Все мы слышали об искусственном интеллекте и вариантах его использования, один из них — AI Trading. Из этой статьи вы узнаете, как искусственный интеллект и машинное обучение способствовали прибыльной торговле. Искусственный интеллект заставляет машины считать и рассуждать. Кроме того, учиться на прошлом опыте и адаптироваться к нему. Поскольку машинное обучение формирует торговлю, мы можем увидеть больше прибыли от торговли в ближайшее время. Например, автоматические советники запрограммированы на создание нескольких точек данных в максимально короткие сроки, что также дает максимально возможную прибыль. Это позволяет им совершать несколько сделок каждую секунду. Таким образом, для прогнозирования и точного анализа наряду с управлением рисками ИИ играет важную роль.

Существует несколько способов использования ИИ в торговле:

  1. Увеличение скорости торговли
  2. Торговля на основе настроений
  3. Торговля с формированием паттерна

Торговля на основе настроений:

Помимо расчетов и статистики, будущее компании зависит от клиентов и социальной перспективы. AI и ML понимают эти настроения клиентов из социальных платформ, таких как Facebook, Instagram и заголовков новостей. Искусственный интеллект может находить связи и отношения между ними.

Увеличение скорости торговли:

Поскольку машины нечеловечески быстры, они были способны совершать сделки каждую миллисекунду. Это дает априорное преимущество в ситуации, когда важен каждый таймлапс.

Торговля с формированием паттерна:

Искусственный интеллект может прочитать и понять огромное количество данных за считанные секунды. Это дает ему преимущество совершить сделку до того, как человек обнаружит этот паттерн. Он использует прошлые модели и результаты и решает торговать вместе с некоторыми другими показателями.

Типы ИИ в трейдинге:

  1. Машинное обучение
  2. Система, основанная на правилах

И машинное обучение, и системы, основанные на правилах, одинаково важны и полезны. Использование системы зависит от ситуации и задачи, которую необходимо решить.

1. Системы, основанные на правилах:

Основанный на правилах больше похож на решение для автоматизации, чем на интеллект. Каждое решение предопределено людьми о том, что делать и чего не делать, если условие выполняется. Ранее я сказал, что это автоматизация, потому что машина не обучается. Он просто выполняется в соответствии с назначенным ему разработчиком.

Системы, основанные на правилах, работают по двум законам: совокупность фактов и правила.

Факты. Это атрибуты, которые система считает достоверными и определенными. Например, налог на каждую сделку составляет 20 рупий или 0,2%.

Правила. Эти операторы указывают, что должны выполнять эти два факта. Например, сделка закрыта с суммой 20 000. Таким образом, это правило определяет, следует ли взимать комиссию за торговлю в размере 20 рупий или 0,2%, что составляет 40 рупий.

Поскольку вы разобрались с системой, основанной на правилах, давайте завершим пример. Например, ИИ запрограммирован на то, чтобы рекомендовать модную одежду. В этом сценарии машина принимает во внимание наружную температуру, время года и случай. На основании этого он порекомендует подходящие продукты.

2. Системы машинного обучения:

Вместо того, чтобы развиваться на основе решений, эта система получает информацию в процессе принятия решений. Это решает все ограничения и проблемы в системах, основанных на правилах. Он зависит от прошлых результатов и предсказывает текущий результат. Наряду с этим он принимает во внимание и другие атрибуты, которые могут повлиять на решение. И он не является полностью отказоустойчивым. Давайте разберемся с этим на примере.

Например, ИИ предлагает одежду для поездки. Для этого многие факторы и атрибуты влияют на результат. Одним из них является температура, есть вероятность, что ИИ анализирует данные о температуре в этот день в прошлом году. Но температура может быть больше или меньше прошлогодней.

Существует также подобие основанной на правилах системы, называемой деревом решений, в моделях искусственного интеллекта и машинного обучения. Но разница в том, что в системе, основанной на правилах, информация подается экспертами-людьми, тогда как в дереве решений она создается в процессе машинного обучения.

Процесс создания автоматизированной торговой системы на основе ИИ

  1. Нам нужно найти данные о ценах в реальном времени, которые содержат дату, максимум/минимум, а также цены с интервалом в одну минуту.
  2. Вместо определения правил, подобных системам, основанным на правилах, давайте добавим в эту систему элемент машинного обучения. Этот процесс предназначен только для реализации модели ARIMA для понимания основного процесса. Я не знаю об анализе временных рядов, который требует более глубоких знаний и обучения нейронных сетей. Если вы хотите узнать больше об этом, перейдите по ссылке, указанной ниже.
  3. Поскольку у нас есть данные и предполагается, что алгоритм выполнен, нам нужно подключиться к брокеру. Одной из таких брокерских площадок является Альпака.
  4. Это основа. Теперь его нужно развернуть, для него лучше использовать облако, такое как AWS. Чтобы отслеживать активность ИИ, вы можете инициировать и сохранять информацию или перенаправлять результаты в нужное место.

Заключение

В этой статье мы узнали, как искусственный интеллект и машинное обучение влияют на торговлю и как учреждения адаптируются к этому. А также процесс внедрения простой торговой системы на основе ИИ. Этот процесс является хорошей отправной точкой для лучшего понимания более крупных и глубоких алгоритмов. Удачного кодирования!

Важные статьи:

Внедрение модели ARIMA — https://machinelearningmastery.com/arima-for-time-series-forecasting-with-python/