Блог им. fkViking

Можно ли научить искусственный интеллект предсказывать цены на бирже?

    • 14 августа 2024, 18:21
    • |
    • Viking
  • Еще

Мы побеседовали со специалистом, который занимается Data Scientist, и узнали много вещей, связанных с возможностью применения искусственного интеллекта в биржевой торговле. 

Во времена, когда слышатся лозунги: «Нейросети будут с нами надолго», возникает большой вопрос насчёт применения этих технологий для предсказания цен на бирже. Так как зачастую будущее движение цены — это огромный массив данных, которые влияют на ценообразование компании, а, как для многих известно, модели машинного обучения в разы быстрее обрабатывают биг дату.

Как я уже упомянул, самым заманчивым применением искусственного интеллекта в контексте финансовых рынков является его способность предсказывать будущие цены активов. Несмотря на то, что достичь высокой точности в этих предсказаниях пока не удается, многие крупные игроки финансового сектора, включая ведущие банки, инвестиционные фонды и прочие значимые организации, активно инвестируют ресурсы в разработку и совершенствование технологий машинного обучения.

Разработка систем искусственного интеллекта, способных спрогнозировать будущую цену актива требует больших вложений, так как задействованы команды высококвалифицированных специалистов, а про стоимость самой инфраструктуры я вообще молчу. Стартовые вложения для начала исследований в этой области начинается от 1 миллиона долларов. Да, ровно столько надо, чтобы попытаться предсказать цену актива. Тут как в лотерее, если повезёт, и вы найдёте золотую жилу, то потенциальная отдача способна окупить все затраты с лихвой, поскольку даже незначительное преимущество в способности предвидеть ценовые движения может принести огромную прибыль.

И всё же, ситуация не так однозначна. Существует мнение, согласно которому участие человека на финансовом рынке невозможно полностью заменить искусственным интеллектом. В то же время, значительное количество людей убеждено, что развитие искусственного интеллекта в конечном итоге приведет к тому, что трейдеры окажутся не востребованы. Этот вопрос стал предметом оживленных обсуждений на обеих наших конференциях "Профессиональные инвестиции" и “Тюльпаномания”, однако консенсус так и не был найден. 

На предсказание цены влияют три фактора: 

1) известные экономико-математические факторы — на рынках присутствуют закономерности, поддающиеся анализу (например, выходят данные по инфляции, которые определённым образом влияют на цену актива)

2) неизвестные экономико-математические факторы — труднодоступные или недоступные данные (например, инсайдерская торговля, или спутниковые снимки плантаций и логистических терминалов)

3) белый шум — информация не поддающаяся анализу и прогнозу (к примеру, хаотичные действия физлиц, не имеющие отношения к финансово-экономическим факторам).

Когда мы пытаемся предсказать движение цен, у нас возникает проблема — мы не в состоянии учесть влияние белого шума и неизвестных экономико-математических факторов. Ввиду этого, мы не можем использовать классические подходы машинного обучения, например, алгоритмы для прогнозирования временных рядов. 

В данный момент эффективные подходы к решению задачи предсказания биржевых котировок позволяют достигать точности (accuracy) в районе 60%. Конечно, нам бы хотелось получать прогнозы с точностью 100%, но этот результат не достижим. Можно сказать, что к задаче предсказания биржевых котировок существует 2 варианта подходов.

1 вариант — Фундаментальный

Мы анализируем сентименты новостного потока, макроэкономические показатели, данные отчетности и мультипликаторы. Наша цель — скормить искусственному интеллекту всю эту информацию, чтобы он смог выявить закономерности при помощи методов машинного обучения.

Нашёл на просторах интернета такую интересную статистику торговли ChatGPT на основе новостного потока, которая показывает зависимость итоговых показателей от сложности выбранной стратегии:

Можно ли научить искусственный интеллект предсказывать цены на бирже?

Зеленая кривая — стратегия, которая покупала акции с хорошими новостями на основе анализа ChatGPT 3.5. 

Красная линия — стратегия, которая продавала акции с плохими новостями на основе анализа ChatGPT 3.5. 

Светло-голубая кривая — стратегия, которая покупала акции с хорошими новостями и продавала акции с плохими новостями на основе анализа ChatGPT 3.5. 

Темно-голубая кривая — стратегия, которая покупала акции с хорошими новостями и продавала акции с плохими новостями на основе ChatGPT 4.

Черная, фиолетовая и желтая кривые — стратегии пассивного инвестирования с разным распределением капитала.

Отталкиваясь от полученной информации, я обратился к историческим данным, которые показывают рост количества информации. 

Можно ли научить искусственный интеллект предсказывать цены на бирже?

Экспоненциальный взлет данных натолкнул меня на мысль, что с каждым годом точность торговых стратегий на основе новостного сентимента будет расти, главное — научить модель машинного обучения отличать фальшивую информацию от настоящей.

2 вариант — Технический

Мы ищем закономерности в движениях цен, изучаем стохастические процессы, пробуем найти повторяющиеся паттерны. Однако, ключевой проблемой является то, что такие паттерны появляются лишь эпизодически, что делает невозможным предсказание будущей цены в каждый момент времени.

Перспективным подходом выглядит построение торговой системы на основе группы различных паттернов. Это предполагает не просто распознавание отдельных, изолированных паттернов, но и понимание их взаимодействия в совокупности.

Существуют и другие подходы. Они подразумевают использование машинного обучения не для прогноза цены, а, например, для управления риском и далее. Сейчас чаще это сводится к просьбе к ChatGPT  написать код для торговли на математических индикаторов. И даже у кого-то он работает и получается забрать прибыль.

Отдельной задачей машинного обучения является не только извлечение значимых данных из огромного количества информации, но и адаптация к меняющимся рыночным условиям, распознавание новых паттернов по мере их появления и интеграции в алгоритм в реальном времени. 

Также стоит отметить, что некоторые придерживаются мнения, что трейдера отличает от искусственного интеллекта наличие “чуйки”, которая иногда сподвигает заходить нас в сделки или наоборот ограничивает от них. Тут всё тривиально просто, наше поведение на рынке, формируемое бессознательным, также создаёт определённые закономерности, на базе которых мы можем обучить нейросеть. Можно сказать, что искусственный интеллект также как и человек будет обладать “чуйкой”, хотя на самом деле он просто определяет формирующиеся паттерны. 

Более того, уже сейчас существует возможность, используя технологии машинного обучения и анализируя примеры рыночных ситуаций, которые мы ей “скормим” в достаточном количестве, создать ML-модель, которая будет торговать аналогичным трейдеру образом, а возможно, даже эффективнее, поскольку она не подвержена влиянию эмоций.

В заключении стоит отметить, что на текущем этапе развития технологий в публичном доступе, ещё не существует искусственного интеллекта, способного эффективно предсказывать будущие цены. А закрытые наработки больших игроков вряд ли станут доступны общественности, ведь они дают реальное преимущество в торговле.

Отвечая на главный вопрос, хочется сказать, что уже сейчас с помощью искусственного интеллекта можно предсказывать цены с точностью порядка 60% (accuracy), а главной задачей, над которой стоит работать, является повышение данной величины при помощи комплексных подходов, объединяющих различные данные, модели и подходы. Задача предсказания биржевых котировок является «Священным Граалем» для дата саентистов и квантов, которая ждет своих героев. Дерзайте!

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

★4
33 комментария
с помощью цифры модно легко оцифровать прошлое
а вот создать цифровое будущее чисто на одной цифре по моему невозможно никак и никогда, потому что аналог всегда первичен 
был и будет всегда 
поэтому у человека в башке две половинки- одна аналоговая
вторая -цифровая и все работает отлично 
сегодня ваш ИИ просто арифмометр типа Феликса  в свое время 
просто инструмент  и не более 
пузырь уже сдувается
часть не может быть больше целого 
Валерий Осипенко, я целый блог веду у себя osaengine.ru/blog/ по теме ИИ в алготрейдинге.

Практику не хочу пока выкладывать (о ужас, она реально работает).

В кратце — то что вы пишите — вы описываете вершину айсберга. Вы даже не представляете весь масштаб внедрения и использования ИИ.
avatar
Gambler, согласен
как новый инструмент ИИ имеет успех в иных сферах и будет иметь 
я про глобальное и никому не в обиду 
всем удачи 

вся игра на бирже основана на ошибках иных, а вот если ваш ИИ сделает торговлю без ошибок, то это будет кастрат биржа, а такового быть не может 
Валерий Осипенко, 

Чукча и геолог собирают камушки на берегу океана. Вдруг видят
направляющегося к ним голодного белого медведя. Ружья нет.
Чукча хватает лыжи и начинает их надевать. Геолог:
— Бесполезно. Все равно ты не сможешь бежать быстрее медведя.
— А мне и не надо бежать быстрее медведя. Мне надо бежать
быстрее тебя!

Надеюсь, намек, понятен.
avatar
нельзя.
avatar
Можно, я разрешаю.
avatar
новости — это констатация фактов, свершившихся в прошлом

торговать на таком мусоре — терять бабло

прошлые торговые данные (OHLCV) не содержат подсказок о будущем

торговать по прошлым данным — терять бабло
avatar
GOLD, а как тогда торговать?
avatar
Вопрос можно поставить иначе — нужно ли предсказывать будущие цены на бирже чтобы зарабатывать деньги?
avatar
Сергей Сергаев, старый метод предсказания погоды
завтра будет то же что вчера
проверено-работает на 70 %
вполне достаточно для биржи 
Валерий Осипенко, я о том, что можно быть правым лишь в 50% исходов, но если средний плюс от таких сделок будет в 2 раза больше, чем средний минус от убыточных, то это будет очень даже доходная система.
avatar
Сергей Сергаев, почитайте как Талеб с другом обыгрывали рулетку, пока их не поймали
Валерий Осипенко, рулетка — это эргодическая случайность, а биржа — неэргодическая случайность
avatar
Сергей Сергаев, ну тогда вспомните метод Саши Македонского против эргодических случайностей и иных то же туда же 
извините, не люблю заморочееный выводы, кроме медицинских 
Сергей Сергаев, Если и то и другое считать случайностью, то какая это случайность зависит от твоих ставок, точнее, как их делать.
avatar
Кто захочет играть с машиной которая всегда выигрывает?

avatar
нет
avatar
можно анализировать графики и цифры и искать зависимости
Суть Четвёртой промышленной революции (Новый мировой порядок) — это отход от стихии рынка с массовым производством, перепроизводством, кризисами и затовариванием торговых центров и складов товарами, которые никто уже никогда не купит, что наносит убийственный вред экологии и расходует впустую природные, промышленные и людские  ресурсы.
Вместо этого предполагается производство адресное, по предварительным заказам.
Планирование всего этого процесса будут осуществлять системы с искусственным интеллектом.
Проще говоря, не будет никакого рыночного, биржевого ценообразования.
А значит не будет ни биржевой торговли, ни бирж.
avatar
Translator, Ох. хорошо, что лет 150 у нас еще есть!
avatar
Научить ИИ предсказывать можно, но его предсказания будут неверными в большинстве случаев. Преимущество ИИ над человеком состоит в том, что допущенные ошибки нисколько не смущают ИИ, не ломают его психологически и не снижают его предсказательную продуктивность. Сколько бы ошибок ИИ не совершил, он будет предсказывать всё так же бодро как и в первый раз. Поэтому всем организациям надо внедрять ИИ.
Matrix Norm, совершенно верно
человек идет к истине через перекрестки ошибок
Бехтерева даже нашла в мозгу какое то место и назвала его детектором ошибок
а вот критерием ошибок у человека есть практика или бытие или реальность 
ИИ не соприкасается с реальностью
да, цифра отображает реальность. но она не есть реальность так же как карта не есть сама местность
и ко всему ИИ не самостоятелен и без человека он ничто, а нам пытаются втулить, что ИИ больше человека
ну ну, посмотрим и посмеемся 
Конечно можно. И давно уже научили. Правда получается так себе. Ну в принципе как и у естественного интеллекта
avatar
dekos, ))
avatar
А не пробовали искусственному интеллекту типа Chat GPT много графиков дать — пусть изучает, анализирует и учится торговать. Наверное пробовали, но успеха добится не удалось, потому что chat gpt не является ИИ, это посути хитрая база данных.

Если обратится к вопросу в заголовке, то проблема здесь следующая — искусственный интеллект еще не создали. Если бы был создан искусственный интеллект, то имея мощные вычислительные возможности и возможность обработать большой объем графиков он смог бы сам научится торговать и торговал бы очень успешно. Его не нужно было бы учить

А если пойти по другому пути — взять хорошего трейдера, рядом посадить программиста и перенести его логику в программный код. Тут тоже  успеха добиться не удастся — трейдерский мозг, оценивает очень много разных факторов и их совокупность и объяснить машине почему здесь паттерн «двойное дно» — есть вход, а вот здесь точно такой же паттерн, но входить нельзя — очень сложно. Так же не которые решения трейдер принимает основываясь на анализе своих чувств — машине это передать невозможно.

Но зато программа может очень хорошо эксплуатировать простой паттерн на 5минутном — секундном графике и совершать много успешных сделок.
avatar

Методов к получении прибыли со сделки множество и алгоритмов миллионы. Вопрос предсказания цены понятен. Вот построении систем получающих прибыль и использовании при этом ИИ в качестве ресурса уже реальность. 

Но без кодера не обойтись в любом случае. 

avatar
Нет. Но так как вы околорыночники, то вам не ведомо, что такое data set и почему вы его никогда не составите)))
avatar
Не очень понятно как gpt может давать рекомендации на основе анализа новостей
avatar
Думаю, невозможно получить прогноз типа «через столько-то времени цена окажется в заданном узком диапазоне» с достаточным отличием от безразличного прогноза (когда всё принимается равновозможным — белый шум). То есть предсказание цены.
А вот прогноз типа «в данном диапазоне цен вероятность выйти из него вверх в ближайшие сутки составляет 35%, выйти вниз — 25%, и 40% — вероятность остаться в данном диапазоне» вполне достижим.
И тут ИИ найдёт нужные для этого факторы лучше любой уже существующей системы. Тут — предсказание направления.
avatar
А, много мы знаем успешно торгующих алготрейдеров?

теги блога Viking

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн