Mašininio mokymosi modeliai finansuose

Mes dažnai sakome "AI", bet tai yra madingas žodis. Konkrečiai, TradingMaster naudoja hibridinį ansamblį iš Mašininio mokymosi (ML) modelių.

1. LSTM (Ilgalaikė trumpalaikė atmintis)

• Ką jis daro: Jis prisimena sekas.
• Naudojimo atvejis: Grafiko modelių atpažinimas. Jis žino, kad Modelis A paprastai veda prie Rezultato B, nes matė tai 50 000 kartų anksčiau.

2. Random Forest (Atsitiktinis miškas)

• Ką jis daro: Jis sukuria tūkstančius "Sprendimų medžių" (Jei X, tai Y) ir išveda jų vidurkį.
• Naudojimo atvejis: Klasifikacija. "Ar ši rinka Kyla, ar Krenta?" Tai apsaugo nuo per didelio prisitaikymo prie vieno konkretaus rodiklio.

3. NLP (Natūralios kalbos apdorojimas)

• Ką jis daro: Skaito tekstą ir supranta emociją.
• Naudojimo atvejis: Jausmų analizė. Antraščių skenavimas ieškant raktinių žodžių, kurie istoriškai sužlugdo rinką.

Kodėl hibridinis?

Joks vienas modelis nėra tobulas. Balsuojant per kelis modelius (Ansamblio mokymasis), mes žymiai sumažiname klaidų lygį. Jei LSTM sako "Pirkti", bet Random Forest sako "Parduoti", Pasitikėjimo balas nukrenta iki 50% (neutralus), saugodamas jus.