Введение.

Мы живем в эпоху, когда мы, Люди, создаем Компьютеры, чтобы они учились сами по себе и выявляли закономерности. Искусственный интеллект — это современная концепция, о которой все слышали, и, возможно, все знают о ней. От изображений, видео до текстовых данных. ИИ берет верх во всех областях.

Прошли те времена, когда нам приходилось звонить брокеру, чтобы разместить или продать ордер. Теперь мы используем компьютер, который использует компьютерную программу, которая следует определенному набору инструкций (алгоритму) для размещения сделки.

Влияние человеческих эмоций на торговые решения часто является самым большим недостатком превосходства. Алгоритмы и компьютеры принимают решения и совершают сделки быстрее, чем любой человек, и полностью свободны от влияния различных эмоций. Торговля, если вы видите в теории, обычно может приносить прибыль со скоростью и частотой, о которых трейдер-человек даже не может подумать.

Машинное обучение

Мы говорили об искусственном интеллекте, теперь давайте посмотрим на машинное обучение. Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое работает над поиском закономерностей в данных для формирования обоснованных решений, оно принимает во внимание интеллектуальные компьютерные программы для расчета, рассуждений, обучения. опыт, адаптироваться к новым ситуациям и решать сложные проблемы. Искусственный интеллект формирует будущее торговли акциями, и в ближайшее время он продолжит делать торговую отрасль прибыльной.

Появление машинного обучения, глубокого обучения и обучения с подкреплением позволило нам разработать различные алгоритмы, которые могли полностью автоматически решать сложные задачи, такие как распознавание изображений. Это побудило исследователей и финансовые учреждения попытаться разработать платформу машинного/глубокого обучения для торговли.

ИИ широко используется в финансовом и технологическом секторе. Прогнозные модели — это то, что мы называем моделями машинного обучения. Они были первым приложением ИИ в финансах, которое привнесло свои преимущества в приложение ИИ в финансах. В настоящее время сектор финансовых технологий вкладывает значительные средства в разработку алгоритмической торговли на основе приложений ИИ.

Основная проблема фондовых рынков в том, что они являются наиболее динамичной и жестко предсказуемой площадкой. Запрограммированные торговые алгоритмы должны быть изменены и адаптированы в зависимости от ситуации и времени. Излишне говорить, что людям было очень трудно вовремя следовать и адаптироваться. Именно тогда машинное обучение привыкло к тому, что алгоритмы можно менять автоматически, а их производительность можно также проверять автоматически, обучаясь на основе данных.

Искусственный интеллект или даже машинное обучение — это мощная технология, которая помогает анализировать многочисленные точки данных за считанные секунды. Таким образом, он может быстро идентифицировать те торговые модели, которые быстро меняются в зависимости от времени и в исторических условиях, и воспроизводят условия для умной торговли.

Рисунок 1. На этом рисунке показано объяснение и корреляция между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением.

При построении стратегии на основе моделей мы начинаем с модели неэффективности рынка, строим математическое представление (например, цена, объем, доходность) и проверяем достоверность в долгосрочной перспективе. Эта модель обычно является упрощенным представлением истинной сложной модели, и ее долгосрочная значимость и стабильность должны быть проверены. В эту категорию попадают распространенные стратегии следования за трендом, возврата к среднему и арбитражные стратегии.

Другой подход заключается в анализе ценовых моделей и попытке подогнать к ним алгоритм в подходе машинного обучения. Прогнозныемодели правильно предсказывают будущие тенденции и имеют решающее значение для управления инвестициями и алгоритмической торговли. Использование технических индикаторов для финансового прогнозирования довольно распространено среди трейдеров. Длина входного окна — это параметр таймфрейма, который необходимо задавать при расчете многих технических индикаторов.

Поскольку наступила эпоха стремительного функционирования, ориентированного на технологии, искусственный интеллект помогает, поскольку он облегчает торговлю каждую миллисекунду. Кроме того, ИИ приводит к такой быстрой автоматической торговле, которая не требует вмешательства человека.

Искусственный интеллект и машинное обучение обладают реальным потенциалом для масштабного решения всех проблем в сфере торговли. Эти ситуации или проблемы, связанные с торговлей, обычно связаны с оптимизацией, анализом и прогнозированием. Обладая такой мощью, AI и ML повлияли на торговлю следующим образом.

Почему машинное обучение?

По сравнению с используемой традиционной методологией, основанной на правилах, машинное обучение открывает большие возможности для решения проблем в больших масштабах. Он изучает шаблон из данных и принимает обоснованные решения для вывода. Искусственный интеллект и машинное обучение используют нейронные сети и различные алгоритмические методы для выявления и анализа факторов, которые приводят к определенным ценам на акции. Эти факторы, как известно, также являются предикторами или признаками. На основе этих факторов прогнозируются будущие цены и движение цен.

Прогнозирование движения цены по историческим ценам.

Алгоритм машинного обучения работает с определенными шагами, которые подразумевают передачу исторических ценовых данных в алгоритм, чтобы он мог создать базу для своего решения по ним в будущем. Следовательно, для прогнозирования цен на акции, которые называются целевыми переменными, алгоритм машинного обучения использует исторические данные, которые называются переменными-предикторами. Для этого алгоритм в ML учится применять переменные-предикторы для прогнозирования целевых переменных.

Какое будущее сейчас?

Глубокое обучение для финансов — это искусство использования методов нейронных сетей в различных областях финансового сектора, таких как обслуживание клиентов, прогнозирование цен, алгоритмическая торговля и высокопроизводительные вычисления.

Финансовая индустрия, в которой раньше доминировали бизнес-профессии и финансовые специалисты, теперь смещает свое внимание в сторону технологического сектора со знаниями в области программирования, облачных вычислений и глубокого обучения.

Глубокое обучение берет верх над традиционными методами машинного обучения, требуется вычислительная мощность для запуска торговых алгоритмов, чтобы принимать обоснованные решения.

Инженеры играют очень важную роль в настройке и управлении устройствами вычислительной мощности для решения новых задач. В конце концов, все должны работать вместе, чтобы принять решение, направленное на рост.

Давайте посмотрим, как в будущем будет развиваться финансовая индустрия, управляемая искусственным интеллектом.