Нейронні мережі в торгівлі: за межами ажіотажу

Штучний інтелект змінює фінансовий ландшафт, і в авангарді цієї революції знаходяться нейронні мережі. На відміну від традиційних алгоритмів, які дотримуються лінійних правил, нейронні мережі створені для імітації людського мозку, вивчаючи величезні масиви даних для визначення складних нелінійних моделей.

Обмеження лінійних моделей

Традиційні торгові стратегії часто покладаються на лінійні індикатори, такі як ковзні середні або RSI. Незважаючи на те, що ці інструменти ефективні на трендових ринках, вони часто не в змозі вловити хаотичний характер фінансових даних.

• Лінійна регресія: передбачає прямолінійне співвідношення.
• Проста логіка: «Якщо ціна > MA(50), купуйте».

Однак ринки рідко бувають простими. На них одночасно впливають тисячі змінних.

Як нейронні мережі «бачать» ринок

Нейронні мережі, зокрема моделі Deep Learning, складаються з кількох шарів вузлів (нейронів).

1. Вхідний рівень

Сюди входять необроблені дані: ціна, обсяг, волатильність і навіть аналіз настроїв.

2. Приховані шари

Тут відбувається чарівництво. Мережа обробляє взаємодію між змінними. Він може «дізнатися», що високий обсяг + низька волатильність передбачає прорив, але лише у вівторок.

3. Вихідний рівень

Остаточний прогноз: Купуйте, Продавайте або Тримайте, часто супроводжується оцінкою впевненості.

Додаток у реальному світі

У TradingMaster AI ми використовуємо мережі LSTM (довгокороткочасної пам’яті), типу RNN, що спеціалізується на даних часових рядів. Це дозволяє нашим роботам запам’ятовувати минулі ринкові потрясіння та відповідним чином адаптуватися.

«Справжня сила штучного інтелекту полягає не в тому, щоб точно передбачати майбутнє, а в обчисленні ймовірностей краще, ніж будь-яка людина».

Початок роботи

Щоб користуватися цими інструментами, вам не потрібен ступінь доктора наук у галузі даних. Наша платформа абстрагує складність. Ознайомтеся з нашими функціями ML, щоб дізнатися, як розгорнути ці моделі вже сьогодні.