Sieci neuronowe w handlu: poza szumem

Sztuczna inteligencja zmienia krajobraz finansowy, a na czele tej rewolucji stoją Sieci neuronowe. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów, które działają zgodnie z regułami liniowymi, sieci neuronowe zaprojektowano tak, aby naśladować ludzki mózg i uczyć się na podstawie ogromnych ilości danych w celu identyfikowania złożonych, nieliniowych wzorców.

Ograniczenia modeli liniowych

Tradycyjne strategie handlowe często opierają się na wskaźnikach liniowych, takich jak średnie kroczące lub RSI. Narzędzia te, choć skuteczne na rynkach, które charakteryzują się trendami, często nie są w stanie uchwycić chaotycznego charakteru danych finansowych.

• Regresja liniowa: zakłada zależność liniową.
• Prosta logika: „Jeśli cena > MA(50), kup”.

Rynki jednak rzadko są proste. Wpływ na nie mają jednocześnie tysiące zmiennych.

Jak sieci neuronowe „widzą” rynek

Sieci neuronowe, a w szczególności modele Deep Learning, składają się z wielu warstw węzłów (neuronów).

1. Warstwa wejściowa

Tutaj wprowadzane są surowe dane: cena, wolumen, zmienność, a nawet analiza nastrojów.

2. Ukryte warstwy

Tutaj dzieje się magia. Sieć przetwarza interakcje pomiędzy zmiennymi. Może „nauczyć się”, że wysoki wolumen i niska zmienność przewidują wybicie, ale tylko we wtorki.

3. Warstwa wyjściowa

Ostateczna prognoza: Kup, Sprzedaj lub Trzymaj, czemu często towarzyszy wskaźnik zaufania.

Aplikacja w świecie rzeczywistym

W TradingMaster AI wykorzystujemy sieci LSTM (Long Short-Term Memory), rodzaj RNN specjalizujący się w danych szeregów czasowych. Dzięki temu nasze boty mogą zapamiętać przeszłe wstrząsy rynkowe i odpowiednio się dostosować.

„Prawdziwa siła sztucznej inteligencji nie polega na przewidywaniu przyszłości z pewnością, ale na obliczaniu prawdopodobieństwa lepiej niż jakikolwiek człowiek”.

Pierwsze kroki

Aby korzystać z tych narzędzi, nie potrzebujesz doktoratu z nauki o danych. Nasza platforma abstrahuje od złożoności. Sprawdź nasze Funkcje ML, aby zobaczyć, jak możesz wdrożyć te modele już dziś.