Я уверен, вы видели множество историй о том, как ИИ может торговать на рынке без эмоций и принятия рациональных решений. Но так ли это? Я считаю, что короткий ответ будет «Нет», по крайней мере, в 2022 году 🧐.
Если вы хотите узнать подробности, давайте углубимся в тему.

Прежде всего, определимся с целью. Когда мы говорим, что ИИ должен торговать на рынках, что это значит? Это означает, что нам нужна сложная система для максимально точного определения позиций на рынке. Возможно, мы ожидаем, что модель понимает медвежий и бычий рынок и всегда извлекает выгоду из того, что происходит. Для нас это похоже на опытный хедж-фонд, который всегда бодрствует и достаточно умен, чтобы предсказывать будущее, поскольку он может сразу увидеть множество наблюдений.
Некоторые из нас смотрят на модель ИИ как на управляющего портфелем для удержания позиций, которые обмениваются между активами. Некоторые из нас рассматривают это как рекомендацию активов. Как видите, у нас есть несколько ожиданий от того, что мы назвали ИИ.
Итак, первый урок таков:

Здесь слишком много целей, и ни одна машина не может понять все эти цели. Большинство алгоритмов ML и DL подбирают кривые или пытаются минимизировать свои функции стоимости. Здесь нельзя задать слишком много стоимостных функций. Если мы хотим иметь все эти приложения, нам нужно определить каждое из них как математическую формулировку, а затем попытаться изучить ее.

Есть ли человек, который всегда может выиграть торговую игру, основываясь на своей стратегии? Очевидно, что если есть такой человек, он нарушает правила игры. Представьте себе дыру на рынке, где все богатство уходит туда и исчезает, потому что кто-то находит рыночный механизм и может предсказать, что произойдет дальше. Как только кто-то найдет рациональное отношение на рынке, он изменит динамику, потому что на нем слишком много игроков, и все они хотят оптимизировать свою стратегию получения прибыли. Поскольку эти игроки не заморожены, динамика рынка будет периодически меняться.

Итак, второй урок таков:

Слишком много динамичных игроков на рынке означает, что на рынке нет долгосрочных правил. Если кто-то найдет решение, рынок должен отреагировать на это и изменить статус, прежде чем он рухнет (рассмотрите эту стратегию как черную дыру).

Бессмысленно ли использовать мощь ИИ в финансах? Если нет долгосрочной стационарной динамики и единственной задачи оптимизации?

Чего здесь не хватает, так это того, что мы забываем нашу настоящую проблему. Нам нравится быть хозяевами на рынке; мастер может выйти из строя, поэтому в некоторых ситуациях ваша модель ИИ не сработает. Вы можете забыть о прогнозировании движения рынка (или, по крайней мере, не сосредотачиваться на этой единственной цели) и попытаться смоделировать другие виды динамики. Что люди думают о рынке в социальных сетях? Какой будет волатильность рынка в долгосрочной перспективе? Как вы можете смоделировать риск/вознаграждение и управлять своим риском вместо того, чтобы предсказывать рынок? И многие другие подобные вопросы.

Это не классическая проблема, и она будет периодически меняться и, возможно, иногда создавать новые закономерности. Таким образом, вы не можете вести себя как классическая проблема ИИ. Важность функции время от времени меняется, поэтому вы не можете заморозить свою модель на длительный срок.

Итак, третий урок таков:

Мы можем использовать исторические данные для обучения наших моделей, но при этом отношения меняются, и мы добавляем больше шума в набор данных. Вам нужно много данных для обучения моделей, и, с другой стороны, они могут создать шумную ситуацию для модели по мере изменения отношений. Всегда помните об этом компромиссе.

Предсказание будущего возможно. Это распределение действий. Поэтому при работе с ИИ мы должны знать об этих дистрибутивах. Вот почему я думаю, что нам нужно несколько ИИ для разных частей рынка, а затем сделать объяснимый модуль на основе правил для принятия решений. Как человек, наш модуль принятия решений должен быть динамичным и пытаться максимизировать прибыльность на основе меняющихся стратегий. Здесь ИИ может помочь прояснить детали за кулисами, что человек в большинстве случаев не может сделать быстро.

Итак, четвертый урок таков:

ИИ может прогнозировать различные аспекты, не всегда точно, но настолько точно, насколько это возможно, быстро, но окончательное решение должно быть объяснимым, так как вам нужно время от времени его менять.

Заключение

Это непростая задача, и в одном посте на эту тему все аспекты не будут освещены. Но что вы должны знать, так это то, что ИИ не всегда здесь, чтобы решить конечную цель одиночными выстрелами. Даже люди в качестве трейдеров используют разные торговые механизмы, и у них есть некоторые зрелые правила. Используйте ИИ как инструмент всякий раз, когда вы видите пробел в их инструменте. Выберите изолированную цель из большинства аспектов, а затем попытайтесь смоделировать ее. Следование какой-то общей цели, такой как предсказание рынка, не является чем-то, что может решить задача подбора кривой. Используйте больше анализа данных, а также предварительную и постобработку. Это не волшебная коробка, а простая генерация математических правил, которая пытается найти сложные отношения между входными и выходными данными.
Четко проясните стратегию принятия решений. Можно использовать ИИ для моделирования этого решения, но тогда это должно быть объяснимо. Вы можете определить, когда вам следует изменить эти стратегии, основываясь на новой динамике.