Инвесторы пытались предсказать финансовые рынки, но часто терпят неудачу. Из-за отсутствия предвидения им приходилось делать образовательные предположения о том, что произойдет, на основе исследований и интуиции.

Теперь они обращаются к машинному обучению, все более мощному технологическому инструменту.

Машинное обучение для торговли

Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, использует алгоритмы для выявления закономерностей в данных и их использования для составления обоснованных прогнозов будущего поведения цели. Фактически, компьютеры могут научиться делать что-то без явного программирования.

В торговле он используется для анализа огромных объемов данных финансового рынка, поиска закономерностей корреляции и применения математического анализа для прогнозирования изменений финансового рынка. В некоторых случаях торговля происходит практически мгновенно без вмешательства человека. Хорошо развернутое машинное обучение может предоставлять информацию быстрее и точнее. Поэтому неудивительно, что финансовые консультанты с таким энтузиазмом относятся к своему потенциалу улучшить результаты.

Фактически, опрос экспертов хедж-фондов показал, что 56% используют машинное обучение для решения самых разных задач, от выполнения транзакций и управления рисками до генерации идей и создания портфелей.

Плюсы и минусы торговли с машинным обучением

Плюсы

  • Объективность. Трудно сохранять объективность, особенно в нестабильных ситуациях, когда на карту поставлен огромный капитал. Эмоции - ловушка для каждого трейдера. Чрезмерное волнение или паника в благоприятных условиях при столкновении с неблагоприятными условиями на быстро меняющемся рынке могут привести к дорогостоящим ошибкам. Автоматизация удаляет эмоции из изображения и вместо этого использует данные для принятия объективных решений.
  • Бэк-тестирование. Бэк-тестирование - это процесс оценки конкретной торговой стратегии с использованием исторических данных. Это очень полезный инструмент, который аналитики используют для проверки того, насколько хорошо конкретная позиция работает на реальном рынке, прежде чем совершать сделку. Это также относится к различным товарам, таким как акции, сырьевые товары и криптовалюты.
  • Удобство и скорость: к механическим системам, таким как Robo-Advisor, могут обращаться трейдеры с различным опытом. Благодаря автоматизации торговля стала экспоненциально быстрее, чем в предыдущие десятилетия. Возможность автоматически реагировать на внезапные изменения рынка - огромное торговое преимущество.

Минусы

  • Зависимость от технологий: автоматизация - это разумно, но не идеально. Эксперты прогнозируют, что надежные алгоритмы могут дать сбой, что может привести к серии последовательных сбоев для финансовых учреждений любого размера. Это уже произошло во время краха фондового рынка на триллион долларов в 2010 году из-за алгоритмических ошибок. Даже для небольших транзакций медленное интернет-соединение уже может стать катастрофой. Транзакции происходят в быстро меняющейся среде, и стабильная техническая инфраструктура имеет решающее значение для того, чтобы оставаться впереди.
  • Переобучение. В машинном обучении переобучение означает создание статистической модели с большим количеством данных, чем необходимо. Торговые алгоритмы обычно содержат слишком много исторической информации. Хотя это не обязательно плохо, переобучение может снизить гибкость вашей торговой стратегии как в текущих, так и в будущих условиях. Вот почему тестирование на истории полезно, но совершенно ненадежно. Это создает предвзятость в отношении положительных результатов и создает впечатление, что определенные стратегии будут работать в точности так, как прогнозируется на реальном рынке.

Алгоритмы для машинного обучения трейдингу

Существует множество алгоритмов машинного обучения, которые можно разделить на разные типы в зависимости от того, как они работают. Например, алгоритмы регрессии машинного обучения используются для моделирования отношений между переменными. Алгоритмы дерева решений создают модель решений и используются для классификации. Следующие алгоритмы приобрели популярность среди квантов.

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Случайные леса (RM)
  • Машина опорных векторов (SVM)
  • k-ближайший сосед (kNN)
  • Дерево классификации и регрессии (CART)
  • Глубокое обучение

Ресурс для машинного обучения трейдингу

Машинное обучение для алгоритмической торговли, автор: Стефан Янсен

  • Ключевые аспекты поиска данных, проектирования финансовых функций и управления портфелем
  • Разработка и оценка краткосрочных и долгосрочных стратегий, основанных на широком спектре алгоритмов машинного обучения.
  • Как извлекать торгуемые сигналы из финансовых текстовых данных, таких как документы SEC, телефонные отчеты о доходах или финансовые новости
  • Использование моделей глубокого обучения, таких как CNN и RNN, с финансовыми и альтернативными данными
  • Как генерировать синтетические данные с помощью генеративных состязательных сетей
  • Обучение торговых агентов с использованием глубокого обучения с подкреплением

Ссылка: Ссылка на GitHub

Хотите стать финансовым инженером и создать собственный торговый алгоритм

Рынок с небольшим количеством участников торговли, высокими барьерами для входа, небольшими объемами торговли и небольшим количеством игроков, которые могут использовать машинное обучение, может предоставить возможности для чистого успеха в торговле с использованием ИИ.

На этих рынках использование автоматической торговли, особенно машинного обучения, все еще находится в зачаточном состоянии, и трейдеры, которые создали механизмы автоматической торговли, могут заработать достаточно очков для получения хорошей прибыли.