Kunstmatige intelligentie (AI) revolutioneert de financiële markten, herdefinieert de manier waarop transacties worden uitgevoerd, risico’s worden beheerd en strategieën worden ontworpen. Ooit beperkt tot traditionele methoden en menselijke expertise, wordt de handel nu gevormd door geavanceerde AI-gestuurde systemen die snelheid, precisie en schaalbaarheid beloven.
Willy Chuang, Chief Operating Officer (COO) van WOO X en een lange tijd voorstander van innovatieve toepassingen van AI in de handel, deelde een genuanceerd perspectief op de kansen en uitdagingen die AI’s integratie in handelsplatforms met zich meebrengt.
Slimmere tools voor snellere beslissingen
Een van de grootste voordelen die AI biedt in de handel is het vermogen om grote hoeveelheden data direct te verwerken. Met AI kunnen platforms een verscheidenheid aan bronnen analyseren — marktdata, financieel nieuws en sociale media trends — om koersbewegingen te voorspellen en kansen te identificeren.
High-frequency trading algoritmes gaan nog een stap verder door duizenden transacties in minder dan een seconde uit te voeren — een snelheid en precisie die menselijke handelaren simpelweg niet kunnen evenaren.
“AI heeft de wereld van de handel getransformeerd, verder dan eenvoudige neurale netwerken naar geavanceerde LLM-gebaseerde modellen die een verscheidenheid aan inputs van de markt, sociale media en andere bronnen kunnen verwerken. Quant fondsen gebruiken nu deze geavanceerde tools om diepere marktinzichten te ontdekken en slimmere beslissingen te nemen,” legde Chuang uit.
Om de groeiende focus op AI-technologieën in de handel te begrijpen, geven Amerikaanse octrooiaanvragen een duidelijk beeld. Sinds de introductie van grote taalmodellen (LLM’s) in 2017 is het aandeel van AI-gerelateerde inhoud in octrooiaanvragen voor algoritmische handel gestegen van 19% in 2017 naar meer dan 50% jaarlijks sinds 2020, wat een scherpe toename in innovatie in dit gebied weerspiegelt.
Deze evolutie heeft de handel ook preciezer gemaakt. Geavanceerde tools analyseren nu patronen in marktgedrag en passen strategieën dynamisch aan naarmate de omstandigheden veranderen. Machine learning modellen verbeteren continu door te leren van historische data, waardoor ze zich effectiever kunnen aanpassen aan nieuwe situaties.
Maar Chuang wijst er snel op dat deze tools mensen niet vervangen — ze vullen hen aan. Deze samenwerking zorgt ervoor dat handelaren zich kunnen concentreren op het maken van beslissingen op grote schaal, terwijl computers de details afhandelen.
“Menselijke handelaren worden hier niet vervangen, maar evolueren hun rollen. Ze richten zich nu meer op het creëren en toezicht houden op AI-gestuurde strategieën, het beheren van risico’s en het waarborgen van ethische praktijken. Deze ‘samenwerking’ tussen AI en mens-in-de-lus verbetert de besluitvorming en bevordert samenwerking over verschillende expertisegebieden,” zei hij.
AI pakt onvoorspelbaarheid in trading aan
Echter, zelfs de meest geavanceerde handelstechnologie staat voor uitdagingen wanneer markten onvoorspelbaar gedrag vertonen. Zeldzame gebeurtenissen, zoals de COVID-19 pandemie in 2020, veroorzaakten enorme marktverstoringen waar veel systemen niet op waren voorbereid. Deze “zwarte zwanen” kunnen leiden tot enorme verliezen als handelsplatforms niet effectief reageren.
Volgens Chuang vereist het ervoor zorgen dat AI-systemen aanpasbaar blijven tijdens volatiele omstandigheden twee belangrijke strategieën. Ten eerste is het verbeteren van de verklaarbaarheid van modellen cruciaal — transparante AI-beslissingen stellen handelaren in staat om de factoren die marktvolatiliteit veroorzaken beter te begrijpen en te isoleren. Dit houdt vaak een hybride aanpak in, waarbij mensen samenwerken met AI om experimentele kaders te creëren die snel kunnen aanpassen aan nieuwe informatie.
Ten tweede kan de aanpasbaarheid worden verbeterd door reinforcement learning te integreren, waardoor systemen hun strategieën continu kunnen verfijnen en effectiever kunnen reageren op onverwachte veranderingen.
“Bijvoorbeeld, het inzetten van twee AI-agenten om samen te werken bij het beheren van incidenten die volatiliteit veroorzaken, stelt het systeem in staat om zijn reacties in real-time te verfijnen. De agenten kunnen de situatie analyseren, strategieën aanpassen en waardevolle inzichten opslaan voor toekomstige referentie, waardoor de AI continu leert van elke onverwachte gebeurtenis,” deelde Chuang.
Een andere kritieke uitdaging is het waarborgen van de kwaliteit van de data die door platforms wordt gebruikt. Hoogwaardige, betrouwbare data is essentieel voor AI-gestuurde handel, maar het verkrijgen en onderhouden ervan is geen geringe opgave.
Een van de grootste obstakels is het consolideren van data van verschillende exchanges en orderboeken tot een enkele, consistente bron terwijl vertragingen worden geminimaliseerd. Elke inconsistentie of vertraging kan een aanzienlijke impact hebben op handelsbeslissingen, vooral in snel bewegende markten.
“Het enorme volume aan real-time data vereist een robuuste en flexibele infrastructuur die informatie snel en nauwkeurig kan verwerken en opslaan. Het creëren van veelzijdige SDK’s die soepel werken op verschillende platforms voegt een extra laag complexiteit toe, omdat ze snelheid, compatibiliteit en veiligheid in balans moeten houden,” voegde hij toe.
Het aanpakken van deze hindernissen is de sleutel tot het realiseren van het volledige potentieel van AI in de handel. Met precieze en tijdige data kunnen handelsplatforms gebruikers uitrusten om slimmere beslissingen te nemen en concurrerend te blijven in dynamische financiële markten.
Deur openen voor alle traders
Jarenlang waren geavanceerde handelstools alleen beschikbaar voor grote financiële instituties met diepe zakken en gespecialiseerde teams. Kleinere handelaren werden vaak buitengesloten en vertrouwden op verouderde methoden of basistools die niet konden concurreren.
Vandaag de dag verandert dat. Veel platforms bieden nu betaalbare of zelfs gratis tools die complexe handelsprocessen vereenvoudigen. Apps bieden bijvoorbeeld geautomatiseerde trading bots, marktanalyse en gepersonaliseerde aanbevelingen voor handelaren van alle ervaringsniveaus. Deze functies stellen kleinschalige handelaren in staat om te concurreren op manieren die een paar jaar geleden nog ondenkbaar waren.
“Het is iets waar we bij WOO ons op richten. Onze visie is om geavanceerde AI-handelstools toegankelijk te maken voor iedereen, inclusief kleinere handelaren die zich buitengesloten kunnen voelen. We zijn gefocust op het creëren van gepersonaliseerde ervaringen die passen bij handelaren van alle niveaus, waarbij we complexe AI-technologieën vereenvoudigen zodat handelaren zich kunnen concentreren op hun doelen zonder diepgaande technische kennis nodig te hebben,” verklaarde Chuang.
Maar toegankelijkheid gaat niet alleen over kosten — het gaat ook over bruikbaarheid. In het verleden misten producten vaak hun doel door zich alleen te richten op nieuwe handelaren of gevorderde handelaren, waardoor veel gebruikers zich buitengesloten voelden.
Om dit aan te pakken, bieden platforms tutorials, webinars en gebruiksvriendelijke interfaces aan die het voor handelaren gemakkelijker maken om te beginnen. Deze focus op educatie zorgt ervoor dat meer mensen kunnen profiteren van de kansen die handelstechnologie biedt.
“Gebruikerseducatie is essentieel om handelaren te helpen het meeste uit AI-gestuurde tools te halen. Onze visie is om hypergepersonaliseerde ervaringen te creëren die inspelen op de unieke behoeften van elk individu, ongeacht hun ervaringsniveau. Door te focussen op gepersonaliseerde educatie en ondersteuning kunnen alle handelaren vol vertrouwen navigeren in AI-gedreven handel,” merkte hij op.
Vertrouwen opbouwen door transparantie
Regelgevende naleving en ethische overwegingen zijn kritieke aandachtspunten nu AI een kernonderdeel van handelsplatforms wordt. Het bijhouden van financiële regelgeving is bijzonder uitdagend voor ontwikkelaars en platforms vanwege de complexiteit en constante evolutie van de regels.
Om effectief te opereren in deze omgeving, moeten platforms de regels volgen en tegelijkertijd transparant zijn over de strategieën en technologieën die ze gebruiken. Duidelijk uitleggen hoe AI-systemen functioneren en hun beperkingen erkennen helpt vertrouwen op te bouwen bij zowel regelgevers als belanghebbenden.
“Net zo belangrijk is het om het AI-initiatief nauw te laten aansluiten bij juridische en compliance-teams. Door samen te werken, kunnen teams waardevolle ideeën delen over hoe regelgeving kan evolueren om beter te passen in een AI-rijke handelsomgeving,” zei Chuang.
Ethische overwegingen zijn net zo belangrijk. Een groot probleem is het “black box”-probleem, waarbij het moeilijk is te begrijpen hoe AI-systemen beslissingen nemen. Om dit op te lossen, moet AI transparanter zijn zodat handelaren en anderen duidelijk kunnen zien hoe resultaten worden bereikt.
Het beschermen van persoonlijke gegevens is een andere topprioriteit. Sterke beveiligingsmaatregelen moeten worden geïmplementeerd om gevoelige informatie te beschermen en de privacy van gebruikers te waarborgen. De gegevensbronnen die door AI worden gebruikt, moeten ook transparant en ethisch zijn, zodat nauwkeurigheid wordt gegarandeerd en vooroordelen die tot oneerlijke of vertekende resultaten kunnen leiden, worden geëlimineerd.
“Duidelijk eigendom van AI-modellen is ook belangrijk. Dit voorkomt geschillen over intellectueel eigendom en zorgt ervoor dat makers de juiste erkenning krijgen voor hun werk. Het aanpakken van deze ethische kwesties stelt ontwikkelaars in staat om AI-gedreven handelsplatforms te creëren die krachtig, efficiënt, betrouwbaar en respectvol zijn voor gebruikersrechten,” vatte hij samen.
De weg vooruit
De toekomst van handel ligt in het vinden van de juiste balans tussen technologie en menselijke expertise. Ondanks de groeiende rol van automatisering blijven menselijke intuïtie en besluitvorming essentieel.
Hoewel technologie routinetaken kan afhandelen en kansen in realtime kan identificeren, bieden mensen het strategische overzicht, de creativiteit en het oordeel dat technologie niet kan repliceren. Geavanceerde tools kunnen veel van het zware werk doen, maar mensen zijn nog steeds nodig voor het grote geheel, creativiteit en besluitvorming.
“Mensen blijven essentieel als de orkestrators van deze AI-agenten. Deze samenwerking zorgt ervoor dat AI effectief opereert en aansluit bij de doelen van handelaren. AI kan veel van het zware werk doen, maar het strategische overzicht en de creatieve probleemoplossing die mensen bieden, zijn onvervangbaar,” deelde Chuang.
Hoe dan ook, de combinatie van blockchain en AI ontsluit nieuwe mogelijkheden. Blockchain versterkt de gegevensbeveiliging en beschermt de privacy van gebruikers terwijl processen zoals onboarding worden gestroomlijnd, waardoor geavanceerde tools gepersonaliseerde inzichten en efficiëntere operaties kunnen bieden. Voor handelaren belooft het een toekomst met veilige, toegankelijke systemen die financiële markten inclusiever en veerkrachtiger maken.
“Stel je een naadloze onboarding-ervaring voor waarbij blockchain wrijving vermindert en je informatie beschermt, terwijl AI je reis personaliseert en op maat gemaakte inzichten biedt. Deze synergie verbetert niet alleen de efficiëntie en veiligheid van handelsoperaties, maar maakt ook geavanceerde technologie toegankelijk voor iedereen. De fusie van AI en blockchain effent de weg voor een innovatiever, inclusiever en veerkrachtiger financieel ecosysteem,” concludeerde hij.
Naarmate handelsplatforms werken aan het oplossen van problemen zoals onvoorspelbare markten en gegevensproblemen, zullen de kansen voor handelaren blijven groeien. De mix van snelle, efficiënte technologie en menselijke expertise bouwt een handelswereld die betrouwbaarder, toegankelijker en vooruitstrevender is.
Disclaimer
Alle informatie op onze website wordt te goeder trouw en uitsluitend voor algemene informatiedoeleinden gepubliceerd. Elke actie die de lezer onderneemt op basis van de informatie op onze website is strikt op eigen risico.
