Моделі Машинного Навчання у Фінансах

Ми часто говоримо "ШІ", але це модне слово. Зокрема, TradingMaster використовує гібридний ансамбль моделей Машинного Навчання (ML).

1. LSTM (Довга Короткострокова Пам'ять)

• Що робить: Запам'ятовує послідовності.
• Варіант Використання: Розпізнавання графічних патернів. Вона знає, що Патерн A зазвичай призводить до Результату B, оскільки бачила це 50 000 разів раніше.

2. Random Forest (Випадковий Ліс)

• Що робить: Створює тисячі "Дерев Рішень" (Якщо X, то Y) і усереднює їх.
• Варіант Використання: Класифікація. "Цей ринок Бичачий чи Ведмежий?" Це запобігає перенавчанню (overfitting) на одному конкретному індикаторі.

3. NLP (Обробка Природної Мови)

• Що робить: Читає текст і розуміє емоції.
• Варіант Використання: Аналіз Настроїв. Сканування заголовків на наявність ключових слів, які історично обвалюють ринок.

Чому Гібрид?

Жодна модель не ідеальна. Голосуючи за допомогою декількох моделей (Ансамблеве Навчання), ми значно знижуємо рівень помилок. Якщо LSTM каже "Купувати", але Random Forest каже "Продавати", Оцінка Впевненості падає до 50% (нейтрально), гарантуючи вашу безпеку.