Что такое машинное обучение в трейдинге

Что такое машинное обучение в трейдинге

Машинное обучение в трейдинге — это метод искусственного интеллекта, необходимый для автоматического изменения алгоритмов и автоматической проверки их производительности.

С момента своего изобретения машинное обучение активно применяется в сфере финансовых технологий. Модели прогнозов были первыми приложениями искусственного интеллекта в финансовом секторе, которые оказались полезными. Поэтому финансовые компании начали вкладывать средства в программы машинного обучения, хотя какое-то время назад это считалось неперспективным.

Что такое машинное обучение в трейдинге

Могут ли машины торговать лучше людей?

Торговля требует большого внимания и чувствительности к рынку. Опытные трейдеры полагаются на множество источников информации:

  • новости;
  • исторические данные;
  • отчетность;
  • сообщения от инсайдеров компании и много другое.

Риск высок, и необходимо учитывать множество переменных. По этой причине некоторые финансовые учреждения полагаются исключительно на машины для совершения сделок. Это означает, что компьютер с высокоскоростным подключением к интернету может выполнять тысячи сделок в течение дня, получая прибыль от небольшой разницы в ценах. Это называется высокочастотной торговлей. Ни один человек не может конкурировать с этими алгоритмами, они очень быстрые и точные.

Обратной стороной этого подхода является то, что средний человек может не иметь доступа к таким инструментам, так как они слишком дорогие. Однако с такими торговыми платформами, как Robinhood или TD Ameritrade, любой человек может играть на фондовом рынке со своего компьютера или смартфона. И вам даже не нужно платить брокерские сборы, что делает автоматическую торговлю очень привлекательной для новичков. Давайте разберемся можно ли использовать машинное обучение для прогнозирования движения цены на финансовых рынках?

Как работает машинное обучение в торговле

Трейдеры пользуются алгоритмами машинного обучения, чтобы повысить надежность прогнозов входной информации. Предсказания основываются на других алгоритмических программах, которые разрабатываются другими фирмами, однако и эти прогнозы можно улучшить.

Удобный трюк, которым пользуются специалисты по трейдингу с помощью машинного обучения, — это объединение различных прогнозов в один, который в таком случае получается более точным. Это называется ансамблем, и он работает очень хорошо.

Торговля заключается в выявлении определенных структур, которые ограничиваются временем и пространством, и правильном их использования. Процесс поиска закономерностей человеком трудоемок и занимает много часов.

Однако алгоритмы ИИ — отличные машины для нахождения этих закономерностей. Когда трейдер предполагает нарушение в определенном потоке данных, он может ускорить процесс поиска с помощью машинного обучения.

То есть искусственный интеллект может выявлять нужный паттерн, если им управляет профессиональный трейдер, который понимает, что ему нужно искать. После чего паттерны могут использоваться остальными трейдерами, которые подключают к этому свой опыт и аналитические способности. Также можно использовать алгоритмы для создания автоматических торговых систем.

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.

Стоит учесть, что условия на рынке подвержены частым изменениям, поэтому торговые роботы подлежат постоянной настройке. Что занимает большое количество сил и времени.Тут на помощь приходит машинное обучение, с помощью которого можно автоматизировать повторные калибровки. То есть искусственный интеллект выполняет много монотонной работы, которая в противном случае ложилась бы на плечи игроков.

ИИ сегодня умнее людей?

Если смотреть правде в лицо, даже очень современные алгоритмы машинного обучения сегодня очень примитивны относительно мозга человека.

Когда ИИ побеждает шахматиста в партии, это просто означает, что машина обгоняет человека в гонке. Естественно, машина более быстрая, но от этого она не становится лучше, она лишь отлично выполняет очень узкопрофильное назначение в определенном потоке условий.

Стоит отметить, что трейдинг не является узкой задаче. Торговля — это всегда широконаправленная конкуренция с другими людьми, которые используют все свои умственные способности, чтобы перехитрить вас.

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.

Важной концепцией машинного обучения является нахождение последовательностей в исторических данных, чтобы применить их для прогнозирования будущей цены. Однако в трейдинге это не всегда действует правильно. Игроки соревнуются в поиске тех же паттернов, поэтому паттерны обнаруживаются, используются, а затем перестают работать. Это значит, что шаблон существует непродолжительное время, и вам нужно время от времени пребывать в поиске новых.В этом аспекте сейчас люди намного лучше ИИ.

Сам по себе алгоритм не даст вам преимущества. Потому что данные, которые вы передаете своему алгоритму, значат гораздо больше для успешной торговли. Следовательно, алгоритмический прогноз, всегда будет отставать от прогноза профессионального трейдера, с условием, если не ограничен в потоке данных.

Что такое машинное обучение в трейдинге

Где лучше всего работают алгоритмы?

Плодородной почвой для алгоритмов могут быть неэффективные рынки. То есть рынки с небольшим количеством участников торгов, высоким барьером для входа, небольшим объемом торгов и небольшим количеством игроков. Здесь использование ИИ может действительно принести успех в торговлю.

На этих рынках автоматический трейдинг, в частности машинное обучение, только появляются, и торговцы, которые создают механизмы автоматической торговли, могут оказаться лидерами в получении хорошей прибыли.

Арсений Кудрин

Об авторе:

Публицист, трейдер

latest videos
 
Tesla останавливает завод, доходность по 10-леткам превысила дивидендную, выручка Twitter удвоится