Машинное Обучение Переворачивает Трейдинг Простое Объяснение Сложных Технологий Юрий Дернов На Tenchatru

Проанализирован датасет криптовалютной пары BTC (Bitcoin) – USDT (Tether) за 2017–2023 гг. Выполнена визуализация цены открытия, оценена корреляция данных. Машинное обучение (МО) стало революционным инструментом в трейдинге, позволяя трейдерам и инвестиционным компаниям получать глубокое понимание рыночных движений и принимать более точные решения. Основной принцип МО — это способность компьютеров обучаться на больших объемах данных и делать прогнозы, не полагаясь на заранее заданные Методы анализа рынка Форекс инструкции. На этих рынках автоматический трейдинг, в частности машинное обучение, только появляются, и торговцы, которые создают механизмы автоматической торговли, могут оказаться лидерами в получении хорошей прибыли. То есть искусственный интеллект может выявлять нужный паттерн, если им управляет профессиональный трейдер, который понимает, что ему нужно искать.

Финансовые временные ряды включают в себя данные о ценах акций, объёмах торгов, валютных https://www.xcritical.com/ курсах и другие показатели. Основными задачами анализа временных рядов в трейдинге являются прогнозирование цен, обнаружение аномалий и выявление паттернов. Машинное обучение трансформирует подход к прогнозированию цен активов. Вместо традиционного технического анализа, основанного на визуальном распознавании паттернов, ML-алгоритмы выполняют многомерную оптимизацию, учитывая сотни факторов одновременно.

С уменьшением стоимости вычислительной мощности, использование машин для решения широкомасштабных задач оптимизации стало экономически целесообразным. Такое конкретное применение искусственного интеллекта  обычно называется машинным обучением (англ. machine learning, ML). Использование машинного обучения для анализа временных рядов открывает новые возможности в области трейдинга, позволяя более точно прогнозировать рыночные тенденции и автоматизировать торговые стратегии.

Использование Машинного Обучения Для Анализа Временных Рядов В Трейдинге

Даже самые продвинутые автоматизированные системы не могут полностью исключить необходимость человеческого вмешательства. В критические моменты именно человек может оценить ситуацию, принять решение о приостановке торговли или смене алгоритма. Перекладывать всю ответственность на алгоритм — значит закрывать глаза на реальную динамику рынка.

В настоящее время инвестирование является одним из самых популярных инструментов роста дохода. Одним из возможных привлекательных вариантов инвестирования является разработка торговых роботов, способных предположительно адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и обеспечивать высокую доходность для инвесторов. Особенно перспективным направлением становится использование обучения с подкреплением в торговых роботах, поскольку это позволяет им эффективно анализировать и принимать решения на основе сложных данных. Какие конкретные примеры собственной природы рынка я могу назвать? Ну например когда то давно на американских биржах существовало правило, что акции с котировкой ниже 5 баксов не могли входить в лист крупных фондов.

После трех месяцев доработок мы научились предсказывать не только направление цены, но и оптимальный размер позиции с учетом рыночной глубины. Добавление этого компонента увеличило производительность стратегии на 43% при снижении максимальной просадки вдвое. Важным аспектом эволюции является переход от чисто предиктивных моделей к системам принятия решений с подкреплением (Reinforcement Learning). Современные алгоритмы не просто прогнозируют цены, но и оптимизируют торговые стратегии, учитывая транзакционные издержки, риски и долгосрочную доходность. Машинное обучение в торговле криптовалютой помогает искать закономерности в истории рынка.

Отличие Ии От Классических Торговых Алгоритмов

• Я например долго не понимал почему работают один мой алгоритм.
• Каждая модель давала прекрасные результаты на исторических данных, но быстро деградировала в реальных условиях.
• Это не значит, что можно полностью переложить на алгоритм ответственность за результат, но такие решения дают шанс быстро внедрить элементы ML в свой процесс принятия решений.
• Можно также попробовать Robust scaler, который менее чувствителен к выбросам, чем Standard Scaler, и может обеспечить лучшее масштабирование для функции активации RELU.
• Разработана специально для решения задач, связанных с обработкой категориальных признаков и данных в задачах машинного обучения.

Современные платформы предлагают инструменты, которые позволяют использовать машинное обучение для фильтрации сигналов, анализа риска и даже формирования портфелей. Это не значит, что можно полностью переложить на алгоритм ответственность за результат, но такие решения дают шанс быстро внедрить элементы ML в свой процесс принятия решений. Это становится возможным благодаря встроенному механизму target-based encoding —кодирования категориальных признаков с использованием информации о целевой переменной.

Использование машинного обучения в трейдинге также ставит перед нами этические вопросы, такие как неравенство доступа к технологии и возможность манипуляции рынком. За развитием этой модели машинного обучения и многого другого из этой серии статей можно следить в моем репозитории на GitHub. Советник показал достойные результаты — 55% прибыльных сделок, что принесло общий чистый доход в размере $96 USD.

Основы Временных Рядов И Их Анализ

Многим трейдерам, не знакомым с ИИ, будет трудно конкурировать в будущем и они выйдут из игры. Применение методов машинного обучения в разработке торговых роботов способно обеспечить оптимальное решение задачи максимизации доходности инвестиционного портфеля в условиях постоянно меняющихся рыночных реалий. Данный материал может быть интересен и полезен как для инвесторов – новичков, так и для опытных трейдеров.

Осталось машинное обучение в трейдинге реализовать в советнике торговую стратегию на основе прогнозов, полученных с помощью модели. Нужно собрать данные таким же образом, как мы собирали обучающие данные. Несмотря на это изменение, точность модели CatBoost осталась на том же уровне, так как она способна работать с наборами данных различной природы.

Определенная организатором тема была посвящена влиянию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) на торговлю и инвестиции. Выдержки, приведенные ниже, состоят из четырех разделов и охватывают около половины первоначальной презентации. Переменная input_signature в ONNX помогает избежать ошибок с последними версиями TensorFlow и ONNX, поскольку проясняет имена входных данных для файла .onnx при загрузке модели этого формата в MetaTrader 5. На кумулятивной объясненной дисперсии (Cumulative Explained Variance) можно видеть коэффициенты объясненной дисперсии около 1 в большинстве случаев и 1 для некоторых компонентов. Это означает, что вы можете добиться значительного снижения размерности без потери большого количества информации.На графике экрана показана точка перегиба почти на 2 компонентах, что объясняет около 0,9989 общей дисперсии. Это лучшее количество компонентов для сокращения наших данных.

Настроить параметры так, чтобы не было переобучения — задача не из легких. Криптоторговые боты на базе ИИ могут полностью взять рутину на себя. Они подключаются к бирже через API и исполняют команды без участия человека. Такой бот способен выставлять ордера, закрывать сделки и менять параметры стратегии в реальном времени.