ДЕРНОВ ЮРИЙ (https://dernovy.ru/#kursi) – направление, в рамках которого главный разработчик Дернов Юрий делится уникальными знаниями и многолетним опытом, осуществляет наставничество и помогает новичкам разобраться в основах торговли на бирже и использовании алгоритмических технологий.
— Образовательные курсы от команды практиков, с опытом торговли больше 18 лет.
— Практические материалы от профессионалов, команда разработала больше 5 000 роботов.
— Понятные этапы обучения и поддержки, уже больше 1 000 трейдеров доверились нам.
— Живые вебинары с режиме беседы «вопрос-ответ» и собственный портфель роботов за 21 день.
TRADER AI – проект по разработке алгоритмической технологии выявления эмпирических закономерностей и неэффективностей на финансовых рынках, с последующей генерацией моделей Машинного обучения, их тестированием, оптимизацией и запуском работы в режиме реального времени.
— Повышенная точность и скорость анализа большого объема данных.
— Повышенная точность и скорость исполнения торговых операций.
— Повышенная скорость оценки рисков и скорость реакции на их проявление.
— Сниженное влияние человеческого фактора и исключение эмоций.
— Проект находится в стадии разработки и поэтапного тестирования в режиме реального времени.
Сегодня инвестирование — это не просто выбор активов, это профессиональная диверсификация потенциальных доходов и диверсификация потенциальных рисков. Это умение найти и использовать все возможные инструменты для достижения стабильного роста капитала.
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.
Нужно больше возможностей для обработки информации, анализа и тестирования, и здесь на помощь приходят Алгоритмические стратегии (АС) и Машинное обучение (МО). За счет использования этих инструментов можно получить более глубокую картину рынка, которая остается нераскрытой полностью при ручном анализе.
Можно заранее понять, есть ли шанс получить прибыль и с какой вероятностью это может произойти, какие шансы получить убыток и какая вероятность его наступления. Тестирование исторических данных дает возможность увидеть потенциальное количество сделок, количество прибыльных и убыточных трейдов, максимальные просадки и, в принципе, результативность системы, в зависимости от настроек.
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.
1. Virtu Financial
Компания Virtu Financial обрабатывает более 40 миллионов сделок в день, что составляет более 25% всех акций, торгуемых на американских фондовых рынках. Внедрение алгоритмической торговли и высокочастотных операций позволило снизить средний спред на 30%, что соответствует экономии в $1,2 миллиарда для инвесторов. В 2021 году прибыль Virtu составила около $1,5 миллиарда, а общий объем торгов достиг $3,0 триллиона.
2. Two Sigma
Two Sigma управляет активами на сумму около $60 миллиардов, использует алгоритмические модели и машинное обучение для анализа рыночных данных. В результате внедрения технологий эффективность торговых операций возросла на 20%, а средняя годовая доходность фонда составила 15%. Только в 2020 году фонд заработал около $2,7 миллиарда, благодаря улучшению своих алгоритмических стратегий.
3. Renaissance Technologies
Фонд Renaissance Technologies, управляющий активами более $100 миллиардов, достигает ежегодной доходности около 39%. Использование ИИ для анализа данных увеличило эффективность торговых операций на 25%. Это привело к дополнительной прибыли около $2,5 миллиарда в год, а в 2021 году фонд прибыл на $13 миллиардов, что стало результатом успешной оптимизации стратегий и применения алгоритмических моделей.
Искусственный интеллект (ИИ) радикально трансформирует финансовые рынки, отодвигая на второй план традиционные профессии аналитиков, трейдеров и управляющих активами. Алгоритмическая торговля, основанная на ИИ, становится основным инструментом на фондовых биржах, превосходя человеческие возможности в скорости, точности и объеме анализа. Будущее инвестиций — это мир, где алгоритмы управляют капиталом, оставляя все меньше пространства для участия человека.
ИИ действует полностью автономно, исключая субъективные ошибки, эмоциональные реакции и медленные решения, присущие людям. Алгоритмы способны анализировать терабайты данных в режиме реального времени, мгновенно адаптируясь к изменениям рыночных условий. Человеческие аналитики и трейдеры постепенно становятся устаревшими, поскольку ИИ принимает более точные и быстрые решения. Например, фонд Bridgewater Associates, управляемый Рэйем Далио, использует алгоритмы для принятия решений на основе данных, что позволило ему привлечь активы более чем на $120 млрд. Компания активно инвестирует в ИИ, стремясь автоматизировать до 75% своих процессов управления активами.
Сегодня инвестирование — это не просто выбор активов, это профессиональная диверсификация потенциальных доходов и диверсификация потенциальных рисков. Это умение найти и использовать все возможные инструменты для достижения стабильного роста капитала.
Современный инвестор, как правило, уже сформировал для себя несколько инвестиционных портфелей. Но, к сожалению, традиционные методы инвестирования больше не приносят ожидаемых результатов и не могут обеспечить адекватную прибыль.
Технологии трансформируют одну отрасль за другой – и инвестиции не исключение. Уже сейчас алгоритмические решения способны создавать уникальные инвестиционные стратегии, которые имеют значительное преимущество перед традиционными методами, и не просто следуют за рынком, а опережают его.
Так что же модели Искусственного интеллекта и технологии Машинного обучении способны дать современному инвестору?
1. Улучшение диверсификации и управление рисками: Алгоритмы анализируют огромные объемы данных, находя возможности и оценивая риски с точностью, недоступной для человеческого анализа. Это дает возможность эффективно диверсифицировать существующий портфель и минимизировать влияние рыночной волатильности.
Доходность – является одним из важнейших факторов для инвесторов, при выборе Управляющей Компании и решении передать свои капиталы в Доверительное управление. К сожалению, последний отчет Банка России «Обзор ключевых показателей Управляющих компаний за 2 квартал 2024 года» выявляет несколько тревожных сигналов на рынке. Многие инвестиционные стратегии УК не могут обеспечить адекватную прибыль своим клиентам даже в относительно стабильных рыночных условиях.
1. Доходность инвестиционных фондов снижается. Например, доходность открытых паевых инвестиционных фондов (ОПИФ) стала отрицательной и составила -3,2%, что значительно хуже по сравнению с предыдущим кварталом (4,9%). Доходность биржевых паевых инвестиционных фондов (БПИФ) снизилась до 2,4% с 4,4%. Это связано с падением российского рынка акций и облигаций, что делает инвестирование в фонды менее привлекательным и увеличивает риск для участников рынка.
2. Объем портфелей в доверительном управлении (ДУ), то есть тех активов, которые управляющие компании управляют по поручению клиентов, впервые за два года сократился на 1% и составил 2,5 трлн рублей.
Машинное обучение (МО) стало революционным инструментом в трейдинге, позволяя трейдерам и инвестиционным компаниям получать глубокое понимание рыночных движений и принимать более точные решения. Основной принцип МО — это способность компьютеров обучаться на больших объемах данных и делать прогнозы, не полагаясь на заранее заданные инструкции.
В мире трейдинга МО помогает анализировать огромные массивы рыночных данных, выявлять паттерны и тенденции, которые невозможно заметить обычными методами. Алгоритмы машинного обучения обучаются на исторических данных, чтобы предсказывать будущие изменения цен, определять оптимальные моменты для покупки или продажи активов и минимизировать риски.
Примеры применения МО в трейдинге включают в себя использование моделей временных рядов для предсказания цен, методов кластеризации для сегментации рынков, и нейронных сетей для анализа сложных данных. Такие технологии позволяют трейдерам реагировать быстрее, снижать издержки и повышать эффективность торговли.
Надежность и устойчивость брокера, наравне с эффективностью инструментов инвестирования, являются одними из важнейших факторов для инвесторов при выборе партнера на финансовом рынке.
В последнем аналитическом отчете Банка России «Обзор ключевых показателей брокеров за 2 квартал 2024 года» регулятор открыто указывает на снижение эффективности и доходности брокеров, и сужение Российского рынка:
1. Насыщение клиентской базы брокеров и рост ставок по банковским депозитам привели к замедлению темпов роста клиентов брокеров в 2 квартале 2024 года. Активность инвесторов тоже снизилась, а средний размер счета в 2 квартале 2024 г. снизился с 2,1 до 2,0 млн рублей.
2. Квартальные темпы прироста клиентов на брокерском обслуживании остаются на минимальных значениях за последние более чем 6 лет. В тоже время, количество розничных инвесторов достигло уже 43% экономически активного населения страны.
3. Общий объем активов физических лиц у брокеров сократился за 2 квартал 2024 года с 9,9 до 9,4 трлн руб. Чистый приток денежных средств на брокерские счета физических лиц вырос относительно 1 квартала 2024 года и составил 299 млрд рублей, но не достиг показателей 4 квартала 2023 года в 389 (-90) млрд рублей, и 3 квартала 2023 года в 351 (-52) млрд рублей.