Multi-Agent AI para sa Traders: Estratehiya at Sentimyento

Multi-Agent AI para sa Mga Trader: Estratehiya at Sentimyento

Abstrak

Sa patuloy na nagbabagong kalakaran ng mga pamilihan sa pananalapi, dumarami ang mga propesyonal na trader na gumagamit ng mga multi-agent AI system upang pahusayin ang pag-validate ng estratehiya, pagsusuri ng sentimyento, at pagpapalagay sa merkado. Hindi tulad ng mga single-agent AI tool, ang mga multi-agent system ay gumagamit ng kolaboratibong algorithm upang maisalarawan ang kumplikadong dinamika ng merkado, ma-validate ang mga estratehiya sa trading sa iba't ibang sitwasyon, at maisynthesize ang sentimyento mula sa maraming pinagmumulan ng datos. Tinutuklas ng papel na ito ang aplikasyon ng multi-agent AI sa trading, na nakatuon sa mga framework para sa pag-validate ng estratehiya, mga tool para sa pagsusuri ng sentimyento na iniakma para sa mga propesyonal na trader, at mga kakayahan sa forecasting ng sentimyento sa merkado. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa pangunahing mga functionality, benepisyo para sa mga propesyonal na trader, hakbang sa implementasyon, nangungunang mga platform, at karaniwang maling akala, nagbibigay ang papel na ito ng komprehensibong gabay para sa mga trader na nagnanais isama ang multi-agent AI sa kanilang proseso ng paggawa ng desisyon. Bukod dito, tinatalakay nito ang mga pangunahing konsiderasyon upang mapakinabangan ang utility ng mga multi-agent system habang nababawasan ang likas na panganib sa pabagu-bagong kapaligiran ng merkado.

Mga Keyword

multi-agent AI para sa pag-validate ng estratehiya sa trading; AI tools para sa pagsusuri ng sentimyento ng mga propesyonal na trader; multi-agent AI-driven na forecasting ng sentimyento sa merkado; AI-powered backtesting gamit ang mga multi-agent system

1. Panimula

Ang pakikipagkalakalan sa modernong merkado ng pananalapi ay nangangailangan ng eksaktong pagsusuri, kakayahang umangkop, at kakayahang iproseso ang napakalaking dami ng magkakaibang datos—mga hamon na kadalasang nahihirapan tugunan ng tradisyonal na single-agent AI tools at manwal na pagsusuri. Ang mga propesyonal na trader ay nahaharap sa presyon na i-validate ang mga estratehiya sa iba't ibang kundisyon ng merkado, bigyang-kahulugan ang masalimuot na damdamin mula sa balita, social media, at mga ulat pinansyal, at mahulaan ang mga pagbabago sa merkado nang mas tumpak. Ang pag-usbong ng multi-agent AI systems ay nagbago sa tanawing ito sa pamamagitan ng pagbibigay-daan sa kolaboratibo at desentralisadong intelihensiya na ginagaya ang komplikasyon ng mga totoong interaksyon sa merkado.

Ang multi-agent AI para sa pakikipagkalakalan ay binubuo ng maraming autonomous, interactive agents na nagsasagawa ng mga espesyal na gawain (hal., pagkolekta ng datos, pagsubok ng estratehiya, pagsusuri ng damdamin) habang nakikipagtulungan upang makamit ang pangkalahatang layunin sa pakikipagkalakalan. Ang mga sistemang ito ay gumagamit ng distributed computing, game theory, at collective intelligence upang hawakan ang dynamic na mga variable ng merkado, i-validate ang mga estratehiya sa kasaysayan at simulated na mga senaryo, at pagsamahin ang damdamin mula sa pira-pirasong mga pinagmumulan ng datos. Ayon sa isang ulat ng industriya noong 2024 mula sa MarketsandMarkets, ang global AI sa merkado ng pakikipagkalakalan ay inaasahang aabot sa $18.8 bilyon pagsapit ng 2028, kung saan ang multi-agent systems ang pinakamabilis na lumalaking segment dahil sa kanilang kakayahang hawakan ang kumplikado at maraming aspeto ng mga hamon sa pakikipagkalakalan.

Ang papel na ito ay nakatuon sa paggabay sa mga propesyonal na trader sa integrasyon ng multi-agent AI, na binibigyang-diin ang pag-validate ng estratehiya, pagsusuri ng damdamin, at forecasting ng merkado. Sa pagtatapos ng gabay na ito, magkakaroon ang mga trader ng malinaw na pag-unawa kung paano gamitin ang multi-agent AI upang mapalakas ang katatagan ng estratehiya, mapabuti ang desisyon batay sa damdamin, at mag-navigate sa pabagu-bagong merkado nang may mas malaking kumpiyansa.

2. Pag-unawa sa Multi-Agent AI para sa Pakikipagkalakalan: Pangunahing Functionality at Mga Benepisyo

2.1 Ano ang Multi-Agent AI Trading Systems?

Ang mga multi-agent AI trading systems ay mga desentralisadong platform na binubuo ng maraming espesyalisadong ahente, bawat isa ay idinisenyo upang magsagawa ng tiyak na mga gawain habang nakikipag-ugnayan at nakikipagtulungan sa iba pang mga ahente upang makamit ang mga kolektibong layunin. Hindi tulad ng mga single-agent tools na umaasa sa isang pinagsamang algorithm, ang mga multi-agent systems ay naghahati ng mga responsibilidad sa pagitan ng mga ahente, na nagpapahintulot ng parallel processing, diversifikasyon ng mga senaryo, at adaptive na paggawa ng desisyon.

Mga pangunahing pag-andar ng mga multi-agent AI trading systems ay kinabibilangan ng:

Strategy Validation & Backtesting: Maraming ahente ang nagsasagawa ng mga simulation ng iba't ibang kondisyon ng merkado (halimbawa, bull markets, resesyon, mataas na volatility) upang subukan ang mga estratehiya sa pag-trade, na kinikilala ang mga lakas, kahinaan, at mga edge cases na maaaring hindi makita sa single-agent backtesting.

Distributed Sentiment Analysis: Mga espesyalisadong ahente na nagsasama-sama at nag-aanalisa ng sentiment mula sa iba't ibang mga mapagkukunan—kabilang ang mga artikulo sa balita, social media (Twitter/X, Reddit), earnings calls, at mga ulat ng makroekonomiya—na isinasalaysay ang mga magkasalungat o pira-pirasong datos upang makabuo ng komprehensibong mga score ng sentiment.

Market Forecasting: Magkakolaborasyong mga ahente na pinagsasama ang mga predictive models (halimbawa, time-series analysis, machine learning, simulations ng game theory) upang magbigay-hula ng mga galaw ng presyo, mga pagbabago sa liquidity, at mga pagbabago sa market regime.

Dynamic Strategy Adaptation: Ang mga ahente ay nagmamasid ng real-time na datos ng merkado at ina-adjust ang mga estratehiya sa pag-trade nang dinamiko, tinitiyak ang pagkakahanay sa mga nagbabagong kondisyon ng merkado at mga parameter ng panganib.

Risk Simulation: Ang mga ahente ay nagsasagawa ng simulation ng mga matinding kaganapan sa merkado (halimbawa, flash crashes, mga pagbabago sa regulasyon) upang suriin ang tibay ng estratehiya at sukatin ang mga potensyal na panganib na pababa.

2.2 Mga Benepisyo ng Multi-Agent AI para sa mga Propesyonal na Trader

Para sa mga propesyonal na trader, ang mga multi-agent AI systems ay nag-aalok ng mga natatanging pakinabang kumpara sa mga single-agent tools at tradisyonal na mga pamamaraan ng pagsusuri:

Pinalakas na Katatagan ng Estratehiya: Sa pamamagitan ng pag-validate ng mga estratehiya sa iba’t ibang scenario na isinagawa ng mga agent, binabawasan ng mga multi-agent system ang overfitting at pinapabuti ang performance sa totoong kalagayan ng merkado.

Holistikong Insight sa Sentimyento: Ang distributed sentiment analysis agents ay nag-aalis ng blind spots sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng datos mula sa maraming pinagmulan, na nagbibigay ng mas detalyadong insight na maaaring hindi makita ng mga tool sa sentimyento na may iisang pinagmulan lamang.

Pinahusay na Katumpakan ng Forecasting: Ang collaborative forecasting ay ginagamit ang lakas ng iba't ibang modelo, binabawasan ang epekto ng bias ng bawat modelo, at pinapalakas ang predictive power para sa kumplikadong dinamika ng merkado.

Kahusayan at Scalability: Ang parallel processing sa pagitan ng mga agent ay nagpapabilis ng backtesting, sentiment analysis, at forecasting, kahit na lumalaki ang dami ng datos at kumplikado ang merkado.

Adaptive Risk Management: Ang dynamic risk simulation agents ay maagap na nakikilala ang mga umuusbong na panganib, na nagpapahintulot sa mga trader na i-adjust ang kanilang posisyon o estratehiya bago lumala ang pagkalugi.!people use the computer

3. Gabay na Hakbang-hakbang sa Pagpapatupad ng Multi-Agent AI para sa Trading

3.1 Hakbang 1: Tukuyin ang mga Layunin at Pumili ng Multi-Agent Platform

Ang unang hakbang sa pagpapatupad ng multi-agent AI ay linawin ang iyong mga layunin sa trading at pumili ng platform na naaayon sa iyong pangangailangan. Mahahalagang konsiderasyon ay:

Pagkakatugma sa Pangunahing Use Case: Tukuyin kung ang iyong prayoridad ay validation ng estratehiya, sentiment analysis, forecasting, o kombinasyon (halimbawa, ang hedge fund na nakatuon sa quantitative strategies ay maaaring unahin ang backtesting at risk simulation, habang ang day trader ay maaaring bigyang-diin ang real-time sentiment analysis).

Espesyalisasyon ng Agent: Siguraduhing nag-aalok ang platform ng mga agent na akma sa iyong pangangailangan (halimbawa, sentiment agents para sa balita/social media, backtesting agents para sa multi-scenario strategy testing, forecasting agents para sa price/market regime predictions).

Pagpapasadya at Kakayahang Magbago: Kadalasang nangangailangan ang mga propesyonal na trader ng mga naiaangkop na ahente (hal., pagbabago ng mga parameter sa pagsusuri ng damdamin, pag-modify ng mga senaryo sa backtesting) upang tumugma sa kanilang natatanging estratehiya sa trading.

Kakayahan sa Pagsasama ng Data: Siguraduhing ang platform ay kayang isama sa iyong umiiral na mga pinagkukunan ng data (hal., Bloomberg Terminal, Reuters, proprietary databases) at kayang iproseso ang iba't ibang uri ng data (istrukturadong financial data, hindi istrukturadong teksto, real-time na market feeds).

Seguridad at Pagsunod sa Batas: Kumpirmahin na ang platform ay sumusunod sa mga regulasyong pinansyal (hal., SEC, FCA) at gumagamit ng encryption, access controls, at audit trails upang maprotektahan ang sensitibong data sa trading.

Estruktura ng Gastos: Suriin ang mga bayad sa subscription, paggamit batay sa presyo, at mga gastos sa pagsasama upang matiyak na ito ay akma sa iyong budget.

Kasama sa mga nangungunang multi-agent AI trading platforms para sa mga propesyonal ang:

QuantConnect Multi-Agent: Isang cloud-based na platform na nag-aalok ng mga naiaangkop na ahente para sa strategy backtesting, pagsusuri ng damdamin, at market forecasting. Sinusuportahan nito ang pagsasama sa 100+ na pinagkukunan ng data at nagpapahintulot ng kolaborasyon sa mga ahente para sa multi-scenario validation.

AlgoTrader Multi-Agent Edition: Dinisenyo para sa mga institutional trader, ang platform na ito ay nagbibigay ng mga espesyal na ahente para sa high-frequency trading (HFT) strategy validation, real-time na sentiment aggregation, at risk simulation. Nag-aalok ito ng low-latency processing at mga tool para sa pagsunod sa reguladong merkado.

Sentient Trader Pro: Nakatuon sa sentiment-driven trading, gumagamit ang platform na ito ng dedikadong mga ahente upang suriin ang balita, social media, at earnings calls, pinagsasama ang data upang makabuo ng actionable sentiment signals. Isinasama nito ang mga popular na trading API (hal., Interactive Brokers) para sa seamless execution.

Multi-Agent Backtesting Suite (MABS): Isang open-source na platform na nagpapahintulot sa mga trader na bumuo ng custom na network ng mga agent para sa pagpapatunay ng estratehiya, na sumusuporta sa backtesting sa mga historikal at simulated na kondisyon ng merkado. Mainam para sa mga trader na may teknikal na kaalaman na naghahanap ng buong pagpapasadya.

3.2 Step 2: I-configure ang mga Agent para sa Iyong Estratehiya sa Trading

Kapag napili na ang platform, i-configure ang mga agent upang umayon sa iyong estratehiya sa trading at mga layunin:

Strategy Validation Agents: Tukuyin ang mga parameter para sa backtesting (hal., timeframes, asset classes, kondisyon ng merkado) at itakda ang mga task agent upang i-simulate ang iba't ibang scenario (hal., resesyon noong 2008, pandemya noong 2020, mga araw ng mataas na volatility). I-configure ang mga agent upang subukan ang performance ng estratehiya sa iba't ibang asset classes (stocks, bonds, crypto) at time horizons (intraday, swing, long-term).

Sentiment Analysis Agents: Tukuyin ang mga pinagmumulan ng data na may kaugnayan sa iyong estratehiya (hal., balita sa tech sector para sa isang portfolio na nakatuon sa SaaS, anunsyo ng central bank para sa forex trading) at i-customize ang mga modelo ng sentiment scoring (hal., bigyan ng mas mataas na timbang ang sentiment sa earnings call kaysa sa social media).

Forecasting Agents: Piliin ang mga predictive model (hal., LSTM networks, game theory simulations) at i-configure ang mga agent upang mag-collaborate sa mga forecast (hal., pagsasama ng technical analysis agents sa macroeconomic agents para sa holistikong prediksyon ng merkado).

Risk Agents: Itakda ang mga risk parameter (hal., maximum drawdown, position sizing limits) at i-task ang mga agent na magsagawa ng simulation ng mga extreme market events, upang matukoy ang mga potensyal na kahinaan sa iyong strategy.

3.3 Step 3: Integrate with Trading Workflows and Test

I-integrate ang multi-agent system sa iyong kasalukuyang trading workflows (hal., order execution platforms, risk management tools) upang matiyak ang tuloy-tuloy na daloy ng data at execution. Magsagawa ng pilot test gamit ang maliit na portfolio upang i-validate:

Agent Collaboration: Tiyakin na ang mga agent ay epektibong nakikipag-ugnayan (hal., ang sentiment agents ay nagti-trigger ng strategy adjustments sa validation agents, ang risk agents ay humihinto sa trades kung lumampas sa thresholds).

Accuracy & Relevance: Suriin kung ang resulta ng strategy validation ay tumutugma sa aktwal na performance, at kung ang sentiment insights ay nagpapabuti sa decision-making (hal., pagbawas ng false signals).

Latency: Para sa high-frequency o real-time traders, tiyakin na ang processing ng agent ay hindi nagdudulot ng hindi katanggap-tanggap na delay sa order execution.

3.4 Step 4: Monitor, Refine, and Scale

Ang multi-agent AI systems ay nangangailangan ng patuloy na monitoring at refinement upang maka-adapt sa nagbabagong kondisyon ng merkado:

Agent Performance Tracking: Regular na suriin ang performance ng bawat agent (hal., Tama ba ang pagkilala ng sentiment agents sa market-moving news? Ang backtesting agents ba ay nagsisimulate ng mga relevant scenario?).

Strategy Adaptation: Gamitin ang mga insight mula sa validation at forecasting agents upang i-refine ang trading strategies (hal., pag-aadjust ng entry/exit points, pag-rebalance ng asset allocation).

Scale Agent Networks: Habang lumalaki ang iyong trading portfolio o ang komplikasyon ng strategy, magdagdag ng specialized agents (hal., regulatory compliance agents, liquidity forecasting agents) upang harapin ang mga bagong hamon.

4. Nangungunang Multi-Agent AI Trading Platforms: Isang Paghahambing na Analisis

4.1 QuantConnect Multi-Agent

Ang QuantConnect Multi-Agent ay isang cloud-based na platform na dinisenyo para sa mga quantitative trader at institusyon, na nag-aalok ng komprehensibong suite ng mga collaborative agent. Pangunahing tampok nito ang:

Multi-Scenario Backtesting: Nagsasagawa ang mga agent ng simulation ng historical at synthetic na kondisyon ng merkado, sinusubok ang mga estratehiya sa higit sa 10 klase ng asset at 20+ market regime.

Distributed Sentiment Analysis: Nakakakonekta sa higit sa 50 pinagmumulan ng datos (Bloomberg, Reuters, Twitter/X) upang pag-ugnayin ang sentiment, na may mga customizable na modelo ng scoring.

Collaborative Forecasting: Pinagsasama ang mga technical, fundamental, at macroeconomic agent upang makabuo ng mga forecast sa presyo at volatility.

API Integration: Nakakakonekta sa higit sa 20 brokerage API (Interactive Brokers, Alpaca) para sa real-time execution.

Pricing: Libreng tier para sa pangunahing paggamit; professional tier ($299/buwan) para sa advanced na mga tampok; enterprise tier (custom pricing) para sa mga pang-institusyon na pangangailangan.

4.2 AlgoTrader Multi-Agent Edition

Ang AlgoTrader ay isang institutional-grade na platform na optimized para sa high-frequency at algorithmic trading, na may specialized multi-agent capabilities:

Low-Latency Agents: Dinisenyo para sa HFT, pinoproseso ng mga agent ang real-time na data ng merkado na may sub-millisecond latency.

Risk Simulation Agents: Nagsasagawa ng simulation ng mga extreme event (flash crashes, pagbabago sa regulasyon) upang suriin ang resilience ng estratehiya.

Compliance Agents: Tinitiyak ang pagsunod sa mga global na regulasyon (MiFID II, SEC Rule 15c3-5) na may automated audit trails at reporting.

Custom Agent Development: Pinapayagan ang mga trader na bumuo ng proprietary agent gamit ang Java, Python, o C++.

Pricing: Custom enterprise pricing; minimum na kontrata ay kinakailangan para sa pang-institusyon na paggamit.

4.3 Sentient Trader Pro

Ang Sentient Trader Pro ay nakatuon sa sentiment-driven trading, gamit ang multi-agent systems upang maghatid ng actionable na insight sa sentiment:

Espesyal na Sentiment Agents: Sinusuri ang balita, earnings calls, social media, at mga ulat ng analyst, na may partikular na pagsasaayos ayon sa sektor (hal. healthcare, technology).

Integrasyon ng Sentiment at Estratehiya: Nagti-trigger ang mga agent ng mga pagbabago sa estratehiya batay sa mga threshold ng sentiment (hal. kapag ang bullish sentiment ay higit sa 70%, nagti-trigger ito ng long position).

Real-Time Alerts: Nagbibigay-abiso sa mga trader tungkol sa mga pagbabago ng sentiment na maaaring makaapekto sa kanilang portfolio.

Integrasyon: Gumagana sa mga popular na trading platform (MetaTrader, TradingView) at mga broker.

Presyo: 499/buwan para sa enterprise tier na may custom data sources.

4.4 Multi-Agent Backtesting Suite (MABS)

Ang MABS ay isang open-source na platform na angkop para sa mga trader na may teknikal na kaalaman na naghahangad ng ganap na kontrol sa mga network ng agent:

Custom Agent Building: Gamitin ang Python o R upang bumuo ng mga agent para sa backtesting, sentiment analysis, o forecasting.

Multi-Scenario Simulation: Sinusuportahan ang historical backtesting at Monte Carlo simulations para sa validation ng estratehiya.

Community-Driven Libraries: Maaaring ma-access ang mga pre-built agent mula sa community repository (hal. sentiment agents para sa crypto, backtesting agents para sa options).

Gastos: Libre gamitin; self-hosted o cloud-deployed (AWS, GCP) kasama ang mga gastos sa imprastraktura.!people use ai to do work

5. Karaniwang Maling Paniniwala Tungkol sa Multi-Agent AI para sa Trading

Sa kabila ng kanilang lumalaking paggamit, madalas na hindi nauunawaan ng mga propesyonal na trader ang mga multi-agent AI system. Narito ang tatlong karaniwang mito at ang mga katotohanan upang labanan ang mga ito:

5.1 Mito 1: Ang Multi-Agent AI ay Nag-aalis ng Pangangailangan para sa Human Oversight

5.1 Mito 1: Mas Maraming Ahente = Mas Magandang Pagganap

Fact: Habang ang mga multi-agent na sistema ay nagpapadali ng mga kumplikadong gawain, ang pangangailangan ng human oversight ay nananatiling kritikal. Maaaring magkamali ang mga ahente sa pagpapakahulugan ng mga masalimuot na datos (halimbawa, sarcasm sa sentiment ng social media, hindi malinaw na mga pahayag ng regulasyon) o hindi makapaghanda sa mga hindi inaasahang pangyayari (halimbawa, isang bagong pandaigdigang krisis). Dapat tiyakin ng mga propesyonal na mangangalakal ang mga output ng ahente, baguhin ang mga parameter, at gumawa ng mga huling desisyon batay sa kontekstwal na kaalaman na hindi kayang ulitin ng AI.

5.2 Mito 2: Mas Maraming Ahente = Mas Magandang Pagganap

Fact: Ang pagiging epektibo ng isang multi-agent na sistema ay nakasalalay sa espesyalisasyon at kolaborasyon ng mga ahente, hindi sa dami ng mga ito. Ang pagdagdag ng mga redundant na ahente (halimbawa, maraming sentiment na ahente na nagsusuri ng parehong pinagkukunan ng datos) ay maaaring magdulot ng dagdag na komplikasyon at latency nang hindi nagpapabuti ng mga resulta. Ang pinakamainam na pagganap ay nanggagaling mula sa pagdisenyo ng isang nakatutok na network ng mga ahente kung saan ang bawat ahente ay may natatanging, komplementaryong papel.

5.3 Mito 3: Ang Multi-Agent AI ay Para Lamang sa mga Institusyonal na Mangangalakal

Fact: Habang matagal nang ginagamit ng mga institusyonal na mangangalakal ang mga multi-agent na sistema, ang mga pag-unlad sa cloud computing at mga open-source na plataporma (halimbawa, MABS) ay nagpasimple sa pag-access nito para sa mga independenteng propesyonal na mangangalakal. Sa mga tiered pricing models (halimbawa, ang professional tier ng QuantConnect) at mga user-friendly na interface, ang multi-agent AI ay ngayon ay magagamit na para sa mga mangangalakal na may mga mid-sized na portfolio at teknikal na kasanayan.

6. Konklusyon

Ang multi-agent AI ay lumitaw bilang isang makabagong kasangkapan para sa mga propesyonal na mangangalakal, na nag-aalok ng pinahusay na pag-validate ng estratehiya, kabuuang pagsusuri ng sentiment, at tumpak na forecasting ng merkado sa pamamagitan ng kolaboratibong, desentralisadong katalinuhan. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga espesyalisadong ahente na nakikipag-ugnayan at nagko-kolaborasyon, makakapag-navigate ang mga mangangalakal sa mga kumplikadong dinamika ng merkado, mababawasan ang overfitting, at makagagawa ng mga desisyong nakabatay sa datos nang may higit na kumpiyansa.

Gayunpaman, ang tagumpay sa paggamit ng multi-agent AI ay nangangailangan ng makatotohanang inaasahan at aktibong pakikilahok. Ang mga sistemang ito ay hindi kapalit ng paghatol ng tao, kundi isang makapangyarihang karagdagan, na awtomatikong nagsasagawa ng mga paulit-ulit na gawain at nagbibigay ng mga pananaw na hindi kayang makuha ng manu-manong pagsusuri o mga tool na gumagamit ng isang agent lamang. Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na nakasaad sa gabay na ito—pagpili ng tamang platform, pag-configure ng mga agent upang umayon sa mga layunin sa pangangalakal, pag-integrate sa mga umiiral na workflow, at patuloy na pagpapabuti—maaring mapakinabangan ng mga propesyonal na mangangalakal ang buong potensyal ng multi-agent AI.

Habang umuunlad ang teknolohiya ng AI, patuloy na mag-e-evolve ang mga multi-agent na sistema, na may mas pinahusay na kakayahan sa kolaborasyon, mas mabilis na pagproseso, at mas malalim na pagpapasadya. Para sa mga propesyonal na mangangalakal na handang yakapin ang teknolohiyang ito at mamuhunan sa patuloy na pagkatuto, ang multi-agent AI ay nagbibigay ng isang kompetitibong kalamangan sa mabilis na umuunlad at data-driven na mga pamilihang pinansyal ngayon.