Modeli mašinskog učenja u finansijama

Često kažemo "AI", ali to je modna reč. Konkretno, TradingMaster koristi hibridni ansambl modela Mašinskog učenja (ML).

1. LSTM (Dugotrajna kratkoročna memorija)

• Šta radi: Pamti sekvence.
• Slučaj upotrebe: Prepoznavanje obrazaca na grafikonima. Zna da Obrazac A obično vodi do Rezultata B jer je to video 50.000 puta ranije.

2. Slučajna šuma (Random Forest)

• Šta radi: Kreira hiljade "Stabla odlučivanja" (Ako X, onda Y) i proseči ih.
• Slučaj upotrebe: Klasifikacija. "Da li je ovo tržište Bikovski ili Medveđe?" Sprečava prekomerno prilagođavanje jednom specifičnom indikatoru.

3. NLP (Obrada prirodnog jezika)

• Šta radi: Čita tekst i razume emociju.
• Slučaj upotrebe: Analiza sentimenta. Skeniranje naslova radi ključnih reči koje su istorijski rušile tržište.

Zašto hibridni?

Nijedan model nije savršen. Glasanjem kroz više modela (Ansambl učenje), značajno smanjujemo stopu greške. Ako LSTM kaže "Kupi", ali Slučajna šuma kaže "Prodaj", Rezultat poverenja pada na 50% (neutralno), čuvajući vas bezbednim.