tecnologica.
L’HIAI rappresenta un passo avanti significativo nell’analisi finanziaria, ma il suo successo dipende da una sinergia efficace tra intelligenza umana e artificiale.
L’intelligenza umana deve assumere un ruolo attivo nella supervisione, nell’interpretazione e nell’utilizzo responsabile dell’IA.
Redazione