Искусственный интеллект — современное понятие, о котором мы все слышали и, может быть, даже знаем. Поскольку вы решили прочитать эту статью, вы наверняка извлечете пользу из торговых аспектов AI и ML, которые мы рассмотрели ранее. В настоящее время необходимо знать, как они подтолкнули к прибыльной торговле. Узнайте все о трейдинге с помощью Искусственного интеллекта и машинного обучения. Итак, содержание этой статьи охватывает:

Что такое искусственный интеллект и как он используется в трейдинге?

По сути, Искусственный интеллект (ИИ) — это наука и техника создания интеллектуальных машин. В частности, он принимает во внимание интеллектуальные компьютерные программы для расчетов, рассуждений, извлечения уроков из опыта, адаптации к новым ситуациям и решения сложных проблем. Искусственный интеллект (ИИ) в основном основан на таких дисциплинах, как информатика, психология, лингвистика, математика, биология и инженерия.

Поскольку ИИ коренным образом формирует будущее торговли акциями, он продолжит делать торговлю прибыльной в ближайшее время. Например, роботы-консультанты автоматизированы для анализа миллионов точек данных за минимально возможное время и прогнозирования цен на их основе. Кроме того, он совершает сделки в наиболее прибыльное время благодаря своей способности совершать несколько сделок каждую секунду на фондовом рынке. Следовательно, для точного анализа, прогнозирования, своевременного исполнения сделок и снижения рисков ИИ играет важную роль.

Теперь давайте посмотрим, как именно ИИ используется в трейдинге:

Формирование узора

Искусственный интеллект — это мощная технология, которая помогает анализировать многочисленные точки данных за считанные секунды. Таким образом, он может быстро идентифицировать те торговые модели, которые являются историческими и воспроизводятся для умной торговли. Принимая во внимание, что люди не могут идентифицировать и строить шаблоны с такой скоростью.

Прогнозирующая торговля (на основе настроений)

Основываясь на анализе заголовков новостей, комментариев в социальных сетях и других платформах, ИИ может прогнозировать действия других трейдеров, а также направление акций с помощью анализа настроений.

Увеличенная скорость торговли

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.

Системы, основанные на правилах

Системы, основанные на правилах, считаются простым видом искусственного интеллекта. Их нужно только кормить утверждениями, которые соответствуют ЭТОМУ или ТОМУ, чтобы заставить систему прийти к выводу. Следовательно, он состоит из некоторых правил IF-THEN вместе с набором фактов. Есть два основных принципа, на которых он работает, а именно:

  • Набор фактов
  • Набор правил

Набор фактов

Это набор общих фактов, от которых зависят данные. Например, цена книги составляет 100 индийских рупий или превышает 100 индийских рупий.

Набор правил

Это двигатели для фактов, поскольку они решают, каким будет результат в обоих случаях фактов. Например, если цена книги 10 долларов, вы покупаете ее.

Итак, поскольку вам понятны обе концепции, давайте рассмотрим еще один пример. ИИ получает информацию, основанную на правилах, чтобы рекомендовать, какой цвет обуви носить каждый день. В этом сценарии будут факты, подтверждающие то же самое. Факты могут отличаться по нескольким причинам в этот конкретный день, например:

  • Идет дождь
  • это спортивный день
  • Это праздничный день

Основываясь на приведенных выше фактах, система будет делать соответствующие выводы каждый день.

Здесь также важно отметить, что решения подаются в систему с помощью группы людей-экспертов в конкретной области.

Кроме того, правила легко написать, так как вам нужно только добавить правило, которое будет отдано системе в случае любого дополнительного факта в процессе принятия решения, который вы не учли ранее. Еще один важный момент, на который следует обратить внимание, заключается в том, что правила являются детерминированными, и, следовательно, несоблюдение правил должным образом может привести к ложным результатам. Кроме того, могут быть случаи, когда изменения в реальных сценариях могут происходить быстрее, чем обновления в системе. Это также может сделать результаты ошибочными.

Чтобы узнать больше, вы можете обратиться к исследовательской статье здесь.

Машинное обучение

Машинное обучение — это еще один подход, но улучшенный, который помогает избавиться от проблем в системах, основанных на правилах. При этом в машину подается информация о результатах каждой точки данных, а не о процессе принятия решений.

Например, если заявки на получение стипендии были отклонены для некоторых претендентов из 1000, система будет передавать только результат, а не весь процесс.

Таким образом, автоматизированная система учится принимать более точные решения по сравнению с системами, основанными на правилах.

Следовательно, он действует на основе исторических результатов и предсказывает, каким может быть будущий результат. Кроме того, помимо исторических результатов, он принимает во внимание другие параметры или факторы, влияющие на решение.

Согласно другому примеру, результатом здесь может быть что-то простое, например «Нужно ли мне сегодня носить с собой зонт?», или что-то более сложное, например, «предсказание цен на акции». Следовательно, может быть столько входных переменных или функций, сколько требуется. Хотя входные переменные и выходные данные в значительной степени представляют собой сценарии реального мира, все же становится трудно объяснить несколько факторов, играющих промежуточную роль.

Давайте теперь посмотрим, где процесс машинного обучения может не работать.

Здесь пример может помочь определиться с нарядом для случая. В таком случае на решение влияет очень много факторов, и один из них — «температура в конкретный день». Система проверит температуру в тот же день год назад, чтобы основывать свой результат.

Но здесь фактор может быть не совмещен. Это потому, что в конкретный день в этом году температура может быть больше или меньше. И, следовательно, чтобы принять решение в соответствии с текущей температурой, система должна будет полагаться на факты того дня.

Также важно отметить, что в машинном обучении также есть метод дерева решений, который напоминает системы, основанные на правилах. При этом вам нужно сначала подать в систему одно заявление и следовать решениям, принятым позже. Но есть разница между деревом решений и системой, основанной на правилах, которая заключается в подаче информации. Система, основанная на правилах, поступает от экспертов-людей, тогда как решения в дереве решений принимаются в процессе машинного обучения.

Теперь, когда вы разобрались с типами искусственного интеллекта, давайте продолжим и выясним влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на торговлю.

Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на трейдинг

Фактически говоря, искусственный интеллект и машинное обучение способны решать крупномасштабные проблемы в сфере трейдинга. Эти ситуации или проблемы обычно связаны с оптимизацией, анализом и прогнозированием. Обладая такой мощью, AI и ML повлияли на торговлю следующим образом:

Выявление и анализ предикторов (факторов) цен на акции

AI и ML используют нейронные сети и несколько методов обучения для выявления и анализа факторов, влияющих на определенные цены акций. Эти факторы также известны как предикторы или признаки. Основываясь на этих факторах, AI и ML прогнозируют будущие цены на акции. Кроме того, это приложение ИИ является примером машинного обучения.

Решения, основанные на фактах

Искусственный интеллект — это автоматизированная система, которая принимает решения на основе фактов, в отличие от людей, чьи решения обусловлены такими эмоциями, как страх, жадность, надежды и планы. Благодаря этим решениям, основанным на фактах, торговля стала более прибыльной для участников рынка.

Изменение шаблонов найма в торговом домене

С появлением торговли, основанной на фактах, искусственный интеллект также вызвал необходимость в том, чтобы люди помогали управлять ею. Поскольку торговля, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении, требует наличия специалистов в области математики, компьютерного программирования и т. д., в настоящее время в сфере торговли набираются сотрудники из различных смежных областей.

Использование чат-ботов

AI и ML значительно повысили ценность повседневной жизни трейдеров благодаря ряду полезных дополнений, например, чат-ботов. Чат-боты улучшили способ торговли, поскольку трейдерам стало проще не только общаться с чат-ботом, но и иметь доступ к истории выписок. Более того, чат-боты обучаются сами и не требуют вмешательства человека.

Вот, давайте возьмем пример. Предположим, вы, как трейдер, отправляете сообщение боту, чтобы узнать о торговых предложениях. В этом случае бот сообщит вам текущие цены, а также подтвердит размер сделки, на которую вы смотрите. Теперь бот предоставит вам потенциальные предложения, а также рассмотрит ответы других трейдеров. После того, как все предложения будут собраны, он предоставит вам лучшее.

Сценарии смоделированного риска

Поскольку ИИ помогает прогнозировать цены акций в торговой сфере, это, безусловно, лучший инструмент для фондового рынка. С точными прогнозами риска трейдер может принимать мудрые решения. ИИ имеет возможность собирать большие объемы данных для их анализа с исключительной скоростью и точностью. Благодаря этой способности он может максимизировать потенциальные выгоды и моделировать сценарии риска. Следовательно, AI и ML сделали торговый бизнес более прибыльным для трейдеров.

Как видите, AI и ML повлияли на рыночную культуру с гораздо большей прибыльностью, чем когда-либо прежде.

Теперь давайте продолжим и посмотрим на реализации и приложения AI и ML в трейдинге.

Реализации и приложения AI и ML в трейдинге

Искусственный интеллект и машинное обучение играют важную роль в сфере трейдинга, поскольку новые технологии сделали торговлю быстрее и проще.

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая привнесла исключительную инновацию в мир трейдинга.

Машинное обучение имеет несколько реализаций в торговой сфере. Ниже перечислены некоторые из них:

  • Прогноз цен на акции на основе исторических данных
  • Ускоряет поиск эффективных алгоритмических торговых стратегий
  • Количество рынков для мониторинга

Прогноз цен на акции на основе исторических данных

Машинное обучение подразумевает передачу исторических данных в систему, чтобы она могла основывать на них свои решения в будущем. Следовательно, для прогнозирования цен на акции, которые называются целевыми переменными, машинное обучение использует исторические данные, которые называются переменными-предикторами. Для этого алгоритм в ML учится применять переменные-предикторы для прогнозирования целевых переменных.

Ускоряет поиск эффективных алгоритмических торговых стратегий

Также реализовано машинное обучение для ускорения поиска эффективных алгоритмических торговых стратегий. Поскольку он обеспечивает автоматизированный подход, он намного лучше, чем ручной процесс. Эти алгоритмические торговые стратегии помогают трейдерам оптимизировать свою прибыль и моделировать риски. В любом случае, есть конкурентное преимущество, если у вас есть автоматизация для поддержки любой задачи. Например, есть несколько стратегий, использующих машинное обучение для оптимизации алгоритмов, таких как линейная регрессия, глубокое обучение, нейронные сети и так далее.

Количество рынков для мониторинга

Машинное обучение также помогает увеличить количество рынков, за которыми может следить отдельный человек и на которые нужно реагировать. Чем больше количество рынков, тем больше у трейдера шансов выбрать самый прибыльный. Следовательно, вы можете расширить свои возможности с помощью этой реализации машинного обучения.

Есть несколько известных компаний, таких как Renaissance Technologies и Citadel, которые используют машинное обучение для принятия своих инвестиционных решений.

Как приложение машинного обучения, XGBoost является лучшим примером того же. Модель XGBoost на самом деле является бустером для градиентной модели. Таким образом, он повышает производительность с помощью машинного обучения.

Отказ от ответственности: Этот Контент изначально опубликован https://blog.quantinsti.com/artificial-intelligence-machine-learning-trading/