Construirea Sistemelor de Investiții și Tranzacționare cu Inteligență Artificială: O Perspectivă Globală

Peisajul financiar evoluează rapid, impulsionat de progresele tehnologice, în special în domeniul Inteligenței Artificiale (IA). Sistemele de investiții și tranzacționare bazate pe IA nu mai sunt apanajul exclusiv al fondurilor de hedging mari; ele devin din ce în ce mai accesibile pentru o gamă mai largă de investitori și traderi la nivel global. Acest ghid cuprinzător explorează aspectele cheie ale construirii sistemelor de investiții și tranzacționare cu IA, accentuând considerațiile pentru navigarea pe diverse piețe globale și gestionarea riscurilor asociate.

1. Înțelegerea Fundamentalelor: IA și Piețele Financiare

Înainte de a ne scufunda în aspectele practice ale construirii unui sistem de tranzacționare cu IA, este crucial să stabilim o înțelegere solidă a conceptelor fundamentale. Aceasta include familiarizarea cu tehnicile de bază ale IA și cu caracteristicile specifice ale piețelor financiare. Ignorarea acestor elemente fundamentale poate duce la modele eronate și la rezultate slabe ale investițiilor.

1.1. Tehnici AI de Bază pentru Finanțe

• Învățare Automată (ML): Algoritmii ML învață din date fără programare explicită. Tehnicile comune utilizate în finanțe includ:
• Învățare Supravegheată: Algoritmi antrenați pe date etichetate pentru a prezice rezultate viitoare. Exemple includ prezicerea prețurilor acțiunilor pe baza datelor istorice și a sentimentului știrilor.
• Învățare Nesupravegheată: Algoritmi care identifică modele și structuri în date neetichetate. Exemple includ gruparea acțiunilor pe baza corelației lor și detectarea anomaliilor în activitatea de tranzacționare.
• Învățare prin Întărire: Algoritmi care învață să ia decizii optime prin încercare și eroare, primind recompense sau penalități pentru acțiunile lor. Exemple includ dezvoltarea strategiilor de tranzacționare care maximizează profiturile și minimizează pierderile.
• Învățare Profundă: O subcategorie a învățării automate care utilizează rețele neuronale artificiale cu multiple straturi pentru a analiza date cu relații complexe. Utilă pentru analiza datelor textuale, cum ar fi articole de știri sau rapoarte financiare.
• Procesarea Limbajului Natural (NLP): NLP permite computerelor să înțeleagă și să proceseze limbajul uman. În finanțe, NLP este utilizat pentru a analiza articole de știri, fluxuri de social media și rapoarte financiare pentru a extrage sentimente și informații. De exemplu, analizarea titlurilor de știri despre o anumită companie pentru a-i prezice performanța acțiunilor.
• Analiza Seriilor Temporale: Deși nu este strict IA, analiza seriilor temporale este o tehnică statistică crucială pentru analizarea punctelor de date secvențiale în timp, cum ar fi prețurile acțiunilor sau indicatorii economici. Multe sisteme de tranzacționare cu IA încorporează analiza seriilor temporale pentru a identifica tendințe și modele. Tehnicile includ ARIMA, Netezirea Exponențială și filtrarea Kalman.

1.2. Caracteristicile Piețelor Financiare Globale

Piețele financiare globale sunt complexe și dinamice, caracterizate prin:

• Volatilitate Ridicată: Prețurile pot fluctua rapid din diverse motive, inclusiv știri economice, evenimente politice și sentimentul investitorilor.
• Zgomot: O cantitate semnificativă de informații irelevante sau înșelătoare poate masca tendințele subiacente.
• Non-Staționaritate: Proprietățile statistice ale datelor financiare se modifică în timp, ceea ce face dificilă construirea de modele care să generalizeze bine la date viitoare.
• Interdependență: Piețele globale sunt interconectate, ceea ce înseamnă că evenimentele dintr-o regiune pot afecta piețele din alte regiuni. De exemplu, modificările ratelor dobânzilor din SUA pot afecta piețele emergente.
• Diferențe de Reglementare: Fiecare țară are propriul set de reglementări care guvernează piețele financiare, ceea ce poate influența strategiile de tranzacționare și gestionarea riscurilor. Înțelegerea acestor reglementări este crucială pentru sistemele globale de tranzacționare cu IA. De exemplu, MiFID II în Europa sau Legea Dodd-Frank în SUA.

2. Achiziția și Preprocesarea Datelor: Fundamentul Succesului AI

Calitatea și disponibilitatea datelor sunt esențiale pentru succesul oricărui sistem de investiții sau tranzacționare cu IA. Date proaste introduse, rezultate proaste obținute – acest principiu este valabil în special în contextul IA. Această secțiune acoperă aspecte cruciale ale achiziției, curățării și ingineriei caracteristicilor datelor.

2.1. Surse de Date

O varietate de surse de date pot fi utilizate pentru a antrena și valida sistemele de tranzacționare cu IA, inclusiv:

• Date Istorice de Piață: Prețurile istorice, volumele și alte date de piață sunt esențiale pentru antrenarea modelelor pentru a identifica modele și a prezice mișcările viitoare. Furnizorii includ Refinitiv, Bloomberg și Alpha Vantage.
• Date Fundamentale: Situațiile financiare, rapoartele de venituri și alte date fundamentale oferă informații despre sănătatea financiară a companiilor. Furnizorii includ FactSet, S&P Capital IQ și Reuters.
• Date de Știri și Sentiment: Articolele de știri, fluxurile de social media și alte date textuale pot fi utilizate pentru a măsura sentimentul investitorilor și a identifica evenimente potențiale care mișcă piața. Furnizorii includ RavenPack, NewsAPI și API-uri de social media.
• Indicatori Economici: Indicatori economici precum creșterea PIB-ului, ratele inflației și cifrele șomajului pot oferi informații despre sănătatea generală a economiei și impactul acesteia asupra piețelor financiare. Sursele de date includ Banca Mondială, Fondul Monetar Internațional (FMI) și agențiile naționale de statistică.
• Date Alternative: Sursele de date netradiționale, cum ar fi imaginile prin satelit ale parcărilor de retail sau datele tranzacțiilor cu cardul de credit, pot oferi informații unice despre performanța companiei și comportamentul consumatorilor.

2.2. Curățarea și Preprocesarea Datelor

Datele brute sunt adesea incomplete, inconsistente și zgomotoase. Este crucial să curățați și să preprocesați datele înainte de a le introduce într-un model IA. Pașii comuni de curățare și preprocesare a datelor includ:

• Gestionarea Valorilor Lipsă: Valorile lipsă pot fi imputate folosind diverse tehnici, cum ar fi imputarea medie, imputarea mediană sau imputarea K-nearest neighbors.
• Eliminarea Valorilor Aberante: Valorile aberante pot distorsiona rezultatele analizei statistice și ale modelelor de învățare automată. Valorile aberante pot fi identificate și eliminate folosind diverse tehnici, cum ar fi metoda intervalului interquartil (IQR) sau metoda scorului Z.
• Normalizarea și Standardizarea Datelor: Normalizarea datelor la un anumit interval (ex. 0 la 1) sau standardizarea datelor pentru a avea o medie de 0 și o deviație standard de 1 poate îmbunătăți performanța unor algoritmi de învățare automată.
• Ingineria Caracteristicilor: Crearea de noi caracteristici din datele existente poate îmbunătăți puterea predictivă a modelelor IA. De exemplu, crearea de indicatori tehnici precum mediile mobile, indicele de forță relativă (RSI) sau MACD din datele istorice de preț.
• Gestionarea Fuselor Orate și a Conversiilor Valutare: Atunci când lucrați cu date de piață globale, este crucial să gestionați cu precizie diferențele de fus orar și conversiile valutare pentru a evita erorile și erorile de calcul.

3. Construirea și Antrenarea Modelelor AI: O Abordare Practică

Având date curate și preprocesate la dispoziție, următorul pas este construirea și antrenarea modelelor IA pentru a identifica oportunități de tranzacționare. Această secțiune acoperă considerații cheie pentru selecția, antrenarea și validarea modelelor.

3.1. Selecția Modelului

Alegerea modelului IA depinde de strategia de tranzacționare specifică și de caracteristicile datelor. Unele modele populare includ:

• Regresie Liniară: Un model simplu și larg utilizat pentru prezicerea variabilelor continue. Potrivit pentru prezicerea prețurilor acțiunilor sau a altor serii temporale financiare.
• Regresie Logistică: Un model pentru prezicerea rezultatelor binare, cum ar fi dacă prețul unei acțiuni va crește sau va scădea.
• Mașini cu Vector Suport (SVM): Un model puternic pentru clasificare și regresie. Potrivit pentru identificarea modelelor în date complexe.
• Arbori de Decizie și Păduri Aleatorii: Modele bazate pe arbori care sunt ușor de interpretat și pot gestiona relații non-liniare.
• Rețele Neuronale: Modele complexe care pot învăța relații puternic non-liniare. Potrivite pentru analiza seturilor mari de date cu modele complexe. Rețelele Neuronale Recurente (RNN) și rețelele Long Short-Term Memory (LSTM) sunt în mod deosebit adecvate pentru analiza datelor de serii temporale.
• Metode de Ansamblu: Combinarea mai multor modele pentru a îmbunătăți precizia predicției și robustețea. Exemple includ bagging, boosting (ex. XGBoost, LightGBM, CatBoost) și stacking.

3.2. Antrenarea și Validarea Modelului

Odată ce un model a fost selectat, trebuie antrenat pe date istorice. Este crucial să împărțiți datele în seturi de antrenament, validare și testare pentru a evita supraînvățarea. Supraînvățarea apare atunci când un model învață datele de antrenament prea bine și performează slab pe date nevăzute.

• Set de Antrenament: Utilizat pentru antrenarea modelului.
• Set de Validare: Utilizat pentru a ajusta hiperparametrii modelului și a preveni supraînvățarea. Hiperparametrii sunt parametri care nu sunt învățați din date, ci sunt setați înainte de antrenament.
• Set de Testare: Utilizat pentru a evalua performanța finală a modelului pe date nevăzute.

Tehnicile comune pentru validarea modelului includ:

• Validare Încrucișată: O tehnică pentru evaluarea performanței modelului prin împărțirea datelor în mai multe pliuri și antrenarea și validarea modelului pe diferite combinații de pliuri. Validarea încrucișată K-fold este o tehnică comună.
• Backtesting: Simularea performanței unei strategii de tranzacționare pe date istorice. Backtesting-ul este crucial pentru evaluarea profitabilității și a riscului unei strategii de tranzacționare.
• Optimizare Walk-Forward: O tehnică pentru optimizarea strategiilor de tranzacționare prin antrenarea și testarea iterativă a modelului pe ferestre glisante de date istorice. Acest lucru ajută la prevenirea supraînvățării și la îmbunătățirea robusteții strategiei.

3.3 Considerații Globale pentru Antrenarea Modelului

• Disponibilitatea Datelor: Asigurați-vă că sunt disponibile suficiente date istorice pentru fiecare piață luată în considerare. Piețele emergente pot avea date limitate, afectând precizia modelului.
• Schimbări de Regim ale Pieței: Piețele globale experimentează regimuri diferite (ex. piețe bull, piețe bear, perioade de volatilitate ridicată). Datele de antrenament ar trebui să reflecte aceste schimbări pentru a asigura că modelul se poate adapta condițiilor în schimbare.
• Modificări Reglementare: Luați în considerare modificările reglementare în diferite piețe, deoarece acestea pot impacta semnificativ strategiile de tranzacționare. De exemplu, noile reglementări privind vânzările în lipsă ar putea modifica eficacitatea unei strategii bazate pe poziții scurte.

4. Dezvoltarea și Implementarea Strategiei: De la Model la Acțiune

Modelul IA este doar o componentă a unui sistem complet de tranzacționare. Dezvoltarea unei strategii de tranzacționare robuste și implementarea ei eficientă sunt la fel de importante.

4.1. Definirea Strategiilor de Tranzacționare

O strategie de tranzacționare este un set de reguli care guvernează momentul cumpărării și vânzării activelor. Strategiile de tranzacționare pot fi bazate pe o varietate de factori, inclusiv:

• Analiză Tehnică: Identificarea oportunităților de tranzacționare pe baza datelor istorice de preț și volum.
• Analiză Fundamentală: Identificarea oportunităților de tranzacționare pe baza sănătății financiare a companiilor și a indicatorilor macroeconomici.
• Analiza Sentimentului: Identificarea oportunităților de tranzacționare pe baza sentimentului investitorilor și a evenimentelor de știri.
• Arbitraj: Exploatarea diferențelor de preț pe piețe diferite.
• Revenire la Medie: Tranzacționarea pe baza presupunerii că prețurile vor reveni la media lor istorică.
• Urmărirea Tendinței: Tranzacționarea în direcția tendinței predominante.

Exemple de strategii specifice includ:

• Tranzacționarea în Perechi: Identificarea perechilor de active corelate și tranzacționarea pe abateri de la corelația lor istorică.
• Arbitraj Statistic: Utilizarea modelelor statistice pentru a identifica activele cu prețuri incorecte și tranzacționarea pe convergența așteptată a prețurilor.
• Tranzacționare de Înaltă Frecvență (HFT): Executarea unui număr mare de ordine la viteze foarte mari pentru a exploata mici discrepanțe de preț.
• Execuție Algoritmică: Utilizarea algoritmilor pentru a executa ordine mari într-un mod care minimizează impactul asupra pieței.

4.2. Implementare și Infrastructură

Implementarea unui sistem de tranzacționare cu IA necesită o infrastructură robustă care poate gestiona volume mari de date și poate executa tranzacții rapid și fiabil. Componentele cheie ale infrastructurii includ:

• Platformă de Tranzacționare: O platformă pentru conectarea la burse și executarea tranzacțiilor. Exemple includ Interactive Brokers, OANDA și IG.
• Fluxuri de Date: Fluxuri de date în timp real pentru accesarea datelor de piață.
• Infrastructură de Calcul: Servere sau resurse de cloud computing pentru rularea modelelor IA și executarea tranzacțiilor. Platforme cloud precum Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) și Microsoft Azure oferă infrastructură de calcul scalabilă și fiabilă.
• Limbaje de Programare și Librării: Limbaje de programare precum Python, R și Java sunt utilizate în mod obișnuit pentru construirea sistemelor de tranzacționare cu IA. Librării precum TensorFlow, PyTorch, scikit-learn și pandas oferă instrumente pentru analiza datelor, învățarea automată și dezvoltarea algoritmilor.
• Integrare API: Conectarea modelului IA la platforma de tranzacționare prin API-uri (Interfețe de Programare a Aplicațiilor).

4.3. Gestionarea și Monitorizarea Riscurilor

Gestionarea riscurilor este crucială pentru protejarea capitalului și asigurarea viabilității pe termen lung a unui sistem de tranzacționare cu IA. Considerațiile cheie în gestionarea riscurilor includ:

• Setarea Ordinelor Stop-Loss: Închiderea automată a unei poziții atunci când atinge un anumit nivel de pierdere.
• Dimensionarea Poziției: Determinarea dimensiunii optime a fiecărei tranzacții pentru a minimiza riscul.
• Diversificarea: Răspândirea investițiilor pe diferite active și piețe pentru a reduce riscul.
• Monitorizarea Performanței Sistemului: Urmărirea metricilor cheie precum profitabilitatea, retragerea maximă (drawdown) și rata de câștig pentru a identifica probleme potențiale.
• Testare la Stres: Simularea performanței sistemului de tranzacționare în condiții extreme de piață.
• Conformitate: Asigurarea că sistemul de tranzacționare respectă toate reglementările relevante.

4.4. Considerații Specifice Globale privind Gestionarea Riscurilor

• Riscul Valutar: Atunci când se tranzacționează în mai multe țări, fluctuațiile valutare pot impacta semnificativ randamentele. Implementați strategii de hedging pentru a atenua riscul valutar.
• Riscul Politic: Instabilitatea politică sau modificările de politici într-o țară pot afecta piețele financiare. Monitorizați evoluțiile politice și ajustați strategiile în consecință.
• Riscul de Lichiditate: Unele piețe pot avea lichiditate mai scăzută decât altele, îngreunând intrarea sau ieșirea rapidă din poziții. Luați în considerare lichiditatea atunci când selectați piețe și dimensionați pozițiile.
• Riscul Reglementar: Modificările reglementărilor pot afecta profitabilitatea strategiilor de tranzacționare. Rămâneți informat cu privire la modificările reglementare și ajustați strategiile după cum este necesar.

5. Studii de Caz și Exemple

Deși detaliile specifice ale sistemelor proprietare de tranzacționare cu IA sunt rareori disponibile public, putem examina exemple generale și principii care ilustrează aplicațiile de succes ale IA în investiții și tranzacționare pe piețele globale.

5.1. Tranzacționare de Înaltă Frecvență (HFT) pe Piețele Dezvoltate

Firmele HFT de pe piețe precum SUA și Europa utilizează algoritmi IA pentru a identifica și exploata discrepanțe minuscule de preț între burse. Aceste sisteme analizează cantități vaste de date de piață în timp real pentru a executa tranzacții în câteva milisecunde. Modelele sofisticate de învățare automată prezic mișcările de preț pe termen scurt, iar infrastructura se bazează pe conexiuni cu latență scăzută și resurse de calcul puternice.

5.2. Investiții în Acțiuni pe Piețele Emergente Utilizând Analiza Sentimentului

Pe piețele emergente, unde datele financiare tradiționale pot fi mai puțin fiabile sau ușor disponibile, analiza sentimentului bazată pe IA poate oferi un avantaj valoros. Prin analizarea articolelor de știri, a rețelelor sociale și a publicațiilor în limbaj local, algoritmii IA pot măsura sentimentul investitorilor și pot prezice mișcările potențiale ale pieței. De exemplu, un sentiment pozitiv față de o anumită companie din Indonezia, derivat din surse de știri locale, ar putea semnala o oportunitate de cumpărare.

5.3. Arbitrajul Criptomonedelor pe Bursele Globale

Natura fragmentată a pieței criptomonedelor, cu numeroase burse care operează la nivel global, creează oportunități de arbitraj. Algoritmii IA pot monitoriza prețurile pe diferite burse și pot executa automat tranzacții pentru a profita de diferențele de preț. Acest lucru necesită fluxuri de date în timp real de la multiple burse, sisteme sofisticate de gestionare a riscurilor pentru a ține cont de riscurile specifice burselor și capacități de execuție automată.

5.4. Exemplu de Bot de Tranzacționare (Conceptual)

Un exemplu simplificat al modului în care ar putea fi structurat un bot de tranzacționare bazat pe IA, utilizând Python:

```python #Cod Conceptual - NU pentru tranzacționare reală. Necesită autentificare securizată și implementare atentă import yfinance as yf import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1. Achiziția Datelor def get_stock_data(ticker, period=\"1mo\"): data = yf.download(ticker, period=period) return data # 2. Ingineria Caracteristicilor def create_features(data): data['SMA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean() data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean() data['RSI'] = calculate_rsi(data['Close']) data.dropna(inplace=True) return data def calculate_rsi(prices, period=14): delta = prices.diff() up, down = delta.clip(lower=0), -1*delta.clip(upper=0) roll_up1 = up.ewm(span=period).mean() roll_down1 = down.ewm(span=period).mean() RS = roll_up1 / roll_down1 RSI = 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS)) return RSI # 3. Antrenarea Modelului def train_model(data): model = LinearRegression() X = data[['SMA_5', 'SMA_20', 'RSI']] y = data['Close'] model.fit(X, y) return model # 4. Logică de Predicție și Tranzacționare def predict_and_trade(model, latest_data): #Asigură-te că latest_data este un dataframe if isinstance(latest_data, pd.Series): latest_data = pd.DataFrame(latest_data).transpose() X_latest = latest_data[['SMA_5', 'SMA_20', 'RSI']] prediction = model.predict(X_latest)[0] # Logică de tranzacționare foarte simplistă current_price = latest_data['Close'].iloc[-1] if prediction > current_price + (current_price * 0.01): # Prezice o creștere de 1% print(f\"BUY {ticker} at {current_price}\") # Într-un sistem real, plasează un ordin de cumpărare elif prediction < current_price - (current_price * 0.01): # Prezice o scădere de 1% print(f\"SELL {ticker} at {current_price}\") # Într-un sistem real, plasează un ordin de vânzare else: print(\"HOLD\") # Execuție ticker = \"AAPL\" #Acțiuni Apple data = get_stock_data(ticker) data = create_features(data) model = train_model(data) # Obține cele mai recente date latest_data = get_stock_data(ticker, period=\"1d\") latest_data = create_features(latest_data) predict_and_trade(model, latest_data) print(\"Finished\") ```

Disclaimer Important: Acest cod Python este doar în scop demonstrativ și nu ar trebui utilizat pentru tranzacționare reală. Sistemele reale de tranzacționare necesită gestionarea robustă a erorilor, măsuri de securitate, gestionarea riscurilor și conformitatea cu reglementările. Codul utilizează un model de regresie liniară foarte de bază și o logică de tranzacționare simplistă. Backtesting-ul și evaluarea amănunțită sunt esențiale înainte de a implementa orice strategie de tranzacționare.

6. Considerații Etice și Provocări

Utilizarea tot mai frecventă a IA în investiții și tranzacționare ridică mai multe considerații etice și provocări.

• Echitate și Părtinire: Modelele IA pot perpetua și amplifica părtinirile existente în date, ducând la rezultate inechitabile sau discriminatorii. De exemplu, dacă datele de antrenament reflectă părtiniri istorice împotriva anumitor grupuri, modelul ar putea lua decizii de investiții părtinitoare.
• Transparență și Explicabilitate: Multe modele IA, în special modelele de învățare profundă, sunt cutii negre, făcând dificilă înțelegerea modului în care ajung la deciziile lor. Această lipsă de transparență poate face dificilă identificarea și corectarea erorilor sau a părtinirilor.
• Manipularea Pieței: Algoritmii IA ar putea fi utilizați pentru a manipula piețele, de exemplu, prin crearea unui volum artificial de tranzacționare sau prin răspândirea de informații false.
• Dislocarea Locurilor de Muncă: Automatizarea sarcinilor de investiții și tranzacționare ar putea duce la dislocarea locurilor de muncă pentru profesioniștii din domeniul financiar.
• Confidențialitatea Datelor: Utilizarea datelor personale în modelele IA ridică preocupări legate de confidențialitatea și securitatea datelor.
• Coluziunea Algoritmică: Sistemele independente de tranzacționare cu IA ar putea învăța să coluzioneze fără programare explicită, ducând la comportament anticoncurențial și manipularea pieței.

7. Viitorul IA în Investiții și Tranzacționare

IA este pregătită să joace un rol din ce în ce mai important în viitorul investițiilor și tranzacționării. Pe măsură ce tehnologia IA continuă să avanseze, ne putem aștepta să vedem:

• Modele IA mai sofisticate: Vor fi dezvoltate modele IA noi și mai puternice, permițând investitorilor să identifice modele mai subtile și să prezică mișcările pieței cu o precizie mai mare.
• Automatizare sporită: Mai multe sarcini de investiții și tranzacționare vor fi automatizate, eliberând profesioniștii umani pentru a se concentra pe decizii strategice de nivel superior.
• Consultanță personalizată în investiții: IA va fi utilizată pentru a oferi sfaturi personalizate în investiții, adaptate nevoilor și preferințelor individuale ale investitorilor.
• Gestionarea îmbunătățită a riscurilor: IA va fi utilizată pentru a identifica și gestiona riscurile mai eficient.
• Democratizarea investițiilor: Platformele de investiții bazate pe IA vor deveni mai accesibile unei game mai largi de investitori, democratizând accesul la strategii de investiții sofisticate.
• Integrare cu Blockchain: IA va fi probabil integrată cu tehnologia blockchain pentru a crea sisteme de tranzacționare mai transparente și mai eficiente.

8. Concluzie

Construirea sistemelor de investiții și tranzacționare cu IA este o inițiativă complexă și provocatoare, dar recompensele potențiale sunt semnificative. Prin înțelegerea fundamentalelor IA și ale piețelor financiare, achiziționarea și preprocesarea eficientă a datelor, construirea și antrenarea unor modele IA robuste, implementarea unor strategii de tranzacționare solide și gestionarea atentă a riscurilor, investitorii și traderii pot valorifica puterea IA pentru a-și atinge obiectivele financiare pe piața globală. Navigarea considerațiilor etice și menținerea la curent cu tehnologiile emergente sunt critice pentru succesul pe termen lung în acest domeniu în rapidă evoluție. Învățarea continuă, adaptarea și un angajament față de inovația responsabilă sunt esențiale pentru valorificarea întregului potențial al IA în investiții și tranzacționare.