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硕士论文：AI对算法交易策略的影响-IJRPR
人工智能（AI）彻底改变了众多行业，其影响力特别深刻的一个领域是算法交易。算法交易，也称为算法交易或自动交易，涉及使用计算机算法以高速和频率执行交易，通常以最少的人为干预。随着AI技术的出现，例如机器学习和自然语言处理，算法交易策略已经变得越来越复杂，为整个贸易商，投资者和金融市场提供了新的机遇和挑战。本文探讨了AI对算法交易策略的影响，旨在对AI技术如何重塑金融市场的格局提供全面的了解。通过研究AI在金融方面的演变及其在算法交易中的应用，本研究试图阐明与将AI集成到交易系统相关的优势，风险和影响。将AI集成到算法交易策略中，导致了一些显着的发展。首先，与传统统计模型相比，AI算法表现出了优越的预测能力，使交易者能够以更高的准确性和效率来识别有利可图的交易机会。机器学习技术尤其使交易者有能力分析大量财务数据，检测复杂模式并实时做出数据驱动的决策。其次，AI驱动的交易系统具有适应和学习市场动态的能力，使它们能够随着时间的推移而发展和优化其策略。通过加强学习和其他自适应算法，交易模型可以根据市场条件的反馈来连续地完善其方法，从而增强其在波动环境中的性能和韧性。此外，AI还促进了交易流程的自动化，使交易者能够以先前无法实现的速度和频率执行交易。通过利用AI驱动算法，交易者可以以最小的延迟执行交易，利用短暂的市场机会，并减轻人类情绪对交易决策的影响。但是，尽管AI在算法交易中提供了许多好处，但其广泛采用也带来了重要的考虑和挑战。一个问题是AI算法的潜力可以扩大市场波动并导致系统性风险，尤其是在多个AI驱动的交易系统以复杂方式相互作用的情况下。此外，围绕AI驱动的交易模型的透明度，问责制和解释性的担忧，因为他们的决策过程可能被认为是不透明且难以理解的。
政治经济学分析研讨会报告
•政府监管/缓解措施的回应：在坦桑尼亚，直到最近，监管和否定主义都很少。在加纳，有一个简短的中级锁定。在南非，最初的漫长而艰难的封锁。•就生产者的资本强度和相对规模而言，农业结构：在坦桑尼亚，小农户生产者锚定初级生产；在加纳，小农主导供应，其中一些中型和大型农民；在南非，有一个双重系统，其中大部分生产集中在商业部门。•食品系统形式化，公司化和超市 - 在坦桑尼亚，小规模交易者在以多元化短价连锁店为特征的市场中占主导地位；在加纳，小规模的商人发挥了重要作用，但正式的零售业发展壮大。在南非，尽管有一个大型非正式部门，但分销和零售业已被公司化。
战略交易和学习流动性
重要的是，他们的交易可以显著影响价格动态。Holthausen 等人 (1990) 发现，1983 年随机选择的纽约证券交易所公司的最大买卖交易对价格的影响约为 1%，而 Keim 和 Madhavan (1996) 发现，1985 年至 1992 年间，纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克小型公司的大宗交易对价格的影响约为 8%。2 传统观点认为，这些交易者比所有其他市场参与者（例如做市商）都具有信息优势，因此可以通过考虑其交易对价格的影响来最佳地推测他们的私人信息。然而，许多实证研究结果对这种传统观点的完整性提出了质疑。如果大型交易者拥有优越的信息，那么他们的表现应该优于市场或各种被动基准。然而，事实似乎并非如此。 3 许多人指出，这种失败部分归因于执行大额交易的成本过高，或“执行不足”（例如，Perold，1988；Chan 和 Lakonishok，1993）。这种执行不足不是由于明显的交易成本（买卖价差、交易佣金）本身，而是交易者难以衡量其交易对价格的潜在影响。事实上，交易者通常对交易环境（即非基本面）的信息不完整，而这些信息可能会显著影响其交易的盈利能力。例如，他们没有关于做市商库存波动或其他订单流特征的信息，而这些特征会影响市场流动性，从而影响价格（例如，Schwartz 和 Whitcomb，1988）。与参与市场频率较低的大型交易者相比，这种流动性冲击自然更直接地被做市商观察到。重要的是，股票的市场流动性可能在不同交易日内有很大差异：Chordia 等人 (2000) 使用各种流动性指标（如价差和深度）记录了所有流动性指标随时间的变化。随时间变化的流动性尤其可能与交易量较少的小型股票有关，因为价格影响对机构交易者至关重要。因此，许多机构在交易设施和人员上投入了大量资源，不仅用于获取有关资产收益（即基本面）的信息，还用于获取有关交易环境（即执行大额交易的各种成本）的信息。当然，关于流动性的不完整信息对不同机构的影响程度各不相同。对于资源丰富（因此可以获得订单流）或不要求即时性（因此可以使用限价订单）的机构来说，流动性的不确定性不是问题。但是，随着
数据驱动的交易策略学习
数据驱动的交易策略涉及利用定量分析和统计模型来为金融市场的决策提供信息。通过利用广泛的数据集和高级算法，交易者旨在识别模式，趋势和相关性，以开发预测价格变动，优化投资组合分配以及管理风险的预测模型。关键组件包括数据收集，功能工程，模型开发和背景测试，以及历史市场数据至关重要的培训和验证模型。实时数据提要可以持续改进和适应不断变化的市场动态。成功取决于快速，准确地处理大量数据以及基础算法的鲁棒性，从而通过从动态财务景观中提取可行的见解来为交易者提供竞争优势。但是，重要的是要认识到，由于市场条件的潜在转变，对新信息和市场趋势的适应性对于持续疗效至关重要。
亚洲的旗舰供应链管理...
ALMAC将供应链中的利益相关者汇集在一起，包括物流，海事，空运和供应链管理服务提供商和托运人，包括品牌，制造商，贸易商和分销商，以交换市场智能并探索该地区的商机。
COVID-19 危机与非正规经济：
非正规工人占大阿克拉地区工人的大多数，占总就业人数的 56%。1 他们在基本供应链中发挥着关键作用，尤其是在食品供应和垃圾收集方面。阿克拉市场内外的非正规工人——街头小贩、市场商贩和 kayeyei——提供负担得起的商品和服务，构成了阿克拉商业生活的基础。拾荒者通过回收原本会留在街道和垃圾填埋场的垃圾来减少温室气体排放。2 街头小贩、市场商贩和拾荒者加起来占大阿克拉地区工人的近 50 万（占总就业人数的 28.5%）。3 尽管他们做出了经济、文化和环境贡献，但他们缺乏法律和社会保障，经常因其工作而受到骚扰、驱逐或罚款。正如本研究将显示的那样，COVID-19 危机加剧了阿克拉非正规工人现有的脆弱性，他们迄今为止基本上没有享受到政府的救济措施。
交易中的量子优势：游戏理论方法
交易的性质始终受到信息传递和技术的进步。从1850年代的电报引入到1867年爱德华·卡拉汉（Edward Calahan）的股票股票股票股票，股票价格和市场新闻的实时报告彻底改变了交易格局。这些创新使经纪人和交易者能够比以往任何时候都更快地访问信息，从而促进了更具动态和竞争性的市场环境。数字时代随着在线交易平台的出现带来了范式转变。Digitrade于1994年推出，Ameritrade的开创性在线经纪服务使交易者能够以最少甚至没有佣金的方式立即下订单。互联网引入了前所未有的速度和可访问性，同时提供了数据集成，仪表板和商业智能等工具，以提供更明智的决策。这种向电子交易的过渡也标志着传统地板交易者和经纪人的下降，因为算法交易成为中心阶段。能够分析市场状况和执行交易的自动化系统强调了交易生态系统中对技术的日益依赖。建立在这些发展的基础上，一个关键问题涉及基于量子计算的“量子交易”平台的潜在优势。量子计算的当前进步表明，数据处理的速度和效率提高；但是，这是Quantum计算机为竞争性交互问题提供更高质量的解决方案的能力，该问题为交易者提供了独特的价值。这可能与关键任务市场（例如Car-Bon Trading和其他绿色市场）特别相关。本文使用Games Chicken and Prines的困境来研究游戏理论交易模型，作为在量子交易平台上实施的重要例子。
美国 - 巴西2020年透明和贸易规则协议
该协议从2011年开始更新现有的贸易和经济合作协议协议，并提供了三个新的附件，可以为所有部门的交易者带来实际利益。作为巴西和美国在ATEC下的实施该协议时，我们将减少繁文tape节并改善双边贸易和投资的机会。
交易中的量子优势：博弈论方法
交易的性质一直受到信息传递和技术进步的影响。从 19 世纪 50 年代电报的发明到 1867 年爱德华·卡拉汉发明的股票行情机，实时报告股票价格和市场新闻彻底改变了交易格局。这些创新使经纪商和交易员能够比以往更快地获取信息，从而促进了更具活力和竞争力的市场环境。随着在线交易平台的出现，数字时代带来了范式转变。1994 年推出的 digiTRADE 和 Ameritrade 的开创性在线经纪服务使交易员能够以极低甚至零佣金即时下单。互联网带来了前所未有的速度和可访问性，同时提供了数据集成、仪表板和商业智能等工具，以便做出更明智的决策。这种向电子交易的转变也标志着传统场内交易员和经纪商的衰落，因为算法交易占据了中心地位。能够分析市场状况和执行交易的自动化系统强调了交易生态系统对技术的日益依赖。基于这些发展，一个关键问题涉及基于量子计算的“量子交易”平台的潜在优势。量子计算的最新进展表明数据处理速度和效率有所提高；然而，量子计算机为竞争性互动问题提供更高质量解决方案的能力已被证实，这为交易者提供了独特的价值。这对于碳交易和其他绿色市场等关键市场尤其重要。本文以“小鸡”和“囚徒困境”游戏作为突出的例子，研究了博弈论交易模型，并将其应用于量子交易平台。