Боты для трейдинга: как нейросети помогают трейдерам зарабатывать от 10 000$⁠⁠

Может ли ИИ полностью заменить трейдеров?

Эксперт криптобиржи StormGain Дмитрий Носков обратил внимание на то, что нейросети также помогают брокерам налаживать эффективную и быструю коммуникацию со своими клиентами: оперативно отвечать на самые распространенные вопросы, давать обратную связь, проводить опросы и так далее.

В отличие от нейросетей, чат-боты, как OMT, способны анализировать новостной фон, и могут самостоятельно проводить операции на рынке. В то же время, существуют попытки создания торговых ботов на базе OMT и других видов искусственного интеллекта. Это может привести к тому, что на рынке появятся боты для трейдинга, основанные на современных нейросетях.

«Когда ИИ для торговли на бирже научится не только алгоритмически торговать, но и грамотно анализировать новостной фон, анализировать поведение трейдеров в стаканах — тогда подобные системы начисто будут обыгрывать всех обычных трейдеров», — подытожил Анти Данилевский, добавив, что создатель подобной программы, вероятно, станет самым богатым человеком в мире.

«Лучший “симбиозный” робот, торгуя на реальном рынке, поднялся с $300 до $5500 и потом слил все заработанное чередой неудачных сделок. Даже стратегии, основанные на случайном выпадении чисел и методе Мартингейла, давали более предсказуемый результат», — отметил Карпук Илья добавив, что тем не менее, подобные программы неплохо справляются с арбитражной торговлей, высокочастотниками, и прочими стратегиями, где скорость принятия решения играет важную роль

TВ настоящее время на рынке существуют десятки торговых платформ для трейдинга на Форексе, которые включают теорию нейронной сети и технологию «обучения» сети вашей системе для того, чтобы она могла составлять прогнозы и генерировать на их основе ордеры на покупку и продажу. Важно помнить о том, что главное правило форекс-трейдинга, применяемое при построении нейронной сети — занимайтесь самообучением и знайте, что делаете. Независимо от того, имеете ли вы дело с техническим анализом, аналитическими показателями, нейронными сетями или собственными эмоциями, единственное, что вы должны помнить – узнавайте как можно больше нового, если хотите добиться успеха.

Нейросети и боты для трейдинга призваны повысить эффективность работы трейдера, но их функции и возможности различны. Нейросети, вроде OMT, не предназначены для непосредственного обслуживания трейдеров, но при определенных обстоятельствах могут быть использованы в работе.

Вывод

С мнением нашего собеседника частично согласился Николай Журавлев. Он отметил, что пока что ИИ-программы и классические боты для трейдинга несовершенны. Такие системы, как считает наш собеседник, могут быть подвержены ошибкам и недостаткам в данных, и, как следствие, способны давать неверные рекомендации.

В отличии от традиционной структуры данных, нейронные сети принимают несколько потоков данных и производят один результат на выходе. Если есть способ дать количественную оценку данных, есть метод добавления её к факторам, которые рассматриваются при составлении прогноза. Они часто используются в прогнозировании рынка Форекс, так как сети можно настроить на интерпретацию данных и получение выводов.

Всё это требует тренировки сети с помощью двух разных наборов данных — набора для обучения и набора для тестирования. Одно из преимуществ нейронных сетей в том, что они могут продолжать процесс обучения, сопоставляя собственные прогнозы с данными, которые постоянно поступают. Нейронные сети также отлично комбинируют технические и фундаментальные данные, используя оба вида наилучшим образом. Их собственной мощности достаточно для выявления паттернов, которые могли остаться неучтенными, и применения этих паттернов для прогнозирования, чтобы получить максимально точный результат на выходе.

К сожалению, это преимущество может быть и недостатком при использовании нейронных сетей для прогнозирования в трейдинге. В конечном счете, выходные данные так же хороши, как входные. Они отлично подходят для корреляции данных, даже если вы вводите огромные объемы информации на входе. Они отлично справляются с выделением паттернов из разнообразных типов информации — даже тогда, когда не существует взаимосвязей и паттернов. Это следующее важное преимущество — способность применять интеллект без эмоцийt — ведь компьютер не имеет эго — но оно может стать и слабостью на волатильном рынке. Когда в системе появляется неизвестный фактор, сложная нейронная сеть не может присвоить такому фактору эмоциональный вес.

Прежде, чем как-либо использовать нейронные сети в форекс-прогнозировании, необходимо «обучить» их выявлению и корректировке паттернов, которые возникают между вводом и выводом. Обучение и тестирование может занять достаточно много времени, но оно обеспечивает нейронные сети способностью прогнозировать будущие результаты, основываясь ретроспективных данных. Основная идея в том, что при представлении примеров пар входных и выходных данных, сеть может «научиться» зависимостям и применять такие зависимости к новым данным. Следовательно, сеть может сопоставлять собственные выходные данные (выводы), чтобы выявить, насколько точным был её прогноз, а также вернуться назад и настроить значимость разных зависимостей, пока не получит правильный ответ.

«Программа может не учитывать некоторые факторы, которые могут повлиять на ценовое движение, такие как, например, новости и геополитические события», — подытожил Николай Журавлев, отметив, что формирование ИИ-систем для трейдинга на базе блокчейна, благодаря открытости и другим особенностям технологии, может сделать прогнозы нейросетей гораздо менее рискованными.