Туториал: нейросети для алгоритмической торговли

Что можно автоматизировать в продажах с помощью ИИ

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.

Этот материал посвящен прогнозированию временных рядов с помощью нейросетей. Для анализа были выбраны самые непредсказуемые данные – финансовые. Способна ли нейронная сеть уловить паттерны в абсолютно случайном наборе информации и предвидеть события рынка?

Главная сложность работы с финансовыми данными заключается в их нестационарности. Статистические характеристики подобных временных рядов, такие как математическое ожидание, средние значения и дисперсия, изменяются с течением времени. Это подтверждает тест Дики — Фуллера. Подобная особенность не позволяет применять для нормализации классические методы, например, minmax или Z-score.

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.

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.

Демонстрация производится на модели многослойного перцептрона. Про альтернативные архитектуры, например, сверточные или LSTM, можно узнать из другого материала автора. В статье также рассматривается феномен переобучения нейросети, который часто наблюдается при работе со случайными величинами.

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.

Как ИИ может поддержать продажи

Инструмент Лента рекомендаций от сервиса повышения продаж на сайте Сбер Бизнес Софт предлагает клиентам интернет-магазинов товары, исходя из их предпочтений и интересов. Это увеличивает конверсию сайта, средний чек и прибыль бизнеса. Лента рекомендаций Pro автоматически составляет отчёты об отложенных в корзину и купленных товарах, доступные в личном кабинете.

Одно из важных преимуществ ИИ в продажах — это умение быстро анализировать большие объемы информации и давать точные прогнозы на основе полученных данных. Кроме того, искусственный интеллект может быстро сопоставлять факты и выявлять закономерности, распознавать рукописные документы или заполнять отчёты.

Благодаря объединению конструктора чат-ботов от Сбер Бизнес Софт и нейросети Сбера GigaChat, появились новейшие помощники на основе искусственного интеллекта. Они дают ответы пользователям за несколько секунд, используя обширную базу знаний. Это помогает сотрудникам сэкономить до 2,5 часов рабочего времени ежедневно.

Последняя новинка в мире Форекса – нейронные сети, термин, заимствованный у специалистов по системам искусственного интеллекта. С технической точки зрения нейронные сети – это методы анализа, содержащие большое количество блоков обработки данных, соединенных между собой взвешенными вероятностями. Проще говоря, нейронные сети – модель, воспроизводящая в общих чертах механизм работы человеческого мозга и процесс обучения. Несколько десятилетий в сфере искусственного интеллекта нейронная модель использовалась для создания компьютеров, которые «думают» и «учатся», основываясь на результатах своих действий.

По результатам исследования, проведённого Harvard Business Review, компании, применяющие ИИ в продажах, увеличили лиды больше, чем на 50 %, а также снизили время звонков на 60–70 %, а расходы на 40–60 %. Такие результаты были достигнуты в том числе за счёт автоматизации процессов.

Описанный алгоритм действий от обработки временных рядов до валидации результатов обучения можно применять к другим типам данных и задачам классификации. Чтобы увидеть рабочий пример, скачайте IPython Notebook. Если вы еще не начали изучать Python, то советуем начать с нашего открытого онлайн-курса «Первый код на Python».

Искусственный интеллект используют в разных областях жизни. По результатам опроса, проведенного в 2022 году, 91 % ведущих организаций уже инвестировал в деятельность в сфере ИИ, а 92 % из них получали отдачу от таких вложений. А исследование от Forbes показало, что 97 % владельцев бизнеса считают, что ChatGPT положительно повлияет на их операции.

Правильное использование нейросетей увеличивает продажи за счёт автоматизации процессов, персонализации предложений, прогнозирования спроса и других действий, с которыми искусственный интеллект справляется лучше человека. Давайте посмотрим, как умные алгоритмы применяют на практике.

Что такое нейросети и для чего их включать в работу

Компания ООО «Сбер Бизнес Софт» предлагает разработку и внедрение программ для вашего бизнеса, включая Ленту рекомендаций, Динамическое ценообразование и конструктор чат-ботов на основе ИИ. Свяжитесь с нашим специалистом, чтобы выбрать оптимальное решение для эффективных продаж.

Кажется, что результаты обучения очень плохи. Регрессия совершенно ужасная, да и 58% точности в классификации не впечатляют. Что уж говорить о «невероятном» доходе в 3%. Честное слово, проще было купить акции компании Apple и просто удерживать их. За это время они выросли на 20%.

Форекс — рынок иностранной валюты (валюты или FOREX, или FX) является крупнейшим и наиболее ликвидным финансовым рынком в мире. Его ежедневный объем превышает 7,5 триллиона долларов. Торговля на этом рынке предполагает покупку и продажу мировых валют, получение прибыли от курсовой разницы. Торговля на валютном рынке может приносить высокую прибыль, но также является очень рискованным занятием».