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Anthony Ledford. chief scientist of MAN AHL, explains that the company is exploring whether techniques like deep learning might lend themselves to finance. Its at an early stage, Ledford says. We have set aside a pot of money for test trading. With deep learning, if all goes well, it will go into test trading, as other machine-learning approaches have. Trading might seem like an obvious place to apply deep learning, but actually it isnt clear how comparable the challenge of finding subtle patterns in real-time trading data is to, say, spotting faces in digital photographs. Its a very different problem, Ledford admits. Academic experts also sound a note of caution. Stephen Roberts. a professor of machine learning at Oxford University, says deep learning could be good for extracting hidden trends, information, and relationships, but adds that it is still too brittle with regard to handling of high uncertainty and noise, which are prevalent in finance. Roberts also notes that deep learning can be a relatively slow process, and cannot offer the kinds of guaranteed behavior that other statistical approaches offer. In general, he says, there is a certain amount of hype around the idea of AI in finance. AI is a very broad subject, he says. And many standard statistical techniques used are being rebranded as AI and machine learning. That said, new financial firms that advertise themselves as AI-focused may be on to something. These include Sentient. based in San Francisco, Rebellion Research in New York, and a Hong Kongbased investment company called Aidyia . One of the most promising uses of relatively new AI techniques may be processing unstructured natural language data in the form of news articles, company reports, and social media posts, in an effort to glean insights into the future performance of companies, currencies, commodities, or financial instruments. Aidyia was founded by a well-known artificial intelligence researcher, Ben Goertzel, who is also the founder of Hanson Robotics and the chairman of an open-source AI project called OpenCog. Aidyia began trading last year, and Goertzel says his companys approach is far more ambitious than the techniques used by most hedge funds today, taking inspiration from evolutionary programming, probabilistic logic, and chaotic dynamics. Our system ingests a variety of inputs, including price and volume from exchanges around the world, news from various sources in multiple languages, macroeconomic and company accounting data, and more, Goertzel told MIT Technology Review . It then studies how these various factors have interrelated historically, and learns an ensemble of tens of thousands of predictive models that appear to have predictive value, based on its study of historical data, which help guide the companys investments. There is certainly a trend toward increasing automation among financial firms. Preqin. a company that provides financial industry data, reports that 40 percent of hedge funds created last year were systematic, meaning they rely on computer models for their decisions. Not everyone is convinced that an AI revolution in finance is imminent, however. David Harding, the billionaire founder and CEO of another British trading company, Winton Capital Management, is generally skeptical of hype over machine learning and AI. If I squinted a little and looked at Winton, Id say thats more or less what weve been doing for the past 30 years, he says. Harding also remembers that a similar boom in interest in neural networks resulted in many startups during the early 1990s. People started saying, Theres an amazing new computing technique thats going to blow away everything thats gone before. There was also a fashion for genetic algorithms, he recalls. Well, I can tell you none of those companies exist todaynot a sausage of them. Ledford, of Man AHL, also has a few words of caution for anyone who thinks the latest machine-learning techniques could offer a shortcut to riches. Its important to remember how humbling the market can be, he says. Id say dont pat yourself on the back too much, but equally dont get too disheartened. Gain the insight you need on AI at EmTech MIT. Register today Robotics6 Startups Using AI for Algorithmic Trading Strategies Were investors, so when we think about the most exciting application for artificial intelligence (AI) we cant help but think of using AI to tell us how to make money in the stock market. The idea of automated trading has been around for a long time now. Also known as algorithmic trading, the use of automation to trade takes the human bias out of the equation which is what oftentimes leads to losses. Human emotions like fear and greed ensure that the majority of us will never have a successful career in trading because we cannot keep our senses about us when dealing with a stock market that is so irrational. If we could just take the power of machine learning and let it loose on the stock market then we would be certain to generate alpha. If were going to have a go at this business model, well need funds for two reasons. The first use of funds will go towards buying the computers and human talent we need to build and develop our algorithmic trading system and the second use will be the actual money we will use to invest in order to generate profits. The first thing you need to know here is that some of the most prominent hedge funds in the world are already using machine learning for algorithmic trading and have been doing so for quite a while now. The Medallion Fund at Renaissance, run mostly for employees of the company, has one of the best records in investing history having returned 35 annualized for over 20 years. Why are we not surprised that using artificial intelligence for algorithmic trading can produce the best returns ever recorded So we might be tempted to think that since the best hedge funds in the world seem to be dominating the use of AI for trading, that there are no opportunities left. The truth is that there limitless possibilities in this space because every trading strategy is unique according to the capital behind it. If you have 65 billion dollars that you have to manage, your strategies will have to support very high volume trades. If you have just a million dollars youre playing with, you have much more flexibility because you can buy low volume stocks and your trades are in no danger of moving the market. Theres room for all in this space which is why were going to present to you 6 companies which want to use artificial intelligence to do algorithmic trading. We8217ve written about Sentient Technologies before and noted that one of the 3 applications they are pursuing with their AI platform is that of algorithmic trading. The Company has built trillions of AI traders and then distilled them into a single AI trader that they are considering to spin out as a separate company. Sentient has received the most funding (135 million) of any AI startup that we know of. Founded as a blank check company in 2010, Clone Algo has a rather convoluted past and is currently raising 250 million in pre-IPO Round C funding after which they hope to begin trading on NASDAQ. They claim to have a 8-10 year lead over their competitors having spent over 152 million in the past 5 years developing their algorithms. As the company is based in Singapore, we translated their value proposition from Engrish to English and it seems to be as follows: Deposit a minimum of 10,000 with one of their brokers Pick one of their AI algorithms to run against your capital pool Generate passive income 24/6 They claim to have various investment firms and hedge funds using their platform but the whole 8220work from home and make 1,000 a week doing nothing8221 value proposition makes us wary. Founded in 2013, Alpaca has taken in seed funding of 1 million to develop their trading platform called Capitalico which allows you to construct trading algorithms based on technical analysis. If you8217re not familiar with technical analysis, it8217s simply the practice of using chart patterns to predict stock price movements. These charts are often made up using 8220candlesticks8221 which are structured as follows: While technical analysis is a fascinating topic, you don8217t need to understand it to know what Alpaca does. Their platform simply allows you to identify certain patterns that you deem bearish or bullish and then build a trading strategy based on the appearance of those patterns. The 8220AI8221 component helps recognize the patterns as they form. While www. stockcharts already does this to a certain extent with well known patterns, we assume that Alpaca has the advantage because they can identify any user-defined pattern in real-time . Founded in 2015, French startup Walnut Algorithms has taken in 446 thousand to 8220 use advanced machine learning techniques with financial expertise to generate absolute return investment strategies 8220. Their advisory board is filled with experienced professionals in the area of asset management, trading, and quantitative finance. Walnut Algorithms plans to start managing third party assets from 2017. Binatix is a deep learning trading firm that came out of stealth mode in 2014 and claims to be nicely profitable having used their strategy for well over three years. Little is known about the company other than what was published in this recode article back in 2014. Binatix is also said to be working with hedge funds that are developing and implementing investment strategies based on their technology. Founded in 2011, Aidyia is a Hong Kong based hedge fund that uses 8220 artificial general intelligence 8221 (AIG) which is a branch of AI that more closely mimic8217s the human brain. In 2015 Aidyia launched a long/short fund that trades in U. S. equities and makes all stock trades using artificial intelligence with no human intervention required. The company is funded by a small group of investors along with the Hong Kong government. Looking to buy shares in companies before they IPO A company called Motif Investing lets you buy pre-IPO shares in companies that are led by JP Morgan. You can open an account with Motif with no deposit required so that you are ready to buy pre-IPO shares when they are offered. Services At Aquitaine Investors, we believe that successful automated trading relies first and foremost on the creation and development of strategies which are based on proven technical analysis and money-management principles. Creemos que la simplicidad y un poco de creatividad van un largo camino también. Drawing on our own experiences, we can Automate your existing trading strategies Turn your ideas into working robots that match your personal requirements and outlook (e. g. appetite for risk) Back-test and optimise your strategies Provide analysis of your own back-testing results Provide advice on how new or existing strategies might be improved, including risk management and the avoidance of curve-fitting (that is, being misled by over-optimistic results) Create bespoke indicators to improve your trading performance Provide advice on how to set up your automated trading infrastructure Provide ongoing support once your robot is up and running Our chosen programming language is PowerLanguage which was developed by Multicharts LLC. Intelligently artifical tradingList of Funds or Trading Firms Using Artificial Intelligence or Machine Learning The following are the list of funds or trading firms using artificial intelligence or machine learning for their research and trading purposes as compiled by RobustTechHouse. Although we primarily work on Mobile App Development in Singapore. we are very keen on trading using AI as well. There are probably a lot more than this but many prefer to stay very quiet. The list and info here is compiled from public sources amongst the links mentioned below in the references sections, from company websites and wiki if available. Hopefully the list is useful to artificial intelligence or machine learning experts interested to find out how funds apply artificial intelligence or machine learning and maybe which one they are thinking of joining. According to Wiki, Two Sigma uses a variety of technological methods, including high-frequency trading (HFT), artificial intelligence, machine learning, and distributed computing, for its trading strategies. They appear to be starting a new, artificial-intelligence unit with about half a dozen people. The team will report to David Ferrucci, who joined Bridgewater at the end of 2012 after leading the International Business Machines Corp. engineers that developed Watson, the computer that beat human players on the television quiz show Jeopardy Ever so hush-hush, they are rumored to be increasingly hiring programmers and engineers to expand their artificial-intelligence staffs Their Artificial Intelligence algorithm predicts price changes based on a host of data, including prices and volumes, news and social media data in various languages and other economic and accounting data at national and company levels. They aim to predict stock price movements over a longer term in US equities, in contrast to many other quantitative finance technologies which are more focused on short-term forecasts. Historical tests spanning the period between 2003 and 2014 have yielded returns of about 29 per cent per year. Their system is responsible for constantly creating its own new models for how the markets will move, testing those models, refining them, and learning trading strategies that take advantage of these predictive models. The system is provided with a wide variety of traditional and non-traditional, publicly available and licensed data streams as inputs to its model creation and improvement process. Cerebellum8217s software system learning optimizes for a proprietary mix of expected return maximization, risk/volatility reduction across the portfolio, and portfolio independence from major markets when they trend downward. Cerebellum8217s architecture for continuous improvement, self-diagnosis, and fault tolerance is based on a collective 30 years research in the area of statistical machine learning applied to real world, mission critical time-series problems. Their Artificial Intelligence-based Global Equity strategy has been managing money for partners and clients since 2007. This strategy seeks greater return than the U. S. stock market over time and the algorithm learns as the markets change, automatically adapting to new information. Their strategy purchases stocks of various sizes and uses a combination of growth, value, and momentum investment styles. Rebellions Artificial Intelligence-based Absolute Return strategy has managed money for Rebellion8217s founders and clients since 2012. It targets low correlation to the U. S. stock market and the algorithm learns as the markets change, automatically adapting to new information. The Artificial Intelligence reviews changes related to the economies of 44 countries, as well as stocks, bonds, commodities and currencies simultaneously. They gave the system 20 years of global economic and market data and left it to figure out how different factors impact prices across asset classes, sectors and geographies. It wasnt programmed to follow any specific trading strategies or rules. The system recognised those concepts autonomously and associated them with performance in certain market conditions. Rebellions AI program predicted the stockmarket crash in 2008 and slapped an F rating on Greek bonds in September 2009, when they still carried an A rating from Fitch and a month before the first official downgrades. Their investment approach combines quantitative models with natural language processing (NLP) a form of Artificial Intelligence that enables computers to make sense of incomplete and unstructured information by making inferences and logical deductions, as humans do. It was founded in 2012 by an ex-Bank of America Merrill Lynch proprietary trader, along with former Deutsche Bank derivatives experts and a professor at the Massachusetts Institute of Technology. The firm uses a different type of AI called an expert system. Its algorithms are based on research conducted by one of the founders when he was working at RiskMetrics and Citigroup in the 1990s and early 2000s. The aim is to replicate the reasoning and decision-making process of human analysts, traders and risk managers with a computerised system, rather than simply using computers to search for patterns. Binatix initially applied new machine-learning techniques to speech recognition, but they subsequently pivoted into analyzing market price and trade data to identify unseen patterns they could exploit for their own trading purposes. Binatix is effectively a deep learning trading firm, possibly the first to use the state-of-the-art machine learning algorithms to spot patterns that offer an edge in investing. sinAI Fund stands for stock market investing Artificial Intelligence Fund. All investments in the fund are made using a sophisticated proprietary AI system that selects long as well as short positions in the US equity market. The system ranks these potential opportunities according to their risk-reward profiles. The KFL Partners8217 Fund employs machine learning algorithms to identify subtle, non-random price patterns in financial data. Several predictions per day are made on each of the markets traded, which include equity indices, energy, metals, grains and rates. Predictions are expressed through long and short positions in futures contracts. Positions are volatility and liquidity weighted. Positions are held until the next prediction is made. The average hold period is approximately 24 hours. Their average returns (over 15 months) are about 30 annualized. They make AI based trading strategy available to masses via a B2B2C platform. Their algorithms have Artificial Intelligence, which allow them to trade dynamically in the market. They are trained to be self-learning according to the market condition at the moment. Losing trades are not closed immediately. Another set of AI algorithm is employed to nurse the losing trade over a certain period to minimize the lost or recover net position. However, if position is deemed unrecoverable, AI algorithm will take the lost and closed position to prevent further loss. AI Algorithms do not use historical data and do not predict. They use information available at the moment to decide whether to enter a particular trade. They claim results are proven and have been used to in a US1 billion fund References