Специалисты по данным, инженеры и частные трейдеры уже много лет работают над созданием алгоритмов машинного обучения (ML) для торговли акциями. ИТ-инфраструктура стала серьёзной проблемой для тысяч команд разработчиков по всему миру, работающих в сфере торговли акциями.
Если рассмотреть метод «эмпирического исследования», можно создать алгоритмы, которые выведут автоматизированную торговлю на новый уровень. Речь будет идти не только об исполнении ордеров по заранее заданным параметрам, но и о программе, способной обучаться и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям в зависимости от ситуации.
В этой статье мы рассмотрим потенциальное взаимодействие фондового рынка и машинного обучения при торговле различными активами.
Идея алгоритмов машинного обучения для торговли акциями
По мнению учёных, алгоритмы машинного обучения для фондового рынка могут использовать подробные исторические данные, полученные от различных компаний, платформ для торговли фьючерсами на акции и бирж. Эту информацию можно использовать как предварительно размеченный набор данных для обучения алгоритмов машинного обучения.
Идея заключается в том, чтобы новые алгоритмы обучались на исторических данных и выявляли новые закономерности. Кроме того, они могут анализировать эти закономерности и точно прогнозировать движение цены акций при различных рыночных условиях.
Вот главные вопросы, которые ещё предстоит обсудить:
- Может ли машинное обучение быть эффективным при торговле акциями?
- На какой срок вперёд алгоритмы машинного обучения могут делать точные прогнозы?
Этот аргумент основан на аксиоматическом утверждении о том, что фондовый рынок крайне непредсказуем. Проще говоря, это означает, что движение фондового рынка невозможно предсказать даже с учётом исторических данных.
Кроме того, не следует забывать о множестве переменных. Они также влияют на цену акций. К ним относятся не только трендовые движения, но и новости фондового рынка (экономические и политические), социальные факторы, изменения климата, стихийные бедствия, войны и многое другое. Более того, если учесть иррациональное поведение активных участников рынка, можно также сказать, что цену акций невозможно предсказать.
Когда мы говорим «трудно предсказать», обычно имеем в виду долгосрочные прогнозы.
Аргументы за и против алгоритмов машинного обучения в торговле акциями
По понятным причинам трейдеры хотели бы уже сегодня использовать такие технологии для торговли на фондовом рынке. Они позволили бы точнее прогнозировать и получать значительную прибыль в автоматическом режиме. Более того, по словам учёных, алгоритмы машинного обучения можно обучать на исторических данных конкретных компаний, чтобы повысить точность прогнозов цен на акции. С учётом экстремальной волатильности рынка, такой инструмент позволит торговать безопаснее. Люди не могут сразу учитывать все взаимосвязи, а алгоритмы машинного обучения, как ожидается, помогут решить эту проблему.
Да, машинам не нужно спать или есть. Они не устают и могут анализировать огромные объёмы данных. С другой стороны, они никогда не смогут принимать решения с учётом конкретных указаний человека. Поэтому главная задача для фондового рынка сегодня — научить алгоритмы машинного обучения выявлять и понимать различные типы закономерностей. Основная проблема заключается в том, что результат может быть слишком случайным, что затрудняет получение точных прогнозов.
Риски машинного обучения в торговле акциями
Несмотря на все преимущества, которые алгоритмы машинного обучения могут дать трейдерам на фондовом рынке в будущем, их использование может быть сопряжено с серьёзными рисками как для частных инвесторов, так и для брокеров. К основным проблемам машинного обучения на фондовом рынке относятся:
- Высокая волатильность. Фондовые рынки очень волатильны, поэтому прогнозировать их движение крайне сложно. Теория случайного блуждания Теория случайного блуждания поможет немного лучше разобраться в этом вопросе. С одной стороны, мы можем прогнозировать некоторые факторы и учитывать их при составлении прогнозов. С другой стороны, некоторые переменные невозможно учесть, например стихийные бедствия.
- Недостаточная точность. Как уже говорилось, алгоритмы машинного обучения имеют смысл только для краткосрочного прогнозирования. Однако при увеличении горизонта прогноза точность неизбежно снижается.
- Растущая конкуренция. Важно помнить, что фондовый рынок отличается крайне высокой конкуренцией. Всё больше трейдеров приходят на рынок, чтобы покупать и продавать акции. Чем больше участников разрабатывают собственные алгоритмы машинного обучения, тем быстрее они могут адаптироваться к новым рыночным условиям. В итоге появится множество однотипных моделей, которые просто копируют друг друга. Единственным источником конкурентного преимущества станут новости фондового рынка.
- Объём обучающих данных. Можно использовать огромные объёмы исторических данных в разных форматах. Это упрощает обучение алгоритмов машинного обучения. Однако из-за снижения плотности информации этих данных может оказаться недостаточно. Это может привести к необоснованным решениям: исторические данные фондового рынка отличаются высокой изменчивостью.
Итоги
Автоматизация торговли акциями уже достигла высокого уровня. Участники рынка могут использовать продвинутых торговых роботов и другие программы, которые помогают автоматически управлять множеством сделок. Ожидается, что алгоритмы машинного обучения в торговле акциями станут следующим этапом развития автоматизации.
Главная задача — создать алгоритмы, способные адаптироваться к постоянно меняющейся природе фондового рынка. Вопрос в том, достаточно ли возможностей искусственного интеллекта для таких сложных прогнозов в условиях неопределённости и волатильности рынка. Смогут ли учёные и инженеры справиться с этой задачей? Узнаем в ближайшее время.
Этот материал не содержит и не должен рассматриваться как содержащий инвестиционные консультации или рекомендации, предложение или побуждение к совершению каких-либо сделок с финансовыми инструментами. Прежде чем принимать какие-либо инвестиционные решения, обратитесь за консультацией к независимым финансовым консультантам, чтобы убедиться, что вы понимаете связанные с этим риски.
