Neurális hálózatok a kereskedésben: túl a hype-on

A mesterséges intelligencia átformálja a pénzügyi környezetet, és ennek a forradalomnak az élén a neurális hálózatok állnak. A hagyományos, lineáris szabályokat követő algoritmusokkal ellentétben a neurális hálózatokat úgy tervezték, hogy utánozzák az emberi agyat, hatalmas mennyiségű adatból tanulva összetett, nem lineáris mintákat azonosítva.

A lineáris modellek korlátai

A hagyományos kereskedési stratégiák gyakran olyan lineáris mutatókra támaszkodnak, mint a mozgóátlagok vagy az RSI. Bár hatékonyak a felkapott piacokon, ezek az eszközök gyakran nem képesek megragadni a pénzügyi adatok kaotikus természetét.

• Lineáris regresszió: Egyenes összefüggést feltételez.
• Egyszerű logika: "Ha az ár > MA(50), vásárol."

A piacok azonban ritkán egyszerűek. Egyszerre több ezer változó befolyásolja őket.

Hogyan „látják” a neurális hálózatok a piacot

A neurális hálózatok, különösen a mély tanulás modellek, több csomópontból (neuronokból) állnak.

1. Bemeneti réteg

Itt lépnek be a nyers adatok: ár, mennyiség, volatilitás, sőt [hangulatelemzés] (/blog/nlp-sentiment-analysis-trading).

2. Rejtett rétegek

A varázslat itt történik. A hálózat a változók közötti interakciókat dolgozza fel. Lehet, hogy "megtanulja", hogy a nagy mennyiség + alacsony volatilitás előrejelzi a kitörést, de csak kedden.

3. Kimeneti réteg

A végső jóslat: Vásárlás, eladás vagy visszatartás, gyakran bizalmi pontszám kíséretében.

Valós alkalmazás

A TradingMaster AI-nél LSTM (Long Short-Term Memory) hálózatokat használunk, amely az RNN egy típusa, amely idősoros adatokra specializálódott. Ez lehetővé teszi a robotjaink számára, hogy emlékezzenek a múltbeli piaci sokkokra, és ennek megfelelően alkalmazkodjanak.

"A mesterséges intelligencia igazi ereje nem a jövő biztos előrejelzésében rejlik, hanem abban, hogy minden embernél jobban kiszámítja a valószínűségeket."

Első lépések

Az eszközök használatához nincs szükség adattudományi PhD fokozatra. Platformunk elvonatkoztatja a komplexitást. Tekintse meg ML-szolgáltatásainkat, hogy megtudja, hogyan telepítheti ezeket a modelleket még ma.