Искусственный интеллект (ИИ) в трейдинге
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в трейдинг – один из трендов биржевой торговли. В теории, нейросети могут “перевернуть” подход трейдеров к рынку, автоматизировать многие процессы торговли и анализа. В этой статье мы рассмотрим основные пути развития нейросетей в трейдинге. Также поговорим об обратной стороне медали – разберем актуальные негативные моменты применения ИИ в торговле.
Внимание! Данная статья носит исключительно информационный характер и не содержит инвестиционных рекомендаций и советов по торговле.
Обзор подготовлен командой бесплатного терминала для торговли криптовалютой CScalp. Чтобы получить CScalp, оставьте свой электронный адрес в форме ниже.
Оглавление
- Как можно использовать нейросети в трейдинге
- Продвинутый анализ настроений
- Борьба с мошенничеством
- Мониторинг социальных сетей
- Индивидуальные торговые боты
- Оптимизация портфеля
- Интеграция с устройствами IoT (Internet of Things)
- Обучение и образование
- Автоматизированный маркетмейкинг
- Ограниченное понимание рыночных нюансов
- Зависимость от ИИ
- Высокие затраты
- Угрозы безопасности
- Этические соображения
- Потеря рабочих мест
- Чрезмерная оптимизация
- Ограниченная ответственность
Как можно использовать нейросети в трейдинге
Продвинутый анализ настроений
Искусственный интеллект может проводить продвинутый анализ рыночных настроений с помощью обработки естественного языка (NLP) и алгоритмов машинного обучения. Трейдер может задавать аспекты для классификации данных по конкретным криптовалютам или проектам. Это позволит лучше понимать рыночные настроения и подстраивать под них торговые стратегии. С помощью алгоритмического анализа настроений также можно обнаружить изменения в настроениях до того, как они станут массовыми.
Борьба с мошенничеством
Системы на основе нейросетей могут постоянно отслеживать транзакции и активность в блокчейне, обнаруживать аномалии и мошеннические действия. Алгоритмы могут вовремя сообщать о двойных тратах или подозрительных паттернах транзакций.
Мониторинг социальных сетей
ИИ может сканировать огромные объемы данных социальных сетей, определять популярные темы, обсуждения и настроения, связанные с криптовалютами. На основе этой информации, нейросеть способна предсказывать потенциальные изменения рынка, оценивать перспективность новых проектов и возможности для инвестиций.
Индивидуальные торговые боты
Искусственный интеллект способен создавать персонализированных торговых ботов. Их можно подстраивать под цели, предпочтения и профиль риска трейдеров. Боты могут анализировать рынок и принимать торговые решения, основываясь на профиле каждого пользователя. К алгоритму можно давать фидбек, делая его использование более гибким.
Оптимизация портфеля
Системы на основе ИИ могут ребалансировать криптовалютный портфель. В качестве критериев учитываются рыночные условия, факторы риска и индивидуальные предпочтения пользователя. Это может сделать диверсификацию активов максимально эффективной. Нейросеть также может моделировать различные рыночные сценарии, создавая на их основе рекомендации по корректировке портфеля.
Интеграция с устройствами IoT (Internet of Things)
Торговые платформы на основе ИИ можно интегрировать с устройствами IoT. Это откроет новые “горизонты” нейросетей в трейдинге. Например, пользователи смогут принимать торговые решения и проводить операции с помощью голосовых команд или других интерфейсов. Это может создать более гибкий “юзер-экспириенс”, сделав трейдинг доступнее широкому кругу пользователей.
Обучение и образование
В зависимости от прогресса и стиля обучения пользователя, платформы на основе ИИ могут ускорить процесс обучения трейдеров. Образовательный контент может быть “на ходу” подстроен под личные особенности, цели и стиль обучения трейдера.
Автоматизированный маркетмейкинг
Торговые алгоритмы уже давно стоят “на вооружении” у маркет-мейкеров и поставщиков ликвидности. Искусственный интеллект может улучшить процесс маркет-мейкинга, обеспечив большую ликвидность и стабильность на рынке криптовалют. Например, в силах ИИ анализировать данные из биржевого стакана и корректировать бид-аск спред. В теории, это может обеспечить узкие спреды, быстрое исполнение заявок и повышение общей эффективности рынка.
Слабые стороны нейросетей в трейдинге
Ограниченное понимание рыночных нюансов
Алгоритмы ИИ могут не “улавливать” сложные детали и нюансы, влияющие на рынок криптовалют. Особенно это касается эмоций и других человеческих факторов. Алгоритмам может быть трудно адаптироваться к внезапным изменениям на фоне непредвиденных событий или манипуляций.
Зависимость от ИИ
Алгоритмы, думающие “за тебя”, могут привести к деградации личного опыта. Если в принятии решений полагаться на торговых ботов, можно потерять связь с рынком (или со здравым смыслом). Как минимум, можно пропустить важные рыночные сигналы, которые не улавливает алгоритм. Или можно не уследить за тем, как ИИ принимает ошибочное решение на основе ложного анализа.
Высокие затраты
Многие розничные инвесторы и трейдеры однозначно захотят использовать ИИ для торговли. Однако есть риск, что затраты на содержание и использование таких ботов будут “неподъемными”. Плюс, есть риск монополизации наиболее эффективных алгоритмов. Если крупная корпорация сделает бота, торгующего со 100% точностью, ей вряд ли захочется делиться такой разработкой со всем миром.
Угрозы безопасности
Инструменты на базе ИИ подвержены взломам и атакам. Хакеры могут взломать торговую платформу с искусственным интеллектом и получить контроль над торговыми ботами и счетами пользователей. В таком случае, последствия могут оказаться тяжелее, чем взлом сервиса без управления ИИ.
Этические соображения
В вопросах нейросетей в трейдинге есть свои этические соображения. Если на рынке будет преобладать ИИ, его действия могут вызвать значительные и непредсказуемые колебания цен. Это поставит в невыгодное положение “живых” трейдеров – они просто не будут успевать за ИИ. Торговля на таком рынке будет “несправедливой”. Это может касаться крупных компаний и монополистов рынка. Розничные трейдеры не смогут подтвердить или оспорить эффективность n-ного алгоритма, так как у них нет доступа к его бэкенду. В теории, это позволит “подтасовывать” результаты и манипулировать поведением алгоритмов против интересов розничных участников рынка.
Потеря рабочих мест
В среде энтузиастов ИИ есть опасения, что широкое внедрение ИИ в индустрию торговли может привести к потере рабочих мест. Автоматизация может “отобрать” рабочие места у аналитиков и менеджеров. Эта проблема активно обсуждалась и в эпоху индустриализации, и в период цифровизации. Реальность такова, что прогресс замещает только объективно устаревшие профессии. При этом, сами технологические новшества привносят еще больше новых возможностей для работы. Например, обслуживание, ремонт или управление машинами и автоматизированными системами. То же касается и ИИ в трейдинге – он безусловно “отправит в утиль” многие актуальные сейчас рабочие места, но в то же время откроет новые.
Чрезмерная оптимизация
Алгоритмы ИИ могут быть хорошо “заточены” под одни рыночные условия, но оказаться непригодными в других.
Ограниченная ответственность
Алгоритмы ИИ принимают сложные решения, которые трудно понять и проверить. Отсутствие прозрачности может создать проблемы с привлечением владельцев систем ИИ к ответственности. Например, торговый бот с искусственным интеллектом принимает ряд неверных решений, что приводит к потерям для его пользователей. Из-за сложности алгоритма трудно определить точную причину сбоя, и никто не понимает, кто и как в итоге должен нести ответственность за произошедшее.
Заключение
Интеграция ИИ в сферу торговли создает новые возможности и новые проблемы. Безусловно, у нейросетей в трейдинге есть будущее. Однако некоторые его аспекты применения ИИ вызывают сомнения. Приоритетом в развитии ИИ должен стать поиск равновесия между возможностями и рисками. В трейдинге бытует “мудрость”, что задача трейдера – не заработать, а не потерять. То же касается нейросетей в трейдинге. Приоритетом для владельцев ИИ должны стать не возможности заработка, а обеспечение пользователей от внезапных и несправедливых потерь. Главное испытание для трейдеров – не перекладывать ответственность за свои действия на ИИ. Для многих это будет соблазнительно. Особенно для новичков и тех, кто гонится за быстрым заработком. Стоит помнить, что любые технические нововведения – это лишь инструменты. Если молотком разбить себе палец, вряд ли можно винить в этом сам молоток. Как использовать инструмент, каждый решает сам.
Больше интересного в блоге CScalp!
Рекомендуем начинающим трейдерам ознакомиться с нашим бесплатным курсом скальпинга. Также вы можете использовать наши бесплатные сигналы и анализировать торговую историю в Дневнике трейдера.
Нейросети в трейдинге. Рано хоронить
Это мой расширенный ответ на недавнюю публикацию «Мечтают ли нейросети об электроденьгах?», в которой автор многословно и подробно объясняет почему нейросети точно не могут работать в трейдинге и почему предсказание цены невозможно.
Прежде чем обосную свое несогласие с такой позицией, давайте немного коснемся теории и приемов которые применяются в трейдинге. Основой большинства графиков цены является так называемая «свеча». Это период усреднения цены, внутри периода мы игнорируем колебания котировок, а оставляем только минимальное и максимальное значения, а так же котировки начала свечи (открытия) и окончания (закрытия). Свечи могут быть от 1 минуты до 1 года. Раскрашиваем свечу зеленым если цена двинулась вверх, красным если двинулась вниз. В итоге получаем упрощенный, читабельный график, а главное, информативный.
Есть такая профессия — трейдер. Это специалист который долго учился своему ремеслу имеет большой опыт и как результат, после анализа некоего количества предыдущих свечей может предсказать движение цены на следующей свече, т.е. предсказать будущее. Он конечно не просто смотрит на график, а использует дополнительные инструменты которые называются «индикаторы». В индикаторах ничего волшебного нет, они формализуют и математически описывают все то же опыт трейдеров накопленный поколениями. Работа с индикаторами называется «техническим анализом». В отличии от других видов анализа, технический анализ работает только с графиком, никаких новостей и прочего.
Уже понятно к чему веду? Я лично знаю нескольких трейдеров которые пользуясь только техническим анализом, годами успешно торгуют на бирже и даже стабильно зарабатывают себе на хлеб. Очевидный вывод из всего этого — цена актива в будущем как то связана с историей предыдущих цен и эта связь достаточная для того, что бы живой человек мог ее видеть и использовать это знание.
Так почему нейросети не могут? Кошку от собаки отличают, а тут не могут. Вроде все очевидно, должно работать, а не работает. С этого места я дам свое объяснение почему не работает, а точнее, у большинства не работает.
Раз уж вспомнили про классический в нейросетях «Hello world» — отличить на фотографиях кошку от собаки давайте вспомним, что там происходит. Нейросети для обучения показывают, например, 10’000 картинок на которых в разных ситуациях изображена собака, потом так же с кошкой. К каждой картинке дается правильный ответ кто на ней. Нейросеть внимательно много раз все это просматривает и выстаивает у себя в голове некие правила по которым она в будущем сможет правильно ответить на вопрос «Это кошка или собака?». И эта схема работает. Успешных распознаваний 99.9%, бинго! Значит применим это в трейдинге.
Давайте показывать нейросети скрины графиков и давать правильный ответ куда потом пошла цена, она так научится и все будет ОК, с кошкой же работает. Это пример входа в тему стандартного среднестатистического исследователя. И что же он получает на выходе? Ничего… Нейросеть не обучается. Но наш исследовать не прост и сразу не сдается: «Надо подавать правильные данный на вход!» и начинаются циклы «правильных данных» ввиде бесконечных вариантов хитроумных векторов. И вот процесс пошел… Что бы понять когда же наш исследователь устанет и напишет статью про то, что нейросети невозможно обучить трейдингу, надо взять среднее значение усердия исследователя и умножить на количество часов от одного разочарования до другого.
А какой же правильный ответ, почему не обучается?
На самом деле, под «исследователем» я описал себя, но только мне повезло, хватило усердия дотянуть до первых положительных результатов. И вот мое, сугубо объективное, возможно неправильное, объяснение проблемы.Да, котировки это хаос, но не на 100%. Примерно в 2% случаев следующая свеча с вероятностью около 70% связана с предыдущей историей. На самом деле примерно этот же принцип эксплуатируют индикаторы, только в них это называется «паттерн» который, как раз, и бывает примерно с такой вероятностью и вероятность отработки у него тоже не 100%. Значения 2% и 70% — это то, что я получил на сегодняшний день. Уверен, что при правильном обучении нейросети эта связь намного больше. А подход к обучению как с кошками и собаками не работает по очень простой причине. Показывая нейросети графики и давая правильный ответ, на самом деле, мы не показываем ей условную кошку или собаку, а показываем облака, бабочек, знаки зодиака и только в двух процентах то, что нужно, т.е. на 98% наши данные это хаос.
Остается понять как выловить эти заветные 2% и только по ним потом принимать торговые решения. Вариант «обучаем показывая только индикаторы» не работает, по крайней мере у меня не получилось. В итоге, первые результаты я получил после 100500 подборов входных параметров плюс правильный анализ того, что выдает сеть. Более подробное объяснение технически сложное и не для этой статьи, здесь я просто попытался логическими рассуждениями поспорить с утверждением, что нейросети и трейдинг несовместимы.
UPDATE:
Продолжение этой статьи здесь, здесь и здесь.
Сайт с прогнозами нейросети здесь.
Добавить нейросеть в MetaTrader5 можно тут.- Машинное обучение
- Исследования и прогнозы в IT
Нейросети и трейдинг. Практическая реализация
Мода на трейдинг переживает взлеты и падения вместе с курсом Биткоина. Многие за это время успели познакомиться с криптобиржами — вникали в тему, учились, трейдили, теряли деньги и даже иногда зарабатывали. В итоге, мода прошла, а опыт остался, пусть и негативный. Слова «лонг», «шорт», «спред», «дивер» можно услышать от тех, от кого уж точно этого не ожидаешь. Но не только торговля «руками» приковывала к себе внимание, есть еще торговые боты. Что у нас в этой области, о чем говорит опыт последних 2-3 лет?
К сожалению, в этой области нет ничего интересного. Инструментов для написания торговых ботов много, а стабильно профитных стратегий нет. В лучшем случае работающее решение нужно постоянно обслуживать парой трейдер-программист меняя настройки под текущий рынок. Стандартный результат после подключения полностью автономного бота к депозиту — слив депозита.
Остается последняя надежда — нейросети. Тут уж точно должно получиться, ведь нейросеть учится как человек и сама подстраивается под рынок. Как дела в этой области? Ну… вы уже догадались, ничего хорошего, разговоров много, а работающих решений нет. Яркий тому пример магазин приложений сообщества MQL5. За брендом MQL5 стоит профессиональная платформа для трейдинга — MetaTrader5 плюс огромное сообщество трейдеров и программистов. Так вот в этом магазине есть раздел для решений на основе нейросетей, там много ботов, но ни одного настоящего. Добавить туда бота использующего нейросети запрещено правилами. В это трудно поверить, но это так. Запрет на подключение внешнего API исключает возможность использования нейросетей, а встроенные в MQL5 средства на практике не работают. Этот вопрос я обсуждал с техподдержкой MQL5, внятного ответа так и не получил. В итоге, на рынке нет ничего реально работающего из коробки, выложенные на гитхабе решения из серии «обучи сам» в расчет не берутся.
Ладно, заканчиваю со вступлением, перехожу к делу. У меня получилось обучить нейросеть, есть стоящие внимания результаты на реальном рынке. Дальше опишу как это было сделано.
Первой и главной ошибкой всех, кто пытается обучать нейросеть торговле является трейдерское мышление о рынке. Обычно внедрить решение основанное на нейросетях пытается трейдер в паре с программистом которые до этого писали ботов. Алгоритм торгового бота решает задачу поиска правильной точки входа в позицию и определения «тейка» и «стопа». Если эту задачу иметь в голове при проектировании нейросети, то ничего не получится. Можно бесконечно перебирать хитроумные варианты входных данных, подавать или не подавать индикаторы, пробовать разные типы нейросетей, подставлять костыли ввиде обучения только на определенных участках или обучать показывая только известные паттерны. Работать не будет.
С нейросетью надо как с ребенком, смотреть на мир ее глазами и начинать с простых задач. Самый простой вопрос который можно задать — «куда пойдет цена через Х свечей, вверх или вниз?». Не важно на сколько сильно изменится цена и не важно, что ответ потом нельзя будет превратить в торговую стратегию. Забываем про торговлю, сейчас главная задача хоть чему-то обучить сеть, просто получить правильный ответ.
У меня эта начальная задача решилась после 100500 подборов входных данных. Использовал TensoFlow плюс Keras, сеть Sequental Dense. Входной датасет на 200-300 тыс примеров, входной вектор 250-350 фичь. Из поставленного сети вопроса вытекает и форма ответа — бинарная классификация «вверх» или «вниз». Входные данные готовил ботом на MQL5. Бот пробегая историю формирует обычный csv фаил, каждая строка — вектор. В конце каждого вектора правильный ответ ввиде 1:0 если вверх, 0:1 если вниз.
Вот несколько советов тем, кто попробует это сделать:
- Хорошо обучается в пределах прогноза от 15 минут до 60 минут. На меньшем периоде растет хаотичность движения цены, на большем увеличивается внешнее влияние — новости и прочее, 15-60 минут самая «техничная» зона.
- Лучше всего обучение проходит на BTCUSD, второе место у EURUSD.
- Не забивайте голову вопросами типа «а что если цена не изменилась? тогда это третий вариант ответа?». При сборе данных я просто не включал их в датасет, задачу надо упрощать.
- При прогоне на тестовом участке ответы сети на первый взгляд будут казаться хаотичными с практически случайным, приближающимся к 50% уровнем результативности. Это серьезная проблема, ниже поясню как я ее решил.
Используя такой подход получил следующий результат:
примерно в 2% ответов сеть угадывает дальнейшее движение в соотношении 2 правильных ответа к 1 неправильному. При тесте на реальном рынке именно так и получается, но возникает другая проблема. У нас ведь всего 2% вопросов имеют ответ, остальное игнорируем. Т.е. запускаем нейро на реальном рынке на таймфрейме 5 минут и ждем… при 2% — это только каждая 50ая свеча будет с ответом, один ответ за 4 часа! И что с этим делать? Ладно если бы ответ был «купи/продай», тогда 6 сделок в сутки нормально, а тут абстрактные «вверх/вниз» и то неточно, полное разочарование.В итоге, решил эту проблему относительно легко — просто каждые 5 мин надо опрашивать не одну модель, а несколько. Модели обучаются на разных входных данных и, соответственно, обучаются разным паттернам. На практике так и получается, модели сигналят на разных свечах, вместе активируясь только в очевидных, предсказуемых местах и друг друга не перекрывают.
Подведем итог, теперь есть нечто, что можно запустить на реальном рынке и иметь сигналы «вверх/вниз» со средней отработкой. Уже веселее, но практического толку по-прежнему ноль.
Пара слов о реализации. У меня это работало на связке MQL5 плюс Keras. Бот запущенный в MetaTrader5 на каждой свече готовил данные для нейросети и через сокеты передавал скрипту на питоне, который по очереди опрашивал все модели и при прохождении ответом допустимого порога отправлял сигнал в Телеграм канал (UPDATE: сейчас уже есть работающее приложение для MetaTrade5).
Итак, схема работает, но применить нельзя. Сложить сигналы в какую-то стратегию не получалось. Главный недостаток — дискретность ответов. Ответ — это событие на которое надо как то реагировать — смотреть на рыночную ситуацию, думать права сеть или нет и т.д. На одной свече одна модель могла сигналить вверх, а другая вниз и какой верить? В итоге, родилась идея отказаться от порога прохождения ответа, а начать уважать каждый ответ сети, пусть и с низкой степенью уверенности. Если начать усреднять все ответы в единое общее мнение и это считать ответом сети, то ответ становится совершенно другого качества. В этом случае начинают складываться знания всех моделей, а это огромный объем совместного обучения.
Долго ли, коротко ли, но после всех переделок стал получать единые ответы нейросети на каждой свече выраженные в процентах ожидаемой отаботки от -100% до +100%. Знак отражает ожидаемое направление движения «вверх/вниз». Стало видно, что теперь смысл есть в каждом ответе. Оно работает! Я сам имею опыт трейдинга и видел как поведение сети на глазах становилось осмысленным. Иногда ее логика была понятна иногда нет, но всегда за ее ответами чувствовалось какое то свое, часто парадоксальное, видение рынка. В добавок к этому, выяснилось, что чем выше уверенность сети тем ближе к нужному сроку ожидаемая отработка и наоборот. Низкая уверенность как бы говорила «что будет через 15 минут не знаю, но общий тренд вверх».
С этого места, я понял, что пытаться все это формализовать в сигналы «купи/продай» это как микроскопом забивать гвозди. Нужен был какой то инструмент для визуализации сигналов нейросети — графического отображения на каждой свече уровня «уверенности». Широкий набор инструментов MQL5 позволил все это собрать в «Эксперт» для MetaTrader5. «Эксперт» через API получает ответы нейросети и занимается только отрисовкой. Вот пример его работы на BTCUSD M1:
Цветная область вверху — прогноз «вниз», область внизу — прогноз «вверх», толщина — степень уверенности.
На данном этапе качество прогноза не имеет значения, важно, что нейросеть демонстрирует вполне адекватное мнение о рыночной ситуации. Еще больше прокачать сеть всегда можно, главное, что это работает!
В итоге, на сегодняшний день есть Expert к MetaTrader5 с двумя видами прогнозов — кроткосрочным и долгосрочным. Постепенно накапливается статистика, есть обратная связь с трейдерами. Полученный результат вдохновляет на дальнейшую работу, теперь надо подбираться к заветным «buy/sell» командам. Сделать это можно существенно увеличив качество прогноза. Дальше вижу такой путь развития:
- Надо подготовить еще десяток прогнозов в промежутке между 15 и 60 минутами. Т.е. начать предсказывать «вверх/вниз» для 20, 25, 30, 35 минут и так до 60. Каждый прогноз, напомню, строится из ответов примерно 20 моделей.
- Имея такой объем информации на каждой минутной свече, можно и нужно анализировать ее другой нейросетью. Связь прогнозов между собой на разных временных отрезках может оказаться совсем нетривиальной, поэтому нейросеть тут будет уместна.
- Датасет для этой нейросети не будет так зашумнен как у ее младших товарищей, поэтому ее надо обучать не банальному «вверх/вниз», а предсказанию силы движения актива, а это уже прямой выход на «buy/sell».
Продолжение статьи здесь и здесь.
Сайт проекта здесь.
Приложение с работающей нейросетью тут.- нейросети
- трейдинг
- торговые роботы
- торговый бот
- машинное обучение
Боты для трейдинга 2.0: как нейросети помогают трейдерам зарабатывать
Трейдинг — это заработок на колебаниях курса актива. Задача трейдера — купить дешевле, чтобы потом — продать дороже. Сегодня зарабатывать на трейдинге участникам рынка помогают нейросети — программы на базе искусственного интеллекта (ИИ). В том числе, трейдерам доступны различные боты для трейдинга, которые могут за них принимать решения о покупке или продаже активов. При этом у ИИ-торговли есть подводные камни. Рассказываем, как искусственный интеллект помогает трейдерам и с какими рисками могут столкнуться участники рынка, которые используют в работе нейросети.
Хотите обсудить ИИ для торговли на бирже с другими участниками рынка? Приходите в Телеграм-канал BeInCrypto. У нас не только новости и обзоры, но и живое общение с трейдерами, инвесторами и просто фанатами криптовалюты. Задавайте вопросы экспертам, участвуйте в промоакциях, будьте в курсе вместе с BeInCrypto.
В этой статье:
- Что такое нейросеть
- Как нейросети помогают трейдерам
- Можно ли использовать ChatGPT, как бот для торговли на бирже
- Может ли ИИ полностью заменить трейдеров
- Фактор риска
- Вместо итогов
- Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что такое нейросеть
Нейросеть — это метод в искусственном интеллекте, который учит компьютер обрабатывать информацию и принимать решения, исходя из полученных данных. Программа работает по принципам, схожим с мышлением человека. Простыми словами, нейросеть — это математическая модель, которая имитирует пути, которыми пользуются люди для принятия решений.
На базе нейросетей можно строить боты для трейдинга. Торговые боты, в свою очередь, могут самостоятельно анализировать рыночные условия и принимать решения о покупке или продаже активов.
Ранее редакция BeInCrypto собрала лучшие нейросети онлайн в одном обзоре
Планируешь заниматься созданием блокчейн-продуктов, но не знаешь, с чего начать? Специально для тебя команда академии TTM Academy подготовила курс менеджера по продукту. Программа поможет освоить все, что нужно для работы продакта в blockchain и web3.0 за три месяца. Хочешь стать самым крутым продакт-менеджером? Тогда переходи по ссылке>>>
Как нейросети помогают трейдерам
Нейросети помогают трейдерам оптимизировать работу. Такие программы, в том числе, могут взять на себя многие рутинные задачи — например, обработку больших массивов данных.
Вот что может нейросеть в трейдинге:
- Определять оптимальные моменты для входа и выхода из позиций на рынке.
- Анализировать большие объемы данных, в том числе паттерны и свечные модели, чтобы предсказывать рыночные изменения.
- Автоматизировать торговые стратегии.
- Увеличивать количество сделок и повышать доход.
- Оптимизировать инвестиционный портфель.
- Управлять рисками.
- Искать инвестиционные идеи.
- Создавать инвестиционные стратегии.
- Рассчитывать уровень риска сделок.
- Анализировать финансовые отчеты.
Эксперт криптобиржи StormGain Дмитрий Носков обратил внимание на то, что нейросети также помогают брокерам налаживать эффективную и быструю коммуникацию со своими клиентами: оперативно отвечать на самые распространенные вопросы, давать обратную связь, проводить опросы и так далее.
Интересно! В беседе с редакцией BeInCrypto серийный ИТ-предприниматель, венчурный инвестор, основатель ГК ITGLOBAL.COM. Дмитрий Гачко отметил, что применение ИИ в трейдинге вряд ли можно назвать революцией. По наблюдению нашего собеседника, трейдеры начали использовать простые боты для трейдинга — предшественников современных нейросеток — еще с 90х годов прошлого века.
Можно ли использовать ChatGPT, как бот для торговли на бирже
ChatGPT — это чат-бот от компании OpenAI. Программа умеет быстро анализировать большой объем данных и выдавать информацию по запросу. В том числе, в теории, нейросеть можно использовать в трейдинге.
Чат-бот — не равно бот для торговли на бирже. ChatGPT не может самостоятельно принимать инвестиционные решения и его нельзя напрямую подключить к биржевому аккаунту. При этом чат-боту можно задавать вопросы, ответы на которые помогут торговать.
Интересно! ChatGPT, в отличие от стандартных ботов для трейдинга, может анализировать новостной фон.
Исполнительный директор Bitget Грейси Чен считает, что чат-бот можно использовать для создания торговых стратегий. Такая возможность, по мнению нашего собеседника, актуальна для новичков, которые пока что не в состоянии самостоятельно разработать схему для работы.
При этом Грейси Чен отметила, что торговля через ChatGPT может быть, во многом, похожей на копитрейдинг. Напомним, термином называют настройку автоматизированного копирования сделок за более опытными трейдерами. В этом случае все операции, согласно настройкам, за трейдера выполняют торговые боты криптобиржи, на которой ведется работа.
Кофаундер WEB3-платформы Most.Fan, CEO NFT-фонда FRANClub и советник многих криптопроектов Антон Фри, в свою очередь, отметил, что правила ChatGPT запрещают спрашивать прогнозы и рекомендации, связанные с прогнозированием рынков. При этом ограничения, по словам нашего собеседника, можно обойти.
«Если пользоваться ИИ грамотно и подбирать вопросы, то боты могут помочь в анализе текущей ситуации на рынке, прогнозировании тенденций и выявлении сигналов для входа и выхода из позиции. Также можно получить советы по финансовой грамотности: как оптимизировать портфель и правильно управлять рисками. Так что помощи можно ждать, главное не спрашивать напрямую “что вырастит” или “во что инвестировать”», — отметил наш собеседник.
Генеральный директор ЦФА.РФ Николай Журавлев считает главным преимуществом использования ChatGPT в трейдинге возможность нейросети оперативно обрабатывать большой объем данных. Результаты работы чат-бота, по его мнению, помогают трейдерам в принятии решений.
Может ли ИИ полностью заменить трейдеров
СЕО и основатель Kick Ecosystem Анти Данилевский считает, что все доступные на рынке ИИ-программы, включая ChatGPT и боты для трейдинга, в их текущем виде, не в состоянии полностью заменить человека. При этом наш собеседник уверен в том, что будущее алгоритмического трейдинга — за подобными чат-ботами.
«Когда ИИ для торговли на бирже научится не только алгоритмически торговать, но и грамотно анализировать новостной фон, анализировать поведение трейдеров в стаканах — тогда подобные системы начисто будут обыгрывать всех обычных трейдеров», — подытожил Анти Данилевский, добавив, что создатель подобной программы, вероятно, станет самым богатым человеком в мире.
С мнением нашего собеседника частично согласился Николай Журавлев. Он отметил, что пока что ИИ-программы и классические боты для трейдинга несовершенны. Такие системы, как считает наш собеседник, могут быть подвержены ошибкам и недостаткам в данных, и, как следствие, способны давать неверные рекомендации.
«Программа может не учитывать некоторые факторы, которые могут повлиять на ценовое движение, такие как, например, новости и геополитические события», — подытожил Николай Журавлев, отметив, что формирование ИИ-систем для трейдинга на базе блокчейна, благодаря открытости и другим особенностям технологии, может сделать прогнозы нейросетей гораздо менее рискованными.
К коллегам присоединился директор сервисного центра «Printeria» Карпук Илья. Он рассказал редакции BeInCrypto о попытке создать бот для трейдинга на базе нейросети.
«Лучший “симбиозный” робот, торгуя на реальном рынке, поднялся с $300 до $5500 и потом слил все заработанное чередой неудачных сделок. Даже стратегии, основанные на случайном выпадении чисел и методе Мартингейла, давали более предсказуемый результат», — отметил Карпук Илья добавив, что тем не менее, подобные программы неплохо справляются с арбитражной торговлей, высокочастотниками, и прочими стратегиями, где скорость принятия решения играет важную роль
Фактор риска
Собеседники редакции BeInCrypto обратили внимание на то, что применение нейросеток и других ИИ-программ в трейдинге сопряжено с массой рисков. В том числе, никто не дает пользователю гарантию достоверности сигналов. Дмитрий Гачко отметил, что по этой причине JPMorgan, Goldman Sachs и ряд других крупных финансовых конгломератов уже запретили своим аналитикам использовать ChatGPT в работе.
«Также хочется обратить особое внимание на то, что крипторынки, ввиду отсутствия регулирования, очень манипулятивны. Соответственно многие методы предсказания здесь просто не работают», — отметил Дмитрий Гачко, еще раз обратив внимание на риски, которые несут в себе ИИ боты для трейдинга.
Декан факультета «Цифровая экономика и массовые коммуникации» МТУСИ Сергей Гатауллин, в свою очередь, напомнил о том, что на финансовых рынках никто никому ничего не гарантирует. Успешная практика применения нейросетей в трейдинге сегодня, как считает наш собеседник, может обернуться финансовым крахом завтра.
С коллегами во многом согласился Антон Фри. По его мнению, использование ChatGPT и других программ искусственного интеллекта в трейдинге может быть полезным для трейдеров, но требует тщательного анализа и оценки рисков.
«Использование ИИ в трейдинге не гарантирует успеха и может нести определенные риски. Например, программы могут быть недостаточно точными или содержать ошибки, что может привести к потерям. Кроме того, многие стратегии, основанные на машинном обучении, могут быть скомпрометированы из-за неожиданных изменений на рынке или других факторов», — уверен наш собеседник.
Чтобы сделать боты для трейдинга безопаснее, уверен представитель компании Trader Income Дмитрий Мазанов, «трейдеры должны использовать ИИ-инструменты в сочетании с собственным анализом и оценкой рисков».
Вместо итогов
Нейросети и боты для трейдинга могут служить одной цели — повышению эффективности работы трейдера. Стоит помнить о различиях программ. Нейросети, подобные ChatGPT, не были запрограммированы для обслуживания трейдеров напрямую. При этом, в случае обхода ограничений на запросы, их, все же, можно использовать в работе.
Чат-боты, подобные ChatGPT, умнее классических роботов — они умеют анализировать новостной фон. При этом боты для трейдинга, в отличие нейросетей, могут самостоятельно совершать операции на рынке. Впрочем, в сети есть информация о попытках построить торговые боты на базе ChatGPT и другого ИИ. Поэтому, возможно, вскоре на рынке появятся боты для трейдинга на современных нейросетях.
Опрошенные редакцией BeInCrypto эксперты считают, что трейдеры не должны полностью полагаться на силу искусственного интеллекта. По их мнению, нейросети, на их текущей стадии развития, не в состоянии учитывать все риски. Поэтому работа на их основе может привести к потере денег.
Sponsored Sponsored
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что такое бот для трейдинга?
Это программа, которая дает трейдеру сигналы о потенциально выгодных сделках. Некоторые боты для трейдинга могут полностью автоматизировать торговлю.
Как нейросети помогают трейдерам?
Нейросети могут анализировать новостной фон и положение рынка, чтобы на основе собранной статистики выдавать трейдеру рекомендации о проведении сделок.
Можно ли полностью автоматизировать трейдинг?
Технически – можно. На практике же, уверены собеседники BeInCrypto, полная автоматизация трейдинга сегодня сопряжена со многими рисками. По мнению наших экспертов, современные ИИ-системы для торговли не в состоянии проанализировать все риски и принимать на 100% безопасные решения.
Топ криптобирж | Ноябрь 2023
Bybit Перейти →
Bitget Перейти →
MEXC Перейти →
BYDFi Перейти →
Дисклеймер
Вся информация на нашем сайте публикуется, основываясь на принципах добросовестности и только для общего ознакомления. Любые действия, основанные на информации, публикуемой на этом сайте, предпринимаются читателем исключительно под его собственную ответственность.
В разделе «База знаний» нашей приоритетной задачей является предоставление высококачественной информации. Мы тщательно определяем, изучаем и создаем образовательный контент, полезный для наших читателей.
Для поддержания этих стандартов на высоком уровне и дальнейшего создания качественного контента наши партнеры могут выплачивать нам вознаграждение за размещение информации о них в наших статьях. Однако такие выплаты никак не влияют на процессы создания объективного, честного и полезного контента.