Машинное обучение как способ анализа микроструктуры рынка и его применение в высокочастотном трейдинге Хабр

Осознавая возможности и ограничения машинного обучения, трейдеры должны использовать эту технологию в сочетании с человеческим опытом и интуицией для достижения лучших результатов на финансовых рынках. Одной из основных проблем является переобучение моделей машинного обучения, когда алгоритм слишком хорошо адаптируется к историческим данным, но плохо справляется с новыми ситуациями на рынке. С помощью машинного обучения можно создавать более точные прогнозы, учитывая большое количество факторов, что позволяет определить потенциальные тенденции и движения рынка. Эти алгоритмы используют разделяющую плоскость в случае пространств большой размерности и делит данные на несколько классов. Канадская инвестиционная компания опубликовала исследование о том, как методы машинного обучения позволили ей существенно улучшить показатели торговых стратегий. Профессиональные трейдеры время от времени должны работать над модернизацией собственных наработок, поскольку трейдинг постоянно обновляется.

С того времени количество подобных систем значительно возросло. Их распространение и влияние на рынок стало настолько существенно, что трейдеры применявшие устаревшие системы, начали недополучать прибыль. А те, кто использовал обновлённую автоматизацию для проведения торгов на биржах, серьёзно улучшили свои доходу в сравнении со средним уровнем по рынку. «Взяла этот курс, так как очень люблю машинное обучение и анализ данных. До этого проходила курсы от зарубежных ВУЗов, как только появился курс на русском языке — сразу записалась.

ПОСТРОЕНИЕ ТОРГОВЫХ АЛГОРИТМОВ

Таким образом, мы сможем понять, насколько хорошо работает наша модель на новых данных. Здесь отображены условные вероятности (указывается вероятность роста или падения цены для каждого дня недели). Используется для прогнозирования направления и значения величины. Вместо того, чтобы «вручную» программировать правила политики агента, наш агент может самостоятельно создавать правила своей политики.

использование машинного обучения в трейдинге

В то же время, вся индустрия развивалась вокруг этих методов, потому что им было легко научиться. Применение методов разработки торговых стратегий на основе ИИ, как на краткосрочный период, так и для долгосрочного инвестирования, набирает популярность, и в этой области существует несколько очень активных хедж-фондов. Тем не менее, широкое признание этой новой технологии происходит медленно вследствие влияния различных факторов, наиболее важным из которых является то, что ИИ требует инвестиций в новые инструменты и человеческий талант. Большинство фондов используют фундаментальный анализ, потому что его изучают менеджеры при прохождении своих программ MBA. Существует не так много хедж-фондов, полагающихся исключительно на ИИ.

Общая постановка задачи обучения по прецедентам [ править | править код ]

Фактически мы можем напрямую оптимизировать их, чтобы они стали устойчивыми к изменениям рыночных условий, введя соответствующие штрафы в функцию вознаграждения. Важной концепцией машинного обучения является нахождение последовательностей в исторических данных, чтобы применить их для прогнозирования будущей цены. 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. Любая задача машинного обучения подразумевает наличие выборки – совокупности данных, представляемой в виде списков или таблиц, в которых содержится некоторая информация об анализируемом объекте. Задача заключается в построении модели того, как устроен анализируемый объект, на основе анализа имеющихся данных.

использование машинного обучения в трейдинге

Применение ИИ растет на индивидуальном уровне, но большинство трейдеров по-прежнему используют методы, предложенные в середине двадцатого века, включая традиционный технический анализ, потому что их легко освоить и применить. Необходимо также решить, в какой временной шкале мы собираемся действовать. Одни трейдеры, покупают актив и удерживают его в течение нескольких дней, недель или месяцев, делая долгосрочную ставку на основе анализа вопроса вида «Будет ли Bitcoin успешным? Эти решения обусловлены внешними событиями и новостями или фундаментальным пониманием стоимости и потенциала активов. Такой подход сложно автоматизировать методами машинного обучения.

Как работает машинное обучение в торговле

Рассмотрим биржу GDAX – одного из наиболее популярных организаторов торгов. Предположим, вы хотите торговать пару BTC-USD http://rusedina.org/27-zapravka-ili-vosstanovlenie-kartridzhej.html (Bitcoin за доллары США). Перейдя на соответствующую страницу, вы увидите что-то похожее на следующее изображение.

использование машинного обучения в трейдинге

Ныне над его поддержкой работает сеть анонимных профессионалов по обработке информации. Они разработали уже около 2800 моделей на данных, предварительно очищенных и упорядоченных с помощью хедж-фонда. Позволяет точно, быстро и непрерывно анализировать большие объёмы информации, что позволяет достичь педантичности в процессе измерения и контроля за статистической надёжностью, не соблюдая жёсткие правила.

Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения [ править | править код ]

Используя их, вы действуете на свой страх и риск и сами несете ответственность за результаты. Применяется для трейдинга в результате взвешенных решений, не использую интуицию и фактор случайности. Это позволяет увеличить статистическую значимость благодаря последовательному применению рыночных обоснований и математики.

  • В то же время, вся индустрия развивалась вокруг этих методов, потому что им было легко научиться.
  • Предназначен для настройки и обучения алгоритмов перед началом тестирования.
  • Машинное обучение становится одной из самых многообещающих областей в алгоритмической торговле за последние два года, но имеет репутацию слишком сложного математического подхода.
  • Одним из преимуществ ИИ-трейдинга является то, что он может работать круглосуточно и без устали.
  • Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка?

Стратегия основана на поиске несоответствий между ценами, за счет получения различных новостей, влияющих на финансовый рынок. Например, цена на покупку акции составляет $200, а цена на продажу — $200.01, а затем цена на покупку меняется на $199 и цена на продажу становится уже $200 за акцию. В таких условиях получается что цена продажи становится предыдущей ценой покупки, а исполнение последних оставшихся в очереди заявок на покупку по $200 позволят в итоге трейдеру перепродать акцию по $200. С данными Twitter вы получаете интересное сочетание данных (содержимое твитов) и метаданных (местоположение, хештеги, пользователи, повторные твиты и т. д.), которые открывают вам почти бесконечное количество путей для анализа.

Leave a Comment