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Gil Cohen 1 摘要：目的：本研究旨在回顾用于构建人工智能 (AI) 算法交易系统的方法。设计/方法/方法：使用现有知识的审查方法。发现：我们发现研究人员和从业人员在签订算法交易系统时使用各种方法。一些系统仅结合来自金融市场的数据，而一些方法将金融数据与社交媒体数据相结合。计算机算法能够整合大量数据并几乎立即做出反应，但在金融市场恐慌时期，加速下行趋势的风险并非不存在，因此这些系统必须受到监管机构的机构监控。实践意义：本研究使读者能够了解用于预测金融资产价格趋势的主要方法。该研究确定并解释了帮助交易者改善交易结果的方法的复杂性。原创性价值：过去没有研究总结过用于构建和优化交易结果的主要方法。关键词：算法、交易、技术分析、人工智能。JEL 代码：G24、G41、G17。论文类型：评论论文。
金融市场交易中的人工智能
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