Как машинное обучение может предсказывать фондовый рынок?

Не секрет, что искусственный интеллект меняет мир, каким мы его знаем. ИИ показывает нам, что возможно, от автономных транспортных средств до предсказания погоды. Поэтому неудивительно, что ИИ также встряхивает фондовый рынок.

Как отмечает International Investment, одним из наиболее многообещающих примеров того, как ИИ меняет традиционные финансы, является способ торговли товарами. Это одни из старейших форм коммерции и торговли в мире. Они также являются важной частью диверсификации портфеля.

• Принято считать, что инвестирование в сырьевые товары не для среднего инвестора из-за связанной с этим сложности. Однако с появлением искусственного интеллекта и машинного обучения инвесторы теперь могут воспользоваться растущим числом доступных им вариантов.*

Используя алгоритмы, которые могут учиться на прошлых данных, машинное обучение может давать прогнозы будущих цен на акции. Трейдеры могут использовать эту информацию для принятия более обоснованных решений о том, куда инвестировать свои деньги.

Пример сети долговременной памяти (LSTM) для построения вашей модели для прогнозирования курсов акций Google -- от simplilearn.com

Что такое машинное обучение и как его можно использовать для прогнозирования фондового рынка?

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который фокусируется на создании алгоритмов, которые могут обучаться и совершенствоваться самостоятельно. Он в основном используется в приложениях для прогнозирования, таких как прогнозирование фондового рынка. Это означает, что машинное обучение может создавать модели, способные предсказывать будущие события, тенденции и закономерности.

Машинное обучение — мощный инструмент прогнозирования фондового рынка. Анализируя исторические данные, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности, которые могут указывать на то, как рынок будет двигаться в будущем. Эта информация может быть использована для принятия лучших инвестиционных решений и получения прибыли.

Прогнозирующие приложения на языке MQL5

MQL5 — это мощный язык программирования, предназначенный для разработки торговых стратегий. Он обладает широким спектром функций, что делает его идеальным для машинного обучения и прогнозного моделирования. В частности, MQL5 очень эффективен при обработке больших наборов данных и выполнении сложных вычислений. Это делает его хорошо подходящим для приложений прогнозирования фондового рынка.

Было много успешных применений MQL5 в прогнозировании фондового рынка. Одним из ярких примеров является приложение для прогнозирования фондового рынка, разработанное Хамидрезой Гаффари и Мазияром Тахарози. Эта система использует MQL5 для прогнозирования цен на акции на иранском фондовом рынке.

Кроме того, MQL5.com является источником для начала пути к алгоритмической торговле благодаря набору полезных инструментов и функций. Можно начать знакомство с этим торговым сообществом, заглянув на рынок готовых решений для прогнозирования акций или, встретившись с отдельными инвесторами, если есть необходимость в индивидуальной разработке.

История машинного обучения и его успехи в прогнозировании фондового рынка.

Использование машинного обучения в прогнозировании фондового рынка во многих случаях было успешным. Например, в 2006 году группа исследователей компьютерных наук из Стэнфордского университета использовала машинное обучение для разработки системы, которая могла предсказывать направление промышленного индекса Доу-Джонса с точностью 86 %. .edu/proj2011/HsuShiuTorczynski-PredictingDowJonesMovementWithTwitter.pdf). Система смогла достичь такой точности, проанализировав прошлые цены на акции и выявив закономерности, которые можно использовать для прогнозирования будущих движений.

__[Цзини Шэнь из Карлтонского университета использовала долговременную кратковременную память (LSTM)] модель shorttermstockmarketpricetrendpredictionusing.pdf) для__сохранения зависимости характеристик от времени и достижения 96%, значительно высокой точности прогнозирования тенденций роста цен и общей точности прогноза 93,25%.

Машинное обучение также используется хедж-фондами и другими финансовыми учреждениями для прогнозирования фондового рынка. В 2020 году, например, шведский хедж-фонд Volt Capital Management AB [превзошел ожидания на 14%] (https://analyticsindiamag.com/ai-helped-this-swedish-hedge-fund-achieve-24). -возврат/) окупаемость инвестиций с помощью искусственного интеллекта.

Успех машинного обучения в прогнозировании фондового рынка, вероятно, сохранится и в будущем, поскольку становится доступным больше данных и увеличивается вычислительная мощность. Машинное обучение станет еще более важным, поскольку мы вступаем в эпоху, когда автоматические торговые системы становятся все более распространенными.

Проблема черного ящика

Модели ИИ часто критикуют за то, что они являются черными ящиками, а это означает, что они не видят, как их входные данные объединяются для получения вывода. Это основная причина, по которой показатели приемки не так высоки, как могли бы быть. Несмотря на то, что они называются черными ящиками, эти модели по-прежнему широко используются в различных отраслях, таких как электронная коммерция.

Как не попасть в беду черного ящика

Шивам Синха дал несколько советов для всех, кто планирует использовать машинное обучение в своей торговле. По ее словам, помимо наличия необходимых навыков для использования как финансов, так и машинного обучения, также важно иметь необходимый опыт работы с обоими. Первым шагом является определение драйверов, наиболее важных для участников рынка.

1. Прежде чем использовать данные финансового рынка, модели МО должны сначала разбить их на различные экономические режимы. Это типы данных, которые используются для измерения производительности активов.

1. Связь между рыночными данными и движущими силами эффективности активов не должна основываться на статистических данных. Вместо этого он должен руководствоваться экономической интуицией.

1. Сравнительный анализ: всегда проверяйте, добавляют ли модели машинного обучения ценности по сравнению с линейными моделями.

1. Один из самых важных шагов в построении модели — избавиться от мусора. Например, если модель чувствительна к выбросам, их следует удалить до подачи данных.

1. Перед построением модели также важно определить минимальный объем данных, который должна иметь модель.

1. Нужно также быть непредвзятым, когда дело доходит до запуска модели. Если это уже переоснащение, то оно должно остановиться.

До появления машинного обучения прогнозирование фондового рынка было трудоемким процессом. Сегодня с использованием этих моделей прогнозировать рынок стало проще, чем когда-либо. Несмотря на прогресс, достигнутый технологиями, ей еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем она сможет полностью заменить человека. Однако, если вам нужно использовать модели машинного обучения, не бойтесь их пробовать.