Преимущество машинного обучения в трейдинге

Задумываясь о совершенствовании трейдинговых стратегий, все мы приходим к выводу, что традиционные методы анализа данных становятся ограниченными. Человек способен обнаружить 5–10 закономерностей, иногда до 100, например на стратегии основанной на скользящей средней и цены, но этого недостаточно для работы на сложных и быстрых финансовых рынках. Нам нужно больше данных и возможностей для обработки информации, и здесь на помощь приходит машинное обучение (МО).

На данный момент МО используется потому, что оно позволяет анализировать огромные объемы данных и находить тысячи паттернов, которые недоступны человеческому мозгу, которые также в дальнейшем систематизируются и объединяются. За счёт этого можно получить более глубокую картину рынка и выявить текущие неэффективности, которые остаются незамеченными при ручном анализе.

В моделях МО интегрированы важнейшие элементы — money management и риск-менеджмент. Эти аспекты обеспечивают стабильность торговых стратегий. Используя эти данные, система автоматически корректирует объемы сделок и оценивает риски, позволяя минимизировать возможные убытки.

Когда модель проходит обучение и удовлетворяет всем установленным условиям отбора, она отправляется на боевой тест. Это означает, что модель начинает работу в реальных рыночных условиях, и её дальнейшая пригодность оценивается на практике.

Количество моделей, на базе которых осуществляется поиск паттернов, напрямую зависит от настроек МО и объёма данных, которые поступают в систему. На текущий момент, для первого этапа – подготовки входных данных – все еще требует участие человека, так как существует множество вариантов данных, которые могут быть полезны для обучения модели.