如何训练机器：摩根大通外汇算法学会更好地交易

伦敦（路透社）-日均5.1万亿美元的全球货币市场中的领先者摩根大通（JPMorgan Chase）已开始应用一项新技术，该技术使机器交易程序能够从以往的交易中学习并寻找最有利可图的方式来执行交易。

算法交易是货币市场中的一种日益增长的趋势，在这种市场中，银行减少了交易团队，更多地依赖自动计算策略进行有效交易。

正如这些程序所知，Algos被做市商用来以迅捷的速度搜索具有更深流动性池的平台，或者将大订单分解成很小的部分以减少市场影响。

但是大型银行已经在技术上投入了数百万美元，以抢占更大的算法交易市场份额。

摩根大通告诉路透社，它的新算法-称为DNA或用于算法执行的深度神经网络-有效地将许多算法目前的工作结合到一个策略中，并允许该框架判断应如何执行客户订单。

例如，由算法执行的典型的时间加权平均价格定单可能旨在在几分钟或几小时内购买特定数量的货币。但是，如果未在该时间段内执行订单，则机器将在最后阶段积极交易以购买所需的金额。

新算法旨在根据过去交易的结果确定如何最好地执行交易，从而使决策过程更进一步。

该算法已经被部署用于交易欧元，美元和英镑等G7货币，在这里它可以访问成千上万笔过去交易中的数据。

摩根大通（JP Morgan）宏观电子商务负责人Chi Nzelu告诉路透社：“一种算法的目的是通过高效，及时地执行来最大程度地减少市场影响。”

“我们所做的就是使用机器学习技术建立一个神经网络，该技术确定如何以什么价格和执行方式下订单。”

与通过交易所交易的股票不同，货币交易是在多种平台上进行的，从而可以使用这种自动交易策略。

交易平台EBS估计，其平台上目前有多达70％的订单来自算法，而在2004年，所有交易都是由人类进行的。

JP Morgans自己的交易平台也看到算法营业额激增。

该银行表示，超过500万美元的订单量每年增长50％，其中80％的订单是由算法驱动的，并补充说，12月份其算法特许经营权在现货交易中所占的比例创下了纪录。

Greenwich Associates上周的一份报告发现，摩根大通和花旗银行在电子货币交易领域处于领先地位，目前占全球营业额的80％。