ნერვული ქსელები ვაჭრობაში: აჟიოტაჟის მიღმა

ხელოვნური ინტელექტი ცვლის ფინანსურ ლანდშაფტს და ამ რევოლუციის სათავეშია ნეირონული ქსელები. ტრადიციული ალგორითმებისგან განსხვავებით, რომლებიც მიჰყვებიან ხაზოვან წესებს, ნერვული ქსელები შექმნილია იმისთვის, რომ მიბაძოს ადამიანის ტვინს, სწავლობს მონაცემთა დიდი რაოდენობით რთული, არაწრფივი შაბლონების იდენტიფიცირებას.

ხაზოვანი მოდელების შეზღუდვა

ტრადიციული სავაჭრო სტრატეგიები ხშირად ეყრდნობა ხაზოვან მაჩვენებლებს, როგორიცაა მოძრავი საშუალო ან RSI. მიუხედავად იმისა, რომ ეფექტურია ტრენდულ ბაზრებზე, ეს ინსტრუმენტები ხშირად ვერ ახერხებენ ფინანსური მონაცემების ქაოტურ ხასიათს.

• წრფივი რეგრესია: ვარაუდობს სწორხაზოვან ურთიერთობას.
• ** მარტივი ლოგიკა: ** "თუ ფასი > MA(50), იყიდე."

თუმცა, ბაზრები იშვიათად მარტივია. მათზე გავლენას ახდენს ათასობით ცვლადი ერთდროულად.

როგორ "ხედავენ" ბაზარს ნერვული ქსელები

ნერვული ქსელები, კონკრეტულად Deep Learning მოდელები, შედგება კვანძების (ნეირონების) რამდენიმე ფენისგან.

1. შეყვანის ფენა

სწორედ აქ შედის ნედლეული მონაცემები: ფასი, მოცულობა, ცვალებადობა და კიდევ [სენტიმენტის ანალიზი] (/blog/nlp-sentiment-analysis-trading).

2. დამალული ფენები

ჯადოქრობა აქ ხდება. ქსელი ამუშავებს ცვლადებს შორის ურთიერთქმედებას. შესაძლოა „ისწავლოს“, რომ მაღალი მოცულობა + დაბალი ცვალებადობა პროგნოზირებს გარღვევას, მაგრამ მხოლოდ სამშაბათს.

3. გამომავალი ფენა

საბოლოო პროგნოზი: იყიდე, გაყიდე ან გააჩერე, ხშირად თან ახლავს ნდობის ქულა.

რეალური სამყაროს აპლიკაცია

TradingMaster AI-ში ჩვენ ვიყენებთ LSTM (გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერების) ქსელებს, RNN-ის ტიპს, რომელიც სპეციალიზირებულია დროის სერიების მონაცემებზე. ეს საშუალებას აძლევს ჩვენს ბოტებს დაიმახსოვრონ წარსული ბაზრის შოკები და შესაბამისად მოერგონ.

"ინტელექტის ხელოვნური ინტელექტის ჭეშმარიტი ძალა მომავლის დარწმუნებით პროგნოზირებაში კი არ არის, არამედ ალბათობის გამოთვლაში, ვიდრე ნებისმიერ ადამიანს შეუძლია."

დაწყება

ამ ინსტრუმენტების გამოსაყენებლად არ გჭირდებათ დოქტორი მონაცემთა მეცნიერებაში. ჩვენი პლატფორმა აბსტრაქტებს სირთულეს. შეამოწმეთ ჩვენი ML Features, რათა ნახოთ, როგორ შეგიძლიათ განათავსოთ ეს მოდელები დღეს.