Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:

Список ссылок временно недоступен
103 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Машинное обучение для трейдинга

Технология определяет, каким будет бизнес в будущем.

Вступление


Технология определяет, каким будет бизнес в будущем. Всего десять лет назад это заявление было компонентом, вызывающим всеобщее недоумение, в любой речи, статье или выпуске, касающихся технологии. Но благодаря взрывному росту искусственного интеллекта (ИИ) и его подмножеств — машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО) — теперь мы можем с уверенностью сказать, что технологическое будущее бизнеса, о котором мы так много говорили, на самом деле здесь. Инвестиционные стратегии никогда не были такими несомненными, риски — такими легкими, чтобы их оценить и преодолеть, окупаемость инвестиций — такой высокой и предсказуемой. Неудивительно, что финтех-индустрия стоимостью в несколько триллионов была одной из первых, которая адаптировала множество технологий ИИ к своим операциям и извлекла выгоду из этого, установив тенденцию для остального в мире. Сегодня мы углубляемся в преимущества машинного обучения для такой противоречивой части финтех-индустрии, как торговля с ее быстро меняющимися трендами, рискованными, но многообещающими решениями и возможной торговой драмой.

Что такое трейдинг и как он работает?



Прежде чем перейти ко всем разговорам, связанным с машинным обучением, давайте обновим основы, такие как базовые знания о торговле на фондовом рынке. В самом простом случае торговля — это покупка и продажа вещей. Естественно, трейдеры хотят получать прибыль от любой сделки, на которую они подписываются. Это работает правильно, когда обе стороны — покупатель и продавец — думают, что они получают хорошую сделку (это фактически ключевая черта качества и эффективной торговли).

С кем вы торгуете? С другими людьми на рынке, которые пытаются генерировать доход, так же, как вы. Брокеры выступают в качестве посредников, соединяя людей друг с другом для новых сделок, обычно в Интернете. И продавцы, и покупатели постоянно полагаются на брокеров в торговле. Листинг (также называемый текущим активом или ценным предметом в торговле, то, что люди покупают и продают).

Остаток текущих активов и оставшееся время определяют, насколько агрессивно вы можете быть в своих сделках (чем меньше у вас времени и больше ресурсов, тем более настойчивым вы можете быть). И наоборот, если у вас больше времени и много активов, вы можете набраться терпения и ждать более выгодных цен.

Мир торговли основан на основных экономических законах: например, если покупателей больше, чем вещей, доступных для продажи, спрос становится выше, а цены начинают расти. Как трейдер, вы хотите покупать вещи, которые вы ожидаете, вырастут в цене. Когда вы открываете короткую позицию (продавать) и рынок растет в цене, вы теряете деньги, которые потенциально могли бы получить, продавая чуть позже. В торговле всегда есть победитель и проигравший, и эти роли меняются здесь и там. Невозможно всегда быть на стороне победителя, но ваша цель как трейдера — чаще быть победителем, сохраняя при этом прибыль и балансируя ваши финансы. Открыть длинную позицию (покупать) для акций в торговле — это серьезное решение, которое требует тщательного анализа и экспертизы, чтобы защитить вас от ненужных потерь.


Получайте прибыль на валютном и криптовалютном рынках с помощью автоматизированных торговых роботов с искусственным интеллектом

Так почему же компании в первую очередь присоединяются к фондовому рынку? Вы, вероятно, не удивитесь, но правда в том, что компании выходят на биржу (регистрируются на фондовом рынке) для получения доходов. По сути, они предлагают небольшие части себя в виде акций для тех, кто хотел бы купить их. Когда вы покупаете долю, это означает, что вы становитесь частичным владельцем компании. Чем надежнее позиция компании на рынке, тем выше цена акции. В то же время, новые, еще не заслуживающие доверия и нестабильные компании начинают по очень низким ценам. По мере их роста цена акций становится все выше. Следует всегда помнить, что целью всех участников фондового рынка является повышение цен. Непосредственная зависимость цены от соотношения является одним из факторов, на которые трейдеры и брокеры обращают внимание, чтобы определить, будет ли потенциальная сделка разумной.

Несмотря на то, что трейдеры с каждым своим действием стремятся максимизировать доход при минимальных затратах, существуют разные способы торговли и разные способы измерения успеха. Вот несколько типичных ориентиров, используемых в трейдинге:

  • средневзвешенная цена по объему(VWAP)

  • средневзвешенная по времени цена (TWAP)

  • недостаток реализации (середина спреда бид-аск в начале).

В зависимости от индикаторов, перечисленных выше, можно собрать сравнительные статистические данные для использования в качестве справочного материала для оценки будущих возможностей.Чем глубже человек погружается в биржевую торговлю, тем больше вопросов у него возникает тут и там. Например, зачем кому-то продавать долю в престижной компании со стабильной позицией на рынке?

Две главные причины, по которым люди решают отпустить свои акции:

1) человеку просто нужны деньги прямо сейчас, и, как многие новички может не знать, что акции не имеют никакой ценности, пока вы на самом деле их не продаете.

2) Акция может стоить много, но ее стоимость фиксируется до тех пор, пока акционер не обменяет ее на реальные деньги.

Даже сегодня торговая индустрия полна загадок, и разработчики программного обеспечения вместе с fintech аналитикой быстро осознали удивительный потенциал приложений машинного обучения для торговли, которые могут не только решать сложные задачи для людей, но и привлекать новичков в отрасль, делая ее проще и более безопасной для торговли.

Что такое машинное обучение (МО) в контексте торговли?


Со времени своего изобретения ИИ широко используется в финтех-индустрии. Прогнозирующие модели были первым приложением ИИ в финансах, которое принесло пользу экспертам искусственного интеллекта в области финансов. После этого финансовая индустрия начала инвестировать в программное обеспечение для искусственного интеллекта, хотя в то время оно называлось переоцененным, рискованным и неопределенным. Искусственный интеллект позволил банкам экономить бюджеты, уменьшив внутренний человеческий капитал и частично распределив некоторые функции на программное обеспечение, такие как аналитика и оценка рисков. В свою очередь, это не могло не помочь запустить тенденцию всего алгоритмического в финтех-индустрии, поэтому, естественно, индустрия хедж-фондов также начала двигаться в направлении алгоритмического трейдинга.


Единственной проблемой было то, что фондовые рынки были самой динамичной и едва предсказуемой областью. Это означает, что торговые алгоритмы должны постоянно меняться и адаптироваться. Само собой разумеется, людям было действительно трудно своевременно следовать. Именно тогда МО стало необходимостью — с его помощью алгоритмы могут быть изменены автоматически, а их производительность также может быть проверена автоматически.

Влияние и возможности ИИ в трейдинге:


Микроструктура рынка.

MО может зафиксировать рыночную активность в момент торговли, чтобы можно было оценить цену по отношению к состоянию рынка прямо тогда, когда принято решение открыть короткую позицию (продавать). Такое соотношение цены и качества является той чертой, которая определяет эффективность трейдера и отличает положительный опыт от отрицательного даже в долгосрочной перспективе.

Анализ истории трейдинга для будущих сделок.

История торговли является еще одним очень важным аспектом, когда речь идет о систематическом подходе к успешным сделкам в будущем. 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.

Усиление обучения.

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.

Оптимизированное выполнение.

Некоторым трейдерам трудно признать правду, но факты говорят сами за себя — в подавляющем большинстве случаев искусственный интеллект выполняет операции с акциями лучше, чем трейдер-человек. Он может не только построить точную модель линейной регрессии, но и прочитать то, что было построено ранее, и включить эти данные в анализ. В отличие от личного выбора, программное обеспечение на основе MО принимает решения только опираясь на жесткие числовые данные без каких-либо сомнений «что если...».

Рассмотрение риска.

Быстрый анализ больших объемов исторических данных позволяет нам оценивать риски и прогнозировать изменения. Такие цензурные наблюдения позволяют более рационально направлять ордера, а это означает, что ИИ может даже покупать ордера и продавать их, чтобы получать прибыль без участия человека и предоставлять меньше статистических ошибок (убыточных сделок), чем мог бы получить человек.

Прогноз цен на акции.

Нейронные сети, введенные в целях развития глубокого обучения (ГО) множества технологий, позволяют прогнозировать цены активов. До сих пор к этому чрезвычайно сложному виду деятельности могут обратиться те, кто готов инвестировать в ИИ для торговли из-за нагрузки вычислительной мощности, необходимой для любого приложения ГО, однако преимущества, которые он приносит, шокируют, и сопровождаются высокой рентабельностью инвестиций, оправдывая потери.

Глубокое обучение для операций на фондовом рынке

В отличие от большинства программ, использующих предустановленную логику, заложенную инженерами, например, торговый бот, который делает только то, что вы разрешаете, независимо от контекста, программное обеспечение на базе ГО думает само за себя — оно анализирует историю цен, проверяет график торговли и делает много других вещей, чтобы получить лучшие предложения. Основное различие между трейдером-человеком и ИИ скрывается в цифрах: хотя человек в среднем совершает 5000 сделок за 5 лет, ИИ-трейдер может совершать до 1 миллиона сделок за одну ночь. Это означает, что роботы ИИ выполняют рыночные манипуляции — заказы на покупку и продажу за доли секунды, что также называется высокочастотной торговлей. Добавьте к этому тот факт, что благодаря глубокому обучению торговые программы получают опыт буквально с каждым шагом, который они делают, становясь умнее с каждой сделкой, и вы поймете, почему эксперты говорят, что ИИ собирается завоевать индустрию хедж-фондов на сумму 3,5 триллиона долларов.

С другой стороны, мы все должны помнить, что независимо от всей вычислительной мощности машины могут обрабатывать данные только из социального контекста. Смысловая нагрузка, экономика, политика, социальные факторы, а также эмоции или интуиция, которые меняют отрасль извне, остаются игнорируемыми в торговых решениях ИИ. Это может показаться неопасным недостатком, когда дело доходит до работы с числами, но если вы посмотрите на некоторые драматические ситуации в мировой экономике прошлого, вы увидите, что иногда эмоциональное качество может быть более важным, чем интеллектуальное, и первый из двух не может быть смоделирован до сих пор.


Резюме


ИИ делает сделки от вашего имени наиболее эффективным способом — это главная причина, по которой трейдеры начали использовать алгоритмы в первую очередь. Поскольку технологии продолжают вести бизнес в мире, то, чем раньше люди начнут адаптироваться к этим изменениям, тем лучше будут их показатели, особенно в таких быстроразвивающихся отраслях, как торговля. В Intelfin Global Limited «Искусственный интеллект», «Машинное обучение» и «Большие данные» — это не просто модные слова — мы знаем, как позиционировать новые технологии таким образом, чтобы они приносили большие выгоды без ущерба для бизнес-операций или затрат. Если вы задумывались о том, чтобы попробовать свои силы в алгоритмической торговле с включенным MО, свяжитесь с нами, чтобы начать проект.

Если вы хотите быть в курсе самых свежих новостей из мира высокий технологий и инвестирования, подписывайтесь на блоги нашей компании в социальных сетях. Будем рады Вас видеть! Успехов!

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.