Искусственный интеллект и машинное обучение в трейдинге

В нашем случае наблюдение на каждой временной отметке t – это просто история всех сделок до времени. История событий может использоваться для определения текущего состояния биржи. Шаги 1-3 в основном базируются на интуиции, и вы не знаете, работает ли ваша стратегия, до тех пор, пока не будет выполнена оптимизация на шагах 4-5, в результате которой вы можете начать с нуля.

В некоторых случаях консультантом будет программа ИИ, и этот процесс будет выполняться в режиме онлайн. Нейронные сети, введенные в целях развития глубокого обучения (ГО) множества технологий, позволяют прогнозировать цены активов. ИИ-бот может научиться читать финансовые ценовые диаграммы. Хотя никто не может знать все сразу, несомненно, что вычислительная мощность современного программного обеспечения на базе искусственного интеллекта выше, чем у человеческого мозга. Единственной проблемой было то, что фондовые рынки были самой динамичной и едва предсказуемой областью. Это означает, что торговые алгоритмы должны постоянно меняться и адаптироваться.

ИИ В КОЛИЧЕСТВЕННОМ ТРЕЙДИНГЕ В WALNUT

Машинное обучение становится одной из самых многообещающих областей в алгоритмической торговле за последние два года, но имеет репутацию слишком сложного математического подхода. В действительности это не столь трудно в практическом применении. Существуют три основных вида моделей (задач), применяемых в машинном обучении — это кластеризация, классификация машинное обучение в трейдинге и регрессия. Для того, чтобы модель могла быть использована в повседневной трейдерской практике, ее необходимо обучить, оптимизировать и проверить на тестовых данных. Используя связь предикторов и результирующего признака, количественный трейдер подбирает тип модели, наиболее точное соотношение между ошибкой расчетов и предсказательной силой модели.

Эти прогнозы основаны на других алгоритмах, разработанных другими компаниями, но это не означает, что эти прогнозы не могут быть улучшены. Люди не могут обрабатывать всю информацию, но машины могут быть рядом. С ИИ машины теперь могут делать гораздо больше – включая анализ и обобщение текстов.

«Миллисекунды решают». Как data science помогает угадывать цены на рынке

Вот здесь я все это вытащил простецким selenium.webdriver и оценил полезность всего этого. Однако построить торговый алгоритм, который сможет обхитрить рынок, может оказаться простой задаче, если вы забываете о всех расходах при совершении сделок. В таком случае комиссия за транзакционные издержки и проскальзывание съест большую часть прибыли. Этого хватит, чтобы стереть доход, полученный при моделировании. В высокочастотной торговле машины выполняют по сто тысяч сделок в сутки, используя недостатки, заметные в максимально коротких промежутках времени. Человек не может заниматься таким трейдингом, так он физически не успеет обдумать весь процесс, однако роль человека заключается в определении правил, по которым работает алгоритм.

Система пошлет команду, подождет примерно 20 миллисекунд и только тогда, если предложение все еще будет в силе, будет рассматривать его, как закрытую сделку. Это не совсем точно, так как длительность реального лага не всегда одинакова и не регистрируется. Я в данный момент приближаюсь к завершению своей подготовки по машинному обучению и вскоре буду искать работу. Ваша серия курсов очень помогла в освоении этого тернистого пути. Хотелось получить именно глубокое понимание обсуждаемых тем. И 41 из 1058 (надеюсь, только пока) место в конкурсе kaggle от Bosch, на мой взгляд, подтверждает высокое качество освоения материала.

«Я действительно впечатлен влиянием машинного обучения и искусственного интеллекта на нашу жизнь»

Повествование будет излагаться в терминах криптовалютных бирж, идентичных большинству финансовых рынков. Причиной является то, что эти данные легкодоступны и бесплатны, в отличие от данных финансовых рынков. Я например долго не понимал почему работают один мой алгоритм. То есть мы моделируем определенную ситуацию на рынке, которая может случаться для акции и рынка дюжину раза за год. Например, вышли неожиданные данные о макроэкономике, Ковид появился, на заседании ФРС приняли не то решение что ожидались. Заметили я постоянно подчеркиваю неожиданность события.

В последние годы благодаря машинному обучению «слушать» социальные сети стало обычным занятием для бизнеса. Разработка алгоритмов для HFT https://xcritical.com/ — наукоемкое занятие. Как минимум вам понадобится математика и экономика, а уже потом конкретные языки программирования и технологии.

Несколько метрик торговой стратегии

А американский трейдер ни на кого не ориентируется, вот вам разные модели поведения, вот поэтому в том числе, алгоритмы работающие на российском рынке не работают на американском и наоборот. Прибыльный алгоритм на такой зависимости российской биржи от иностранных площадок работает уже пару десятков лет и бог его знает сколько будет работать еще. Или вот я спрашиваю знакомых – купите акцию которая стоит 10, но которая вчера стоили 15, или которая вчера стоила 5. Психологически купить нечто подешевевшее видимо проще. Можно предположить, что средой в этом процессе является биржа. Важно отметить, что существует множество других агентов, как трейдеров-людей, так и алгоритмических игроков рынка, торгующих на одной и той же бирже.

• Любые указанные на данном сайте рекомендации и советы не могут восприниматься как руководство к действию.
• Общение протекает в нужном русле для онлайн-программы.
• Вы научитесь торговать на любом рынке, в любое время.
• Мы оптимистичны в том, что изучение данных поможет повысить ценность наших инвестиций.
• Фактически проблема трейдинга выглядит даже более сложной, так как в этой среде происходит более быстрая смена состава участников, постоянно покидающих и присоединяющихся к торгам.

Независимо от того, о чем говорят вам готовые ИИ-боты, разработанные трейдинговыми компаниями, алгоритмическая торговля требует часов и часов тестирования. И чтобы протестировать модель MО, вы должны начать торговать, поэтому лучше сначала начать с небольших объемов. Даже если начать с малого, тщательно протестированная торговая модель MО обеспечивает полное историческое распознавание книги сделок — один из ключевых факторов безрисковых операций с акциями. Конечно, вы можете протестировать новый набор алгоритмов, чтобы попробовать их на смоделированных рынках. Этот вариант кажется менее рискованным, но имейте в виду, что моделируемый рынок может сильно отличаться от реального.

Использование агента трейдинга для исследовательских задач

Итак, у меня был фреймворк, который позволил мне протестировать и оптимизировать индикаторы. Но я должен был сделать что-то большее – мне нужен был фреймворк, который позволил бы мне протестировать и оптимизировать всю трейдинговую систему целиком; такой, в котором я мог бы отсылать команды и открывать позиции. В таком случае я смог бы оптимизировать общие прибыли и убытки и – до определенной степени – средние прибыли и убытки за одну торговую сессию.

Импорт данных

Человек не знает будущего, искусственный интеллект же может дать прогноз о том, куда будет двигаться рынок, на основе исторических данных и меняющихся внешних факторов. Среди приоритетных технологий для хедж-фондов — искусственный интеллект и машинное обучение . Проведенное еще в 2018 году исследование BarclayHedge показало, что более половины игроков рынка используют эти методы для принятия инвестиционных решений и две трети — для генерации торговых идей и оптимизации портфелей. Причем более половины использовали ИИ на протяжении трех лет, а треть — свыше пяти лет.