Νευρωνικά δίκτυα στις συναλλαγές: Πέρα από τη διαφημιστική εκστρατεία

Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει το οικονομικό τοπίο και στην πρώτη γραμμή αυτής της επανάστασης βρίσκονται τα Νευρωνικά Δίκτυα. Σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς αλγόριθμους που ακολουθούν γραμμικούς κανόνες, τα νευρωνικά δίκτυα έχουν σχεδιαστεί για να μιμούνται τον ανθρώπινο εγκέφαλο, μαθαίνοντας από τεράστιες ποσότητες δεδομένων για τον εντοπισμό πολύπλοκων, μη γραμμικών μοτίβων.

Ο περιορισμός των γραμμικών μοντέλων

Οι παραδοσιακές στρατηγικές συναλλαγών βασίζονται συχνά σε γραμμικούς δείκτες όπως οι κινούμενοι μέσοι όροι ή ο RSI. Αν και είναι αποτελεσματικά στις τάσεις των αγορών, αυτά τα εργαλεία συχνά αποτυγχάνουν να συλλάβουν τη χαοτική φύση των χρηματοοικονομικών δεδομένων.

• Γραμμική παλινδρόμηση: Υποθέτει μια ευθεία σχέση.
• Απλή λογική: "Εάν Τιμή > MA(50), Αγορά."

Οι αγορές, ωστόσο, σπάνια είναι απλές. Επηρεάζονται από χιλιάδες μεταβλητές ταυτόχρονα.

Πώς τα νευρωνικά δίκτυα «βλέπουν» την αγορά

Τα νευρωνικά δίκτυα, συγκεκριμένα τα μοντέλα Deep Learning, αποτελούνται από πολλαπλά στρώματα κόμβων (νευρώνες).

1. Επίπεδο εισόδου

Εδώ εισέρχονται τα ακατέργαστα δεδομένα: τιμή, όγκος, αστάθεια, ακόμη και ανάλυση συναισθήματος.

2. Κρυφά επίπεδα

Η μαγεία συμβαίνει εδώ. Το δίκτυο επεξεργάζεται τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ των μεταβλητών. Μπορεί να «μάθουμε» ότι ο υψηλός όγκος + η χαμηλή μεταβλητότητα προβλέπουν ξεσπάσματα, αλλά μόνο τις Τρίτες.

3. Επίπεδο εξόδου

Η τελική πρόβλεψη: Αγορά, Πώληση ή Διατήρηση, που συχνά συνοδεύεται από [βαθμολογία εμπιστοσύνης](/blog/κατανόηση-αξιολόγηση εμπιστοσύνης).

Εφαρμογή πραγματικού κόσμου

Στο TradingMaster AI, χρησιμοποιούμε δίκτυα LSTM (Long Short-Term Memory), έναν τύπο RNN που ειδικεύεται για δεδομένα χρονοσειρών. Αυτό επιτρέπει στα bots μας να θυμούνται τα προηγούμενα σοκ της αγοράς και να προσαρμόζονται ανάλογα.

«Η πραγματική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης δεν έγκειται στην πρόβλεψη του μέλλοντος με βεβαιότητα, αλλά στον υπολογισμό των πιθανοτήτων καλύτερα από ό,τι μπορεί οποιοσδήποτε άνθρωπος».

Ξεκινώντας

Δεν χρειάζεστε διδακτορικό στην Επιστήμη Δεδομένων για να χρησιμοποιήσετε αυτά τα εργαλεία. Η πλατφόρμα μας αφαιρεί την πολυπλοκότητα. Ρίξτε μια ματιά στις Δυνατότητες ML για να δείτε πώς μπορείτε να αναπτύξετε αυτά τα μοντέλα σήμερα.