Копипаст
Мне кажется, что есть две плоскости, в которых надо ждать чего-то интересного.
1️⃣ Первая – это агрегация разных источников данных.
Мы сейчас имеем достаточно разнородную картину. Одни ребята строят что-то на основе телеграм-каналов, другие делают систему на основе свечных данных, третьи – на основе отчетности компаний и т.д., все сфокусированы на чем-то конкретном. Но на самом деле, чем больше у нас источников, тем больше признаков мы можем загрузить в нашу модель и тем больше закономерностей найти.
Я считаю, что телеграм-каналы — это очень интересный и недооцененный источник данных для машинного обучения и одна из больших точек роста всей индустрии в принципе. Стефан Янсен в своей книге «Машинное обучения для алгоритмической торговли на финансовых рынках» описывает, что сейчас компании находятся в поиске новых источников данных. Например, компании покупают спутниковые снимки для того, чтобы по ним оценивать урожайность кофе и торговать фьючерс на кофе. Так же по снимкам из космоса оценивается загруженность портовых терминалов (потому что к ним причаливают танкеры с нефтью), чтобы оценить нефтяные запасы до публикации информации.
Думаю, что в этом направлении нас ждут интересные открытия, но это задача для больших игроков, потому что данные стоят денег.
2️⃣ Вторая – это поведенческий анализ.
Я думаю, что могут быть прорывы не в области предсказания, а в области имитации действий трейдеров.
Например, у нас есть трейдер, он изо дня в день совершает одинаковые действия, и если мы возьмем некий пул трейдеров и будем наблюдать не за рынком, а за действиями трейдеров, за их реакциями на рынок, то мы сможем выявить поведенческие паттерны.
Думаю, что в поведенческом анализе и имитации действий трейдера могут быть интересные прорывы с использованием ИИ.
https://t.me/viking_algotraders/291
https://rutube.ru/video/2e2d7856e1f01d220c10dfb88e90c00d/?playlist=535562