Использование ИИ для более разумной и эффективной торговли

ТОРГОВЛЯ… Да, вы снова видели это слово. Торговля была таким модным и одним из самых популярных модных словечек в наши дни. Будь то акции или криптовалюта, люди хотят начать инвестировать в эти рынки и получать прибыль.
Но вот загвоздка. Торговля — это не совсем простая тема для понимания, поскольку она связана с междисциплинарными областями. Человек должен иметь четкое представление о том, как работают рынки, а также хорошо владеть чисто техническими навыками, такими как математика, бухгалтерский учет и т. Д. Вдобавок ко всему всегда есть фактор неопределенности, связанный с колебаниями на рынках. Однако эту утомительную человеческую задачу по принятию решений, а затем осторожному инвестированию можно свести к минимуму, воспользовавшись помощью искусственного интеллекта (ИИ).

ЧТО ТАКОЕ ИИ?
Для тех, кто не знает, что означает ИИ, искусственный интеллект, говоря простыми словами, — это метод, позволяющий заставить машины работать и воспроизводить поведение / задачи, выполняемые людьми. Это достигается путем предоставления этой машине некоторых образцов данных для обучения (этот процесс известен как обучение данных), а затем эта машина сможет лучше выполнять эту задачу после X итераций (тестирование данных). уменьшить количество ошибок настолько, насколько может работающая модель. Например, если создается модель искусственного интеллекта для оказания помощи в секторе здравоохранения, мы хотим, чтобы работающие системы были наименее подвержены ошибкам.
Теперь, когда у нас есть краткое представление о том, что такое ИИ, давайте посмотрим, как он помогает инвесторам принимать разумные решения с учетом имеющихся у них возможностей.

Люди создали робо-советников (онлайн-платформы, помогающие инвесторам управлять торговыми счетами) с использованием алгоритмов на основе искусственного интеллекта. Эти платформы могут анализировать миллионы точек торговых данных и предсказывать будущие рынки с более высокой точностью. Таким образом, машины получают реальные данные и моделируют рыночную стоимость, анализируя закономерности. Согласно исследованию, проведенному JP Morgan в 2020 году, более 65% сделок на сумму более 10 миллионов долларов были совершены с использованием этих робо-советников.
Модели обработки естественного языка (NLP) чаще всего используются в торговле. Рыночная оценка зависит от различных взаимодействий со СМИ, политических решений, публикаций знаменитостей в социальных сетях и т. Д. Следовательно, становится важным проанализировать эти настроения, а затем спрогнозировать оптимальные точки данных для инвестирования и / или продаж на их основе.
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ НЛП ДЛЯ ТОРГОВЛИ:

Чтобы построить модель с использованием НЛП, необходимо выполнить следующие шаги:
1. Имея образцы данных из любого популярного набора торговых данных:

Наборы данных можно импортировать с Kaggle.com
Чтобы заставить машины учиться на данных, нам нужно сначала предоставить некоторые образцы данных, над которыми мы будем работать. Эти данные можно получить с таких сайтов, как Kaggle, у которых есть множество наборов данных, с которыми нужно работать и начинать. Структурированные данные считаются лучшими для обучения, поскольку они отформатированы гораздо лучше, и именно так мы можем получить необходимые настроения из текста различных новостных статей или сообщений в социальных сетях для анализа.
2. Интерполяция данных путем преобразования текста в определенную «оценку тональности»:
Но вы можете сказать, что «оценка» — это числовые данные, верно? Так как же это работает? Здесь выполняется подготовка данных. Для этого (при условии, что у нас есть структурированные данные) нам, возможно, придется использовать или даже разработать нашу собственную модель с использованием модели дерева решений, которая имеет массив TF-IDF, который в основном представляет собой массив, используемый в NLP для придания части текста некоторого значения ( количество) к нему.
3. Создание торговой модели:

Индикаторы и сигналы. Источник: TradingView
После того, как мы сможем получить сводку текстовых значений в виде оценок тональности, мы можем добавить к ней несколько функций, называемых «индикаторами». Эти индикаторы представляют собой не что иное, как математическое представление значений данных, которые отфильтровывают точки данных как низкие, средние или высокие.
Наконец, теперь мы можем создавать функции для продажи, покупки или удержания денег на основе этих индикаторов. Эти функции могут быть добавлены с использованием любой другой модели, но наиболее предпочтительным является дерево решений, поскольку оно имеет более высокую точность, чем другие.
4. Повышение производительности модели:

Перекрестная проверка производительности модели. Источник: Scikit-learn
Этот шаг занимает много времени. По мере того как фрагмент кода получает новые значения данных, он должен адаптироваться и выдавать такие результаты, чтобы ошибки были минимальными. Нам придется использовать такие методы, как гипер-настройка различных параметров модели и / или перекрестная проверка, чтобы проверить, какая модель лучше всего подходит для оптимальной точности.
ВЫВОД:
Иногда бывает сложно привыкнуть к торговле и научиться ей пользоваться. Но когда данные предоставляются машине, чтобы учиться на ней, сгенерированные с помощью ИИ модели могут помочь людям давать им советы на основе оценки настроения, которую дает какой-либо источник новостей или статья, опубликованная в Интернете. Использование искусственного интеллекта в торговле — относительно новая концепция, поэтому многие люди еще не начали доверять машинам, но у него большое будущее. Прогностические модели теперь могут работать в сотрудничестве с людьми для достижения желаемого результата.