Modele Uczenia Maszynowego w Finansach

Często mówimy "AI", ale to modne słowo. W szczególności TradingMaster wykorzystuje hybrydowy zespół modeli Uczenia Maszynowego (ML).

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• Co robi: Zapamiętuje sekwencje.
• Przypadek użycia: Rozpoznawanie wzorców wykresów. Wie, że Wzorzec A zwykle prowadzi do Wyniku B, ponieważ widział to wcześniej 50 000 razy.

2. Random Forest (Las Losowy)

• Co robi: Tworzy tysiące "Drzew Decyzyjnych" (Jeśli X, to Y) i uśrednia je.
• Przypadek użycia: Klasyfikacja. "Czy ten rynek jest Byczy czy Niedźwiedzi?" Zapobiega nadmiernemu dopasowaniu (overfitting) do jednego konkretnego wskaźnika.

3. NLP (Przetwarzanie Języka Naturalnego)

• Co robi: Czyta tekst i rozumie emocje.
• Przypadek użycia: Analiza Sentymentu. Skanowanie nagłówków w poszukiwaniu słów kluczowych, które historycznie powodują krach na rynku.

Dlaczego Hybryda?

Żaden pojedynczy model nie jest idealny. Głosując w wielu modelach (Uczenie Zespołowe), znacznie zmniejszamy wskaźnik błędów. Jeśli LSTM mówi "Kupuj", a Random Forest mówi "Sprzedawaj", Wynik Zaufania spada do 50% (neutralny), zapewniając bezpieczeństwo.