Närvivõrgud kauplemises: Rohkem kui lihtsalt haip

Tehisintellekt kujundab ümber finantsmaastikku ja selle revolutsiooni eesotsas on Närvivõrgud. Erinevalt traditsioonilistest algoritmidest, mis järgivad lineaarseid reegleid, on närvivõrgud loodud imiteerima inimaju, õppides tohututest andmehuladest keeruliste mittelineaarsete mustrite tuvastamist.

Lineaarsete mudelite piiratus

Traditsioonilised kauplemisstrateegiad tuginevad sageli lineaarsetele indikaatoritele nagu libisevad keskmised või RSI. Kuigi need on trendivatel turgudel tõhusad, ei suuda need sageli tabada finantsandmete kaootilist olemust.

• Lineaarne regressioon: Eeldab sirgjoonelist seost.
• Lihtne loogika: "Kui hind > MA(50), Osta."

Turud aga on harva lihtsad. Neid mõjutavad tuhanded muutujad samaaegselt.

Kuidas närvivõrgud turgu "näevad"

Närvivõrgud, täpsemalt Süvaõppe mudelid, koosnevad mitmest sõlmede (neuronite) kihist.

1. Sisendkiht

Siia sisenevad toorandmed: hind, maht, volatiilsus ja isegi meeleolu analüüs.

2. Peidetud kihid

Siin toimub maagia. Võrk töötleb muutujate vahelisi interaktsioone. See võib "õppida", et suur maht + madal volatiilsus ennustab läbimurret, kuid ainult teisipäeviti.

3. Väljundkiht

Lõplik ennustus: Osta, Müü või Hoia, millega kaasneb sageli usaldusskoor.

Reaalse maailma rakendus

TradingMaster AI-s kasutame LSTM (Long Short-Term Memory) võrke, mis on spetsialiseerunud aegridade andmetele. See võimaldab meie robotitel mäletada varasemaid turu šokke ja vastavalt kohaneda.

"AI tõeline jõud ei seisne tuleviku kindlas ennustamises, vaid tõenäosuste arvutamises paremini kui ükski inimene suudab."

Alustamine

Nende tööriistade kasutamiseks pole vaja andmeteaduse doktorikraadi. Meie platvorm abstraheerib keerukuse. Vaadake meie ML funktsioone, et näha, kuidas saate neid mudeleid täna juurutada.