تستخدم استراتيجيات التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي نماذج مدفوعة بالبيانات لتحديد الفرص التي يصعب اكتشافها بالعين المجردة. يمكن لهذه الأنظمة معالجة تدفق الطلبات والمشاعر وبيانات الاقتصاد الكلي والإشارات الفنية في وقت واحد، ثم إخراج قرار بسيط: شراء أو بيع أو الوقوف جانباً.
بناء مثل هذه الاستراتيجية يبدأ ببيانات نظيفة ومنظمة جيداً. هندسة الميزات—تحويل الأسعار والحجم الخام إلى مدخلات ذات معنى—غالباً ما تكون أكثر أهمية من اختيار النموذج نفسه. النماذج البسيطة ذات الميزات الجيدة غالباً ما تتفوق على البنى المعقدة المزودة بإشارات صاخبة.
التحقق القوي حرج. تقسيمات التدريب-الاختبار والتحليل المتقدم والتقييم خارج العينة تساعدك على التمييز بين الميزة الحقيقية والإفراط في التجهيز. افترض دائماً أن النموذج متفائل جداً حتى يثبت نفسه في ظروف التداول المباشر أو الورقي.
في الإنتاج، يجب أن تعزز أدوات الذكاء الاصطناعي حكمك بدلاً من استبداله. استخدمها لإبراز الأفكار وتحديد المخاطر ومراقبة الظروف، مع الاحتفاظ بالإشراف البشري لتحولات النظام والأحداث النادرة التي تقع خارج بيانات التدريب التاريخية.