Искусственный интеллект применяют в самых разных областях, и торговля — одна из них. На электронные сделки сегодня приходится около половины доходов от торговли акциями на спотовом рынке. Большинство компаний, включая хедж-фонды, используют аналитику на базе ИИ, чтобы генерировать инвестиционные идеи и собирать портфели.
ИИ упрощает анализ данных и исполнение сделок по лучшей возможной цене. Аналитики точнее прогнозируют движение рынков, а трейдерам и биржам становится проще эффективно ограничивать риск в обмен на более высокую доходность.
Торговля на базе ИИ поднимает новые вопросы
Каким бы решением для торговых технологий ни считали ИИ, вопросы о его реальных возможностях остаются. От него ждут прогноза рыночных цен, хотя эти цены по своей природе случайны. Рынок настолько изменчив, что цены попросту невозможно предсказать. Поэтому прогнозы на основе машинного обучения не отличаются высокой точностью и сами по себе не всегда годятся для автоматической торговли.
В итоге трейдеры переключились на количественные тактики — арбитражную и высокочастотную торговлю. Они опираются на набор предсказуемых моделей поведения и рыночных искажений.
Насколько прибыльны лучшие алгоритмы торговли акциями?
Алгоритмическая торговля — это когда вы задаете конкретные условия, например цену и состояние рынка, и, как только они выполняются, программа автоматически совершает сделки с высокой скоростью и в большом объеме.
Сделку исполняет программа, потому что она эффективнее и быстрее человека. Она работает с частотой и скоростью, недостижимыми вручную.
В качестве заранее заданных условий можно указать время, цену, объем или любой другой параметр рынка. Алгоритмическая торговля к тому же повысила эффективность: она исключает влияние эмоций на сделку, делает рынок более ликвидным, а торговлю — более методичной.
По сравнению с традиционной ручной торговлей лучшие алгоритмы для акций приносят больше. На рынке есть множество автоматизированных торговых систем, и у каждой свой ценник. Рассчитывая доходность, не забудьте про инфляцию — обычно это около 2 % в год.
Узнать все подробности о прибыльном алгоритме сложно: почти все, кто его создает, держат разработку в секрете. Именно поэтому крупные квантовые инвестиционные компании тщательно охраняют свои торговые алгоритмы. И какими бы стабильными ни были самые результативные платформы, надолго удержать позиции им не удается — на рынок регулярно выходят новые конкуренты.
Большинство торговых алгоритмов не дает огромной доходности: они нацелены на небольшую, но стабильную прибыль, которую можно масштабировать и усилить маржинальным плечом, получив в итоге разумный результат.
Чем ИИ-трейдинг отличается от алгоритмической торговли?
При алгоритмической торговле программа совершает сделку по заданному набору инструкций. Машинное обучение, напротив, отслеживает, изучает и оценивает рыночные условия, торговые паттерны и данные, чтобы спрогнозировать дальнейшее развитие событий.
Условия, которые должны выполниться в алгоритмической торговле, задает человек. Искусственный интеллект формирует условия сам, перебрав и оценив множество критериев.
Как машинное обучение используют в финансах?
Машинное обучение применяют в реальном времени, чтобы выявлять сложные торговые паттерны сразу на многих рынках. Высокая скорость и способность обрабатывать большие массивы данных позволяют выдавать обновления мгновенно. Именно поэтому его используют на Уолл-стрит и по всей территории США.
Банковский сектор применяет технологию для анализа конверсий и финансовых данных. Это позволяет в реальном времени отфильтровывать нужные заметки и огромные объемы информации, извлекая из них рыночные инсайты.
Некоторые компании обрабатывают данные с помощью ИИ-систем, чтобы присваивать акциям рейтинги. Они используют ИИ для распознавания паттернов и прогнозирования цен, ежедневно предлагая лучшие бумаги, и собирают портфели алгоритмами ИИ.
Машинное обучение помогло финансовым компаниям разработать методы алгоритмической торговли и решить целый ряд инвестиционных задач. Оно сделало возможным анализ данных без собственной экспертизы внутри компании.
Например, у Epoque есть ИИ-система, работающая в три этапа: на первом отслеживаются и анализируются потенциальные сделки, на втором формируются заявки, а на третьем активные заявки исполняются, и машинное обучение следит за результатом.
Инвестиционные компании применяли машинное обучение и для разработки таких методов, как интеллектуальное распределение активов на базе глубокого обучения и прогнозирование отдельных активов в портфеле.
С помощью машинного обучения была создана даже полностью автономная система торговли акциями, которой не нужны ни обновления, ни правки.
Как начать алгоритмическую торговлю с машинным обучением?
Для начала, чтобы заниматься алгоритмической торговлей с машинным обучением, нужно уметь программировать.
Когда с кодом разобрались, можно переходить к методам машинного обучения: классификации, кластеризации и регрессии.
Когда машинное обучение и алгоритмическая торговля объединяются, инструкции компьютеру задаете вы, а машинное обучение обновляет их в зависимости от рыночных условий. Даже при работающих нейросетях машинное обучение избавляет вас от необходимости постоянно следить за условиями и настраивать их под алгоритм.
Так что алгоритмы машинного обучения — это ответ, который нужен трейдингу. Пусть они и не сверхточные, но прогнозы по колебаниям цен акций дают вполне достойные.
Если хотите освоить алгоритмическую торговлю с машинным обучением, загляните в руководства Hafizebot. Пусть Hafizebot торгует автоматически за вас.