Торговля — это постоянный поиск детальных графиков, которые зачастую ограничены во времени и пространстве, чтобы использовать затем их в своих целях. Процесс поиска данных и графиков сам по себе очень трудоемкий и затратный. Трейдеры также используют ИИ чтобы проверять различные прогнозы — особенно вещи, которые в реальном мире реально могут помочь им добиться успеха.

Если хотите узнать об этом подробнее, рекомендую почитать здесь. Мы посмотрели, как можно использовать наивную гауссовскую байесовскую модель для принятия торговых решений. Чтобы эта функция работала как в реальной торговле, так и в тестере стратегий, пришлось немного изменить логику.

Другие компании, вроде Rich Relevance и Edgecase, дают своим клиентам возможность использовать эти стратегии во время поиска нужной продукции. В машинном обучении этот набор данных будет называться тренировочным, потому что алгоритм обучается на них. Другими словами алгоритм просматривает весь набор данных и устанавливает зависимость между днем недели и направлением изменения стоимости акции. В следующей части, мы будем использовать сотни строк для построения модели.

Программа обучения

В качестве примера воспользуемся документацией API биржи GDAX. Приведем несколько примеров основных типов событий, которые можно использовать для создания модели, реализующей машинное обучение с подкреплением. Машинное обучение в трейдинге представляет собой значительный прорыв в области финансов и предоставляет трейдерам новые возможности для анализа данных, автоматизации торговых стратегий и улучшения точности прогнозов. Однако существуют и риски, связанные с использованием этой технологии, такие как переобучение моделей, зависимость от качества данных и этические вопросы. Чтобы модель машинного обучения давала результаты в тестере стратегий, требуется больше, чем просто обучение модели.

Альфа-коэффициент – показатель, определяющий насколько лучше с точки зрения прибыли ваша стратегия по сравнению с альтернативными, относительно безрисковыми инвестициями, такими как государственные облигации. Даже если ваша стратегия будет прибыльной, может оказаться, что лучше инвестировать в менее рискованную альтернативу. Бета-коэффициент отражает изменчивость доходности вашей стратегии по сравнению с остальным рынком. Конкурирующие между собой трейдеры стараются найти одни и те же графики, чтобы обойти друг друга. Это означает, что информация редко бывает доступна длительное время, поэтому постоянно приходится искать новые.

Как работает HFT

Чем меньше ошибка, тем ближе к определению оптимального числа кластеров. Или же зависимость в нефти и паре доллар США-рубль (здесь уже более сложная стохастическая связь). При этом надо понимать, что алгоритмы чаще всего пытаются отразить латентные и вероятностные процессы, которые вычленить из временного ряда не так просто. Поэтому профессия разработчика алгоритмов, особенно лучший криптокошелек количественных, является одной из самых сложных и высокооплачиваемых. Трейдеры не способны обрабатывать такое количество данных или хотя бы обнаруживать их. Например, когда дело касается высокочастотного трейдинга, то некоторые используют ИИ для расшифровки более 250 миллионов всевозможных точек данных с Нью-Йоркской фондовой биржи уже в первый час с открытия торгов.

Сначала поймем, что происходит в нем, а затем займемся добавлением других столбцов в качестве независимых переменных — это точно такой же процесс. 93 сделки за период в 2 месяца — это можно называть здоровой торговой активностью. На этот раз 63% сделок, совершенных советником Gaussian Naïve Bayes, оказались прибыльными. Поскольку функция Init не подходит для всех этих методов copy buffer и copy rates (gри таком использовании они возвращают нулевые значения в тестере стратегий), теперь все перемещено в функцию TrainTest(). Можно заметить, что выходные матрицы, полученные из этой функции, расположены не в том порядке, в котором они были по умолчанию. О выборе этого числа 42 можете почитать различные обсуждения, например здесь.

Самой простой функцией вознаграждения могла бы служить реализованная прибыль. Агент получает вознаграждение всякий раз при закрытии позиции, например, когда продает купленный ранее актив. Чистая прибыль от этой сделки может быть положительной или отрицательной и служить сигналом награды rt. Поскольку агент стремится максимизировать совокупную награду, он учится торговать с прибылью. Однако вознаграждения происходят редко, поскольку действия по покупке и продаже в сравнении со временем ожидания сравнительно редки.

Анализирование данных

Приходится бороться за производительность, стараться получить растущий график прибыли. Иногда нам не нужно прогонять саму модель машинного обучения в тестере стратегий, потому что для некоторых моделей тестирование потребует слишком больших вычислительных ресурсов. Тем не менее, вам обязательно нужно будет использовать тестер по другим причинам, таким как оптимизация объемов торговли, таймфреймов и т.д. Необходимо провести тщательный анализ логики, прежде чем вы решите начать торговлю в реальном времени в любом режиме. «Средняя» или «справедливая» величина — это элемент трейдинга, который наиболее сильно волнует арбитражеров.

На основе этих данных требуется восстановить неявную зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого возможного входного объекта выдать достаточно точный классифицирующий ответ. Эта зависимость не обязательно выражается аналитически, и здесь нейросети реализуют принцип эмпирически формируемого решения. Важной особенностью при этом является способность обучаемой системы к обобщению, то есть к адекватному отклику на данные, выходящие за пределы имеющейся обучающей выборки. Для измерения точности ответов вводится оценочный функционал качества. Вы, наверное, обратили внимание на то, что в интернете всё реже попадаются формы «свяжитесь с нами».

Некоторые все еще делают это, потому что находятся на переходном этапе, где старые пути встречаются с новой эпохой. Многим трейдерам, не знакомым с ИИ, будет трудно конкурировать в будущем и они выйдут из игры. Мы должны провести различие между традиционным и количественным техническим анализом, потому что все методы, основанные на анализе показателей цен и объема, относятся к этому вопросу. С самого начала, традиционный технический анализ, то есть графические паттерны, некоторые простые индикаторы, определенные теории Price Action и т.д., не был эффективен.

В случае трейдинга на бирже мы не видим полностью состояние среды, с которой взаимодействует наш агент. В частности, мы не знаем о том, сколько в среде имеется других агентов и каков баланс счета каждого из них. Это означает, что мы имеем дело с частично наблюдаемым Марковским процессом (POMDP). То, что наблюдает агент, это не действительное состояние системы st, а некоторая его функция xt ~ O(st).

• Какие конкретные примеры собственной природы рынка я могу назвать?
• Если мы предсказываем, что рынок будет двигаться вверх, мы можем купить актив сейчас и продать, как только рынок поднимается.
• Вместо того, чтобы «вручную» программировать правила политики агента, наш агент может самостоятельно создавать правила своей политики.
• В примере выше описывался рыночный ордер, означающий «Купить/Продать определенное количество BTC по лучшей возможной цене, прямо сейчас».
• Если объём передвигается, то робот тоже передвигается, при этом маневрируя, чтобы быть на шаг впереди.

Это ещё одна сфера, где машинное обучение помогло ускорить бизнес-процессы. Вместо того чтобы заставлять пользователей самим выбирать и заполнять бесконечные формы регистрации, обучающийся алгоритм может рассмотреть суть запроса и связать его с нужным местом. Нет ничего странного в том, что Google как поисковая компания одна из первых начала нанимать экспертов по машинному обучению. Мало того, недавно она поставила такого специалиста во главе поискового подразделения. Возможность индексировать крупные базы данных и искать результаты была создана в 1970-х, но Google делает особенным не это, а способность подбирать самый релевантный результат с помощью машинного обучения.

В Сети всё больше данных, к которым можно легко получить доступ. Затраты на наладку и текущие эксплуатационные издержки последних самообучающихся алгоритмов постоянно снижаются благодаря таким продуктам, как Microsoft Azure ML и IBM Watson. У нас появляется возможность сравнить вероятность того, что сегодняшняя цена вырастет и вероятность того, что она упадет, и использовать наибольшее значение как прогноз. Необходимость в быстрой работе алгоритмов приводит к тому, что на финансовом рынке основные языки программирования — С, С++ и Java. Также ценится опыт в оптимизации обработки пакетов, работа с базами данных и применение скриптовых языков Python, MATLAB.

Во первых горизонт прогнозирования выбран в 2 года, простите, но это не годится никуда. Автор пишет что у него нет данных, так есть сайт sec.gov, а там отчеты 10-К, которые можно распарсить, благо последние 10 лет как минимум, они в специальном формате XBRL. А еще есть сайт financials.morningstar.com, где можно вытащить корпоративные показатели лет за 10.