Штучний інтелект застосовують у найрізноманітніших сферах, зокрема й у трейдингу. Електронні транзакції становлять близько половини загального доходу від торгівлі акціями. Більшість компаній, включно з хедж-фондами, використовують аналітику на основі AI, щоб генерувати інвестиційні ідеї та формувати портфелі.
AI спрощує аналіз даних і виконання угод за найкращою можливою ціною. Завдяки штучному інтелекту аналітики зможуть прогнозувати ринки з більшою точністю. Трейдерам і біржовим компаніям також простіше ефективно обмежувати ризики в обмін на більші винагороди.
AI-трейдинг породжує нові запитання
Хоч AI і вважають рішенням для торгових технологій, досі є сумніви щодо того, на що він насправді здатний. Коли йдеться про ринкові ціни, AI мусить їх прогнозувати, хоча вони за своєю природою випадкові. Ціни неможливо передбачити, адже ринок надзвичайно мінливий. Тому прогнози на основі машинного навчання не завжди точні й можуть не підходити для автоматизованої торгівлі.
Через це трейдери звернулися до кількісних торгових тактик, таких як арбітражна та високочастотна торгівля. Вони ґрунтуються на наборі передбачуваних моделей поведінки та упереджень.
Наскільки прибуткові найкращі торгові алгоритми?
Алгоритмічна торгівля — це коли ви задаєте конкретні умови, наприклад ціну та ринкові обставини, і коли ці умови виконуються, компʼютерна програма автоматично торгує на високій швидкості та з великими обсягами.
Компʼютерну програму використовують для виконання угоди, бо вона ефективніша та швидша за людину. Це можна робити з частотою і швидкістю, яких вручну досягти було б важко.
Попередньо заданими умовами можуть бути час, ціна, обсяг або будь-які інші ринкові параметри. Алготрейдинг також застосовують для підвищення ефективності, адже він усуває вплив людських емоцій на угоду, робить ринок ліквіднішим, а торгівлю — методичнішою.
Порівняно з традиційною ручною торгівлею найкращі торгові алгоритми прибутковіші. На ринку доступно чимало автоматизованих торгових систем із різними цінниками. Розраховуючи дохідність, не забудьте врахувати інфляцію, яка зазвичай становить близько 2% на рік.
Отримати всю внутрішню інформацію про прибутковий алгоритм складно, адже більшість тих, хто його створює, тримає це в таємниці. Саме тому більшість великих кількісних інвестиційних компаній ретельно оберігають свої торгові алгоритми. Більшість високоефективних платформ, хоч би якими стабільними вони були, не втримують позицій, оскільки на ринок регулярно виходять нові конкуренти.
Більшість торгових алгоритмів не дають величезної дохідності: вони орієнтуються на невеликі, але стабільні результати, які можна масштабувати та підсилювати маржею, щоб отримати прийнятний прибуток.
У чому різниця між AI-трейдингом та алготрейдингом?
Алготрейдинг — це процес, за якого компʼютерна програма виконує угоду за набором інструкцій. Машинне навчання, своєю чергою, використовують для моніторингу, дослідження й оцінювання ринкових умов, торгових патернів і даних, щоб прогнозувати подальший розвиток подій.
Умови, які мають виконуватися в алготрейдингу, задає людина. Штучний інтелект же встановлює умови самостійно, переглянувши багато критеріїв і оцінивши їх.
Як машинне навчання використовують у фінансах?
Машинне навчання застосовують у реальному часі для виявлення складних торгових патернів на багатьох ринках. Завдяки високій швидкості та потужній обробці великих даних воно надає оновлення в реальному часі. Це пояснює, чому його використовують на Волл-стріт і по всій території США.
Банківський сектор використовує технології для аналізу конверсій і фінансових даних. Це дає змогу легко фільтрувати доречні нотатки й величезні обсяги даних у реальному часі та отримувати ринкові інсайти.
Деякі компанії використовують AI-системи для обробки даних і оцінювання акцій. Такі організації застосовують AI для розпізнавання патернів і прогнозування цін, щоб щодня пропонувати найкращі акції. Портфелі вони формують за допомогою AI-алгоритмів.
Машинне навчання допомогло фінансовим фірмам розробити методи алгоритмічної торгівлі. Це сприяло вирішенню інвестиційних задач і дало змогу аналізувати дані без потреби у власній внутрішній експертизі.
Наприклад, Epoque має AI-систему, що працює у три етапи: перший — стратегія, у межах якої відстежуються й аналізуються потенційні угоди; другий — формування ордерів; третій — виконання активних ордерів, де машинне навчання використовується для моніторингу результатів.
Інвестиційні фірми використовували машинне навчання, щоб розробити такі методи, як інтелектуальний розподіл активів для глибокого навчання та прогнозування різних активів у портфелі.
Машинне навчання застосували й для створення повністю автономної системи торгівлі акціями, яка не потребує жодних оновлень чи змін.
Як почати займатися алгоритмічною торгівлею з машинним навчанням?
Насамперед, щоб займатися алгоритмічною торгівлею з використанням машинного навчання, потрібно вміти програмувати.
Опанувавши програмування, можна переходити до вивчення методів машинного навчання: класифікації, кластеризації та регресії.
Коли машинне навчання поєднується з алгоритмічною торгівлею, ви задаєте компʼютеру інструкції, а машинне навчання оновлює їх відповідно до ринкових умов. Навіть коли працюють нейронні мережі, машинне навчання позбавляє потреби відстежувати обставини, щоб налаштовувати їх для алготрейдингу.
Отже, алгоритми машинного навчання — це відповідь для трейдингу. Навіть якщо вони не бездоганно точні, вони доволі добре прогнозують коливання цін на акції.
Якщо ви хочете вивчити алгоритмічну торгівлю з машинним навчанням, перегляньте гайди Hafizebot. Дозвольте Hafizebot вести автотрейдинг за вас.