Использование искусственного интеллекта в трейдинге стало реальностью

Для принятия обоснованных решений трейдеры учитывают не только графики, но и важные события, способные повлиять на рынок. Искусственный интеллект (ИИ) предоставляет беспрецедентные возможности обработки как чисел, так и новостей. По мере развития технологий использование ИИ становится всё более доступным. Теперь его преимущества — это не привилегия крупных хедж-фондов и банков, а доступный инструмент для розничных трейдеров, которые хотят максимизировать свои возможности.

Широко применяемый тип ИИ — это машинное обучение. С помощью данной технологии алгоритм исследует большие наборы данных и изучает их структуру, выявляя закономерности. По завершении обучения полученную модель можно адаптировать для составления прогнозов относительно других данных. Например, на основе исторических данных алгоритм может спрогнозировать ожидаемые изменения цены. Таким образом, машинное обучение облегчает технический анализ рынка.

Однако трейдеры полагаются не только на математический анализ, но и на просмотр финансовых и других важных новостей. Именно они имеют решающее значение, когда выход определённых заявлений или даже слухи могут повлиять на цену. Одной из областей применения ИИ является обработка новостей в интернете. Эта техника называется NLP (англ. Natural Language Processing, или “обработка естественного языка”). Она использует вычислительные методы для анализа речевых и текстовых данных.

Это означает, что новостные статьи, настроения и мнения можно легко собрать и обработать с помощью одного программного обеспечения. То, что является непосильной задачей для человека, не представляет проблемы для алгоритмов NLP. Они способны извлекать аргументы из более чем тысячи статей одновременно. С таким массивом данных становится проще оценить вероятность успеха определённой сделки по мнению других людей.

Тип машинного обучения под названием “глубокое обучение” (англ. deep learning) наиболее приближен к настоящему ИИ. Это единственный метод, производительность которого не выходит на плато, а продолжает совершенствоваться по мере ввода новых данных. Глубокое обучение работает на основе так называемой искусственной нейронной сети, имитирующей работу клеток человеческого мозга. Сеть может передавать информацию от “клетки” к “клетке”, а в случае ошибки давать обратную связь.

Это позволяет алгоритму адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и улучшать результаты, извлекая уроки из каждого наблюдения. Глубокое обучение способно объединить технический и фундаментальный анализ. Например, система на основе анализа цен может быть дополнена новостями, появляющимися в социальных сетях. Благодаря этому мы можем сопоставлять различные параметры и оценивать влияние одного источника информации на другой.

Таким образом, с помощью ИИ можно оптимизировать торговые стратегии, обучая алгоритмы на бесконечном потоке данных и разрабатывая новые стратегии на основе полученных результатов. Другие направления использования ИИ, например аутентификация по голосу и распознание речи, также могут быть полезны для трейдеров. Вход в сделку с помощью голосовой команды поможет ускорить торговый процесс и дать вам преимущество перед другими трейдерами.

При этом стоит отметить, что искусственный интеллект максимизирует эффективность выполнения лишь строго определённых задач, но именно от человеческого интеллекта зависит успех в трейдинге.