Automatizácia obchodného výskumu pomocou AI a Polygon MCP servera: Kompletný sprievodca

Úvod

Obchodný výskum je jedným z najnáročnejších aspektov aktívneho investovania a obchodovania. Či už hľadáte príležitosti, čítate finančné správy, analyzujete cenové grafy alebo sledujete pohyby na trhu, veľké množstvo dát a rýchlosť, akou sa trhy pohybujú, môžu byť ohromujúce – najmä pre začiatočníkov. Manuálne sledovanie viacerých akcií, monitorovanie správ a analýza technických vzorov si vyžaduje neustálu pozornosť a značné úsilie. Existuje však moderné riešenie, ktoré môže túto záťaž dramaticky znížiť: využitie AI agentov v kombinácii s API na trhové dáta v reálnom čase. V tomto sprievodcovi sa dozviete, ako automatizovať svoj obchodný výskum pomocou AI a Polygon MCP servera – mocného nástroja, ktorý prepája umelú inteligenciu priamo s aktuálnymi trhovými dátami. Na konci tohto článku budete vedieť, ako tieto technológie využiť na odľahčenie opakujúcich sa výskumných úloh, zvýšenie obchodných príležitostí a prijímanie informovanejších rozhodnutí na základe komplexnej analýzy dát.

Čo je Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol, bežne označovaný ako MCP, predstavuje zásadný posun v tom, ako systémy umelej inteligencie interagujú s externými nástrojmi a dátovými zdrojmi. Namiesto toho, aby používatelia museli ručne preklikávať zložité API, dashboardy alebo dátové feedy, MCP vytvára štandardizovaný most, ktorý umožňuje AI asistentom priamy prístup a využitie týchto zdrojov. Predstavte si MCP ako univerzálny prekladač, ktorý umožňuje AI modelom, ako je ChatGPT, Claude či iné jazykové modely, pochopiť a vykonávať príkazy voči externým systémom bez toho, aby používateľ musel programovať alebo ručne získavať dáta. V kontexte obchodovania a finančného výskumu to znamená, že namiesto otvárania viacerých záložiek, prihlasovania sa na rôzne platformy, kopírovania dát a ich manuálneho analyzovania to za vás automaticky vykoná AI asistent a poskytne vám syntetizované, použiteľné poznatky. Protokol funguje tak, že vytvorí spojenie medzi AI modelom a konkrétnou službou – v tomto prípade s dátovou platformou Polygon.io. Po pripojení môže AI žiadať dáta, spracovať ich a vrátiť výsledky vo forme, ktorá je okamžite užitočná pre obchodníka či investora. Odpadajú tak manuálne zbery dát a vy sa môžete sústrediť na rozhodovanie namiesto ich zhromažďovania.

Prečo je AI-poháňaný obchodný výskum dôležitý pre moderných obchodníkov

Finančné trhy generujú každý deň obrovské množstvo dát. Ceny akcií sa menia v reálnom čase, neustále prichádzajú správy, vychádzajú výsledky hospodárenia, publikujú sa ekonomické ukazovatele a nálada sa mení na sociálnych sieťach i finančných fórach. Pre obchodníka či investora, ktorý sa snaží držať krok so všetkými týmito informáciami, je kognitívna záťaž obrovská. Tradičný prístup k obchodnému výskumu si vyžaduje manuálne kontrolovanie viacerých zdrojov: finančné spravodajské weby, akciové screeneri, technické analytické platformy, kalendáre výsledkov a ďalšie. Tento manuálny proces je nielen časovo náročný, ale aj náchylný na ľudské chyby a skreslenia. Môžete zmeškať dôležitú správu, pretože ste ju nevideli v správny čas, alebo môžete zle vyhodnotiť technické vzory, ak ste unavení. AI-poháňaný obchodný výskum tieto výzvy rieši automatizáciou zberu dát a počiatočnej analýzy. AI systém dokáže naraz monitorovať stovky akcií, v reálnom čase skenovať správy, detekovať neobvyklé cenové pohyby či objemové špičky a vyhodnocovať príležitosti podľa vašich kritérií. Znamená to, že svoju ľudskú inteligenciu môžete sústrediť na strategické rozhodovanie – zvažovanie obchodov, riadenie rizika a úpravu stratégie – namiesto trávenia hodín prieskumom. Navyše, AI systémy pracujú 24/7 bez únavy, takže nikdy nezmeškáte trhovú príležitosť len preto, že ste spali alebo ste boli zaneprázdnení. Pre začiatočníkov je to obzvlášť prínosné, pretože vyrovnáva podmienky – aj noví obchodníci získajú kvalitu výskumu a analýz, ktorú tradične mali iba profesionáli s veľkými tímami.

Ako funguje Polygon MCP server a trhové dáta v reálnom čase

Polygon MCP server je v podstate špecializovaný nástroj, ktorý funguje ako most medzi AI asistentmi a komplexnou trhovou dátovou platformou Polygon.io. Polygon.io je popredný poskytovateľ trhových a historických finančných dát, ktorý sprístupňuje ceny akcií, opčné dáta, forex, kryptomeny a rozsiahle spravodajské feedy. Integráciou dát z Polygonu cez MCP protokol získavajú AI asistenti schopnosť okamžite dotazovať tento rozsiahly sklad informácií. Keď sa napríklad opýtate AI asistenta „Aké sú najnovšie správy o SPY?“ alebo „Nájdi akcie s významnými správami za posledných 24 hodín“, Polygon MCP server preloží túto požiadavku v prirodzenom jazyku na API volanie do infraštruktúry Polygonu, získa relevantné dáta a vráti ich AI na spracovanie a prezentáciu. Krása tohto prístupu je v tom, že nemusíte rozumieť API dokumentácii, tokenom ani formátovaniu dát – jednoducho sa pýtate po anglicky a systém vyrieši technickú zložitosť na pozadí. Polygon MCP server podporuje širokú škálu dotazov a využití. Môžete získavať najnovšie správy o konkrétnych akciách, vyťahovať historické ceny na technickú analýzu, zisťovať, či je trh otvorený, získať novinky o hlavných indexoch ako S&P 500, porovnávať výkonnosť viacerých firiem v rôznych obdobiach a mnoho ďalšieho. Všetky tieto dáta sú doručované v reálnom alebo takmer reálnom čase, takže vaša analýza je založená na aktuálnych podmienkach – nie na zastaraných informáciách. Pre obchodníkov to znamená, že môžu robiť rozhodnutia na základe najaktuálnejších údajov, čo je zásadné na rýchlych trhoch, kde aj minútové oneskorenie môže znamenať zmeškanú príležitosť alebo menej výhodný vstup/výstup.

Ako sa AI agenti líšia od tradičných chatbotov v obchodnom výskume

Keď väčšina ľudí myslí na AI a obchodovanie, predstaví si chatbot ako ChatGPT, ktorý odpovedá na otázky o akciách. To je užitočné, ale existuje ešte silnejší prístup: AI agenti. Rozdiel medzi chatbotom a AI agentom je zásadný, pretože zásadne mení možnosti automatizácie a efektivity. Tradičný chatbot je reaktívny – čaká na vašu otázku, spracuje ju a vráti odpoveď. Každú interakciu musíte začať vy, chatbot nekoná samostatne. AI agent je naopak proaktívny a autonómny. Dá sa naprogramovať, aby vykonával konkrétne úlohy podľa harmonogramu, nepretržite monitoroval podmienky, rozhodoval sa podľa vopred daných pravidiel a konal bez toho, aby ste ho museli zakaždým podnecovať. V obchodnom výskume je tento rozdiel revolučný. Pri chatbote sa napríklad opýtate „Aké sú najnovšie správy o Tesle?“ a dostanete odpoveď. Pri AI agentovi ho môžete nastaviť, aby automaticky každú hodinu kontroloval správy o Tesle, analyzoval, či v nich podľa vašich kritérií nie je obchodná príležitosť, a poslal vám upozornenie, ak niečo významné zachytí. Agent nečaká na vašu otázku – priebežne monitoruje a koná autonómne. To je obzvlášť cenné pre obchodníkov, ktorí nemôžu celý deň sledovať trhy. AI agent môže monitorovať celý váš zoznam sledovaných titulov, detegovať neobvyklé objemy alebo cenové pohyby, analyzovať správy, ktoré ich spôsobili, a doručiť vám briefing na email ešte predtým, než vstanete. Takáto automatizácia mení obchodný výskum z časovo náročného manuálneho procesu na plynulý, dátami riadený workflow, kde AI zvládne ťažkú prácu a vy sa sústredíte na rozhodovanie.

Praktické využitie: Čo všetko môžete automatizovať s AI a Polygon MCP

Kombinácia AI agentov a Polygon MCP servera otvára množstvo praktických aplikácií pre obchodníkov a investorov. Pochopenie týchto prípadov použitia ilustruje skutočnú hodnotu tejto technológie. Jednou z najjednoduchších aplikácií je automatizované monitorovanie správ. Môžete nastaviť AI agenta, ktorý priebežne skenuje novinky o konkrétnych akciách či sektoroch, filtruje významné správy (oznámenia o ziskoch, regulačné zmeny, veľké partnerstvá atď.) a okamžite vás upozorní, keď sa objaví niečo dôležité. Agent dokonca pridá kontext, prečo je správa významná a ako by mohla ovplyvniť cenu akcie. Ďalším silným využitím je detekcia neobvyklej aktivity. Trhy často signalizujú dôležité pohyby neobvyklými objemami alebo cenovou akciou ešte predtým, než zareaguje širší trh. AI agent môže monitorovať váš zoznam sledovaných titulov na tieto signály – náhle špičky objemu, pohyby, ktoré sa vymykajú historickým vzorom, či nezvyčajnú aktivitu na opciách – a upozorniť vás s vysvetlením, čo ich môže spôsobovať. Tak získate systém včasného varovania, ktorý vám umožní zachytiť príležitosti skôr, než sú zrejmé pre väčšinu trhu. Analýza výkonnosti portfólia je ďalšou cennou aplikáciou. Pred koncom obchodného dňa môže AI agent analyzovať výkonnosť vášho portfólia, vypočítať výnosy podľa sektorov, identifikovať pozície, ktoré najviac prispeli k ziskom či stratám, a preskúmať nočné katalyzátory, ktoré môžu ovplyvniť vaše pozície nasledujúci deň. Tento denný briefing môžete dostávať automaticky na email bez nutnosti ručne zbierať dáta. Automatizácia technickej analýzy je ďalším príkladom. AI agent môže stiahnuť historické ceny akcií na vašom zozname, analyzovať technické vzory (úrovne supportu a rezistencie, kĺzavé priemery, momentum indikátory atď.) a generovať obchodné signály na základe týchto vzorov. To je obzvlášť užitočné pre obchodníkov, ktorí používajú technickú analýzu, ale nemajú čas ručne analyzovať každý titul. Sofistikovaným využitím je výskum opčných obchodov. AI agent môže sledovať akcie s nadchádzajúcimi oznámeniami o ziskoch, analyzovať historické pohyby cien v týchto obdobiach, posúdiť úrovne implikovanej volatility a generovať konkrétne odporúčania na opčné obchody – vrátane toho, ktoré strike ceny kúpiť/predať, ktoré dátumy expirácie zvoliť a aké pravidlá riadenia rizika uplatniť. Takto detailná analýza by človeku trvala hodiny, AI agent ju zvládne za pár minút.

Začíname s Claude a Polygon MCP: Interaktívny obchodný výskum

Pre tých, ktorí začínajú s AI-poháňaným obchodným výskumom, je Claude v kombinácii s Polygon MCP serverom výborným východiskom. Claude je pokročilý AI asistent od Anthropic, ktorý po pripojení k Polygon MCP serveru získava schopnosť dotazovať trhové dáta v reálnom čase. Postup je jednoduchý: stačí sa Clauda niečo spýtať ohľadom akcií, trhových podmienok či správ a Claude cez Polygon MCP server vyhľadá relevantné dáta a poskytne vám komplexnú odpoveď. Môžete sa napríklad opýtať: „Akých je šesť najnovších správ o SPY?“ – Claude sa pripojí na Polygon, získa články a zobrazí ich v prehľadnej forme. Alebo sa spýtate: „Nájdi akcie s významnými správami za posledných 24 hodín a ukáž mi, ako sa pohybovali ich ceny.“ Claude prehľadá trh, identifikuje akcie s novinkami, stiahne ich cenové dáta a poskytne zhrnutie, ktoré akcie stúpli či klesli a o koľko. Medzi ďalšie príklady otázok patrí: „Porovnaj Apple a Microsoft za posledný mesiac vrátane správ a výkonnosti“, „Zisti, či je trh otvorený a daj mi novinky o hlavných indexoch“, alebo „Stiahni historické ceny Tesly za posledné tri mesiace, aby som mohol urobiť technickú analýzu.“ Každý z týchto dotazov ukazuje, ako môže Claude slúžiť ako inteligentný výskumný asistent, ktorý zvládne zber dát a počiatočnú analýzu, zatiaľ čo vy sa sústredíte na interpretáciu výsledkov a obchodné rozhodnutia. Výhodou je, že na prácu s Claudom nepotrebujete programovať – stačí písať otázky v prirodzenom jazyku a Claude sa postará o zvyšok. To ho robí dostupným pre obchodníkov všetkých technických úrovní. Claude má však aj limity – odpovedá iba na výslovne položené dotazy a nekoná samostatne. Ak chcete pokročilú automatizáciu, musíte prejsť od interaktívnych chatbotov k autonómnym AI agentom.

FlowHunt v praxi: Tvorba autonómnych agentov na obchodný výskum

Kým Claude s Polygon MCP je vhodný na interaktívne dotazy, FlowHunt posúva automatizáciu obchodného výskumu na novú úroveň tým, že umožňuje vytvárať autonómnych AI agentov, ktorí bežia podľa harmonogramu a vykonávajú zložité, viacstupňové úlohy bez potreby podnetu. FlowHunt je platforma špeciálne navrhnutá na tvorbu a prevádzku AI workflowov a agentov a plynule sa integruje s Polygon MCP serverom na vytvorenie silnej obchodnej automatizácie. S FlowHunt môžete vytvárať AI agentov vykonávajúcich sofistikované úlohy automaticky. Napríklad agent, ktorý beží každú hodinu počas obchodných hodín a realizuje nasledovný workflow: monitoruje váš zoznam sledovaných akcií na neobvyklé objemy alebo cenové špičky, stiahne najnovšie správy o tituloch s neobvyklou aktivitou, analyzuje, či správa predstavuje obchodnú príležitosť, skontroluje blížiace sa oznámenia o ziskoch a pošle vám upozornenie s kontextom o tom, čo pohyb vyvolalo a či ide o signál na nákup, short alebo podržanie. Ďalším príkladom je pre-market agent, ktorý beží pred otvorením trhu. Tento agent analyzuje nočné správy a globálne trhové pohyby, identifikuje akcie, ktoré môžu otvoriť gapom, posúdi ich vplyv na vaše portfólio a pošle vám briefing s kľúčovými katalyzátormi na obchodný deň. Alebo post-market agent, ktorý beží po zatvorení trhu, zhrnie dennú výkonnosť portfólia, vypočíta výnosy podľa sektorov, identifikuje pozície s najväčším prínosom, analyzuje správy, ktoré ovplyvnili trh, a preskúma nočné katalyzátory. Hlavnou výhodou FlowHunt oproti chatbotom je, že agenti bežia autonómne podľa vami zvoleného plánu. Netreba ich zakaždým ručne spúšťať – priebežne monitorujú trhy a doručujú poznatky automaticky. To je cenné najmä pre obchodníkov, ktorí majú aj iné povinnosti a nemôžu celý deň sledovať trhy.

Praktický obchodný výskumný flow: Reálny príklad

Aby ste videli FlowHunt v praxi, ukážme si konkrétny príklad obchodného research flow, navrhnutého na analýzu konkrétnej akcie a generovanie odporúčaní na opčné obchody. Tento flow demonštruje silu spojenia AI agentov a trhových dát v reálnom čase. Flow začína zadaním tickeru – napríklad NVIDIA. AI agent sa pripojí na Polygon MCP server, stiahne najnovšie titulky a plné texty článkov za posledných 24 hodín. Keďže bezplatný plán Polygonu neobsahuje celé články, flow zahŕňa URL retriever, ktorý načíta kompletný obsah zo zdrojov. Tým zabezpečí, že AI má kompletné informácie na analýzu. Po získaní dát sa informácie posielajú AI modelu – v tomto prípade GPT-4 Turbo – s konkrétnymi inštrukciami analyzovať dáta ako profesionálny opčný obchodník. AI má za úlohu hľadať konkrétne signály: oznámenia o ziskoch a ich prekonanie/zlyhanie, zmeny výhľadov, významné cenové pohyby a iné správy ovplyvňujúce krátkodobý smer akcie. Na základe tejto analýzy AI aplikuje pravidlá na určenie, či ide o signál na nákup, short alebo nečinnosť. Ak je vygenerovaný obchodný signál, flow následne AI inštruuje, aby pripravila konkrétne odporúčanie na opčný obchod. Toto odporúčanie obsahuje detailné informácie: ktoré strike ceny kúpiť/predať, cieľové dátumy expirácie, úrovne vstupu/výstupu, odporúčania na veľkosť pozície, pravidlá riadenia rizika (napr. stop-loss) a varovania na riziká alebo trhové podmienky. Na záver flow všetko sformátuje do profesionálneho obchodného briefingu a odošle na váš email. Email obsahuje analýzu, obchodný signál, odporúčanie a všetky podporné detaily. Celý tento proces – od stiahnutia správ po vygenerovanie odporúčania a odoslanie emailu – prebieha automaticky po zadaní tickeru alebo podľa vami zvoleného plánu. To, čo by človeku trvalo hodiny, AI agent zvládne za pár minút.

Pokročilé možnosti: Viacstupňová analýza a rozhodovanie

Pravá sila AI agentov v obchodnom výskume sa prejaví, keď spojíte viacero dátových zdrojov a analytických krokov do sofistikovaných workflowov. Namiesto jednoduchého stiahnutia dát a ich prezentácie môžu pokročilí agenti vykonávať zložitú analýzu napodobňujúcu myslenie profesionálneho obchodníka. Predstavte si viacstupňový analytický flow, ktorý kombinuje analýzu správ, technickú analýzu a sentiment analýzu. Flow môže začať získaním najnovších správ o akcii, následne stiahnuť historické ceny na identifikáciu technických vzorov, potom analyzovať sentiment na sociálnych sieťach a napokon všetky tieto informácie syntetizovať do komplexného obchodného odporúčania. AI agent môže vážiť jednotlivé signály podľa ich historickej presnosti, identifikovať konflikty medzi signálmi (napríklad pozitívne správy, ale negatívne technické vzory) a poskytovať nuansované odporúčania zohľadňujúce tieto zložitosti. Ďalšou pokročilou možnosťou je porovnávacia analýza viacerých akcií či sektorov. AI agent môže monitorovať celý sektor, analyzovať výkonnosť jednotlivých spoločností v rámci sektora, identifikovať, ktoré firmy prekonávajú alebo zaostávajú za konkurenciou a skúmať dôvody týchto rozdielov. Takáto analýza pomáha obchodníkom nájsť príležitosti relatívnej hodnoty – situácie, keď je niektorá akcia podhodnotená vzhľadom na svojich konkurentov z hľadiska fundamentov či techniky. Riadenie rizika je ďalšou oblasťou, kde pokročilí AI agenti výrazne pomáhajú. Namiesto jednoduchého generovania odporúčaní dokážu analyzovať celé portfólio, posúdiť vplyv nových obchodov na vaše celkové riziko, skontrolovať, či nové obchody neporušujú vaše pravidlá riadenia rizika a navrhnúť veľkosť pozície podľa vašej tolerancie. Tak sa vyhnete častým chybám s nadmerným rizikom a zabezpečíte, že portfólio zostane vyvážené a v súlade s vašimi cieľmi. Strojové učenie môže účinnosť AI agentov ďalej zvyšovať – analýzou historických obchodov sa AI učí, ktoré typy signálov boli najziskovejšie, ktoré kategórie správ spôsobujú najväčšie pohyby a ktoré technické vzory majú najvyššiu úspešnosť. AI tak bude stále lepšie prispôsobená vášmu štýlu a trhovým podmienkam.

Prekonávanie častých výziev pri AI-poháňanom obchodnom výskume

Hoci AI-poháňaný obchodný výskum prináša veľké výhody, existuje niekoľko výziev, na ktoré by mali obchodníci myslieť. Jednou z nich je kvalita a spoľahlivosť dát. Nie všetky zdroje sú rovnako dôveryhodné a niektoré správy môžu byť skreslené alebo nepresné. AI agentov treba nastaviť tak, aby preferovali kvalitné zdroje a označovali informácie, ktoré sú sporné alebo vyžadujú overenie. Ďalšou výzvou je riziko prílišného spoliehania sa na AI odporúčania. AI síce dokáže spracovať obrovské množstvo dát a nájsť vzory, ktoré človek prehliadne, ale môže tiež urobiť chyby alebo prehliadnuť dôležitý kontext. Najlepšie je používať AI ako výskumný nástroj na podporu ľudského rozhodovania, nie ako jeho náhradu. Vždy si AI odporúčania overte, skontrolujte dáta a uplatnite vlastný úsudok pred realizáciou obchodu. Latencia a načasovanie sú tiež dôležité. Na rýchlych trhoch môžu aj malé oneskorenia pri doručení dát znamenať zmeškané príležitosti alebo horšie ceny. Pri tvorbe workflowov je dôležité, aby ste dáta získavali a analyzovali v reálnom alebo takmer reálnom čase a aby upozornenia prichádzali okamžite. Ďalším aspektom sú náklady na dáta a API volania. Polygon síce ponúka bezplatné i platené plány, no pokročilejšie workflowy môžu vyžadovať viac API volaní. Je dôležité rozumieť nákladom na dáta a optimalizovať workflow tak, aby ste získali všetko potrebné s čo najmenším počtom volaní. Napokon, výzvou je aj prispôsobenie a konfigurácia. Každý obchodník má inú stratégiu, rizikový profil a preferencie. AI agentov treba nastaviť tak, aby zodpovedali vášmu štýlu. To môže vyžadovať počiatočné testovanie a úpravy, aby ste dosiahli odporúčania v súlade s vašimi princípmi a pravidlami riadenia rizika.

Najlepšie postupy pri implementácii AI-poháňaného obchodného výskumu

Aby ste z AI obchodného výskumu vyťažili maximum, riaďte sa týmito zásadami. Začnite v malom a rozširujte postupne. Namiesto snahy automatizovať všetko naraz začnite jednou alebo dvoma úlohami – napríklad monitorovaním správ či detekciou neobvyklej aktivity – a rozširujte podľa skúseností. Jasne definujte svoje obchodné pravidlá a kritériá. AI agenti sú najefektívnejší pri presných inštrukciách, čo je obchodná príležitosť. Pred tvorbou agenta si spíšte obchodnú stratégiu, kritériá vstupu/výstupu, pravidlá riadenia rizika a ďalšie smernice, ktoré majú vstupovať do odporúčaní agenta. Pravidelne kontrolujte a validujte AI odporúčania. AI signály nikdy nesledujte slepo – porovnávajte ich s reálnymi výsledkami a upravte konfiguráciu, ak spozorujete systematické chyby alebo odchýlky od stratégie. Diverzifikujte dátové zdroje – Polygon MCP server je skvelý, no zvážte aj ďalšie zdroje na komplexnejšiu analýzu, napríklad technicko-analytické platformy, nástroje na analýzu sentimentu či alternatívne dáta. Zaveďte robustné riadenie rizika – AI agentov nastavte tak, aby rešpektovali vaše limity na veľkosť pozícií, portfóliové limity či stop-lossy. To zabráni odporúčaniam, ktoré by porušovali vaše rizikové parametre. Sledujte vývoj na trhu aj v AI technológiách – oba svety sa rýchlo menia, preto prispôsobujte prístup podľa nových možností.

Budúcnosť AI v obchodnom výskume

Prepojenie AI a obchodného výskumu je stále len na začiatku a možnosti, ktoré máme dnes, sú len začiatkom toho, čo príde. S rastom AI technológií môžeme očakávať niekoľko zásadných trendov. Po prvé, AI agenti budú čoraz sofistikovanejší v chápaní kontextu a nuansy. Súčasné modely sú už veľmi schopné, no budúce budú ešte lepšie rozumieť zložitým finančným konceptom, trhovým dynamikám a jemným faktorom ovplyvňujúcim ceny. Po druhé, integrácia medzi dátovými zdrojmi a platformami bude plynulejšia – namiesto samostatných prepojení na rôzne API bude budúci výskumný ekosystém ponúkať AI agentom možnosť automaticky syntetizovať informácie z viacerých zdrojov. Po tretie, s rozšírením AI výskumu sa objavia nové typy obchodných signálov a vzorov optimalizovaných pre AI analýzu, čo môže viesť k novým, pre AI špecifickým obchodným stratégiám. Po štvrté, regulácie AI v tradingu sa budú vyvíjať – s rastúcim využitím AI budú regulátori vytvárať nové pravidlá pre bezpe