Усиливают или уменьшают большие языковые модели риск, связанный с рыночными крайними значениями?

Описание: Запуск нового курса: «Агентный ИИ для трейдинга» уже доступен. Научитесь создавать агентные рабочие процессы для бэктестинга на Python, ИИ, который может рассуждать, использовать инструменты и сотрудничать для преобразования торговых идей в сквозные скрипты.
Скидка 75% до 18 января → https://quantra.quantinsti.com/course...
_
_
_ По мере того, как ИИ и большие языковые модели (LLM) все больше внедряются в торговлю и принятие решений, возникает ключевой вопрос: снижают ли эти модели рыночный риск или усиливают экстремальные события в хвосте распределения?

В этом обсуждении рассматривается, как потоки ордеров, управляемые ИИ, концентрация моделей и общие обучающие данные могут влиять на стабильность рынка. Хотя широкое внедрение аналогичных моделей может усилить риски в хвосте распределения, диверсификация по моделям и стратегиям также может со временем оказывать стабилизирующее воздействие.

Вдумчивый взгляд на то, как рынки адаптируются к новым технологиям — и увеличивает ли ИИ в конечном итоге хрупкость или устойчивость.

Научитесь применять ИИ и машинное обучение в торговле на практике.
Программа EPAT по машинному обучению и ИИ: https://bit.ly/4qCR8jH
Бесплатный курс для начинающих в удобном для вас темпе: https://bit.ly/3YmE5GW
Применение ИИ в торговых стратегиях: https://bit.ly/49p1PPY
ИИ в управлении портфелем: https://bit.ly/4pgyJb2

🎯 Что вы узнаете:
Что означает риск «хвостовых событий» в контексте финансовых рынков
Как потоки ордеров, управляемые ИИ и LLM, могут влиять на поведение рынка
Почему концентрация моделей может усиливать экстремальные рыночные события
Роль диверсификации в моделях ИИ в снижении рисков
Как рынки могут самокорректироваться и стабилизироваться, несмотря на технологические потрясения

🎓 Приглашенные эксперты:
Продипта Гош – вице-президент, QuantInsti
Маттео Кампеллоне – председатель и руководитель исследований, Brain
Питер Коттон – технический директор, Global Strategic Minerals Корпорация

💡 Ключевые выводы
Риск «хвостовых событий» может возрасти, если многие участники полагаются на схожие модели ИИ
Общие обучающие данные могут привести к коррелированному принятию решений
Текущий поток ордеров, управляемый ИИ, может оставаться несущественным в масштабах рынка
Диверсифицированные модели и стратегии могут снизить риск концентрации
Рынки часто адаптируются и могут восстановить стабильность в среднесрочной и долгосрочной перспективе

👥 Идеально подходит для
Количественных трейдеров
Профессионалов алгоритмической торговли
Риск-менеджеров и портфельных аналитиков
Специалистов по ИИ, работающих в финансовой сфере
Студентов, изучающих влияние ИИ на структуру рынка

🔑 Ключевые слова
ИИ в торговле, торговые модели LLM, риск «хвостовых событий» на рынках, системный риск ИИ, риск алгоритмической торговли, поток ордеров ИИ, количественный риск, стабильность рынка ИИ, машинное обучение в финансах

#️⃣ Хэштеги
#AITrading #TailRisk #QuantFinance #AlgorithmicTrading #LLMs #MarketRisk #SystemicRisk #AIinFinance