Μοντέλα Μηχανικής Μάθησης στα Χρηματοοικονομικά

Συχνά λέμε "AI", αλλά αυτό είναι μια λέξη της μόδας. Συγκεκριμένα, το TradingMaster χρησιμοποιεί ένα υβριδικό σύνολο μοντέλων Μηχανικής Μάθησης (ML).

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• Τι κάνει: Θυμάται ακολουθίες.
• Περίπτωση Χρήσης: Αναγνώριση μοτίβων γραφημάτων. Γνωρίζει ότι το Μοτίβο Α συνήθως οδηγεί στο Αποτέλεσμα Β επειδή το έχει δει 50.000 φορές πριν.

2. Random Forest (Τυχαίο Δάσος)

• Τι κάνει: Δημιουργεί χιλιάδες "Δέντρα Αποφάσεων" (Εάν Χ, τότε Υ) και βγάζει τον μέσο όρο τους.
• Περίπτωση Χρήσης: Ταξινόμηση. "Είναι αυτή η αγορά Bullish ή Bearish;" Αποτρέπει την υπερπροσαρμογή (overfitting) σε έναν συγκεκριμένο δείκτη.

3. NLP (Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας)

• Τι κάνει: Διαβάζει κείμενο και κατανοεί το συναίσθημα.
• Περίπτωση Χρήσης: Ανάλυση Συναισθήματος. Σάρωση τίτλων για λέξεις-κλειδιά που ιστορικά ρίχνουν την αγορά.

Γιατί Υβριδικό;

Κανένα μεμονωμένο μοντέλο δεν είναι τέλειο. Ψηφίζοντας σε πολλαπλα, μοντέλα (Ensemble Learning), μειώνουμε σημαντικά το ποσοστό σφάλματος. Εάν το LSTM λέει "Αγόρασε" αλλά το Random Forest λέει "Πούλα", το Σκορ Εμπιστοσύνης πέφτει στο 50% (ουδέτερο), κρατώντας σας ασφαλείς.