На преимущества и перспективу ИИ обратил внимание Александр Герчик, основатель GTE и трейдер с 24-летним опытом. Вместе с партнером, они создали виртуального ассистента по имени Jerold – виртуального помощника для торговли. На примере Jerold можно легко понять, какие функции выполняет ИИ в трейдинге и насколько работа с ним может быть простой. Искусственный интеллект чаще всего используют для создания ботов, которых подстраивают для разных целей. Главное его преимущество — способность быстро обучаться на больших объемах данных.
- К примеру, всем известный ChatGPT за первую неделю от момента запуска, набрал более 5 млн пользователей.
- Единица – это сделка на продажу – соответственно – ноль потенциально на покупку, столбцы так же можно использовать по модулю.
- Инвесторы должны провести свое собственное исследование и обратиться к компетентному финансовому консультанту, который знаком с этими новыми разработками.
- Преподаватели просто топ, единственное — добавил бы еще практики.
- Идеальное эквити это нечто растущее постоянно, без резких всплесков вверх и вниз – горизонтальная линия идущая из нижнего левого угла в верхний правый.
- Для этого примера я выбрал 5 индикаторов, большинство из которых являются осцилляторами и индикаторами объемов.
Трейдерам необходимо ознакомиться с этой новой технологией. Большинство трейдеров все еще «воюют» с помощью старых методов и просто надеются, что принцип «купи во время падения» будет работать и приносить прибыль еще несколько лет. Ниже приведены выдержки из презентации, которую я провел в прошлом году в Европе в качестве приглашенного докладчика для группы малоизвестных инвесторов и трейдеров с крупным капиталом. Определенная организатором тема была посвящена влиянию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) на торговлю и инвестиции. Выдержки, приведенные ниже, состоят из четырех разделов и охватывают около половины первоначальной презентации.
Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход
В этой статье показывается, что обучение с подкреплением для трейдинга финансовых рынков и криптовалют может быть чрезвычайно интересной исследовательской проблемой. Обучение с подкреплением может занять длительное время, поскольку агенту необходимо не только научиться принимать правильные https://www.xcritical.com/ решения, но и понять «правила игры». Существует несколько подходов, позволяющих обучить модель более быстро, такие как перенос обучения и использования вспомогательных заданий. Трейдинг является хорошей платформой для исследования таких новых подходов ускоренного машинного обучения.
Jerold – искусственный интеллект, который помогает трейдерам принимать решения в торговле. Основываясь на трех «китах» – математике, физике и биологии, ассистент создавался почти 14 лет, чтобы по итогу принимать объективные торговые решения. Простейший пример того, как может работать Jerold – это сигналы на открытие и закрытие сделок, основанных на рыночной ситуации и актуальных ценах. Сами сигналы представлены в виде сообщений в Telegram канале. Пользователь видит оповещение и принимает решение по входе или выходе из сделки. Важной концепцией машинного обучения является нахождение последовательностей в исторических данных, чтобы применить их для прогнозирования будущей цены.
Статьи по машинному обучению в трейдинге
Существует достаточно много исследований и не меньше публикаций в блогах, которые описывают алгоритм действий на основе ИИ для выгодной торговли. Но эти алгоритмы просто не могут работать в реальной жизни по нескольким причинам. Искусственный интеллект сейчас находится в стадии развития, и по прогнозам, в ближайшие пять лет использовании ИИ увеличиться на 80%. Индустрия трейдинга не является исключением, где ИИ уже принес огромную пользу. Виртуальные ассистенты, боты и сервисы уже повышают продуктивность и упрощают работу трейдера. Тем не менее мы в GTE уверены, что ключевой навык в трейдинге — это обучение, совершенствование ваших подходов, знаний и навыков.
Под каждым уроком вы можете задавать вопросы и получать ответы от куратора и трейдеров, которые проводят занятия. Преподаватели компании более 10 лет профессионально торгуют на крупнейших фондовых биржах США и смогут передать огромный багаж практических знаний как новичкам, так и опытным трейдерам. Тестирование гауссовой наивной байесовской модели тоже относительно простое. Просто передаем матрицу, на которой модель была обучена, и измерим точность прогнозов, используя матрицу путаницы.
Именно поэтому сейчас все чаще можно встретить теорию, что в ближайшем будущей, большая часть торговых сделок будет осуществляться с помощью ИИ ассистентов. Удобный трюк, которым пользуются специалисты по трейдингу с помощью машинного обучения, — это объединение различных прогнозов в один, который в таком случае получается более точным. В нашем блоге представлено множество полезных статей по трейдингу на NYSE, NASDAQ и AMEX, которые написаны исходя из опыта торговли успешных трейдеров. Также советуем расширить знания в трейдинге на фондовом рынке и изучить соответствующую биржевую литературу.
Информация преподносится от простого к более сложному в логически правильном порядке. Интерфейс обучающего центра также удобный для понимания и навигации. Мы более 10 лет в профессиональном трейдинге и ежегодно обучаем сотни специалистов высочайшего класса. Многие из студентов в последующем становятся частью самой опытной трейдерской команды в СНГ. Давайте попробуем модель с новыми данными человека ростом 5,3, весом 140 и размером стопы 7,5. Мы с вами понимаем, что этот человек, скорее всего, женщина.
Последний может быть очень большим, поэтому обычно существенно более эффективным является использование события BookSnapshot, но иногда бывает полезна полная фиксация текущего состояния. Это очень беглое введение в основы того, как работает биржевой стакан. Существуют и более сложные виды ордеров и определенные тонкости, связанные с ними, однако приведенной информации будет достаточно для дальнейших рассуждений.
Новички смогут с самых азов разобраться в сфере биржевой торговли, а клиенты с опытом имеют возможность получить недостающие знания, минуя известную для них базу. С помощью руководства, которое разработали профессиональные трейдеры, вы сможете ознакомиться с крупнейшими фондовыми биржами NYSE, NASDAQ и AMEX, а также изучить основные инструменты для осуществления биржевой торговли. Однако, не стоит полагать, что я не предпринял ничего для управления рисками.
Подобные правила политики агента в менее жесткой и более разнообразной форме будут найдены им в результате оптимизации метрики. Поскольку политика может оптимизироваться более сложной моделью глубокой нейронные сети, агент способен обнаружить более сложные и мощные политики, чем любые правила, которые могут быть предложены человеком. Вы можете представлять агента машинное обучение в трейдинге как трейдера, открывающего графический интерфейс организатора торгов и принимающего решения о сделках на основе текущих состояний рынка и его счета. Альфа-коэффициент – показатель, определяющий насколько лучше с точки зрения прибыли ваша стратегия по сравнению с альтернативными, относительно безрисковыми инвестициями, такими как государственные облигации.
Это не к тому что я такой молодец, это скорей к вопросу какая дыра непонимания существует между областями знаний, которую я попытаюсь немножко устранить. Поскольку рынки меняются в масштабах микро- и миллисекунд, трейдинг является хорошим приближением непрерывной временной области. Мы можем не фиксировать дискретные моменты времени, а рассматривать временную шкалу, как непрерывную, и считать факт выбора времени принятия действия составляющей обучения агента.
Во-вторых, AI не умеет анализировать поведение других трейдеров на рынке и может делать ошибки в своих расчетах. Возможно, со временем, ситуация с ИИ поменяется, и мы снова удивимся цифровому прогрессу, но точно не в ближайшие пять лет — именно такую цифру назвали опрашиваемые. В этом материале рассмотрим реальные кейсы применения ИИ в работе финансовых компаний, преимущества использования, а также конкретные запросы к ChatGPT, чтобы упростить себе анализ и торговлю.
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. Маркетмейкинг Трейдер получает прибыль за счет спреда — разницы между спросом и предложением. Суть этой стратегии в том, чтобы повысить конкуренцию между торговцами и инвесторами, сужая спред в различных активах. Такая стратегия широко распространена между крупными инвестиционными фирмами. Она позволяет повысить качество и привлекательность торговой площадки.
Будущее трейдинга — это обработка информации, разработка и проверка моделей в режиме реального времени. 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. 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.