CQG تطلق نموذجاً للذكاء الاصطناعي يحقق دقة توقعية تصل إلى 80% في بيئة التداول الفعلية

أعلنت سى كيو جى CQG، المؤسسة الرائدة عالمياً في تقديم حلول تكنولوجية لصانعي السوق، المتداولين، الوسطاء، المحوطين التجاريين والبورصات، عن إتمامها بنجاح لاختبارات داخلية وتجارب مفاهيمية باستخدام بيانات فعلية. تقول الشركة إنها قد طورت نموذجاً تنبؤياً بالذكاء الاصطناعي يعد الأول من نوعه للمتداولين، وذلك في بيان صدر اليوم الاثنين.

 

إقرا هذا الخبر | CQG تكشف عن نموذج تنبؤي للذكاء الاصطناعي للتجار

 

تظهر المبادرة المتقدمة للذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة في بيئات التداول الحقيقية

بعد فترة من التدريب على التعلم الآلي ضمن بيئة اختبار خلفية، شرعت سى كيو جى CQG في تطبيق هذه التكنولوجيا على بيانات مباشرة، معلنةً عن نجاح بارز في القدرة على التنبؤ بتحركات أسواق العقود الآجلة. من خلال الاستعانة بخبرتها الواسعة في مجالات التحليل، الرياضيات والمعلومات السوقية، تهدف المبادرة الجديدة لتعلم الآلة إلى تقديم أدوات تساعد المتداولين بالتجزئة والمؤسسات من جانب الشراء مثل شركات التداول الملكية وصناديق الاستثمار، في تحديد فرص تداول وتحليل جديدة، وفي توجيه استراتيجيات التداول وإدارة المراكز.

ريان موروني، الرئيس التنفيذي لـ CQG
أفاد ريان موروني، الرئيس التنفيذي لـ سى كيو جى CQG: “في بداية عام 2023، اتخذنا قراراً بسعينا لاستحداث نهج مختلف في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يستفيد من موقفنا المميز في السوق. ذلك من خلال البناء على قاعدة بياناتنا الغنية بمعلومات التداول التاريخية والتحليلات، بهدف مساعدة عملائنا والمهتمين الجدد على تحليل الأسواق والتنبؤ بتحركاتها وتداولها من منظور جديد. أسسنا مختبرًا خاصًا، وقد قام كيفن داربي، نائب رئيس تقنيات التنفيذ، بعمل ممتاز في تحويل هذه المساعي إلى حقيقة مثيرة مع نتائج تجاوزت توقعاتنا بشكل كبير.

 

إقرا هذا الخبر | شراكة ما بين CQG و Broadridge لتقديم مجموعة خدمات تكنولوجيا التداول للعملاء

مسيرة سى كيو جى CQG مع الذكاء الاصطناعي: من الاستكشاف إلى النجاح في التداول المباشر
كانت جهود سى كيو جى CQG في استكشاف الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي مركزة على التغلب على التحديات التي يواجهها عملائها، حيث خضعت التكنولوجيا للاختبار في مختبر متقدم يدعم عدة منصات. الأسبوع الماضي، شهدت الشركة تحقيق إنجاز كبير بإجراء أول اختبار لها لأدوات التعلم الآلي الجديدة في بيئة التداول الحية، وقد نجحت في تحقيق دقة تنبؤية تصل إلى 80%، مماثلة للنتائج التي تم الحصول عليها في بيئة الاختبار الخلفي.