Алгоритм для заработка (ч.3)

Надеюсь, ты не успел забыть мой прошлый набросок и все те идеи, которые я пытался погрузить в тебя. У меня вроде получилось попасть синим прямоугольником в нужное отверстие.

Если ты сейчас читаешь и не понимаешь, что за отверстие, что за синий прямоугольник, какие, нафиг, идеи, то ты явно позабыл, а, может, даже не видел нашу прошлую часть. Лови ссылку, освежи в памяти и возвращайся сюда.

Что ж, надеюсь, ты вспомнил о том, что мы выбрали всё-таки вложиться в разработку модели машинного обучения и даже помечтали о том, как это можно сделать, но настало время подумать о том, какие этические вызовы и риски возникают. В этом и есть вся моя натура: сначала сделать, а потом думать. Привыкайте.

Когда речь заходит о рисках, я в первую очередь вспоминаю Арнольда Шварценеггера и не забываю о восстании машин, шучу. Хотя у меня большие вопросы вызывает момент безопасности. Если крупные фонды подключат свои модели к торговле, то при нарушении работы одной из них на рынках начинается кровавая баня. Стоп, снова я думаю о плохом, где «to the moon», позитив, надо явно проработать этот момент с психологом.

Ошибки в моделях вызывают аномальные движения на рынках, тем самым меняя вообще саму структуру и подход к торговле. При возникновении внештатной ситуации тяжело предсказать, что случится с активами. Тогда вопрос, как на таком рынке вообще вообще можно инвестировать, когда от твоей аналитики в секунду может остаться только мокрое место.

К примеру, вот был у нас COVID-19, который достаточно сильно пошатал рынки, но вопрос в том, что трейдеры, которые опираются на исторические данные, не смогли предсказать данный кризис, так же как и модели машинного обучения, базирующиеся на тех же данных. Как мы можем быть уверены в том, что в момент неопределённости модели не выдадут ошибку и не усугубят положение?

Ладно, с ошибками в моделях мы поняли, но что делать с тем, что крупные ребята не захотят делиться кодом, делать его прозрачным? Как тогда регулирующим органам быть уверенными в том, что они не манипулируют рынком? Хотя, знаете, я тут на стороне крупного капитала. Вот я вложил огромные деньги, долго разрабатывал модель, буквально зубами выгрызал лучших специалистов, а теперь я должен бесплатно делиться этим. У нас тут не аттракцион невиданной щедрости.

Окей, мы вот такие дерзкие, никакие регулирующие органы нам нипочём, но что делать, если всё-таки наша модель машинного обучения начала сходить с ума? Кто должен нести ответственность? Правильно, не я, я вообще мимо проходил :)

Вот знаешь, кто зачастую страдает в таких ситуациях — обычные физики. Так у них ещё и нет доступа к данным технологиям. Получается, что они не имеют капитала, чтобы создать модель машинного обучения, не имеют лотерейного билета на удачу, но если что-то идёт не так, то они тоже терпят убытки, несправедливо как-то.

Есть ещё один распространённый страх у обычных трейдеров, да и не только у них, что при внедрении искусственного интеллекта они останутся безработными. Но я спешу сразу опровергнуть данный миф, ведь по прогнозам количество рабочих мест увеличится. Да, 85 миллионов специалистов останутся за бортом, но возникнет нужда в 97 миллионах человек на новых должностях. К счастью или сожалению, мы живём в крайне динамичном мире, где важно уметь адаптироваться под новую реальность.

Ладно, что-то меня шатает со стороны в сторону, от негатива к позитиву. Сейчас таблетки выпью, которые мне психолог прописал, и подведём какие-то выводы.

Собственно, если бы меня спросили, потрачу ли я лям баксов на данные разработки? Конечно, нет, так как у меня его нет, но если бы был, да не один, то я однозначно задумался о том, что стоит побороться за место под этим солнцем, и, вероятнее всего, вступил бы в схватку.

Но стоит отметить, что не всё так однозначно. Насколько мне известно, уже существуют модели, которые предсказывают движение цены. И тут ты можешь у меня спросить, что в этом плохого? Если у других получилось, почему у нас не получится?

Немного красивых циферок: средний рост рынка предсказания биржевых котировок составляет 32,9% и уже в этом году достигнет размера в 7,3 млрд.$. Отрасль и правда выглядит крайне красиво, чтобы не запрыгнуть в неё.

Но не всё так однозначно. Давай я тебе открою один маленький момент.

Вот если тебе предложат знать цену на 10 секунд вперед, то ты согласишься, даже думать не будешь, но если тебе скажут, что мы можем посчитать от текущего момента цену через 10 секунд, но на это нам потребуется 30 секунд, то ты бы, вероятнее всего, отказался. Ведь зачем тебе знать котировки двадцатисекундной давности?

Тяжело написал? Тогда попробую объяснить на примере. Вот поехал ты с друзьями на рыбалку и вместо того, чтобы сидеть и ждать, когда клюнет рыба, вы решаете предсказать на 10 секунд вперёд, чтобы успеть закинуть удочки, её передвижение по водохранилищу. Вы начинаете рассчитывать, и этот расчёт занимает у вас 30 секунд. По факту вы молодцы, угадали, где будет рыба, но урчащий живот говорит, что так вы уедите домой с пустыми сумками. Теперь понятно?

Собственно, зная этот факт, ты уже немного с осторожностью начинаешь смотреть на данные инвестиции, не правда ли? Но вот вопрос: стоит ли вкладываться и дальше развивать эту отрасль, ускоряя получение данных, остаётся на твоих плечах. Именно на него надо дать ответ, чтобы принять решение о движении в модели машинного обучения.

А уже в эту пятницу выйдет пост, в котором мы раскроем скрытый потенциал ChatGPT для прогнозирования биржевых котировок. Жду тебя завтра.

Если хочешь получать больше информации про высокочастотную торговлю, арбитраж и профессиональный трейдинг, то переходи в наш telegram-канал: @viking_algotraders