Все что пробовал не заинтересовало в связке с использованными фичами. Потому и почти забросил МО.Спасибо за предложение потестировать ваши фичи. Я буду использовать или Альпари или демо сервер MQL (Если у вас есть альпари – то лучше по нему сделать выгрузку фич). Если у вас другой сервер, то добавьте цену Open, для проверки на случай если будут перескоки с часовыми поясами и зимним/летним временем. На экзаминационной выборке посчитать можно и посмотреть график, а в реальной торговле будем надеяться, что модель на долго действующих признаках обучилась. Видеотрансляции лекций и домашние задания с автоматической проверкой будут доступны ВСЕМ ЖЕЛАЮЩИМ.
Как минимум вам понадобится математика и экономика, а уже потом конкретные языки программирования и технологии. Финансовые инструменты, применяемые на разных торговых площадках, взаимосвязаны между собой, и колебания цен на одной бирже влияют на все остальные. Во время торгов вся информация не может перемещаться моментально, например между биржами Чикаго и Нью-Йорка 1200 км. Торговые роботы на Нью-Йоркской площадке получают информацию с задержкой. Статистический арбитраж Нейтральная рыночная стратегия, которая приносит прибыль при любой ситуации неравенства на бирже. Стратегия основана на поиске несоответствий между ценами, за счет получения различных новостей, влияющих на финансовый рынок.
Нейросети — это просто (Часть : Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Удивительные ошибки, однако прогнозирование кривой цен — это действительно сложная штука для человеческого мозга. Но не все так радужно, как может показаться на первый взгляд. Использование искусственного интеллекта также имеет определенные недостатки. К самому главному из них — это отсутствие мотивации, интуиции и возможности принимать решения в противоречивых ситуациях. По мнению самих трейдеров, с частым использованием ИИ ассистента можно слишком расслабиться и потерять собственные навыки.
- Когда они начали возмущаться в соцсетях, компания проанализировала болтовню, перенесла релиз игры и внесла соответствующие изменения.
- Важной особенностью при этом является способность обучаемой системы к обобщению, то есть к адекватному отклику на данные, выходящие за пределы имеющейся обучающей выборки.
- Если мы предсказываем, что рынок будет двигаться вверх, мы можем купить актив сейчас и продать, как только рынок поднимается.
- В высокочастотной торговле машины выполняют по сто тысяч сделок в сутки, используя недостатки, заметные в максимально коротких промежутках времени.
- Чтобы усовершенствовать симуляцию исполнения приказов я взял логи, собранные во время реальной торговли с использованием API, и сопоставил их с логами, записанными во время симуляции торгов за тот же самый временной отрезок.
- Анализа, линейной алгебры и статистики, то можно смело браться за курс, если нет, то лучше где-то приобрести перед началом.
Обратите внимание на то, что ИИ и МО используются не только для разработки стратегий трейдинга, но и в других областях, например, при разработке алгоритмов поиска ликвидности и предложения портфелей клиентам. Их существует большое количество, включая модели скрытого состояния Маркова, нейронные сети, байесовские классификаторы, деревья решений и т.п. Здесь есть хороший список моделей, где вы сможете получить подробную информацию по каждому. Мы рекомендуем использовать наиболее применяемые алгоритмы из всех, например, вектор опорных векторов или наивный байесовский классификатор.
Когда алгоритм побеждает человека в шахматах или в GO, это выглядит так же, как когда машина сбивает человека в беге на четверть мили. Это просто означает, что мы сумели построить машину, которая способна очень хорошо выполнять очень специфическую задачу в определенных, очень узких, условиях. Люди не могут совершать такие сделки — их слишком много, однако именно люди определяют правила, по которым работают эти машины.
Меня интересуют анализ временных рядов и методы кластеризации. Очень понравилось, как было сделано занятие по тематическому моделированию, но я лично не знаю, где это применять. Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными.
Разберем различные варианты того, как можно сжать несколько коммитов в один, более содержательный.
Даже если ваша стратегия будет прибыльной, может оказаться, что лучше инвестировать в менее рискованную альтернативу. Бета-коэффициент отражает изменчивость доходности вашей стратегии по сравнению с остальным рынком. Торговля на криптовалютных и большинстве финансовых рынков происходит посредством непрерывного двойного аукциона (double auction) с так называемым открытым биржевым стаканом котировок (order book). Простыми словами, есть покупатели и продавцы, соответствующие другу другу так, что они могут торговаться.
Если счет на любом ценовом уровне выше заданного порогового значения, это значит, что на этом уровне в моей системе должно быть активное предложение покупки/продажи. Если же счет ниже порогового значения, то любые активные приказы должны быть отменены. Хочу поделиться несколькими мыслями о курсе «Математика и Python для анализа данных».Я увидел рекламу этой специализации на хабре и решил пройти её в качестве знакомства машинное обучение в трейдинге с анализом данных и машинным обучением. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами.
Они привели к большим достижениям в области распознавания объектов (прочитайте нашу статью про распознавание объектов на Python), генерации текстов и даже в области беспилотных автомобилей. Машинное обучение в трейдинге — это смежная область компьютерных наук, математики, статистики и эконометрики. Основным его элементом является обучение по частным эмпирическим биржевым данным.
Означает ли это, что вы можете заработать $50 прибыли от покупки сейчас и продажи через минуту? По определению лучшая цена заявки на продажу (best ask) имеет наименьшую величину. Однако эта величина выше, чем best bid – лучшая цена заявки на покупку с наибольшей суммой оплаты. Иначе торговля между двумя этими сторонами уже бы произошла. Модели машинного обучения сильно зависят от качества данных, на которых они обучаются.
Вы, наверное, обратили внимание на то, что в интернете всё реже попадаются формы «свяжитесь с нами». Это ещё одна сфера, где машинное обучение помогло ускорить бизнес-процессы. Вместо того чтобы заставлять пользователей самим выбирать и заполнять бесконечные формы регистрации, обучающийся алгоритм может рассмотреть суть запроса и связать его с нужным местом. Нет ничего странного в том, что Google как поисковая компания одна из первых начала нанимать экспертов по машинному обучению.
Лимитные ордера обеспечивают ликвидность, так как они дают другим возможность торговать. В то же время, лимитные ордера гарантируют, что вы не заплатите выше (или не продадите ниже) установленной цены. Кроме того, при помощи лимитного ордера вы информируете других участников рынка о том, какую цену активов вы считаете приемлемой. В качестве текущей цены устанавливается цена последней сделки. Движение отображается в виде графика японских свечей, показывающего для отображаемого временного интервала цены начала (O) и конца (С) периода, наиболее высокое (H) и низкое (L) значение цены.
Возможно, на этом моменте у вас сформировался вопрос — может ли искусственный интеллект заменить трейдеров? Использование искусственного интеллекта быстро набирает популярность, о чем говорит статистика. К примеру, всем известный ChatGPT за первую неделю от момента запуска, набрал более 5 млн пользователей. Для сравнения, социальная сеть Instagram набрала такое же количество пользователей лишь за 4 месяца. Думаю, что тут необходимо дробить выборку для выявления схожих точек входа, это может улучшить обучение.
Многие трейдеры и инвесторы теперь считают, что медвежий рынок невозможен, потому что центральный банк будет там, чтобы перераспределять их убытки на всех остальных, поэтому они могут сохранять свою прибыль. В результате большинство участников рынка не готовы к следующему существенному изменению рыночного режима и могут столкнуться с разрушительными потерями. Уникальная способность агентов, использующих машинное обучение с подкреплением, заключается в том, что мы можем явно учитывать в моделировании других агентов. Если вместо рынка рассматривать совокупность различных агентов, мы можем научиться использовать их стратегии. Это похоже на предсказание поведения игроков в многопользовательских играх, таких как DotA. https://www.xcritical.com/ базируется на алгоритмах и моделях, которые анализируют большое количество данных, таких как исторические цены, объемы торгов и экономические индикаторы.
Если ваши сделки достаточно велики, вы можете существенно сдвинуть уровни биржевого стакана. В статье рассмотрено, как машинное обучение с подкреплением может применяться для трейдинга финансовых рынков и криптовалютных бирж. С помощью машинного обучения можно создавать более точные прогнозы, учитывая большое количество факторов, что позволяет определить потенциальные тенденции и движения рынка.