Нейроны покажут направление цены

Как российские айтишники создали сервис прогнозирования движения цен, который заинтересовал иностранных трейдеров. Материал был подготовлен специально для летнего номера Financial One.

Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков достаточно долго проработали в IT-индустрии, прежде чем решили найти применение своим навыкам на фондовом рынке. Дмитрий занимался разработкой программного обеспечения на заказ, используя периодически в своей работе инструменты машинного обучения. В какой‑то момент у него возникла идея применить этот подход к фондовому рынку, на котором он уже некоторое время торговал. Направление оказалось перспективным: стало ясно, что при правильном анализе поступающей информации можно получать хорошие, а главное — прибыльные сигналы для входа в позиции.

Обсудив эту тему с Петром, он пришел к выводу, что имеет смысл создать сервис для индивидуальных инвесторов на основе готового метода анализа рынков. Так появился

Stocksneural — сервис сигналов, алгоритм которого анализирует поведение цены и объема, используя глубокое машинное обучение и искусственные нейронные сети. После обработки поступившей информации система на выходе выдает сигнал по типу –1 (шорт) 0 (закрытие позиции) +1 (лонг), за которым следят клиенты и совершают соответствующие операции.

Получив более или менее боеспособную модель, Луковкин и Пермяков протестировали ее на исторических данных по нескольким акциям за два года и оказались довольны результатом. Реальный же счет с января 2015‑го за год, используя сигналы, вырос на 40%.

По ряду бумаг количество удачных сделок составляет 70–90%, но есть и инструменты, по которым процент попаданий недотягивает до 50%. «По ним проще получать сигнал и делать все наоборот — тогда будете зарабатывать», — шутит Дмитрий. По словам создателей, у них в процессе тестирования есть новые модели, которые могут увеличить в два раза число акций с высокой степенью попадания.

До момента старта активного продвижения Stocksneural набралось порядка 300 подписчиков, а каждый день регистрируется не меньше 10 человек.

На сайте сервиса можно увидеть пример работы системы, причем создается впечатление, что на график нанесена скользящая средняя. «Это не совсем скользящая, — поясняет Дмитрий. — Мы предсказываем сглаженное значение цен так, чтобы соотношение сигнал-шум было оптимальным. Скользящая средняя «дубовая», неадаптивная, поскольку непонятно, какое ее значение является оптимальным в конкретный промежуток времени». Сглаживание же помогает максимизировать соотношение сигнал-шум.

Читать дальше