Когда роботы заменят трейдеров

Я потратил приличное количество времени на разработку стратегий и  даже имел парочку которые приносили определенный доход некоторое время. Занимался пару лет машинным обучением и тоже представляю, что это за зверь.  Также работал в инвест банке где видел как роботы рубят капусту особенно во время кипишей на маркете, в такие времена прибыль просто была огромной у ХФТ.

Собственно здесь мои  сбивчивые размышления на тему когда же наступит момент когда всех трейдюков заменят алгоритмы, и я думаю этот момент в конечном итоге наступит.

В начале хочу вкратце описать типичную разработку стратегии с классическим маш. Обучением – берется входной массив данных, вручную выделяются признаки-фичи которые могут быть ценны для прогноза, нормализуются, модель обучается на тестовой выборке, фичи которые имеют меньший предсказательный вес удаляются для уменьшения вероятности оверфиттинга, и увеличения робастости модели, модель снова обучается,  потом проверяется на тестовом сете данных, что модель действительно работает. Вроде просто. На самом деле есть несколько проблем

1. рынок действительно меняется, то что работало вчера не обязательно будет работать завтра, а скорее всего не будет, т.к.у на рынке множество яйцеголовых ботанов которые норовят вас ободрать.

2. данные для статистически достоверного результата есть в основном на мелких таймфреймах, поэтому ХФТ по сути вотчина роботов в настоящее время, но с таймфреймами от часа и выше дела обстоят хуже, т.к. бэктест даже для 500 сделок можно закурвафитить влегкую и будет выглядеть как грааль, но не будет работать в реале. Большее количество сделок выжать на этих таймфреймах сложно, поэтому для стратегии нужна “идея” которая собственно идет от человека и слабо автоматизируема.

3. Выделение признаков довольно трудозатратно и не автоматизируемо из зашумленных данных.

4. Информации ценового ряда недостаточно, чтобы делать прогноз, в модель надо приносить экзогенную информацию из внешних источников и инструментов.

Классические модели ИИ такие как random forest, linear regression, SVM и т.д. не решают данных проблем или решают частично и дискреционные трейдеры имеют право на существование.

В настоящее время активно идет разработка модель основанной на так называемом глубоком нейронное обучении, они частично решают проблему номер 1. где модель может забывать старые паттерны и переобучаться. И частично проблему номер 3. — автоматичное выделение признаков из зашумленных данных. Проблемы 2 и 4 будут решены когда модели научаться делать “make sense” из данных, для этого нужен еще один революционный прорыв в ИИ как это было с глубоким нейронным обучением. Большие компании типа гугла уже работают над этим строя онтологические сети, но пока сложно предсказать когда или будет ли этот прорыв сделан. Как только он будет сделан дискреционные трейдеры потеряют бОльшую часть рынка. Примерно тоже самое произошло с трейдер десками последние 10-20 лет, их заменили алгоритмы и инженеры, но еще остается значительная прослойка инвесторов типа малышка и элвиса которые оценивают бОльшую картину чем просто фин репорт.

Если говорить о временном окне это наверное лет еще 10 минимум тк между самим прорывом и внедрением всегда существует временной лаг.