ChatGPT в трейдинге: как ИИ меняет правила игры на финансовых рынках

Мы часто напоминаем в наших материалах о том, что ручной трейдинг становится сложнее, а разработки вроде ChatGPT только сильнее ускоряют тренды автоматизации и искусственного интеллекта.

В этой статье вы узнаете:

• Что такое и как устроен ChatGPT
• Как применять ИИ в генерации торговых стратегий
• Какие горизонты развития ждут трейдинг и инвестиции

Погружение в тему:

1. Статья "Эпоха больших данных и как к ней адаптироваться нам — частным трейдерам?", чтобы понять, куда движется дата-трейдинг.
2. "Человек против машины: интуитивный трейдинг против системного" — про минусы и плюсы современных трейдинг-подходов.

Другие полезные материалы — в конце статьи.

Что такое ChatGPT

ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) — это языковая модель на основе искусственного интеллекта, разработанная компанией OpenAI.

ChatGPT используется для создания чат-ботов, систем автоматического ответа на вопросы и анализа данных. То есть модель может выполнять роль виртуального ассистента, отвечать на вопросы пользователей и помогать в поиске практически любой информации.

ChatGPT уже была протестирована на многих входных данных и разными командами (ссылка на работу от команды Microsoft будет в конце статьи). Результат — модель действительно может обучать, создавать тексты, решать задачи, писать код и подготавливать маркетинговые компании не хуже, чем начинающие в этих же профессиях.

Как можно использовать ChatGPT на финансовых рынках

ИИ поможет на финансовых рынках в нескольких областях:

1. Обучение: любые вопросы по финансовым рынкам можно задавать алгоритму — на многие из них ответит достаточно подробно. С добавлением функции «Глубокое исследование» обучаться можно еще прагматичней (функция, с которой можно получать не просто ответы, а полные исследования по теме).
2. Помощь в проверке кода торговой стратегии: подробнее об этом — ниже.
3. Помощь при создании диверсифицированного портфеля для инвесторов: ChatGPT может подсчитать основные показатели качества инвестиционных стратегий и сравнить их.
4. Анализ трейдинг-данных: по этому материалу у нас есть подробная статья в рубрике Empirix Prime, но о некоторых моделях мы все равно расскажем ниже.

Обучение

Самый простой способ использовать ChatGPT для трейдера и инвестора — задавать вопросы. Базовые термины и определения модель объясняет отлично.

К примеру, спросим, что такое микроструктура финансовых рынков?

Задаем вопросы ChatGPT.

Чуть-чуть поверхностно, но если сформулировать вопрос подробнее, ИИ и ответит подробней.

Или вот еще:

Ок, тоже неплохо.

То есть вместо поиска нужной информации в поисковиках проще просто сформулировать вопрос алгоритму.

Фундаментальные исследования финансовых рынков

ChatGPT открывает возможность частным трейдерам и инвесторам использовать источники информации для фундаментального анализа. Вот с анализом чего может помочь ИИ:

• анализ новостных статей
• анализ отчетов компаний
• анализ научных исследований о финансовых рынках

ИИ можно попросить выделить ключевые факты из новостной ленты или определить настроения рынка по отношению к компании или сектору. ChatGPT суммирует длинные статьи и отчеты, позволяя трейдеру за несколько минут получить суть, вместо того чтобы читать все самостоятельно и целыми днями.

Создание простейших торговых стратегий

ChatGPT может писать код, и это самое ценное, что умеет ИИ. Если вы уже умеете что-то кодить, тогда ChatGPT станет отличным помощником. Если же опыта нет, тогда будет сложнее понимать код, но и спрашивать у модели можно все, что неизвестно — то есть параллельно обучаться.

К примеру, мы попросили написать код для стратегии на основе скользящих средних:

ChatGPT начинает писать код стратегии.

Многие трейдеры используют TradingView для технического анализа. ChatGPT может значительно ускорить работу с пользовательскими индикаторами и стратегиями на Pine Script. Например, вместо того чтобы самостоятельно изучать синтаксис, трейдер описывает словесно логику стратегии, а ChatGPT генерирует черновой код.

Но все же полностью полагаться на ChatGPT здесь нельзя — лучше всю его логику перепроверять с программистом. В таком тандеме ошибок будет значительно меньше.

Помощь в диверсификации инвестиционного портфеля

Допустим, у вас есть 2 идеи:

1. 50% денег вложить в индекс S&P 500, а 50% денег оставить в кэше.
2. Все 100% средств вложить в SPY.

Чтобы подойти к этой гипотезе рациональней, нужно сделать бэктест — посмотреть, как бы эта логика работала в прошлом.

Сперва попросим ChatGPT в качестве эксперимента подсчитать месячную доходность S&P 500, начиная с 2017 года.

Доходности SPY по месяцам, начиная с 2017.

10 секунд, и у нас есть данные. Ок, переходим к следующему шагу — сравнению доходностей SPY (SPY — тикер индекса S&P 500) и индекса доллара DXY.

Сравнение доходностей SPY и DXY в виде таблицы.

Еще 10 секунд, и у нас дополнительные данные в виде таблицы. Хорошо, теперь что будет с нашей доходностью, если 50% наших средств мы инвестировали бы в SPY, а 50% оставили в долларовом кэше?

Новая таблица-сравнение.

Получаем среднюю доходность по месяцам, указанную в правом столбце “Portfolio”.

И теперь сравниваем 2 наших гипотезы друг с другом на основе коэффициента Шарпа.

Просим узнать коэффициент Шарпа у нашего гипотетического портфеля.

ChatGPT насчитал нам Шарп = 0.24. А какой был бы наш Шарп, если бы мы вложили только в SPY?

Узнаем Шарп только по SPY.

Оказывается, что Шарп у одного только SPY = 0.2, то есть хуже, чем у нашего гипотетического портфеля.

Описанный здесь пример — всего лишь пример, который не является руководством к действию. Для получения статистически значимых результатов нужно проводить более подробные бэктесты и на большем временном отрезке. 

Анализ трейдинг-данных

Наша любимая часть. И именно в этой области мы эксплуатируем модель на все 100%. Вот некоторые моделирования, которые делаем:

• Монте-Карло моделирования;
• Стресс-тесты;
• Проверка корреляции и так далее.

Подробнее — в закрытой статье "Практикум: используем ChatGPT для анализа больших данных в трейдинге", а ниже — несколько примеров дата-анализа.

Пример моделирования Монте-Карло.

Здесь GPT помог нам провести моделирование Монте-Карло. То есть мы получили вероятностные события для нашего алгоритма.

Ок, а что, если визуализировать доходности? Нет проблем.

3D-модель.

Здесь ИИ помог нам построить 3D-модель результата бэктеста стратегии. А ниже — построить матрицу корреляций стратегий портфеля. Кстати, о портфельном подходе в трейдинге у нас есть полезная статья: "Почему портфель торговых алгоритмов лучше, чем одиночные стратегии".

Матрица корреляций.

Так что возможности применения ИИ — огромные. Многое ограничивается нашим творчеством, креативностью и знаниями.

Ограничения ChatGPT на финансовых рынках

Модель и правда удивляет своей “человечностью” и точностью в ответах. Но все же для наибольшей эффективности использования ChatGPT человек сам должен иметь опыт, знания и практику.

Вот что ИИ пока еще не умеет (или, по крайней мере, делает неэффективно):

1. Научно подходить к исследованию финансовых рынков и самостоятельно делать независимые наблюдения. То есть модель пока еще не может уходить слишком глубоко в исследования, как это делают ученые в области финансовых рынков.
2. Отделять качественные данные от некачественных. К примеру, ChatGPT может помогать в создании торговых стратегий, но вот решать, какие из них работают, а какие нет, — это уже задача трейдера. Алгоритмический трейдинг — это не только умение автоматизировать стратегию. Это еще целая наука о данных.
3. Принимать за вас решения. И этот пункт следует из предыдущего. Финансовые рынки — область неопределённостей. Еще не существует модели, которая бы предсказывала будущее и давала рекомендации с высокой вероятностью успеха. За вероятность успеха пока еще отвечает человек. Хотя есть неплохой кейс, как модель справляется с прогнозированием. Подробнее — здесь: "Может ли ChatGPT предсказывать ценовые движения в трейдинге?".

Помимо этого, модель может выдавать явные логические ошибки в ответах. Модель оперирует вероятностями слов, а не гарантированной логикой, поэтому иногда она уверенно сообщает неверные факты или делает выводы без оснований. В финансовом контексте это особенно опасно: ChatGPT может перепутать единицы измерения, неправильно суммировать цифры из отчета или дать трактовку новости, противоречащую исходному тексту. Именно по этой причине нужна дополнительная проверка со стороны человека.

Заключение

ChatGPT — это точно новый тренд в сфере искусственного интеллекта. Представьте, что у вас появился преподаватель, который знает ответы практически на любые вопросы, и которого можно спрашивать 24/7, не боясь, что он устанет отвечать или возмутится глупым вопросам. При правильном использовании он способен сэкономить время, дать новые инсайты и повысить качество ваших решений.

Но ни в коем случае нельзя полностью полагаться на модель. Думайте самостоятельно, проверяйте факты и используйте ChatGPT как дополнительный источник идей и информации, а не как замену собственного опыта. 

Объединить системные знания и навыки в трейдинге с ChatGPT можно по ссылке ниже.

Материалы

1. Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4, March 2023.
2. Системный трейдинг как точка роста: что мешает и как пробить потолок.
3. Больше исследований — в нашем TG.